RPAは人間の代わりに書類作成やデータ入力など、ルーティンワークをロボットが代行するソフトウェアです。一方、AIとは人間の代わりに知的活動を行う人工知能で、データ分析や問い合わせ対応などの業務で利用されています。

本記事では、RPAとAIの違いや活用事例、併用するメリットなどを紹介します。RPAやAIの導入を検討している方は、最後までご覧ください。

RPA（Robotic Process Automation）とは、ロボットが人間の代わりにパソコンで行う作業を代行するソフトウェア技術です。マウス操作やキーボード入力など、自動化したい業務の作業手順を事前に記録しておくと、設定した内容通りに忠実に再現する仕組みです。

RPAはデータ入力や注文書の作成、経費精算など、作業手順が決まっているルーティンワークを得意としています。人間よりも素早く正確に業務を処理できるため、RPAの導入で業務の効率性と正確性を両立できます。

また、RPAは人間と異なり業務量や労働時間、当日の体調などによってパフォーマンスが低下する心配がありません。

長時間稼働しても安定したパフォーマンスが望めるため、人手不足解消やリソースの有効活用を実現する手段としても期待されています。

AI（Artificial Intelligence）とは、人間の代わりに知的活動を代行するプログラムです。日本語で「人工知能」と訳されており、人間の言葉を理解して予測する能力に加え、学習能力を兼ね備えています。

AIはRPAと同様、業務の手順やルールが決まっている業務を自動化するのが得意です。加えて優れた学習能力を活かして、データの分析と予測も素早く行えます。

AIを構成する機械学習の働きによってデータを多く学習するほど、予測や分析の精度が高まる点が特徴です。機械学習とは大量のデータを学習する際、データの規則性や傾向、パターンなどを見出す技術です。

AIは利用するほどデータ分析と予測の精度が高まりやすいため、売上予測や商品別の需要予測、生産計画の立案などの業務で利用されています。

生成AIとはユーザーからの指示内容に応じて、文章や画像、動画などを生成する人工知能です。ChatGPTやGeminiなどが生成AIに該当し、事前に学習した内容と質問文を照らし合わせて、創作物を新たに生成する点が特徴です。

内容やイメージなどを文章で入力するだけで、文章や画像、動画などを生成できるため、生成AIの操作に特別なスキルは必要ありません。

また、質問文の情報量やデータ量が増えるほど、ユーザーの指示内容に沿った完成度の高い創作物に仕上がる可能性が高まります。

対話型AIとRPAの併用で、顧客対応の品質を一定水準以上に保ちつつ業務を自動化できます。対話型AIはチャットボットの一種で、顧客からの問い合わせに対して事前に学習した内容と照らし合わせ、回答を提示します。

機械学習や自然言語処理によって従来型のチャットボットよりも、質問の意図や文脈に沿った回答を提示できる点が特徴です。

また、対話型AIの回答や問い合わせ内容などの情報は、RPAを使ってシステム上に入力させることが可能です。必要に応じてその後の処理もRPAで自動化できるため、業務効率化を実現できます。

AI-OCRとRPAを併用すると、紙書類や画像データからの情報抽出とデータ入力業務を自動化できます。

OCR（Optical Character Reader）とは、画像やPDF、紙書類から文字列を認識し、電子データとして文字や文章へ変換する技術です。

AI-OCRは従来よりも文字の認識・補正精度が高く、手書きの文字に加え、提案資料や報告書などの非定型文書からも文字データを読み取れます。

業務を自動化する際は、まずAI-OCRが書類や伝票から文字データを読み取り、読み取ったデータをRPAが入力する仕組みです。事務作業の自動化で、ミスを減らしつつ業務の効率性を高められます。

AI-OCRとRPAの活用は銀行や製造業など、書類を多数扱う業界で導入されています。

工場の製造ラインでAIとRPAを併用すると、設備に不具合の兆候が見られた際に素早く検知が可能です。

事前にAIが設備の検査結果や正常時の状態、不具合の兆候など、画像センサーが取得したデータを学習しておきます。AIが製造ラインの設備で不具合の兆候を検知したら、RPAが管理者にアラートを発するのと並行して、設備の稼働を止める仕組みです。

機械の不具合を早期に検知できると、通常業務への影響や損失額を低減できます。また、技術担当者がこれまで培ってきた知識をAIに学習させることで、不具合検知の効率性と正確性を高められます。

生成AIとRPAの活用で、ワークフローの作成から実務の実行まで、一連の流れを自動化します。まず、生成AIがユーザーからの指示内容と過去のデータを照らし合わせ、最適なワークフローを提案します。

RPAは生成AIが提案した流れに沿って、業務遂行に必要なデータの収集や書類作成などを自動で行う流れです。生成AIとRPAの活用で、ワークフローの作成と一連の処理を自動化できると、業務の標準化によって実務経験が浅い従業員も業務を進めやすくなります。

