RPAとAI連携（インテリジェントオートメーション）とは
インテリジェントオートメーション(IA)の定義
インテリジェントオートメーション（IA）は、 Robotic ProcessAutomation（RPA）と人工知能（AI）を組み合わせた、次世代の業務自動化の概念です。従来のRPAは、定型的なルールに基づいた反復作業を得意としていましたが、IAはAIの高度な分析能力や判断能力を活用することで、より複雑で非定型な業務プロセスを自動化することが可能になります。
具体的には、AIが大量のデータからパターンを学習し、RPAがその学習結果に基づいて業務を自動的に実行します。これにより、人間が行っていた判断や意思決定の一部をAIに委ねることができ、業務の効率化と高度化を同時に実現できます。たとえば、請求書の処理業務を考えてみましょう。従来のRPAでは、請求書のフォーマットが統一されている場合にのみ自動化が可能でしたが、IAではAI-OCR技術を用いて様々なフォーマットの請求書を読み取り、必要な情報を抽出して自動的に処理することができます。これにより、手作業による入力ミスを減らし、処理時間を大幅に短縮することが可能になります。
インテリジェントオートメーションは、単なる業務効率化の手段ではなく、企業の競争力を高めるための重要な戦略的要素となりつつあります。企業は、IAを導入することで、従業員をより創造的な業務に集中させ、顧客満足度の向上や新たなビジネスモデルの創出につなげることができます。
RPAとAI連携によるメリット
RPAとAIを連携させることで、従来のRPAだけでは実現できなかった多くのメリットが得られます。第一に、業務プロセスの自動化範囲が大幅に拡大します。RPAは、定型的な繰り返し作業を自動化することに優れていますが、判断を伴う業務や非構造化データの処理は苦手としていました。AIを組み合わせることで、これらの課題を克服し、より複雑で高度な業務を自動化することが可能になります。
第二に、処理速度が向上します。AIは、大量のデータを高速に分析し、最適な判断を下すことができます。RPAがAIの判断結果に基づいて業務を自動的に実行することで、全体の処理時間を大幅に短縮することができます。例えば、顧客からの問い合わせ対応を考えてみましょう。AIチャットボットが顧客からの問い合わせ内容を理解し、RPAが関連する情報をシステムから取得して回答することで、迅速かつ正確な対応が可能になります。これにより、顧客満足度の向上に貢献することができます。
第三に、人的ミスの削減と業務品質の向上が期待できます。人間が行う作業には、どうしてもミスがつきものです。AIとRPAを組み合わせることで、これらの人的ミスを減らし、業務品質を向上させることができます。AIがデータの正確性をチェックし、RPAが自動的に処理を実行することで、ヒューマンエラーのリスクを最小限に抑えることができます。これにより、コンプライアンスの強化やリスク管理の改善にもつながります。
IA導入に必要な要素
インテリジェントオートメーション（IA）の導入を成功させるためには、いくつかの重要な要素を考慮する必要があります。まず、適切なRPAツールの選定が不可欠です。市場には様々なRPAツールが存在しますが、自社の業務プロセスや要件に最適なツールを選ぶことが重要です。ツールの機能、使いやすさ、拡張性、コストなどを総合的に評価し、慎重に選定する必要があります。
次に、AI技術の活用が鍵となります。IAでは、AIの様々な技術を活用して業務を自動化します。例えば、AI-OCR、自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）などが挙げられます。これらの技術を効果的に活用するためには、AIに関する専門知識やスキルを持った人材が必要となります。ProgressCorticonのようなBRMS（ビジネスルール管理システム）を活用することで、AIによる判断ルールを柔軟に管理し、変更することができます。
