RPAは現在、定型業務を行うことに使います。
それが今後、RPAとAIを連携することで、非定型業務までこなすことが出来るようになります。
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RPAとAIを連携
実はRPAにはクラス分けがあり、3つのクラスに分かれています。
現在のRPAの多くはクラス1といわれるRPAに属し、定型業務に対応しています。
クラス2といわれるEPA(Enhanced Process Automation)は直訳すると「より強力な手段の自動化」になります。
AIと連携しルール付けや情報の構造化がされていないデータや知識を処理することが可能になります。
クラス3といわれるCA(Cognitive Automation)は、直訳すると「経験的知識に基づいた自動化」になり、更に高度なAIと連携することによって業務内容の分析や改善だけではなく、意思決定までを自動化できるようになり、自然言語学習やビックデータ分析、機械学習、個別最適処理といったデータや情報の難しい処理を意味します。
将棋やオセロなど決められた手数の中で考えられる戦略パターンを何千通りもインプットし、動かすロボットであれば、クラス1のRPAといえます。
それに対し、囲碁のように盤面を見て、過去の対戦を参照しつつ、次の一手を「考えて判断する」ロボットであればクラス2のEPAかクラス3のCAにあたるということになります。
クラス2のEPAは先進国ではすでに取り組んでいるところもあるようですが、クラス3であるCAに関しては、将来的にそういったロボットの誕生を待ち望んでいる状態です。
EPAは、RPAよりもレベルの高い業務処理を可能にしたシステムのことで、機械学習やAIが導入されることでこのシステムも手に入れやすくなりつつあると言われています。
EPAは大量のデータを解析してその結果を出力するのが主な仕事になります。
RPAでは対応しきれないビックデータのような膨大な情報の処理や複雑な問い合わせに対応できるのはEPAで、想定外の業務にも対応することが出来るということに大きなメリットがあります。
まとめ
現在、主流のRPAは定型業務を自動化していくものですが、AIと連携させることで、非定型的なものも対象になるので、RPAでできなかったことがAIとの連携で可能になり、大幅に自動化の可能性が広がることが魅力です。
RPA×AIは業務効率化や働き方改革、そして今後深刻化していく人手不足を回避していく為の手段のひとつであり、新たな労働力として期待されています。
技術的にも活用場面もまだまだ発展途中ではありますが、将来仕事を担ってくれる存在として、なくてはならないものになっていきます。