RPAの導入に至った経緯や目的を従業員へ明確に示さない限り、従業員から同意を得るのは困難です。RPAによる業務の自動化で、従業員のなかには「自分の仕事が奪われる」「会社から期待されていない」など、ネガティブな思考に陥るケースも考えられます。

従業員から理解を得るには、RPAの導入で解決したい課題や導入効果に加え、改善によって浮いた工数はより創造的な業務へとシフトするといったように、ポジティブな伝え方が重要です。

また、従業員の負担増大や通常業務への支障を避けるため、RPAは段階的に運用していく姿勢が求められます。ルーティンワークが多い部署、人手不足が顕著な部署などから運用を始め、徐々に適用範囲を広げていきます。

RPAを導入する際、運用体制や引継ぎ時のルールを決めておかないと、業務のブラックボックス化が発生しやすくなります。

業務のブラックボックス化とは、業務内容や進め方、進捗状況など、特定の業務に関する情報や状況を限られた人しか理解できていない状況です。業務のブラックボックス化が起きると、RPAの運用担当者が不在の際、業務を進められない可能性が高まります。

また、RPAでエラーや不具合が発生した際も、原因の特定や復旧作業を素早く行うのが難しくなり、業務再開までに時間がかかります。

業務のブラックボックス化を避けるには、RPAの運用担当者を変更する際、手動での業務の進め方や注意点なども共有しておくことが重要です。さらに、RPAでエラーや不具合が生じた際の対処法を引き継いでおくと、復旧までの時間を短縮できます。

RPAはソフトウェアのアップデートや操作手順の変更などがあった際、エラーが発生して設定どおりに業務を進められなくなるリスクがあります。RPAは決められた手順に従って作業を再現するのは得意なものの、人間のように状況に応じた判断や対応はできません。

RPAに任せる業務の範囲が広いほど、不具合が発生した際の影響が大きくなります。業務停止のリスクを減らすには、マニュアル作成や業務プロセスの確立、ベンダーとの連携など、不具合発生時の対策を講じておくことが重要です。

RPAは設定内容を正確に登録しない限り、自動化したい業務の内容を再現できません。設定内容と少しでも異なる動作が生じた場合、それに対応できないためです。

数値や検索条件の変更など、細かい処理も含めて作業内容を正確に登録しなければならないため、担当者にはRPAやプログラミングに関する知識が求められます。専門知識をもつ人材が社内に不在の場合、ベンダーへの相談を検討しましょう。

AIの予測や分析の精度を高めるには、質の高いデータを多く学習させることが重要です。AIは事前に学習したデータと質問文の内容を照らし合わせ、回答を提示する仕組みです。

事前学習でのデータ量が少ない場合は、データ分析の際に傾向や特徴を見出せず、質問文の内容とはズレた回答を提示する可能性があります。

また、内容の重複や記載漏れ、表記揺れなど、登録しているデータに不備がある場合も、誤った分析結果が出るリスクが高まります。入力内容の見直しや修正を定期的に行い、予測や分析の精度を高めましょう。

生成AIを業務で活用する際は、ハルシネーションが発生しないよう、細心の注意を払わなければなりません。

ハルシネーションとは、生成AIが間違った情報や現実には存在しない情報を正しい回答であるかのように提示する現象です。データ不足や質問文が抽象的などの理由で、ハルシネーションが発生します。

生成AIを活用してデータ分析や素材制作などを行う場合、回答の整合性やデータの出典元を確認しなければなりません。

仮に回答内容や出典元を確認せず、自社サイトで情報を公開した後に誤った情報が混じっているとわかった場合、顧客からの信頼やブランドイメージが低下します。

最悪の場合は損害賠償請求に発展するおそれが生じるため、生成AIの提示した内容は人間が最後に確認することで、多額の損失が生じるリスクを軽減します。

生成AIで作成した画像や動画などが、過去の作品やキャラクターなどと酷似している場合、著作権侵害に該当するリスクが生じます。

仮に著作権侵害に該当するケースにもかかわらず、著作者に無断で制作した素材を公開した場合、損害賠償請求や法的責任を問われる可能性が高まります。

出典元や生成AIの利用規約、制作物の商用利用に関するルールなどを確認し、多大な損失やブランドイメージの失墜を避けましょう。

生成AIの利用は、サイバー攻撃の被害や情報漏えいの発生リスクが高まる点を認識しておくことが重要です。生成AIを悪用した主なサイバー攻撃は以下のとおりです。

• プロンプトインジェクション攻撃
• 高度化したフィッシングメール
• 高度化したDDoS攻撃
• 高度化したランサムウェア
• AIモデルの脆弱性を突いた攻撃

生成AIを悪用したサイバー攻撃の脅威を軽減するには、データの暗号化やアクセス権の制限、多要素認証の導入など、さまざまなセキュリティー対策が必要です。