チャットボットの仕組みは？ 基本構造や技術を解説
2024.9.26
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社内の業務効率を上げたい企業にとって、人工知能（AI）やRPAを活用した業務自動化技術は欠かせない存在です。これらの技術の目的はどちらも業務自動化であり、同じ意味として捉えられがちです。しかし、AIとRPAは異なる役割を持っており、それぞれ特長やメリットが異なります。
本記事では、AIとRPAの違いやメリットとデメリット、具体的な活用事例を解説します。
人工知能（AI）とRPAは、どちらも業務効率を改善するために活用される技術です。しかし、両者の業務プロセス上の立ち位置や役割には違いがあります。
まずは、AIとRPAの基礎知識や具体的な違いを理解しましょう。
AIとは、人間の知能や知性をソフトウェア上で再現し、人間と同じように学習や判断を行うシステムのことです。Artificial Intelligenceの頭文字を取ったもので、日本語で人工知能を意味します。
AIは、大量のデータから学習したパターンを認識し、知識を蓄積する能力を持っています。システム上で人間から質問を受けた際は、蓄積された知識を基に自ら判断基準を定め、適切な提案や応答を行うことが可能です。
また、人間が普段話している自然な言語でのテキスト生成や画像処理などのタスクをこなせるため、意思決定の場やデータ分析などにも活用できるでしょう。
AIは、以下の2つに分類されます。
生成AIは日々進歩しており、これまで人間にしかできなかった意思決定を効率良く行える技術として、幅広い業界で導入が進んでいます。
RPA（Robotic Process Automation）とは、定型的な業務をロボットの力で自動化する技術のことです。
例えば、パソコンでのデータ入力やファイルの管理などをRPAに記録させると、教えた通りに自動で処理してくれます。RPAは教えた業務をそのまま行うため、創造性が必要な業務よりも日常的なルーティンワークの導入に向いているといえるでしょう。
また、RPAには以下の3つの種類があります。
RPAは、マニュアル化されている作業を短時間で効率よくこなすシステムとして、企業の業務効率化のために役立っています。
AIとRPAの違いは、システム内で自ら判断する能力の有無です。
AIは与えられた学習データからパターンを自ら学習し、業務を遂行します。一方、RPAはマニュアル化された業務をシステム上に覚えさせて、人間の代わりに業務を遂行する技術です。AIはデータから新しいアイデアや洞察を生み出す「脳」の役割を果たし、RPAは「手」として指示された作業を正確にこなすイメージです。
例えば、交通費精算に当てはめて考えてみると、AIは作業手順を教えなくとも自ら過去のデータを基に照合し、申請を承認できます。また、学習データからより良い策を見つけられるため、申請内容が間違っている場合は別の案を提案できるでしょう。
対してRPAは「申請内容を見る」「内容が正しいかWeb上で照合する」「間違えがなければ承認する」などのマニュアル化された手順を自動で行います。AIのように自ら提案はできません。
ここでは、AIのメリットとデメリットを解説します。
まずは、AIの優れている点を見ていきましょう。
AIは、学習データから答えを導き出せる能力を持っているため、RPAではできない複雑な問題を の解決できます が可能です。例えば、以下のような作業を遂行できます。
上記は複雑な判断や分析を必要とするため、AIの能力を活用することで効率的かつ正確に業務を進められるでしょうます。
与えられた学習データに基づきあらゆる状況に対応できる柔軟性の高さもAIの特徴です。
例えば、マーケティングの分析ツールにAIを組み込めば、既存の顧客データからAIが行動パターンを自動的に解析してくれます。結果として、顧客のニーズに合う商品やサービスの開発につながり、市場でのシェア拡大や顧客満足の向上が期待できるでしょう。
AIには複雑な問題を解決する能力があり、柔軟性が高い技術として注目されていますが、デメリットもあります。
AIの導入には、専門的な知識を持つ人材の確保や高性能なハードウェアの整備が必要なため、導入コストが高額になりやすいです。
また、AIの導入後に行うメンテナンスや業務フローの改善に対して、追加のコストが発生する場合があります。導入する際は、費用対効果が見込めるかを確認しましょう。
