RPAにも利用されるAI

働き方改革が話題になる中で、業務の効率化を目指すツールとして注目を集めているのがRPAだ。その流れを受けて、RPAの導入を検討している企業も多いかもしれない。

RPAとは

RPAとは、「Robotic Process Automation」の頭文字をとったもので、ロボットによる業務自動化のことだ。

主に事務作業などのデスクワークを自動化する目的で利用される。定型的で反復性の高い業務に対してRPAを活用することで大きな成果を得られる。

工場での作業が手作業から産業用ロボットに置き換わったことで生産性が向上したように、デスクワークもRPAを活用することで生産性を向上させると期待されている。

しかし、元々のRPAは万能ではなく、長所と短所が存在している。

長所

• 正確に作業ができるため人為的ミスがなくなる
• 作業スピードが速いため業務時間が短縮される
• ロボットのため休みなく働くことができる

短所

• トラブルやアクシデントに弱いため遭遇すると停止してしまう
• 判断ができないためあらかじめ命令した業務しかできない
• 指示された内容も命令通り行ってしまう

RPAにAIを利用するとどうなるか

RPAにAIを利用することで、RPAが元々できなかったこともできるようになる。

例えば、過去の業務を分析することで、新たに発生したトラブルに対しても過去の業務との関連性を考慮して対応することができたり、新たな知見を発見したりできるようになる。

作業の自動化のみならず、プロセスの分析や改善、意思決定の自動化までを行うことができるようになる。

RPAにAIを利用している事例

人間オペレータの業務を継続的に学習

［参考記事］
オルツテクノロジーズ、オペレータAIサポートシステム「NeoRMR」を提供開始

株式会社オルツテクノロジーズは、P.A.I.（パーソナル人工知能）を研究開発する株式会社オルツのAI技術を活用して、高度なコミュニケーションを実現するAI技術である「Neo Rewritable Memory based Retrieval（以下、NeoRMR）」の提供を開始した。

NeoRMRは、RPA、CS、ボット企業とその顧客とのコミュニケーションの自動化に貢献するAIエンジンであり、すでに稼働している旧RMRの進化版となる。

従来のコミュニケーションエンジンでは、事前に膨大な学習データを投入する必要があり、開始までの経済的、人的コストが事業を圧迫していた。

NeoRMRでは、人間オペレーターの通常業務を継続的に学習し続ける設計とすることで、導入時の負荷を削減する。

初期学習後も継続的に人間オペレーターとの協同学習が進み、最終的には、完全自動化を達成することも可能だ。

コンタクトセンターの対応を自動化

［参考記事］
NTTコミュニケーションズ、AIとRPAを組み合わせた「コンタクトセンターDXソリューション」を提供

NTTコミュニケーションズ(以下 NTT Com)は、対話型AIエンジンとRPAを組み合わせ、コンタクトセンターの応対から事務処理までのプロセス全体を自動化し、生産性を大幅に向上させる「コンタクトセンターDXソリューション」を、2018年12月1日より提供を開始した。

これにより、従来の「ヒト」がメインとなって対応するコンタクトセンターに代わり、「AI+RPA」がメインで対応し業務を完結できる環境が整うことになり、電話オペレーターや店舗の従業員は顧客体験を向上させる「おもてなし」業務に注力できる働き方を実現する。

音声エージェントで業務記録を作成

［参考記事］
ドコマップジャパン・富士運輸など、AIとRPAを活用して運送業界の業務効率化に向けた実証実験を開始

株式会社ドコマップジャパン、富士運輸株式会社、株式会社NTTドコモは、NTTドコモの「AIインフォテイメントサービス」と、RPAサービス「WinActor」を活用し、ドライバーの日報作成から事務員の確認業務、請求データ発行業務といった運送業界で生じている一連のルーティン業務を効率化・自動化する実証実験を、2018年7月3日から12月21日まで実施した。

ドコマップジャパンは、ドライバー、事務員の業務を効率化する運送業向け音声エージェントサービスを開発するにあたり、ドコモの「AIインフォテイメントサ―ビス」および「WinActor」を採用した。

ドライバーは、運転中に音声エージェントの問いかけに答えるだけで、日々の日報作成や業務の記録が可能になる。

小畑俊介

大学卒業後、メーカーに勤務。生産技術職として新規ラインの立ち上げや、工場内のカイゼン業務に携わる。2019年7月に入社し、製造業を中心としたIoTの可能性について探求中。