判断アルゴリズムの組み込みによるRPAの動きとは

RPAは、この先も発展することが期待されていますが、現状では、AIを実装しないで稼動することのできる初期の段階が主流の段階となります。

しかし、AIとの連携で判断アルゴリズムが機能することが主流になるとその性能は、飛躍的に向上することが想定されます。

今回は、RPAの今後の拡張性についてまとめていきます。

■ルールベースで動くのがRPA

まずRPAについてですが、業務上処理すべきフローをすべて定義してルールベースで自動化しているのが特徴となります。

現時点においてRPAはAIとの連携はできていませんので、すべての作業は、このルールエンジンの設定に基づいて行われることになります。

RPAの業務代行では各システムで操作が閉じることなく、ウィンドウをまたいでコピーや貼り付け、システム間のデータ交換といったことが可能です。

これにはRPAを実行するためのシステム環境(OSバージョン、Javaや.NETなどのランタイムバージョン)が一定に保たれるようIT管理者などによるメンテナンスが必須となります。

しかし、それ以外には特別な要件はなく稼動することができます。

ルールエンジンへの設定ですから特定言語によるプログラミングは、必要なくとも高い操作性を誇っております。

仮にプログラミングが分からない人でも正確に設定することができれば利用が可能なのです。

■判断ベースとなるのがAI

一方、蓄積されたデータを照合しながらその都度システムが判断する、いわゆる判断ベースの仕事をするのがAIによる自動化です。

この場合には、判断アルゴリズムが働くことになり、ディープラーニングなどがその代表的な活用例です。

AIの判断アルゴリズムによる業務の履行は、すでに利用が開始されていますが、本格的な導入は、まだこれからです。

しかし将来的には、AIの判断ベースで業務を片付けていることが主流になることは間違いない状況といえます。

■RPAは、やがてAIを実装することに

RPAには、3つの段階が設定されています。

まず現状で実用化が進んでいるのが「Class1」とよばれる初期ステージのもので、ルールエンジンを最大限に活用することで定型作業の自由化が可能になります。

ただ、この段階では、例外作業に関しては、すべて人が対応してサポートすることが必要です。

主な適用範囲としては、情報の取得、その読み取り、入力作業、検証作業、複数のシステムへのログインなどがあげられ、ここまでは、AIと連携しなくてもすべて業務を完結することが可能となります。

一方で「Class2」という次のステージになりますと、いよいよAIとの連携が開始されます。

AIにおけるディープラーニングと自然言語処理が可能になることで、これまでのRPAでは、出来なかった例外対応や非定型業務の自動化が実現することになります。

AI連携では、非構造化したデータの読み取りとともにナレッジDBなどを利用します。

これにより、AIがRPAを駆使して独自に顧客などからの問い合わせに回答することができるようになることが見込まれています。

たとえば、日本語の自然言語処理が実装されることによって、コールセンターで顧客からの質問に答えるといったことまで可能になります。

こうなると初期のRPAとは全く異なる動きをすることが期待できます。

すでに一部のAI製品がこの領域に対応しはじめていますが、実際の普及はこれからです。

さらに「Class3」の段階では、高度な人工知能が実装され、単純な作業の自動化からプロセスの分析や改善、意思決定といった領域にまで自動化が進むことになります。

このレベルでは、RPAとAIの連携ツールが意思決定を行い、複雑な処理や高度な分析作業さえもRPAにお任せすることが出来るようになるといわれています。

このレベルに関しては、開発もこれからですので、製品化が現実のものになるまでは、まだ数年はかかりそうな状況です。

■RPA+AIの組み合わせは、想像以上に人の仕事を助ける存在に成長

RPAは今後AIとの連携により、そのレベルが高まることで、人の仕事を助ける存在になることが確実視されてきています。

いよいよ国内では、人口減少から就労人口も激減しようとしており6,300万人強いる労働人口は、2030年までに20万人以上の減少が見込まれています。

こうなると雇用拡大によって人手不足を解消することはほとんどできなくなり、どの企業も現有勢力の従業員をいかにうまく配置して効率を上げるかを考えなくてはならなくなってきます。

ホワイトカラーの生産性は、過去20年以上ITを利用することで一定の効率をあげることはできましたが、定型業務を完全に自動化するところまでは至っていない状態です。

しかしRPAが登場したことで、それが今や現実のものになろうとしているのです。

RPAを利用すればホワイトカラーの残業問題も広範に解決することになりますし、企業全体で考えれば働き方改革を推進するための大きな武器となることが期待できることになります。

RPA にAIが組み込みされることになれば、さらにその先を行くような生産性の向上を実現することになるでしょう。

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