RPAとAIは、デジタルトランスフォーメーション革命の最前線にあるエキサイティングで革新的な2つのITアプリケーションである。 どちらの技術も、従業員を補強し、生産性の新時代を切り開くことで、仕事の世界を再構築している。 しかし、RPAとAIには多くの共通点やクロスオーバーする点がある一方で、それぞれ長所と短所を持つ別個のツールである。
この記事では、オートメーションと人工知能の違いを探り、それらがどこで使われ、どのように機能し、現代のビジネスが自動化された未来に向かうためにどのように組み合わされるのかを示す。
RPAとAIの定義
RPAの各アプリケーションとユースケースに入る前に
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）
と人工知能（AI）のそれぞれの用途と使用例について説明する前に、両概念の定義を確認しておこう。
1.RPAとは？
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、予測可能なルールベースのビジネスプロセスの自動化を支援する一連のテクノロジーである。
ビジネス・ワークフローは多くのタスクで構成されている。 これらのタスクの中には、人間の意思決定や判断を必要とするものもある。 しかし、その多くは再現性があり、予測可能なものである。 RPAが自動化に使用されるのは、この2番目のカテゴリーである。
今日、私たちが愛用しているソフトウェアの多くはルール・ベースだ。 コンピューターは、明確に定義された命令をスピードと正確さの両方で実行することに優れている。 適切な指示さえ与えれば、彼らは容赦なく情報を処理し、タスクを実行する。
RPAも同じだ。 しかし、それが優れていてビジネスに役立つのは、同じ機能をさまざまなアプリケーション、システム、データベースに拡張することである。 つまり、RPAは人間と同じように様々なアプリケーションと対話する。 人間とコンピュータのインタラクションで発生するクリック、キーストローク、マウスの動きを模倣し、トリガーや特定の条件が満たされたときに展開される一連のステップとしてこれらのアクションを記憶することができる。
RPA技術の例
- API統合
- クロスプラットフォーム・スクリプティング
- クロスアプリケーション・スクリプティング
- デジタル・ロボット（ボット
- GUI録音ツール
- ノーコード・インターフェース
2.AIとは何か？
人工知能（AI）は、人間の認知を模倣する一連の技術である。 こうしたメンタル・タスクには、学習、推論、自己修正、物体認識、意思決定、予測などがある。 このコンピュータサイエンスの一分野は1950年代から存在していたが、ここ10〜15年で本格的な進歩を遂げた。
AIはあらゆるところで使われている。 ジェネレーティブAI、運転手のいない車、SiriやAlexaのようなバーチャルアシスタントが見出しを飾る一方で、予測テキスト、サイバーセキュリティ、詐欺防止、検索エンジン、パーソナライズされたマーケティングやレコメンデーション、データ分析のような、より平凡だが実用的なアプリケーションにも力を与えている。
今あるAIは一般的にナローAIと呼ばれている。 つまり、ディープマインドのアルファ碁やさまざまな音声認識ソフトのように、狭い領域で人間の知能を模倣するのだ。 しかし将来的には、AIは専門化から、より幅広いタスクに対応できるより一般的な知能へと移行すると予測されている。
AI技術の例
- 自然言語処理
- 機械学習
- ディープラーニング
- コンピュータ・ビジョン技術
- 予測分析
- ジェネレーティブAI
3.RPA対AI対ML
これらの技術の間にはかなりの混乱があり、ロボティック・プロセス・オートメーションと機械学習の関係について疑問を持つ人もいる。
わかりやすくするため、機械学習（ML）は人工知能の一種である。 この技術は、アルゴリズムと統計モデルを使用して、大規模なデータセットのパターンを見つける。 そこから貴重な洞察を出力したり、予測を立てたりすることができる。 ロボティック・プロセス・オートメーションと機械学習の主な違いは、RPAが明示的に誘導されるのに対し、MLはデータを処理する独自の方法を発見するために自由に設定されることである。
ロボティック・プロセス・オートメーションの機械学習は、RPAツールがAIで補完されることで可能になる。 その結果、RPAと機械学習を併用することで、オートメーション分野で最もエキサイティングな地平を切り開くことができる。
AIとRPAの応用
表面的なレベルでは、RPAとAIはビジネス環境における技術の適用方法において多くの類似点がある。 どちらのツールも、人間の労働力を拡張・増強し、企業がより高い生産性、正確性、効率性を達成できるようにすることを目的としている。
