RPAとbot・AIの違いとは?それぞれの意味や活用例・連携のポイントを解説!

最終更新日時:2023/04/17

RPA

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RPAとbotの違い

ビジネスシーンにおいて活用が進むRPA。似ている技術としてbot・AIがあるがそれぞれの意味や違いは何か、疑問に感じている人もいるのではないでしょうか。本記事では、RPA・bot・AIの違いとは何か?それぞれの意味や活用例・連携のポイントを詳しく解説します。

RPAとは?

RPAとは「Robotic Process Automation」の略でパソコンを使った事務作業を自動化する仕組みや技術のことを指します。パソコン上で人間がおこなっているマウス操作やキーボード入力などの操作手順を記憶し、高速かつ正確に再現することが可能です。

RPAは、単純作業を繰り返し行う定型業務や、ルールに基づいて処理できる書類作成、データ入力などの自動化を得意としています。また、RPAツールによってはコマンドに沿って操作するだけで手順を記憶させることができるなど、プログラミングの素地を必要とせず、導入ハードルが低いのが特徴です。

ただし、RPAで自動化できるのは、ユーザーが設定した操作手順の実行に限られます。自由記述が含まれるなどの定型的でない作業や、定型的な作業でも複雑に分岐していたり、状況に応じた判断が必要となったりする作業には対応できません。そのためRPAツールを導入する際は、特徴を十分理解した上で自動化する業務範囲を見極めることが重要です。

RPAは業種や事業規模にかかわらず多くの企業で活用されており、DX推進に欠かせないツールとして今後もますます利用が広がっていくでしょう。

RPAとは?意味や導入する手順・メリットをわかりやすく解説!

RPAの活用例

RPAは定型的で量が多く、手順が決まっている作業の自動化に適しています。たとえばデータの入力や転記、決められた項目に関する情報収集、ルールに基づいたデータチェック、決まった宛先へのメール送信といった作業がRPAに向いているといえるでしょう。

RPAの具体的な活用例としては、以下のようなものが挙げられます。

交通費精算のチェック

交通費精算業務では、インターネットの路線検索サービスで経路や運賃を調べ、申請内容に問題がないかチェックする作業が発生します。

RPAを活用すれば、Excelファイルに記入された申請者や使用経路の参照、経路・運賃の検索、記入内容との突き合わせ、問題があった場合の記録といった一連の作業を自動化できます。

請求書の作成・送信

RPAを活用すれば、会計システムから請求データを出力して顧客別に集計し、集計データをWordに貼り付けて請求書を作成するといった作業手順の自動化が可能です。さらに、作成した請求書のプリントアウトやメールへの添付・送信なども自動化できるため、請求書関連業務を大幅に効率化できます。

受注処理

RPAとOCRを組み合わせれば、紙やFAXの注文書の内容を受注管理システムに手入力する作業を自動化できます。

OCRとは「Optical Character Recognition/Reader(光学文字認識)」の略で、紙文書をスキャナーで読み込み、書かれている文字を認識してテキストデータに変換する技術を言います。RPAとOCRを併用することで、より幅広い範囲で業務を自動化することが可能です。

PRAとAI-OCRの連携で業務効率化!組み合わせでできることとは?

RPAとOCRの違いとは?連携できる?活用例を参考に入力業務を効率化

在庫状況の管理

たとえば小売業で実店舗だけでなく自社ECサイト、モールへの出店など複数の販売チャネルがある場合、各店舗・サイトの販売情報を収集し、在庫状況を整理する作業が必要になります。

RPAを導入すれば、それぞれの情報を取得して管理システムに反映する作業を自動化できます。さらに、在庫が一定以下になると発注担当者に通知したり、注文メールを作成・送信したりすることも可能です。

botとは?

botとは、「Robot(ロボット)」の略で、プログラミングされたタスクや情報処理を自動的におこなうアプリケーションまたはプログラムのことを指します。手作業だと膨大な手間と時間がかかる作業でも、botを使うことで速く正確に行うことが可能です。

パソコン上の作業を自動でおこなうという点ではRPAと同じですが、botはプログラミングが必要となる点に違いがあります。すべての作業手順を細かく正確に入力しなければならないため、複雑な作業をおこなうには高度なプログラミングスキルが必要です。

後述するAIとの大きな違いは、botには学習能力がないため、事前に指定したタスクを繰り返し実行することしかできない点です。指定した作業以外はおこなわないため、AIのようにエラーを自動で改善したり、臨機応変に対応したりすることができません。しかし、指定した作業だけを繰り返させるのであれば、botはAIよりも適したプログラムであるといえるでしょう。

botの活用例

botはさまざまなシーンで活用されており、身近なところではスマートフォンのアラーム設定やリマインダー、天気予報の通知、ゲームなどにも使われています。

また、問い合わせ対応やSNSを活用した販促活動などのビジネスシーンでもbotが活躍しています。業務効率化やユーザーの負担軽減、多様なデータの取得が実現できることから、今後導入する企業はさらに増えていくでしょう。

botの具体的な活用例としては、以下のようなものが挙げられます。

チャットボット

「チャットボット(Chatbot)」とは、「チャット(Chat)」と「ボット(bot)」を組み合わせた言葉で、音声やテキストを用いて自動的に会話をおこなうことができるプログラムのことを指します。企業や自治体のホームページ、Webサービスなどに設置され、顧客からの問い合わせ対応やカスタマーサポートの自動化に活用されています。

最近では「よくある質問」を想定した会話パターンをプログラミングしたチャットボットを導入し、社内ヘルプデスクやコールセンターのオペレータ支援に活用する企業も増えています。

検索エンジン

GoogleやYahoo!などの検索エンジンでも、ユーザーが求める検索結果を表示させるために、Webページを自動巡回して高速でデータベース化する仕組みにもbotが使われています。

Twitter bot

ビジネスシーンでは、Twitterの機能を使って作られた自動発言システムである「Twitter bot」がよく活用されています。あらかじめ指定した時間や特定のキーワード、行動に対して自動ツイートするbotや、bot宛てのリプライにリプライするbotなど、種類はさまざまです。

AIとは?

