はじめに
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）への投資は、その始まりから右肩上がりに増加しています。人工知能（AI）の人気の高まりとともに、この傾向は今後も続くと予想されます。RPAとAIは、組織にとって不可欠な存在になりつつある2つのテクノロジーなのです。ゴールドマン・サックスによると、2025年までにAI技術への世界的な投資は2,000億ドルに達する可能性があるとのことです。また、デロイトの調査では、53％の企業がRPAソリューションを積極的に探っており、さらに19％が今後2年以内に検討する計画があることが明らかになっています。
RPAとAIの組み合わせ方
RPAとAIを効果的に活用するためには、まず両者の明確な区別を理解することが重要です。RPAはデジタルワーカーがビジネスプロセスを高速かつ大量に実行する方法であり、ルールベースのパラメータに基づいて構築されています。比較的シンプルで線形のプロセスに最適であり、例外の範囲が限られている高度に反復的なプロセスに適しています。一方、AIは自ら「考える」ことができるテクノロジーであり、より複雑なプロセスを自律的に実行できます。ある程度の分析や意思決定を必要とするプロセスや、膨大なデータを使用するプロセスに適しているのです。
RPAとAIの統合は、効率的でシンプルな自動化戦略を提供します。RPAは反復的なタスクを処理し、AIは意思決定と分析機能を提供できます。特に、この統合されたアプローチは、自己調整アルゴリズム、自動監査、AIベースの例外処理など、RPAのパフォーマンスを最適化するために使用できます。また、AIイニシアチブをサポートするためのデータ収集と検証を充実させることもできるのです。
RPAとAIを組み合わせることの4つの主なメリット
RPAとAIを効果的に組み合わせることで、組織内のデジタルトランスフォーメーションを推進できます。以下のようなメリットがあります：
- 効率性と生産性の向上
- 意思決定の改善
- コスト削減
- 顧客体験の向上
実際のRPAとAIのユースケース
金融サービス
RPAのプロセス自動化機能とAIのデータ分析・パターン認識を組み合わせることで、金融機関はより高いレベルの効率性、正確性、意思決定を実現できます。これらの相乗効果により、複雑な規制環境を乗り越え、顧客により個人に合わせたサービスを提供することができます。また、急速に変化する市場環境にもより適切に適応できるようになります。
具体的には、住宅ローン申請者の処理やKYC（顧客確認）において、RPAを活用して初期データの収集、文書の検証、データ入力プロセスの効率と精度を高めることができます。その後、AIアルゴリズムを用いて収集したデータを分析し、申請者の財務履歴と市場動向を考慮しながら、信用リスクを評価し、適切な住宅ローンオプションを提案することができます。
保険
保険業界の企業は、RPAとAIの組み合わせによって、業務効率、顧客サービス、リスク評価、請求処理を合理化できます。過去の請求、顧客の行動、市場動向を分析することで、AIは保険契約者がカバレッジを調整したり、割引を利用したりする機会を発見できます。そして、RPAボットを使って、ポリシー更新のリマインダーや保険料の計算など、反復的な手動プロセスを自動化することができるのです。
同じデータを不正検知にも活用でき、不審な特徴を示す請求にフラグを立てることができます。より複雑な分析により、複雑な不正スキームを特定し、検知の精度を向上させることができます。
小売
小売業界では、RPAとAIの組み合わせは主に顧客サービスと体験の向上を目的としています。業務の最適化や意思決定の改善により、常に変化する市場環境の中で競争力を維持することができます。
在庫管理においては、在庫の追跡、注文処理、在庫の補充をERPシステムとRPAを統合することで効率的に管理できます。販売データ、市場動向、天気予報などの外部要因を用いて需要を予測し、在庫レベルを最適化し、在庫過多や在庫切れを防ぐことができるのです。
また、価格最適化においては、RPAを使って競合他社の価格を常に監視し、様々な販売チャネルで価格を更新することで、収益を改善し市場で競争力を維持することが重要です。消費者行動や市場環境を分析することで、収益を最大化する動的な価格戦略を提案することができます。
RPAとAIの課題と考慮事項
- 自動化プラットフォームの開発の難しさ： RPAとAIの機能をシームレスに組み合わせ、十分に活用する統合自動化プラットフォームを作成するには、慎重な計画と開発が必要です。
- 責任あるAI実装の確保： 倫理的、プライバシー、セキュリティの問題を避けるために、責任あるAI実装が不可欠です。適切にトレーニングされ、検証済みのAIモデルを選択し、データセキュリティを優先することでリスクを軽減できます。
- 分野横断的なスキル、経験、専門知識の必要性： RPAとAIの統合には、自動化技術、AIアルゴリズム、データ分析、ドメインの専門知識を組み合わせた学際的なアプローチが必要です。RPAとAIの統合で最も重要なのは、基盤を正しく設定することです。
RPAとAIの未来
RPAがもたらす価値を最大化するために、今こそRPAとAIの統合に取り組むべき時です。現在ビジネス界を魅了しているAIへの世界的な興奮の中で、RPAの導入は成功への第一歩となるでしょう。
かつてないほど競争が激しく、かつてないほど急速に進化するビジネス界において、AIの未来は限りなく広がっています。そのため、RPAなどのテクノロジーは、最初に正しく組み込まれていれば、ペースを保つために不可欠なものになるでしょう。
