RPAとAIの違い

「AI」との気になる関係。働き方改革で大注目の「RPA」とは

RPA（Robotic Process Automation）とは、ホワイトカラーの単純業務を自動化するテクノロジー、技術です。
例えばブラウザーを立ち上げてログイン、入力、ダウンロード、
エクセルを立ち上げてデータ加工・入力、業務アプリの画面にログインして加工したデータをインポートなど、
をプログラミングで実現し自動化します。

働き方改革で「RPA」が注目されています。
残業時間を少なくする文脈で業務の効率化が重要視されています。
特に人工知能が最近ブームともなっており、人工知能による自動化が多くのメディアでも取り上げられています。
人工知能とRPAその共通点と違いに関してみていきましょう。

まず、RPAとはなにかというとソフトウェアで構築されたロボットです。
ロボットというと今でこそ二足歩行ロボットなどを連想しますが、
され以前のイメージでは産業ロボットが主流でこの産業ロボットと対比して説明します。
産業ロボットは工場で生産に使われます。
工場、ブルーカラーと連想します。
RPAでの自動化は会社、ホワイトカラーの作業の自動化と言われています。
産業ロボット-ブルーカラー
RPA(ソフトウェアロボット)-ホワイトカラー
という構図ができあがります。
一方は工場の自動化、他方は会社の自動化ということなのです。

EXCELマクロとの違い
ホワイトカラーの事務処理の自動化というとEXCELマクロが挙げられます。
EXCELマクロは基本EXCEL上だけの処理で使われるので、
ブラウザなどでWebアプリケーションで業務アプリケーションなどを自動化する「RPA」とは
適用されるフィールド、範囲が違います。
ただ、適用範囲が異なるだけで事務処理や定型処理を自動化するという機能自体は重なる部分が存在します。

RPAの3段階
RPAには大きく分けて3つの分類があります。

第一段階：RPA
いわゆるRPA（Robotic Process Automation）と最近よばれているものはほぼすべてこの段階です。
ブラウザーを立ち上げてログイン、入力、ダウンロードなど一定の規則に基づいた単純業務を行います。
人為的なミスは防げますが、決められた提携処理しかできません。
この段階ではEXCELマクロとそれほど違いはなく、ブラウザを操作して業務アプリケーションを操作できる点が相違点です。

第二段階：EPA
EPA(Enhanced Process Automation)と呼ばれる。
大量のデータをもとに解析し、結果を出すというのが主な昨日です。
既存の画像データを元に新しい画像データを写っている画像からコンピュータが判断して分類する機能やビッグデータから顧客の嗜好を分析する機能などがあります。
第一段階より大量のデータを処理する。
Enhanced強化するという語彙の意味のまま第一段階より機能が強化されています。

第三段階：CA
CA(Cognitive Automation)と呼ばれます。
画像をカテゴリで分けるなどの分類ではなく、売り上げデータや経済情勢、流行などから経営判断を行うなど、より高度で自立した判断を行うのが、CAです。
読み取ったデータなどから複数の選択肢や今までにない提案をするなどの機能があります。

EXCELマクロとの違い
ホワイトカラーの事務処理の自動化というとEXCELマクロが挙げられます。
EXCELマクロは基本EXCELというアプリケーションに限定されるので、
ブラウザなどでWebアプリケーション、業務アプリケーションなどを自動化する「RPA」とは
適用されるフィールド、範囲が違います。
ただ、適用範囲が異なるだけで事務処理や定型処理を自動化するという機能自体は重なる部分が存在します。
特に第一段階ではほぼ重なるともいえるでしょう。
EXCELマクロの製作法は
1.動作の記録
2.VBAなどを使ったプログラミング
の2点に分けられます。
製作法自体も重なる部分もありますし、その後ユーザー側でカスタマイズしていくということも似ていると言えるでしょう。

AIとは
AIとは、「Artificial Intelligence」の頭文字を取った言葉で、日本語では「人工知能」と訳されます。
AIとは、「Artificial Intelligence」の頭文字を取った言葉で、人工知能と日本語では訳されます。
研究者により解釈の違いはありますが、元々「人工頭脳」と呼ばれた時代もあるので、
コンピュータ、計算機で人間の知能の全部や一部を再現するという解釈が最大公約数の定義とも考えられます。
AIは二種類に定義されます。
「強いAI」-人間の知能全部を実現しようとする
「弱いAI」-人間の知能の一部分でも再現しよう
他に
「汎用型AI」-分野に限らず人間のように処理できる範囲が広い
「特化型AI」-囲碁、将棋など目的別に特化したもの
以上のように定義できます。
ディープラーニングは人間のように複雑な判断をしているようにも見えますが、
複雑なパラメータを解析して分類しているだけなので、コンピュータにもどうしてそうなるかわかっていませんし、
場合によっては人間にもその理由はわかりません。
理由が不明な場合もあるのでAIに過度の期待をするべきではないとする研究者もいます。
ディープラーニングや画像認識は人間の知能のごく一部を再現したので「特化型」で「弱いAI」というわけです。
また、一定の複数のルールを定めてそれを元に処理していく、ルールベースと言われる分野がAIはあります。
エキスパートシステムと言われる分野がそれです。
「だるいですか？」や「熱は38度以上ですか？」「咳はありますか？」などのルール、この場合では質問や問診を通じて、
病名を明らかにしていくというシステムです。
このように一定のルールで処理していくというのは事務処理、定型処理の実現に形を変えて適用されています。

現在AIは第三次の開発ブームとなっております。
これには、ハードウェアとソフトウェアに加えて学習の基礎となる大規模で良質のデータが揃ってきたと言われています。
人工知能の最初期ではハードウェアが力不足で、80年代の開発ブームでは学習データの不足により、あまり成果が出せませんでした。
現在では半導体の集積率では「ムーアの法則」が当てはまらなくなるほど進歩しましたし、
それで動くソフトウェアもマシンパワーのおかげで余裕をもって実行できるようになり、専用ハードウェアなどもほとんど必要年なくなりました。
インターネットの発達によって大容量高速通信ができるようになったおかげでビッグデータなどを扱えるようになり、学習データの問題も解決されたからです。
ただ、それでも自意識も含めて人間の知能全部を再現しようとする「強いAI」はその目処すら立たないと言われています。
なので人工知能がその意思で人間に害を及ぼすという説は現実的ではありません。
害になるとすれば通常のバグなどによる障害とほとんど同じでしょう。

RPAとAI
RPAの各段階とAIの分類を考慮に入れると、
AIという全体の一部にRPA全体が含まれるという関係になっていることにお気づきになると思います。
RPAを構成するものは全体でAIの部分集合と言えるわけですね。
特に事務処理や定型処理の自動化などRPAの代表的な機能はそのごく一部です。

RPAの第一段階ではいわゆる定型処理しかできません。
第二段階と第三段階でAIの分野と徐々に重なっていくといえるでしょう。
工場の自動化が「産業ロボット」などを使ったFA(Factory Automation)に対して
会社の自動化はRPAなどソフトウェアロボットを使った本来の意味でのOA(Office Automation)と言えるでしょう。
RPAは会社の「産業ロボット」です。
日本おいてFAが成功したように本来のOAでも成果を上げていけるはずです。
業務効率化に積極的に取り組んでいく必要があるのです。