さらに、業務プロセスの最適化も重要な要素です。IAを導入する前に、既存の業務プロセスを分析し、ボトルネックや非効率な部分を特定する必要があります。その上で、業務プロセスを再設計し、自動化に適した形に最適化することが重要です。また、従業員のスキルアップも不可欠です。IAを導入しても、従業員がその技術を理解し、使いこなせなければ、効果を最大限に発揮することはできません。従業員に対して、RPAやAIに関する研修を実施し、必要なスキルを習得させる必要があります。AEDANのようなAIプラットフォームは、高度なAI機能をGUIで簡単に利用できるため、従業員のスキルアップを支援します。
最後に、データセキュリティにも十分に配慮する必要があります。IAでは、大量のデータを扱うため、データ漏洩や不正アクセスなどのリスクが高まります。データの暗号化、アクセス制御、セキュリティポリシーの策定など、適切なセキュリティ対策を講じる必要があります。
RPAとAI-OCR連携による業務効率化
AI-OCRとは
AI-OCR（人工知能OCR）は、従来のOCR（光学文字認識）技術に、人工知能（AI）の技術を組み合わせたものです。従来のOCRは、あらかじめ定められたフォントや書式の文字しか正確に認識することができませんでしたが、AI-OCRは、AIの学習能力を活用することで、手書き文字や様々なフォント、書式の文字を高精度で認識することができます。AI-OCRは、画像データに含まれる文字情報を解析し、テキストデータに変換する技術です。この技術は、書類、帳票、画像など、様々な媒体から文字情報を読み取ることができます。従来のOCR技術と比較して、AI-OCRは以下のような点で優れています。
第一に、認識精度が高いことです。AI-OCRは、ディープラーニングなどのAI技術を活用することで、文字の歪み、かすれ、ノイズなどがあっても、正確に文字を認識することができます。第二に、多様な文字に対応できることです。AI-OCRは、手書き文字、活字、異なるフォント、書式など、様々な文字に対応することができます。第三に、学習能力があることです。AI-OCRは、使えば使うほど学習し、認識精度が向上します。AI-OCRは、RPAと連携することで、業務プロセスを大幅に効率化することができます。RPAがAI-OCRで読み取った文字情報を自動的に処理することで、手作業による入力業務を削減し、時間とコストを節約することができます。
例えば、請求書処理業務を考えてみましょう。従来のOCRでは、請求書のフォーマットが統一されている場合にのみ自動化が可能でしたが、AI-OCRでは様々なフォーマットの請求書を読み取り、必要な情報を抽出して自動的に処理することができます。これにより、手作業による入力ミスを減らし、処理時間を大幅に短縮することが可能になります。
RPAとAI-OCR連携の活用事例
RPAとAI-OCRの連携は、様々な業務領域で活用されており、業務効率化に大きく貢献しています。経理部門では、請求書や領収書の処理を自動化し、入力業務の負担を軽減することができます。従来、経理担当者は、大量の請求書や領収書を目視で確認し、手作業でシステムに入力する必要がありました。RPAとAI-OCRを連携させることで、AI-OCRが請求書や領収書を読み取り、必要な情報を自動的に抽出します。RPAは、抽出された情報を会計システムに自動的に入力し、仕訳処理を行います。これにより、入力ミスを減らし、処理時間を大幅に短縮することができます。
営業部門では、名刺情報をデータ化し、顧客管理システム（CRM）への登録を自動化することができます。営業担当者は、顧客との面談後、名刺情報を手作業でCRMに入力する必要がありました。RPAとAI-OCRを連携させることで、AI-OCRが名刺を読み取り、氏名、会社名、役職、連絡先などの情報を自動的に抽出します。RPAは、抽出された情報をCRMに自動的に登録します。これにより、営業担当者の入力業務の負担を軽減し、より顧客との関係構築に集中することができます。
その他にも、RPAとAI-OCRの連携は、契約書管理、アンケート集計、顧客情報管理など、様々な業務で活用されています。例えば、契約書管理では、AI-OCRが契約書を読み取り、契約内容を自動的に抽出します。RPAは、抽出された情報をデータベースに登録し、契約更新日などのアラートを設定します。これにより、契約書の管理を効率化し、契約違反のリスクを減らすことができます。アンケート集計では、AI-OCRがアンケート用紙を読み取り、回答内容を自動的に抽出します。RPAは、抽出された回答内容を集計し、グラフやレポートを作成します。これにより、アンケート集計の時間を短縮し、迅速な意思決定を支援することができます。