AIの弱点は、学習データに強く依存している点です。
AIは与えられたデータに基づいて問題解決を行うため、学習データに誤情報が含まれていると、ユーザーに提供する情報も不正確になる可能性があります。特に医療や金融分野での誤情報の提供は、ユーザーの命や人生に関わるトラブルを引き起こす可能性があります。導入する際は、信頼性の高いデータの選定が重要です。
RPAの導入によるメリットとデメリットを紹介します。
RPAのメリットを2つ紹介します。
RPAを導入と、データや入力ファイル操作などの繰り返し行う定型業務の自動化が可能です。
手作業で全て行うと「単純作業に時間を取られてメインの業務に移れない」「業務が時間内に終わらない」などの問題が発生します。
しかし、RPAで業務を自動化すれば、作業時間を大幅に削減できるため、定時退社が可能となったり、より重要な業務に集中できたりと業務効率が上がります。
また効率を上げるだけでなく、データ未入力や誤入力などの人的ミスも減らせるでしょう。
RPAの導入で業務の生産性の向上が期待できます。
RPAは、人間と違って24時間365日稼働可能です。そのため、判断能力を必要としない定型業務であれば、従業員が不在でも対応を継続できます。
例えば、週明けに行う集計業務を土日の間にRPAに任せれば、月曜日にはすでに結果が整っている状態になります。
RPAのデメリットを2つ紹介します。
RPAは与えられた業務のみを行うため、柔軟性に劣る可能性があります。
例えば別なアプリケーションを盛り込んで使用したい場合は、RPAを管理する業務部門とアプリケーションを扱う情報システム部門が連携しないと、RPAが正しく動作しないことがあります。外部ツールと連携してRPAを使用している場合も、ツールのアップデートがきっかけで、エラーが出ずに間違ったままデータ処理が行われるリスクもあります。
システムダウンが起こると、復旧までは手作業で業務を行わなければなりません。
RPAは、判断能力を必要とする業務の対応はできません。
例えば、業務を進めている途中でトラブルが発生した場合、RPAは状況に応じて自ら解決策を考えることはできません。単純作業だとしても、人間が頭で考えながら進める業務は、別途シナリオが必要となります。
また、画像や手書きの文字を抽出して解析するなどの複雑な業務も不得意です。そのためクリエティブ性が求められる業界では、導入のメリットを感じにくい可能性があるでしょう。
AIとRPAの優れた技術は、あらゆる業務で活用できます。ここでは、AIとRPAの具体的な活用事例を解説します。ぜひ導入の参考にしてください。
AIの活用事例を2つ紹介します。
AIをカスタマーサポートに活用することで、問い合わせ業務の自動化が可能です。
例えば、AIチャットボットは24時間体制で顧客の質問に応答できます。さらに、社内向けのチャットボットに導入すれば、従業員からの問い合わせにも応答でき、ITサポートや業務手続きの質問に迅速に回答できます。
また電話の一次対応をAIに任せれば、顧客は長く待たずに問題解決できるようになり、顧客満足度が向上するのも大きなメリットです。
AIは自ら判断して業務を進められるため、マーケティングのデータ分析にも導入可能です。
例えば、新商品やサービスの開発に必要な顧客分析や市場分析をAIに任せれば、必要なデータの収集を代わりに行ってくれたり、新たな施策を提案してくれたりします。他にも、今後の商品の売上予測やシステムの稼働状況などの分析も可能でしょう。
AIでの分析は、手作業で行うよりもスピードが速く正確で精度が高いため、より効率よく施策を打ち出せます。
続いて、RPAの活用事例を2つ紹介します。
マニュアルを基に行うデータ入力をRPAで自動化できます。
入力を全て作業で行う場合、会計ソフトや顧客管理シート、業務管理ツールなどに手動で入力しなければなりません。しかしRPAで自動化させれば、一つのシステムに入力するだけで全てのツールに転記できるため、作業効率が大幅に向上します。
手作業でありがちな入力ミスの頻度も減り、データの信頼性も保たれます。
請求書処理もRPAの得意分野です。
手作業での処理は、請求書の発行や印刷、取引先への送付などの手間がかかります。RPAは受け取った請求書データをシステムに自動で入力し、必要なチェックや承認フローを経て、支払い処理までを効率よく進めていきます。取引先への送付は、あらかじめタイマーを設定しておけば、自動送信することも可能です。
