生成AIの発展に伴い、RPAツールとの連携を謳う製品が続々と登場しています。この状況下で、企業はどのような視点で製品を選定すべきなのでしょうか。また、生成AIの登場により、RPAの必要性が薄れてしまうのか、という疑問も浮かびます。
しかし、業務の障害を可視化するプロセスでは、生成AIとの連携により手軽に利用できるようになることが期待されています。生成AIが大量のデータを分析し、業務プロセスの課題点を自動的に抽出することが可能になるためです。
今回は、生成AIとRPAの違いや生成AIとRPAを連携させるメリット、活用事例、導入を成功させるポイントを詳しく解説します。
生成AIとRPAの違いとは
RPAと生成AIは企業のDX化において、それぞれ異なる強みを持つ技術です。以下で生成AIとRPAの違いを詳しく解説します。
| RPA | 定められた手順に基づいたデータ入力やレポート作成などの定型的な作業を自動化する |
| 生成AI | 学習済みのデータからパターンを認識し、新たなデータに対する判断や予測を行う |
生成AIとは
AIは人間の思考や行動をコンピュータで再現しようとする技術で、一般的にはコンピュータに学習させ、様々な課題を解決したり、業務を効率化したりすることを目指しています。
一方、生成AIはAIの一種で、新たなコンテンツを生成できる点が特徴です。従来のAIが、大量のデータからパターンを見つけ出し、特定のものを識別したり予測したりすることに長けていたのに対し、生成AIは、学習したパターンをもとに、文章や画像など、これまで人間にしかできないと思われていたようなものを作り出すことができます。
RPAとは
RPAはRobotic Process Automationの略で、シナリオと呼ばれる形式で作業のルールを記憶させることで、繰り返し行われる単純作業を自動化します。そのため、業務効率を大幅に向上させ、定型業務を行っていた人的リソースをより生産性の高い業務に集中できるようになります。
RPAは生産性の向上だけではなく、ヒューマンエラーも削減できるため、さまざまなビジネス分野で採用が進んでいます。多くの企業で少子高齢化による労働力不足や業務負担の軽減が課題に掲げられる中、RPAの需要はますます高まっていると言えるでしょう。
製造業で役立つRPAについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください。
生成AIとRPAを連携させるメリット
RPAと生成AIの技術を組み合わせることで、従来は人間が行っていた複雑な判断を伴う非定型業務の自動化も現実的な選択肢となり、企業の業務効率化がさらに進展することが期待されています。以下で、生成AIとRPAの連携のメリットを詳しく見ていきましょう。
さらなる業務効率化が期待できる
生成AIとRPAを組み合わせることで、単純な作業はもちろん、より高度で精密な業務を自動化できるようになりました。生成AIはデータ分析を行い、その結果から新たなビジネスアプローチを提案する能力を持ちます。一方、RPAは生成AIが提案したアプローチを実際の業務プロセスに落とし込み、効率的に実行します。
この連携により、人間は創造性を活かした業務や戦略的な意思決定に集中できるようになり、結果として業務全体の効率化が期待できるのです。
新しいサービスや製品の開発を生み出す
生成AIとRPAを組み合わせることで、従来のビジネスモデルの枠を超えたサービスや製品を生み出すことが可能になります。生成AIが創出する斬新なアイデアやソリューションをRPAが自動化することで、企業は市場に新たな価値を届けるだけでなく、未開拓の市場への参入も実現できるでしょう。
そのため、顧客ニーズにきめ細かく対応した製品やサービスを提供し、市場競争力を飛躍的に向上させることができるのです。
戦略的な意思決定ができる
生成AIとRPAを組み合わせることで、ビジネスの意思決定プロセスは飛躍的に進化します。例えば、生成AIが分析したデータを基にRPAがレポートを自動作成し、意思決定に必要な情報を迅速に提供することができます。そのため、市場の変化をいち早く捉えて適切な戦略を立案し、実行することが可能です。
また、生成AIがリスクを事前に予測し、RPAがリスク回避のための対策を自動実行することで、企業全体の安定的な成長に貢献します。生成AIとRPAとの連携で、データに基づいた迅速かつ効率的な意思決定を実現し、ビジネスの競争力を高めることができるのです。
工数の削減が期待できる
生成AIとRPAを組み合わせることで、コンテンツ作成などの幅広い業務での工数削減が期待できます。生成AIが創り出す独創的なコンテンツは、RPAにより適切な媒体へ自動的に配信され、迅速な情報発信が可能です。
また、カスタマーサポートでは、生成AIの高度なデータ分析能力が顧客からの多様な問い合わせに、パーソナライズされた回答を自動生成するため、顧客満足度の向上だけでなく、オペレーターの負担軽減にもつながります。これらの自動化により、従業員は単純作業から解放され、より創造性を活かせる業務に集中できるようになり、企業全体の生産性向上にもつながります。
生成AIとRPAを連携した活用事例
生成AIとRPAを組み合わせることで、業務の効率化が飛躍的に進み、新たな可能性が開けています。以下で、生成AIとRPAを連携した活用事例をご紹介します。
データ収集及び分類作業の自動化
従来、データ収集や分類などの作業は人手によって行われており、時間と労力を要していました。しかし、RPAと生成AIを活用することで、複数の情報源から必要なデータを自動的に収集し集約することが可能になります。例えば、市場調査では、様々なウェブサイトやデータベースから関連性の高い情報を収集し、一元化することができます。
一方、RPAで収集したデータを生成AIに与えることで、AIは集められたデータの中から分析の目的に沿った重要な情報を選別することができます。例えば、顧客フィードバックの分析では、膨大な量のテキストデータを解析し、製品に対する肯定的な意見や否定的な意見や、改善すべき点などを抽出することができます。このように、RPAと生成AIを連携させることで、データ収集から分析までのプロセスを自動化し、高速化することができます。