1.AIの応用
AIはさまざまな業界で、以下のような驚くべき方法で活用されている：
- 予測分析
- 自律走行車
- 顔認識ソフトウェア
- サイバーセキュリティ
- パーソナライゼーション
- マーケティングオートメーション
- 医薬品デザイン
- 不正行為の検出
- カスタマーサービス・チャットボット
2.RPAの応用
RPA
は、以下のようなさまざまな仕事をこなすことができるため、ビジネス界で広く採用されている：
- 顧客と従業員のオンボーディング
- レポート作成
- データ入力と移行
- 自動ソフトウェアテスト
- 雇用または信用調査
- 応募者追跡システム
- KYCの自動化
こうしたAIやRPAの応用は氷山の一角にすぎない。 この2つのテクノロジーは、効率性と正確性を高めるために、膨大な量のタスクを自動化するために企業全体で採用されている。
AIとRPA：相違点と類似点
RPAとAIの間には多くの共通点があるが、知っておくべき重要な違いがいくつかある。
AIとRPAの違いとは？
1.開発
AIとRPAを考える上で最も良い方法の1つは、それぞれのソフトウェアの背景にある開発プロセスの違いである。
RPAはプロセス主導である。 開発者は、自動化したいタスクをマッピングし、そのステップをタスクを実行するコンピュータースクリプトに変換する。
AIはデータ主導である。 機械学習を使って大規模なデータセットからパターンを見つけ、それを訓練して出力を生成する。 いったんこれらのアルゴリズムがうまく機能すれば、新しい入力を受けて新しいデータを処理し、質問に答えたり、予測を立てたり、行動を起こしたりすることができる。
2.考えること vs 実行すること
人工知能とオートメーションの違いを表現する一つの方法は、考えることと実行することを比較することだ。
RPAは忠実な働き馬のように任務を遂行する。 考える必要はない。
対照的に、AIは人間の思考に似た認知プロセスを用いる。 電子メールやその他の非構造化データを読み込んで意味を抽出したり、データのパターンを見つけて洞察や予測を引き出すこともできる。 さらに、機械学習を使用することで、AIツールは常に新しい情報を吸収し、シナリオから学習し、時間の経過とともに改善することができる。
3.参入障壁
RPAが広く普及したのは、コスト効率が高く、導入が早く、学習曲線が浅いからだ。
対照的に、AIは高度な技術を要し、訓練が難しく、膨大なデータセットに依存していることもあって高価である。
4.職場環境への適用
RPAには、データ入力、ウェブサイトのスクレイピング、請求書処理など、いくつかのユースケースがある。 しかし、非常に明確なステップを持つ予測可能なタスクに最も適している。
一方、AIは複雑なデータ処理、インテリジェントな意思決定、さらにはコンテンツ作成など、より幅広い業務をこなすことができる。
AIとRPAの共通点とは？
1.オートマトン
RPAもAIも、従来は人間のオペレーターが行っていた作業を自動化する。 両者は異なるテクノロジーを使用し、それぞれの方法で業務を遂行しているが、どちらも人間の労働者の負担を軽減している。
まとめると、どちらのツールも、人間の労働力を代替することも、情報技術タスクを機械化することで人間の労働力を補強することもできる。
2.統合化
RPAとAIは既存のビジネスシステムと統合することで、その機能を拡張し、ビジネスを効率化し、さらにはレガシーシステムの寿命を延ばすことができる。
3.エラーの低減
AIもRPAも、ヒューマンエラーに取り組む上で重要な役割を果たす。 ビジネス・プロセスを機械化することで、企業は予防可能なミスから生じる金銭的コストや風評コストを削減することができる、
AIとRPA：強みと弱み
どんな道具も完璧ではない。 自動化のメリットを引き出したいのであれば、RPAとAIの強みと弱みを理解する必要がある。
1.AIの強みと弱み
自動化におけるAIの長所と短所を探ってみよう。
AIの強み
- 仕事を通じて学ぶことができる
- RPAよりも柔軟性が高い
- 非構造化データを処理できる
AIの弱点
- 開発費が高い
- 実施には高度な技術が必要
- 学習には膨大なデータセットが必要
2.RPAの強みと弱み
自動化のためのRPAの長所と短所を探ってみよう。
RPAの強み
- 大量のタスクを正確に自動化
- コスト効率
- 迅速で簡単な実装
RPAの弱点
- 規模を拡大するのは難しい
- 非構造化データを処理できない
- 狭い作業にのみ適している
RPAとAIのケーススタディ
