RPAとAI、両者はいずれも人間の作業を自動化してくれるシステムという位置づけですが、今回はその違いについてご紹介します。
人間が作ったルールに従うRPA
RPAはあくまでも業務効率を向上させるためのソフトウェアでありツールです。人間がデスクトップ上で行う操作を一定のルールに基づいて自動化しますが、そのルールは人間が判断・設定するものであり、実行するためのシステム環境も人間側でメンテナンスをすることが必要となります。
なお、RPAはそのレベルによって3段階のクラスに分けることができ、クラスが進むにつれて、「自ら考えて判断することができる」いわゆる自律型AIと呼ばれるレベルに至ります。それでは、AIの説明の前にRPAの3つのクラスを見ていきましょう。
RPAの3つのクラス
Class1：RPA
Robotic Process Automationと呼ばれるこの段階は、狭義的な意味でのRPAであり、今まで解説してきたRPAそのものです。決められた方法にしたがって、自動的に処理をしていくのが特徴です。人為的なミスを防げるのが利点ですが、決められたこと以外はできないため、単純作業の精密さや効率化をするサービスに組み込まれる傾向にあります。
Class2：EPA
2番目の段階はEnhanced Process Automationと呼ばれます。大量のデータを解析し、その結果を出力するのが主な守備範囲となります。たとえば、既存の画像をもとに新たな画像を自動的にカテゴリ分けする機能やビッグデータから顧客の傾向を分析する機能などが挙げられます。より大量のデータを処理し分析する点において、Class1とは異なります。
Class3：CA
第3段階はCognitive Automationと呼ばれます。Class2と大きく異なる点は、より自立した結果を出力できる点にあります。たとえば、売上データや経済情勢、流行などを多面的に分析した経営意思決定や今までの顧客対応データをもとに、自動対応するか、コールセンターに代わるか、資料を送付するかを自動で判断し実行することが可能です。このように、読み取ったデータを加味したうえで、多様な選択肢あるいは今までにない選択肢を提案する機能を持っています。
システムそのものが自ら判断するAI
AI（人工知能）は上述のClass2、Class3に相当し、自己学習機能をもつ自律的な存在として知られています。データベースに蓄積された情報に基づいて、その都度システムが自律的に物事を考え、判断することが可能です。そして、一定の結果を出すために大量のデータを紐付けして分析し、その結果をさらに次の判断に活用することができます。
いわばAIシステムが自ら判断ルールを見つけていくことができるわけです。つまり、RPAなど他のシステムに組み込む技術でありながら、同時にそれ自体が主体的に情報を処理できる存在ともなりえます。
まとめ
これまでブログで扱ってきたRPAは人間が作ったルールに従い一定のルールに基づいて自動再現するもの（Class1）をさし、AIは大量のデータをもとに分析し、結果を出力するClass2、Class3ということになります。
