RPAとAIの違い。クラスやExcelマクロとの違いも詳しく解説

近年、多くの企業に導入されているRPAとAI（人工知能）との違いを解説します。RPAと同じ文脈で語られることの多いExcelマクロとの違いも説明するので、これらの役割の違いが分からないという人は、ここでしっかりと理解しておきましょう。

 

RPAの基本を知ろう

 

まずはRPAとは何か、基本的なところから理解しておきましょう。

 

RPAとは

RPA（Robotic Process Automation）とは、企業の定型業務をロボットによって自動化する試みのことです。ロボットといっても工場などに導入されている産業用の機械のことではなく、コンピューター上で動くソフトウェアロボットのことで、これを搭載したソフトウェアをRPAツールと呼ぶことも多いです。

一定のルールの下で繰り返す作業や、大量のデータを入力したり転記したりする作業を自動化するためにRPAが導入されることが多く、企業の業務効率や生産性の向上に役立っています。

 

RPAと他ツールの違い

RPAはその特性上、AI（人工知能）やExcelマクロなどのツールと混同されることが少なくありません。これらは別物ではあるものの、組み合わせて活用されることも多いので、違いを理解しておきましょう。

 

AIとの違い

AIは人間と同じように記憶や判断、学習ができるソフトウェアのことで、人間の脳と似たような働きができることから人工知能と呼ばれています。収集したデータを基に繰り返し学習することで、自ら判断の精度を向上できるのが特徴で、科学分野や産業分野など、さまざまな場で活用されています。

特に最近では、RPAに組み込むことで、本来ならば人間の判断が必要となる複雑な業務の自動化にも役立てられるようになってきました。詳しくは後述します。

 

Excelマクロとの違い

Excelのマクロ機能は、Excel内で一連の作業手順を記録して自動的に繰り返すことのできる機能です。アプリ上で可能な作業のほとんどを自動化できるのに加えて、さらにVBA（Visual Basic for Applications）と呼ばれるプログラミング言語を使えば、より複雑な作業も実現可能です。

ただし、マクロのみでの自動化作業はアプリ内に限定されるため、パソコン上の操作のほとんどすべてを自動化できるRPAに比べて、作業を効率化できる範囲は限られます。また、RPAを活用するのにプログラムに関する知識は必要ありませんが、マクロ機能を使いこなすには相応のプログラミングの知識が求められます。

 

botとの違い

bot（ボット）とは、手順にしたがって決まったタスクを繰り返すプログラムやアプリケーションのことです。人間の言葉や行動をシミュレートして対話を実現するチャットボットが有名です。

もともとbotとは「Robot（ロボット）」から派生した言葉であり、コンピューター上で動作するソフトウェアロボットという意味で、RPAと同じような働きをするものもあります。

ただし、主にパソコン上の操作を自動化するRPAに対して、botはソフトウェアやTwitter・Facebookといったアプリケーションの補助プログラムとして活用されることが多いです。

 

AIと連携したRPAの3種類のクラス

上述のように、RPAはAI技術と組み合わせることで、より複雑な作業の自動化ができるようになってきました。現在、RPAは以下の三つの段階があると言われています。クラスが進むにつれて組み込まれるAIのレベルが上がり、多様な業務の自動化が可能になるのです。

 

クラス1「RPA」

狭義のRPAと呼ばれる段階で、あらかじめ人間がソフトウェアロボットに記録させた手順にしたがって自動的に作業をするのが特徴です。設定された作業に関してはミスなく成果を出し続けられますが、逆に言えば、決められた作業しかできません。主に企業の定型業務の自動化に活用されています。

 

クラス2「EPA」

EPA（Enhanced Process Automation）は、RPAにAI技術を取り入れることで、一部非定型業務の自動化を実現できるようにした段階です。手順が決まっている業務はもちろん、構造化されていない大量データの処理や、状況によって対応が変わる業務の自動化などに活用されています。

例えば、顧客からの問い合わせ内容をAIが判断し、適切な回答をするシステムを導入する企業が増えています。EPAの導入によって、顧客対応をはじめとした企業のフロント業務も自動化され始めているのです。

 

クラス3「CA」

CA（Cognitive Automation）とは、RPAに高度なAIを搭載することで、ソフトウェアロボット自身が状況を判断して、適切な意思決定ができるようになったレベルです。

大量のデータに基づいた業務プロセスの分析や改善案の提示、マネジメント上の重要な意思決定まで可能になるといわれており、常にAIが機械学習を積み重ねて判断の精度を向上できるのが特徴です。

現状、CAのレベルとみなせるRPAはほとんど実用化に至っていませんが、AI技術の進化にともなって、将来的には多くの企業に導入されることになるでしょう。

 

RPAを導入するかの検証ポイント

このように、常に進化を続けているRPAですが、導入にあたっては必ず以下のポイントを考慮する必要があります。

 

どんな業務を自動化するか

基本的なところですが、導入前に自動化したい業務内容を明らかにしておくことが重要です。現在では、多くの企業がRPAを導入して業務効率化を達成しているため、RPAさえ導入すれば生産性が向上すると思っている人も少なくないようです。

しかし、RPAの導入は業務改善の手段であって目的ではありません。現状の業務プロセスを整理した上で、RPAによって本当に業務効率が向上するか冷静に判断し、作業フローのどの部分を自動化するのが効果的か検討しましょう。

 

コストは適正か

RPAにはさまざまな種類があり、自動化できる分野が違うだけでなく、導入コストにも差があります。導入を検討しているRPAツールの初期費用と運用にかかるコストを確認し、予算に見合っているか、費用対効果はどれぐらいかを試算しましょう。

買取型のRPAツールもあれば、サブスクリプション（継続課金）型のRPAもあるので、長期的な視点から自社にとって最良のサービスを導入することが重要です。

 

従業員に浸透するか

現場でRPAを活用する従業員が、導入のメリットを理解し、具体的にどの作業を自動化させるのかを把握している必要があります。たとえ高度なRPAを導入しても、現場に浸透しなければ意味がありません。

特に、これまでの業務フローで問題ないと思っている従業員がいる場合、RPAの導入で作業手順が変わることに抵抗を感じる可能性があります。現場の人々の理解を得られるかどうかが、導入の際の大きなポイントとなるでしょう。

RPAの導入によって現場にどんなメリットがあるのか、何が実現できるのかを説明し、納得してもらうことが大事です。

 

まとめ

RPAとAI、Excelマクロとの主な違いを解説しました。それぞれよく似ているソフトウェアではあるものの、それぞれ役割や得意分野が違っています。自動化できる領域を把握しないままRPAを導入しても、自社の環境に合わず適切な運用ができない可能性があるので注意が必要です。

AIを組み込んだ三つのクラスの理解とともに、どのタイプのRPAを導入すれば自社の生産性が向上できるのか、導入コストにも気を配りながら目的に合ったサービスを選択するようにしましょう。