どのようなテクノロジーであれ、そのインパクトと可能性を理解する最も簡単な方法は、ケーススタディであろう。 ここでは、RPAとAIの両方のケーススタディを紹介し、それらがビジネスにどのように役立つかを紹介する。
1.RPA事例研究
資産1,500億ドルを超える米国の上位30行は、データ入力、文書処理、データ検証など、住宅ローン処理に多くの労働時間を費やしていた。 手作業による労力はもちろんのこと、これらのワークフローはヒューマンエラーの可能性もあった。 同行はアーンスト・アンド・ヤングと協力し、生産性を向上させるソリューションを探した。
住宅ローン関連の手作業を処理するため、既存のITインフラにシームレスに統合できるRPAソリューションを採用した。 その結果、効率は2～3倍に向上し、100万ドルの節約、エラーの全廃など、驚異的な成果が得られた。
2.RPA人工知能事例
エクスピオン・ヘルス は、メリーランド州ゲイサーズバーグを拠点とする医療費管理ソリューションである。 同社は、変動価格や強引な価格設定で悪名高い医療保険業界において、保険金請求管理情報で医療保険クライアントを支援している。 そのワークフローは手作業で、保険会社は請求書を電子形式と紙形式の両方で送っていた。 この方法でクレームを処理した場合、彼らのチームは1日あたり約75件に制限される。
クレーム1件あたりの時間を短縮することが課題だった。 しかし、データが非構造化であったため、一般的なRPAソリューションは機能しなかった。 彼らは、AI、特に光学式文字認識と自然言語処理で補強されたソリューションを必要としていた。
RPA＋AIソフトウェアを導入することで、紙の請求書をPDFに変換し、関連データを抽出してから価格情報を社内システムに送信した。 このソリューションの結果、1日に処理する請求件数が600％増加した。
RPAとAIのどちらを選ぶべきか？
RPAとAIのどちらを選択するかは、2種類の技術の戦いというよりも、どのようなプロセスを自動化する必要があるかということだ。 RPAは標準化されたワークフローがある場合に最適な選択であり、AIは物事が少し曖昧なシナリオに適している。
つまり、「どの状況がRPAに最適で、どの状況がAIに最適なのか？
ここでの最良のアプローチは、自動化したい既存のワークフロープロセスについて考えることだ。 プロセスをステップに分け、視覚化したり、地図にしたりする。 いくつかの例を挙げて説明しよう。
シナリオ1
あなたは多忙な建設会社の経理担当者だ。 一日のうちで最も時間のかかる仕事のひとつは、経費を記録し、請負業者が仕事を完了するために購入した物品を確実に精算することである。 従業員は、経費をウェブサイトのポータルにアップロードしなければなりません。
RPAの活用
ここでのステップは予測可能であり、データは構造化されている。 手順はこんな感じだ。
- 契約者が経費報告書をアップロードすると、ボットが起動します。
- ボットは経費のスプレッドシートを開き、データを取得します。
- ボットは金額と目的を記録し、関連口座に請求する。
- ボットはまた、給与計算ソフトウェアを開き、契約者の口座に金額を入金する。
シナリオ2
繰り返すが、あなたは多忙な建設会社の経理担当者だ。 あなたは異なるビル供給業者に複数の口座を持っている。 月末に請求書がEメールで送られてくる。 しかし、各企業は独自の請求書テンプレートを持っており、データは構造化されていない。
AIを使う
AIはさまざまな技術の総称であり、そのうちの2つが光学式文字認識と自然言語処理である。 これらの技術により、電子メールに表示される請求書を読んで理解し、構造化データに変換することができる。 AIが情報を構造化されたスプレッドシートに解析したら、RPAを使ってタスクを完了させ、請求書を記録、あるいは処理することができる。
プロセス自動化のチェックリスト：いつRPAを使い、いつAIを使うべきか？
ここでは、どのプロセスがRPAに最適で、どのプロセスがAIに最適かを理解するのに役立つ簡単なチェックリストを紹介する。
RPAを使う：
- 仕事の量が多く、予測可能で、ルールに基づく場合
- データ入力に構造化データが含まれる場合
- プロセスの成果がプロセスの開始時に決定できる場合
AIを使う：
- 複雑な意思決定など、プロセスが非常に変化し、何らかの認知を必要とする場合
- データ入力に非構造化データが含まれる場合
- プロセス開始時にワークフローのアウトプットが予測できない場合
AIはRPAに取って代わるのか？
メディアや一部のアナリストの間では、AIは人間の労働者を含むあらゆるものを置き換える、止められない力であるという説が根強い。 では、これはRPAにとって何を意味するのだろうか？ AIもそれに取って代わるのだろうか？