RPAなら、請求書処理で必要な確認作業の手間が減り、処理スピードが向上します。
AIは複雑なデータ分析や意思決定を支援し、RPAは定型業務の自動化を得意としています。この2つを組み合わせれば、業務の効率化や生産性の向上だけでなく、より柔軟で適応性のある業務プロセスの実現が可能でしょう。
以下で、具体的な事例とハイブリッド活用の効果を見ていきます。
AIとRPAを組み合わせた事例として、AI-OCRを利用したデータ抽出と、その後のRPAによるデータ処理があります。OCRとは、スキャンした文章や画像から文字を読み取り、デジタルデータに変換する技術です。
AI-OCRとRPAを両方導入すれば、手作業でのデータ入力や確認作業にかかる時間を削減できます。
例えば、企業が受け取る請求書は、取引先ごとで異なるフォーマットで届くため、手作業でのデータ入力や確認に時間を要します。しかし、AI-OCRとRPAを導入することで、請求書から自動的に必要な情報を抽出し、次にRPAがその情報を指定されたシステムに入力してくれます。
RPAのみでは限界があった複雑な判断を必要とする業務も、AIと融合させれば遂行可能でしょう。
AIとRPAの連携で得られる効果は、以下の通りです。
RPA単体だと特定のタスクをこなすだけですが、AIと連携させることで業務自動化の幅が広がり、社内の業務効率化が飛躍的に向上します。
また、システム変更や解読できない文面などのイレギュラーな処理でも、AIが適切な対応策を提案することで、RPAはスムーズに処理を続行できます。
人材不足の問題解決に役立つのも、2つを融合するメリットです。人材が不足すると従業員一人当たりの業務量が増えますが、AIとRPAを導入すれば業務の一部を自動化でき、一人にかかる負担を軽減できます。
AIとRPAは、企業の業務効率化を進める重要な技術として急速に発展しています。しかし、その一方で課題も存在します。
今後これらの技術がどのように進歩し、どのような影響を業界に与えるのか見ていきましょう。
AIとRPAは、これまで企業の業務の生産性向上に貢献してきました。人間と同じように業務を進める自動化技術として、今後も発展が進むでしょう。総務省のホームページでも、2025年には事務作業の1/3がRPAで自動化されると明言されています（※）。
現在のRPAは単純作業しかできませんが、今後はAI搭載のRPAが登場し、より高度な業務の自動化が実現する見込みです。
※参考：総務省.「RPA（働き方改革：業務自動化による生産性向上）」.https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/02tsushin02_04000043.html ,（参照2024-10-22）.
これからの自動化技術は、業務の効率化やコスト削減、人手不足の解消に貢献できると期待されています。AIとRPAの連携で、より高度な判断を要する業務の自動化も可能になるでしょう。
一方で、以下のような課題も存在します。
これらの課題を解決するには、導入目的を明確にしたり、実装と運用を外注したり、社内でシステムを運用できる人材を育成したりと対策が必要です。
また、最初から大々的に導入すると失敗した際のリスクが大きいため、少しずつ導入していき、様子を見ながら各部門の業務に取り入れてみるのもおすすめです。
AIとRPAを併用することで、単純作業だけでなく、カスタマーサポート業務やデータ分析などの判断が必要な業務も自動化できます。
しかし、誤情報を提供してしまったり、運用できる人材がいなかったりと課題も存在します。ツールを導入する際は情報の正確性や、運用のしやすさを重視すると良いでしょう。業務をサポートし効率化を図るツールを活用するのもおすすめです。
amie AIチャットボットは生成AIを活用して、既存のドキュメントから必要な情報を迅速に抽出しながら応答を行うチャットボットです。
社内の既存ドキュメントが学習データとなり、amieはそのデータから情報をそのまま応答として引き出します。そのため、実際の社内の規定に基づいた信頼性の高い情報の提供が可能になります。
情報の正確性を重視したチャットボットをお探しの方は、ぜひamieの導入をご検討ください。