音声データの自動文字起こし
生成AIとRPAを活用した音声の文字起こしは、AIが音声データをテキストに変換し、RPAがテキストデータを整理するという連携によって実現されます。例えば、会議の議事録作成で、AIが会議の音声データをリアルタイムでテキスト化し、RPAがそのデータを基に議事録を作成するイメージです。
そのため、従来、人手で行っていた議事録作成作業を自動化し、大幅な時間短縮とヒューマンエラーの削減を実現できます。
カスタマーサポートの自動化
RPAと生成AIを組み合わせることで、カスタマーサポートの自動化が飛躍的に進みます。定型的な業務の自動化はRPA単体でも可能ですが、生成AIにより、顧客へのよりきめ細やかな対応が可能になります。
生成AIは、顧客からの問い合わせ内容を深く理解し、その意図に沿った最適な回答を生成します。生成された回答は、RPAにより自動的に顧客に伝達されるため、迅速かつ正確なサポートができます。そのため、顧客は人間と会話しているかのような自然なやり取りから、迅速かつ的確な回答を得ることができる一方で、企業は人的リソースの削減と、24時間365日のサポート体制の構築が可能になります。
ワークフローの自動化
生成AIとRPAを組み合わせることで、従来、プログラミングの知識が必要だったRPAのワークフロー作成が、生成AIにより簡素化することができます。例えば、営業レポートの作成プロセスにおいて、営業担当者は膨大な顧客データを手作業で集計し、テンプレートに沿ってレポートを作成していました。この一連の作業は時間と労力を要するだけでなく、ヒューマンエラーのリスクも伴います。
生成AIとRPAを導入することで、生成AIが過去のレポート作成パターンや顧客データを学習し、最適なレポート構造や内容を提案します。RPAが生成AIの指示に基づき、必要なデータを収集し、指定されたフォーマットに沿ってレポートを作成するのです。
生成AIとRPAの導入を成功させるポイント
生成AIとRPAの導入を成功させるには、以下のようなポイントがあります。
- 導入の目的を明確にする
- 現在のワークフローを見直しておく
- スモールスタートで導入する
- 運用ルールを策定する
- 人材確保や育成を行う
各項目を詳しく見ていきましょう。
導入の目的を明確にする
生成AIやRPAを効果的に導入するためには、まずその目的を具体的に定めることが重要です。目的が明確になれば、どの部署で、どのような業務に適しているのかが自然と見えてくるでしょう。
現在のワークフローを見直しておく
生成AIやRPAがもたらす自動化や効率化は、従来の手作業中心の業務フローを根本から見直す機会となります。導入前に現在のワークフローを詳細に分析し、どの部分を自動化できるのか、どの部分が人間の判断を必要とするのかを明確にすることで、より効率的で効果的なシステム設計が可能となるでしょう。
また、導入後のスムーズな移行のためにも、ワークフローの見直しは不可欠です。新しいシステムに合わせた業務手順やマニュアルの作成や従業員への丁寧な説明など、事前の準備が整っていれば、現場の混乱を最小限に抑え、スムーズな業務移行を実現できるためです。
スモールスタートで導入する
生成AIやRPAなどの新しい技術の導入は、いきなり全社的な展開を行うよりも、まずは限られた業務への導入から始めることが効果的です。具体的な業務に導入し、その効果を実感することで社内の理解を深め、さらなる導入へのスムーズな移行を促すことができるでしょう。
運用ルールを策定する
生成AIやRPAを導入する際には、慎重な運用が求められます。特に、生成AIでは学習データの質が生成結果に大きく影響するため、偏りや誤った情報が含まれないよう注意が必要です。また、RPAでは一度稼働させたロボットが想定外の動作をする「野良ロボット」が発生するリスクがあります。
これらの問題を防ぐためには、利用規程や運用マニュアルなど明確なルールを定め、全従業員が徹底して遵守することが不可欠です。
人材確保や育成を行う
生成AIやRPAを効果的に活用するためには、それらを使いこなせる人材の育成が不可欠です。社内に専門知識を持つ人材がいなければ、せっかくの技術も宝の持ち腐れになってしまいます。そこで、生成AIの基礎から応用までを学べるセミナーへの参加をおすすめします。
以下の生成AIセミナーでは、基本的な知識やスキルはもちろん、具体的な活用事例に触れることで、貴社の業務効率化に繋がるヒントが得られるはずです。
デジタル人材の育成については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください。
生成AIセミナー
ProSkilllの生成AIセミナーは、生成AIの基礎から応用までを網羅的に学ぶことができる内容のセミナーです。ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の仕組みや特徴、画像生成AIやサービス開発など、生成AIの最前線を深く掘り下げることができます。
初心者でも安心して受講できるように、丁寧な解説と実践的な演習が用意されているため、AIの基礎知識がなくても、生成AIの概念や活用方法を理解することができるでしょう。また、経験豊富な講師が、受講者の疑問に丁寧に回答し、実践的なアドバイスを提供してくれるのが特徴です。
生成AIとRPAの連携は様々な効果が生まれる
今回は、生成AIとRPAの違いや生成AIとRPAを連携させるメリット、活用事例、導入を成功させるポイントを解説しました。生成AIとRPAを組み合わせることで、企業は業務の自動化と効率化を飛躍的に進めることができ、大幅な時間とコストの削減を実現できます。
また、多くの時間を要していた手作業から解放されることで、新たなビジネスモデルの構築や顧客へのよりきめ細やかなサービスの提供など、企業の成長を加速させるための革新的なアイデアを生み出すことに注力できるのです。生成AIとRPAを導入することで、自社の業務プロセスを分析することができ、より効率的で生産性の高い組織へと変革していくことができるでしょう。