AIがRPAに取って代わるという予測は、それぞれの技術に対する誤解に依存している。 この記事で明らかにしたように、両技術は多くの点でクロスオーバーしているが、競合するツールと考えるのは不正確である。
おそらく混乱の一部は、AIがRPAを補強できるという事実に起因している。 しかし、それは交換とは違う。 同じように、RPAのプロセスはAIによってさらに合理化できるが、下部構造はRPAのままだ。
つまり、AIは、RPAボットが通常行う業務を含む、多くの人間の業務を代替することができるが、将来的には、この2つのテクノロジーは互いに代替し合うというよりも、むしろ協力し合う可能性が高い。
RPAはハイパーオートメーションへの道の第一歩である。 その目的地に到達するためには、機械学習やデータ分析のようなAI技術が必要になる。 AIは高次の思考というメリットを自動化にもたらすのに役立つが、タスク自体はRPAボットが実行することになる。 AIはRPAに取って代わるのではなく、RPAを組織化し、指揮する。
未来はロボティック・プロセス・オートメーション対AIではなく、ロボティック・プロセス・オートメーションとAIである。
AIとRPAの融合
アルベルト・アインシュタインの有名な言葉がある、
「コンピューターは信じられないほど速く、正確で、愚かだ。人間は信じられないほど遅く、不正確で、聡明だ。両者を合わせると、想像を超える力を発揮する。
この言葉は、コンピューターが得意とすることの核心を突いていると同時に、その限界を強調している。 創造性や抽象的な推論、複雑な意思決定など、基本的に暗記や段階的な指示に従わないような高次の思考に関しては、コンピューターは人間の頭脳に太刀打ちできない。 多くの点で、AIは人間とコンピューターのギャップを埋め、両者の長所を組み合わせたパートナーシップを築こうとする試みである。
アインシュタインが語った想像を絶する力は、AIとRPAの関係にも存在する。 人間の認知のさまざまな側面をシミュレートするAIの能力と、RPAのスピードと正確性が組み合わさることで、両ツールが収束する。 RPAが実現できることの境界線は、かつては人間の意思決定を必要とする点に引かれていた。 しかし、これらのシステムをAIで補強することで、これらの境界がなくなり、企業はより幅広いタスクを自動化し、より多くの利益を引き出すことができるようになる。
RPAとAIが融合すると、インテリジェント・オートメーション（IA）またはインテリジェント・プロセス・オートメーション（IPA）と呼ばれる第3の技術カテゴリーが誕生する。 機械学習（ML）を通じて環境から学習することができるRPAツールを採用することができる。
AIは、非構造化データの処理や意思決定など、ボトルネックの一部を取り除くのに役立つため、自動化したいプロセスの複雑性を高めることができるという利点がある。
AIとRPAの融合で最もエキサイティングな分野の1つは、次のようなものだ。
テスト自動化
. デジタル化が進むこの世界では、ソフトウェアとモバイル・アプリケーションがビジネスを改善し続けるだろう。 スマートフォンが一般的になってからまだ20年も経っていない。 その間、私たちの生活に革命をもたらし、斬新な方法でつながりを保ち、仕事をすることを可能にしてきた。
これらの進歩の鍵はソフトウェア開発にある。 しかし、このプロセスには時間と費用がかかることで有名だ。 AIとRPAを活用したテスト自動化ツールは、製品を市場に投入するまでの時間とコストを削減するのに役立つ。
AIとRPAでテスト自動化はどう改善されるか
ソフトウェア・テスト自動化 以前は手作業だった。 コストと時間がかかり、結果的に開発ライフサイクルを長くすることになった。 しかし、これは非常に重要な段階であるため、パブリッシャーやデベロッパーはこのプロセスにリソースを投入せざるを得なかった。 このような問題や症状は現在でも存在するが、ソフトウェアテストの自動化は優れた解決策を提供する。
テスト自動化には、コンピュータ・アプリケーションの検証やテストに専門的なソフトウェアを使用することが含まれる。 通常、グラフィカル・ユーザー・インターフェース（GUI）やアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を使用して、エンド・ツー・エンドのテストから新たにコミットされたコードの継続的な検証まで、さまざまなテストを実行する。
ソフトウェア・テストにおけるAIとRPAの活用は実にエキサイティングだ。 明らかな利点は、時間とお金の節約である。 しかし、本当の可能性は、自分自身をテストし、診断し、治療するコードを自律的に実行する能力にある。 ジェネレイティブAIツールがコードを書くことができるという事実を加えると、私たちは人類の歴史において特別な時代の崖っぷちに立っていると言ってもいいだろう。
