RPAとAIの「よくある誤解」とは__ RPAエキスパート中川拓也氏コラム「RPAとAIで描く未来より」（後編）

日本国内では現在、大手企業を中心にRPA導入ラッシュが続いている。なかでも、代表的な国産RPAソリューションの1つであるWinActor/WinDirector（NTTデータ提供）は、新規提供実績が月50社を超えるペースで伸びており、この1年で800社（最新の数値では1,000社以上）との契約に至ったという。同社の第二公共事業本部 第四公共事業部 第二統括部 RPAソリューション担当 課長、中川拓也氏のコラムによると、特に最近では、RPA全社運用ルールや体制の構築方法というような具体的な手法や、AIによるRPAの高度な自動化に関する内容が問い合わせの中心となってきているというのだ。そこで本稿では、中川氏のコラムを2回にわたり紐解きながら、RPAを軸とするAI活用について考えてみたい。

後編となる今回は、RPAツールと特化型AIツールの組み合せでひらける、3つの方向性について踏み込んでいきたい。

RPAツールと特化型AIツールの組み合せでできる3つのこと

Class3のRPAツールの手前あり、Class2とも少し異なるClass2.5のような中間段階について考えるには、まずClass2を分解し、RPAの発展を面でとらえるようにしてみると、Class2.5に向けたAIの活用が現実的な手段して見えてくるだろう。そこから中川氏は、RPAツールと特化型AIツールの組み合せに関して、大きく3つの方向性があるという考えを示している。

（１） RPAツールで扱うデータ等を拡大

これはAI-OCRやAIスピーカーなどの技術を利用して、紙や画像、音声などの情報を、RPAが扱えるような形式のデータに変換し、自動化できる業務の範囲を広げることであり、Class2に該当する。非構造化データを構造化する、というような言い方もされる。この点について中川氏は「RPAツールという自動化ロボットに、AI-OCRという優れた目を与えたり、AIスピーカーという優れた耳を与えたりするイメージ】と表現している。

（２） 審査等の判断業務との連動

中川氏自身、RPAでAIのような高度な判断までできないのかという質問がよく寄せられていると言い、この高度な判断についても、