日立「帳票認識サービス」の活用
日立ソリューションズが提供する「帳票認識サービス」は、AI-OCRとRPAを連携させ、帳票処理業務を効率化するソリューションです。このサービスは、手書き文字の認識精度が高く、様々な種類の帳票に対応できる点が特徴です。従来、帳票処理業務は、手作業による入力やチェック作業が多く、時間とコストがかかるという課題がありました。日立の「帳票認識サービス」は、これらの課題を解決し、業務効率化を支援します。
このサービスのAI-OCRエンジンは、ディープラーニング技術を活用しており、手書き文字や活字を高精度で認識することができます。また、様々な種類の帳票に対応できるように、帳票定義を柔軟に設定することができます。例えば、請求書、領収書、申込書、アンケート用紙など、様々な帳票に対応することができます。RPAとの連携により、AI-OCRで読み取った情報を自動的に処理し、基幹システムや業務システムに連携することができます。これにより、手作業による入力作業を削減し、業務効率を大幅に向上させることができます。
具体的には、請求書処理業務において、AI-OCRが請求書を読み取り、請求金額、請求日、取引先名などの情報を自動的に抽出します。RPAは、抽出された情報を会計システムに自動的に入力し、仕訳処理を行います。これにより、経理担当者の入力作業を大幅に削減し、入力ミスを減らすことができます。また、申込書処理業務において、AI-OCRが申込書を読み取り、氏名、住所、電話番号などの情報を自動的に抽出します。RPAは、抽出された情報を顧客管理システムに自動的に登録します。これにより、営業担当者の入力作業を削減し、顧客管理業務を効率化することができます。
日立の「帳票認識サービス」は、AI-OCRとRPAの連携により、帳票処理業務を効率化し、企業の生産性向上に貢献します。
RPAとAI連携による業務自動化事例
NECネッツエスアイのAI-OCR・RPA連携サービス
NECネッツエスアイは、AI-OCRとRPAを連携させたサービスを提供し、企業の業務自動化を支援しています。このサービスは、高精度な文字認識機能に加え、読み取り箇所の設定が容易であり、AIによるドキュメントの仕分けも可能である点が特徴です。従来、企業は、紙媒体の書類をデジタル化するために、OCR（光学文字認識）技術を利用していましたが、従来のOCRでは、手書き文字や複雑な書式の書類を正確に認識することが難しいという課題がありました。NECネッツエスアイのAI-OCRは、AI技術を活用することで、これらの課題を克服し、高精度な文字認識を実現しています。
また、このサービスは、RPAと連携することで、AI-OCRで読み取った情報を自動的に業務システムに連携することができます。例えば、請求書処理業務において、AI-OCRが請求書を読み取り、請求金額や請求日などの情報を自動的に抽出します。RPAは、抽出された情報を会計システムに自動的に入力し、仕訳処理を行います。これにより、経理担当者の入力作業を大幅に削減し、入力ミスを減らすことができます。さらに、このサービスは、AIによるドキュメントの仕分け機能も備えています。例えば、大量の書類をAIが自動的に種類ごとに仕分けし、それぞれの書類に応じた処理を行うことができます。これにより、書類の仕分け作業にかかる時間を削減し、業務効率を向上させることができます。
NECネッツエスアイのAI-OCR・RPA連携サービスは、高精度な文字認識、容易な読み取り箇所設定、AIによるドキュメント仕分け機能により、企業の業務自動化を強力に支援します。
RPA×対話型AI
RPAと対話型AI（チャットボット）を組み合わせることで、顧客対応や社内問い合わせ対応を自動化し、業務効率を大幅に向上させることができます。RPAは、定型的な繰り返し作業を自動化することに優れていますが、顧客との対話や問い合わせ対応は苦手としていました。一方、対話型AIは、自然言語処理（NLP）技術を活用して、顧客からの質問や問い合わせ内容を理解し、適切な回答を生成することができます。RPAと対話型AIを組み合わせることで、これらの弱点を補完し、より高度な自動化を実現することができます。