ここ数年、より迅速なソフトウェアリリースの要求が高まるにつれ、DevOpsとアジャイルアプローチはCI/CDによって補強された。 そして今、RPAとAIによるテスト自動化が同様のインパクトを与えようとしている。 このような状況から、テスト自動化ツールが台頭してきた。
2023年ベストテスト自動化ツール
ここでは、市場で最も優れたテスト自動化ツールをいくつか紹介する。
オーティファイ
AutifyはAIを活用したテスト自動化ツールです。 直感的なUIとノーコード機能により、AutifyはQAチームがブラウザ内でテストを行うことを可能にします。 このツールはウェブアプリケーションとモバイルアプリケーションを扱うことができ、自己修復AIを備えている。 AutifyはCI/CDツール、Jenkins、そしてSlackともシームレスに統合する。
アボアシュア
AvoAssure は、技術者以外のチームでもエンドツーエンドのテスト自動化を可能にするノーコード テスト ツールです。 この製品は、ウェブ、デスクトップ、モバイルなどのクロスプラットフォームテストを容易にします。 最後に、優れたレポート機能と多くの統合オプションがある。
サイプレス
Cypressは、JavaScriptベースのエンドツーエンドのテスト自動化フレームワークです。 ウェブアプリケーションのテストを簡単にするために作られた。 シンプルであることがサイプレスの鍵であり、それは無駄のないビルドと最小限の依存関係で証明されている。
テストリガー
testRigorは、確かなエンドツーエンドのテストソリューションです。 このテスト自動化ツールはノーコードで、ウェブ、モバイル、APIをサポートする。 テストは一般的に速く、安定していて正確であり、クロスプラットフォームとクロスブラウザの機能のおかげで、徐々に人気が高まっている。
劇作家
Playwrightは、エンドツーエンドのウェブアプリケーションテストのために構築された、もう一つの人気のあるテスト自動化ツールです。 クロスプラットフォームで、ほとんどのレンダリングエンジンと複数のプログラミング言語をサポートしている。 さらにVisual Studio CodeセレクタとMobile Emulator機能を加えれば、多くの開発者が使い勝手の悪さを我慢している理由がわかるだろう。
上記で紹介した5つのツールはそれぞれ素晴らしい機能を備えているが、RPAとテスト自動化の両方を組み合わせた最先端のソリューションのパワーには欠けている。
ザップテスト は、最先端のテスト自動化およびRPAツールを提供しています。 どちらの機能も、無制限ライセンスの固定料金でご利用いただけます。 ハイパーオートメーションと自動ソフトウェア開発への移行に伴い、デスクトップ、ブラウザー、モバイルアプリケーションツール用の耐久性のあるテストツールは、ソフトウェア開発者やオーダーメイドソフトウェアを作成する企業にとって重要な役割を果たすだろう。 ZAPTESTはあらゆる段階でお客様をサポートします。
AIとRPAの未来
今や、AIとRPAの未来が絡み合っていることは明らかだろう。 どちらの技術もデジタルトランスフォーメーションを可能にし、企業がよりハードに、より速く、より良く働くことを可能にすると同時に、従業員を創造的で価値主導の仕事に従事させることを可能にする。
完全自動化への軌跡が続く中、このロケットがどこへ向かっているのかを考えるとわくわくする。 その行き着く先がハイパーオートメーションだ。
ハイパーオートメーション は考え方だ。 自動化が可能なすべてのプロセスが自動化されるような展望を描いている。 この未来の大部分には、RPAの機械学習が含まれるだろう。 ビジネスの世界が変化し、予測不可能性が増すにつれ、組織は競争力を維持するためにより機敏になる必要がある。 ハイパーオートメーションは、精度と生産性を高め、ミスを減らし、常時接続の顧客サービスとパーソナライゼーションを提供しながら、こうした調整を可能にする。
AI対RPA：最終的な考察
いざとなれば、AIとRPAの違いは簡潔にまとめられる。 RPAは人間の行動を模倣し、AIは人間の思考を模倣する。 どちらのツールも人間の行動や思考を1対1で表現することはできないが、一般的な人間の能力をはるかに超えるスピード、正確さ、能力でタスクを自動化するビジネスを支援するには十分な複製である。
人間の世界では、思考と行動の両方が必要だ。 このような存在のあり方の結婚が、人類を築き、創造し、繁栄させてきたのである。 RPAとAIの融合も同様に考えることができる。
つまり、AIによってRPAの力を活用し、拡張することで、新たなエキサイティングな可能性に到達することができる。