AIは「Artificial Intelligence」の略で、人工知能とも呼ばれています。自ら学習するようにプログラムされており、人間のように状況に応じた適切な判断ができるのが特徴です。

AIは膨大な量のデータをもとに最適な分析や判断をおこない、タスクを実行するたびに学習していきます。学習を積み重ねていくことで、人間と同様に知識を蓄積して能力を発達させ、精度の高い判断力を身につけていきます。

AIの学習方法には「機械学習」と「ディープラーニング」の2種類があります。機械学習はモノや動物などの特徴を定義した学習用のデータを与えることで、大量のデータから質問に対する適切な回答を導き出します。一方、ディープラーニングは学習用のデータから特徴を抽出し、膨大な量の処理を積み重ねていくことで、学習していない複雑な問題にも対応できるようになる、高度な学習方法です。

AIは画像や音声などからさまざまな情報を抽出することができるため、人間よりも効率的にタスクの実行・処理ができます。また、学習を繰り返すことで成長するため、現状に対する対応だけでなく未来を予測することも可能です。

近年、AI技術の発展はめざましく、あらゆる分野でAIの活用が進んでいます。今後、AIは社会にとってますます欠かせない存在となっていくことでしょう。

RPAとAIの違いとは?組み合わせによるDX化の例や主な活用方法

AIの活用例

AIはさまざまなシーンで活用されており、スマートフォンや家電などの身近な製品にも搭載されています。

ビジネスシーンでの実用化も進んでおり、数多くの分野でAIの活用が本格化しています。業務効率化や人材不足の解消などに役立てられることから、今後AI活用に取り組む企業はさらに増えていくでしょう。

AIの具体的な活用例としては、以下のようなものが挙げられます。

Google翻訳

Google翻訳では入力したテキストに対する翻訳の内容が適切でなかったり、求めているものと違っていたりした場合にフィードバックを送信することで学習し、翻訳の精度を高めるためにAIが使われています。

MRIやCTスキャンの画像診断

医療現場でもAIに患者の検査画像や病理画像のデータを学習させることにより、MRIやCTスキャンの画像を医師が確認するよりもはるかに早く診断可能です。

医療でのAI活用が進むと、医師は患者と向き合う時間が増え、命に関わる内容を見落としたり、判断を誤ったりするなどの大きなミスを防ぐことにもつながります。

製造現場における不良品や異常の検知

製造現場では、製造ラインで発生する不良品や異常の検知にもAIが活用されています。良品または不良品の大量の画像データをAIに学習させることで、不良品が流れてきた場合に瞬時に検知することが可能です。

小売業における需要予測

小売業ではAIによる需要予測の導入が進んでいます。過去の売上推移などのデータや天候・曜日ごとの傾向などをもとにAIが需要を予測し、最適な発注数を提示してくれるため、廃棄ロスや機会ロスの削減に役立てられています。

PRAとAI-OCRの連携で業務効率化!組み合わせでできることとは?

RPA・bot・AIの連携のポイント

RPA・bot・AIはそれぞれ業務の自動化が可能ですが、得意とする分野は違います。しかし、それぞれの違いと特徴を理解して組み合わせ、メリットを融合することで、幅広いシーンで活用でき新しい可能性を見出すことができます。

連携の一例としては、RPAとチャットボットの連携が挙げられます。RPAとチャットボットを連携させることで、ユーザーがチャットボットに入力したテキストなどをもとに、RPAで自動的に作業を進めることが可能です。

たとえば、顧客が自分が注文した商品の配送状況を確認したい場合にチャットボットに「配送状況」と入力すれば、RPAが注文商品の配送状況データを抽出し、表示させるといったことができます。また、社内の申請手続き用のチャットボットにRPAを連携し、残業や休暇の申請・承認などの手続きを自動化したという事例もあります。

ほかにも、OCRにAI技術を加えたAI OCRとRPAを連携させることで、手書き書類の処理の自動化が可能です。文字識字率が高く、フォーマットの異なる帳票にも対応可能なため、従来手作業でおこなっていた伝票入力業務の効率化が実現できます。

このように、RPA・bot・AIは連携させることで、対応できる業務範囲を広げることができます。今後さらに技術が発展することで、さらに自動化・効率化できる業務範囲の拡大や精度の向上が期待できるでしょう。

【2023年最新】おすすめのRPAツール比較20選|機能や失敗しない選び方

RPA・bot・AIの違いを理解し業務の効率化を図ろう

RPAとbot、AIは、いずれもパソコンを使って業務を自動化するという点において共通しており、対応できる業務領域が重複している部分もあります。しかし、RPA・bot・AIではそれぞれ得意としている分野や用途が異なります。

これらのツールを最大限活用するためには、それぞれの特徴を把握したうえで、自社が抱えている課題や目的に適したツールを導入することが大切です。また、業務内容によってはツールを連携・併用することも効果的です。

RPAやbot、AIの導入を検討する際は、それぞれの違いを理解して、業務効率化を図っていきましょう。

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