具体的には、顧客からの問い合わせに対して、対話型AIが自動的に回答し、必要に応じてRPAがバックエンドシステムと連携して情報を取得したり、処理を実行したりすることができます。例えば、顧客が「注文状況を知りたい」と問い合わせた場合、対話型AIが顧客のIDや注文番号を確認し、RPAが基幹システムから注文情報を取得して、顧客に回答することができます。これにより、顧客は24時間365日、迅速かつ正確な回答を得ることができ、企業は顧客対応にかかるコストを削減することができます。
また、社内問い合わせ対応においても、RPAと対話型AIの組み合わせは有効です。従業員が社内システムの使い方や手続きについて質問した場合、対話型AIが自動的に回答し、必要に応じてRPAが関連するドキュメントを表示したり、申請手続きを代行したりすることができます。これにより、従業員は迅速に問題を解決することができ、業務効率を向上させることができます。RPAと対話型AIの連携により、顧客満足度向上、コスト削減、業務効率化など、様々なメリットを享受することができます。
製造業におけるRPAとAIの活用事例
製造業では、RPAとAIを活用し、品質検査や異常検知を自動化することで、品質管理の精度を高め、生産効率を向上させることができます。従来、品質検査は、人間の目視による検査が主流でしたが、目視検査では、検査員の疲労や主観により、品質のばらつきが発生する可能性がありました。RPAとAIを組み合わせることで、これらの課題を克服し、より客観的で高精度な品質検査を実現することができます。
具体的には、画像認識AIが製品の画像を解析し、傷や汚れなどの異常を自動的に検出します。RPAは、AIの検出結果に基づいて、不良品を自動的に排除したり、担当者に通知したりします。例えば、自動車部品の製造ラインでは、画像認識AIが部品の画像を解析し、微細な傷や変形を検出します。RPAは、AIが検出した不良品を自動的にラインから排除し、不良品の発生源を特定するために、担当者に通知します。これにより、不良品の流出を防ぎ、品質管理の精度を高めることができます。
また、RPAとAIは、設備の異常検知にも活用することができます。AIは、センサーデータやログデータを解析し、設備の異常兆候を早期に発見することができます。RPAは、AIの検知結果に基づいて、設備の自動停止や担当者への通知を行います。例えば、工場の製造設備では、AIがセンサーデータを解析し、温度や振動などの異常兆候を早期に発見します。RPAは、AIが異常兆候を検知した場合、設備を自動的に停止し、担当者に通知します。これにより、設備の故障を未然に防ぎ、生産ラインの停止時間を最小限に抑えることができます。
製造業におけるRPAとAIの活用は、品質管理の精度向上、生産効率の向上、コスト削減など、様々なメリットをもたらします。
RPAとAI導入のポイント
目的の明確化
RPAとAIを導入する前に、自動化したい業務範囲や期待する効果を明確にすることが極めて重要です。目的が曖昧なまま導入を進めてしまうと、効果が期待通りに得られなかったり、導入後に方向修正が必要になったりと、時間とコストの浪費につながる可能性があります。まず、自社の抱える課題を明確にし、RPAとAIでどのような課題を解決したいのかを具体的に定義する必要があります。例えば、「請求書処理業務の効率化」という目的であれば、「請求書処理にかかる時間を50%削減する」「入力ミスをゼロにする」といった具体的な目標を設定します。
次に、自動化する業務範囲を明確にします。RPAとAIは、様々な業務に適用できますが、すべての業務を一度に自動化しようとすると、導入が複雑になり、失敗するリスクが高まります。まずは、自動化の効果が高く、導入が比較的容易な業務から始めることをおすすめします。例えば、「請求書処理業務」であれば、「請求書の入力作業」や「仕訳処理」といった具体的な業務プロセスを自動化の対象とします。
さらに、期待する効果を明確にします。RPAとAIの導入によって、どのような効果を得たいのかを具体的に定義します。例えば、「コスト削減」「業務効率化」「品質向上」「従業員の満足度向上」などが挙げられます。これらの効果を定量的に測定できるように、KPI（重要業績評価指標）を設定することも重要です。例えば、「請求書処理業務の効率化」であれば、「請求書処理にかかる時間」「入力ミスの件数」「処理コスト」などをKPIとして設定します。
PoC（概念実証）の実施
RPAとAIの導入効果を本格導入前に検証するために、PoC（Proof ofConcept：概念実証）を実施することを強く推奨します。PoCとは、新しい技術やアイデアが実際に実現可能かどうか、また、期待する効果が得られるかどうかを検証するための試行的な取り組みです。RPAとAIは、導入効果が高い反面、導入には一定のコストとリスクが伴います。PoCを実施することで、これらのリスクを低減し、本格導入に向けた準備を円滑に進めることができます。
PoCでは、まず、自動化対象とする業務を選定します。この際、本番環境に近い環境で検証を行うことが重要です。次に、RPAツールやAI技術を選定し、実際に業務を自動化するプロトタイプを開発します。プロトタイプ開発では、業務担当者やIT担当者など、関係者が協力して進めることが望ましいです。プロトタイプが完成したら、実際に業務を自動化し、効果を測定します。効果測定では、事前に設定したKPI（重要業績評価指標）に基づいて、定量的に効果を評価します。例えば、「請求書処理業務の効率化」であれば、「請求書処理にかかる時間」「入力ミスの件数」「処理コスト」などを測定します。
PoCの結果に基づいて、課題や改善点を見つけ出し、本格導入に向けた計画を修正します。PoCで得られた知見は、RPAとAIの導入を成功させるために非常に貴重な情報となります。PoCを実施することで、RPAとAIの導入効果を最大限に引き出し、企業の競争力強化に貢献することができます。
内製化体制の構築
RPAとAIを導入し、継続的に活用するためには、内製化体制の構築が不可欠です。RPAとAIは、一度導入すれば終わりというものではなく、業務の変化や技術の進化に合わせて、継続的に改善していく必要があります。内製化体制を構築することで、外部ベンダーに依存することなく、自社でRPAとAIの運用、保守、改善を行うことが可能になります。まず、RPAとAIに関する知識やスキルを持った人材を育成する必要があります。従業員に対して、RPAツールやAI技術に関する研修を実施し、必要なスキルを習得させます。
また、RPAとAIの推進チームを組織することも重要です。推進チームは、RPAとAIの導入計画の策定、導入支援、運用、保守、改善などを担当します。推進チームには、業務担当者、IT担当者、経営層など、様々な立場の人が参加することが望ましいです。さらに、RPAとAIのナレッジを共有するための仕組みを構築することも重要です。ナレッジ共有の仕組みを構築することで、従業員がRPAとAIに関する知識やスキルを互いに共有し、組織全体のスキルアップを図ることができます。例えば、RPAとAIに関するFAQを作成したり、成功事例や失敗事例を共有する場を設けたりすることが有効です。
内製化体制を構築することで、RPAとAIの導入効果を最大限に引き出し、企業の競争力強化に貢献することができます。
まとめ
RPAとAIの連携は、現代のビジネス環境において、業務効率化と競争力強化を実現するための強力な武器となります。RPAが担う定型業務の自動化に、AIの高度な判断能力と学習能力が加わることで、これまで人手に頼らざるを得なかった複雑な業務プロセスも自動化することが可能になります。この記事では、RPAとAIの連携によるインテリジェントオートメーション（IA）の定義から、具体的な活用事例、そして導入のポイントまでを幅広く解説しました。
IAの導入には、適切なRPAツールの選定、AI技術の活用、業務プロセスの最適化、そして従業員のスキルアップが不可欠です。また、AI-OCRとの連携による帳票処理の効率化や、対話型AIとの連携による顧客対応の自動化など、様々な活用方法があります。導入にあたっては、まず目的を明確にし、PoC（概念実証）を通じて効果を検証することが重要です。そして、内製化体制を構築することで、RPAとAIを継続的に活用し、企業全体の生産性向上につなげることができます。
企業は、IAを導入することで、従業員をより創造的な業務に集中させ、顧客満足度の向上や新たなビジネスモデルの創出につなげることができます。まずは、自社の課題を明確にし、RPAとAIの導入を検討してみてはいかがでしょうか。この記事が、その第一歩を踏み出すための一助となれば幸いです。
