生成ＡＩとＲＰＡの違いとは？

最近、生成ＡＩとかＲＰＡという言葉をよく耳にすることがあるのですが、この２つはそもそも「どのような違いがあって、どのような目的に使うものなのか？」について簡単に説明をしたいと思います。
また、生成ＡＩとＲＰＡの２つを組み合わせて利用した際のメリットと具体的な活用事例、そして、生成ＡＩとＲＰＡの組み合わせがもたらす未来の展望についての説明もさせていただきたいと思います。

生成ＡＩとＲＰＡの基本的な違い

生成ＡＩとＲＰＡは、それぞれに異なる特徴と機能を持ったＩＴ技術になります。生成ＡＩは、クリエイティブなタスクや非定型業務に強みを持ち、一方で、ＲＰＡは、定型的な業務の自動化に特化しています。両者を組み合わせることで、業務の効率化や生産性の向上が期待されますが、それぞれの技術の特性を理解することが重要になってきます。

	生成ＡＩ	ＲＰＡ
目的	生成ＡＩは、与えられたデータや入力に基づいて新しいデータやコンテンツを生成する技術で、自然言語生成、画像生成、音声生成など、多岐にわたる応用が可能です。生成ＡＩは、データから学習し、状況に応じた判断や新しい情報を生成する能力を持っています。	ＲＰＡは、定型的な業務プロセスを自動化するためのソフトウェア技術で、あらかじめ設定されたルールや手順に従って、データ入力、請求書処理などの繰り返し行われる作業を自動で実行します。ＲＰＡは、ルールベースの業務に特化しており、複雑な判断を必要としない作業に適しています。
特徴	生成ＡＩは、データを分析し、学習することで、非定型的な作業やクリエイティブなプロセスに対応できます。例えば、マーケティングコンテンツの生成やカスタマーサポートのチャットボットなど、より柔軟な応用が可能です。	ＲＰＡは、決まった手順での業務に非常に有効であり、特にバックオフィス業務においてその効果を発揮します。ＲＰＡは、業務プロセスの自動化に特化しており、定期的な報告書の作成やデータベースの更新作業など、毎回同じ手順を踏む作業に最適です。
機能	生成ＡＩは、機械学習や深層学習などの高度なアルゴリズムを使用して、データからパターンを学習し、知識を蓄積します。これにより、ＡＩは時間とともに改善され、より高度な判断を行うことができます。	ＲＰＡは、プログラムされたルールに基づいて動作するため、機械学習や自己学習の機能は持っていません。ＲＰＡは、特定のタスクを自動化するために設計されており、業務の効率化を図るためのツールとして機能します。

生成ＡＩとＲＰＡそれぞれの利用目的の違い

生成ＡＩの利用目的

１．コンテンツ生成

生成ＡＩは、テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを生成するために使用されます。例えば、マーケティング資料の作成や、ブログ記事の執筆、デザイン案の生成などが含まれます。

２．クリエイティブなタスク

生成ＡＩは、クリエイティブなプロセスを支援するために利用されます。これには、音楽の作成、ストーリーの生成、プログラムコードの自動生成などが含まれます。

３．データ分析と要約

大量のデータを分析し、要約を生成することも生成ＡＩの重要な利用目的になります。これにより、情報の迅速な把握や意思決定をサポートすることができます。

４．パーソナライズ

顧客の嗜好や行動に基づいて、個別化されたコンテンツやサービスを提供するために生成ＡＩが使用されます。これにより、顧客体験の向上が図られます。

※パーソナライズとは、企業側がそれぞれのユーザーの属性、趣味嗜好、行動データ履歴といったデータにあわせて情報提供することを言います。逆に、ユーザーが自分自身で必要な情報などを設定することをカスタマイズと言います。

ＲＰＡの利用目的

１．業務プロセスの自動化

ＲＰＡは、定型的な業務プロセスを自動化するために使用されます。これには、データ入力、請求書処理、レポート作成など、繰り返し行われる作業が含まれます。

２．効率化とコスト削減

ＲＰＡを導入することで、業務の効率化やコスト削減が期待されます。手作業によるミスを減らし、業務のスピードを向上させることが目的です。

３．ヒューマンエラーの削減

ＲＰＡは、ルールに基づいて正確に作業を実行するため、人的ミスを大幅に削減することができます。これによって、業務の品質が向上します。

４．２４時間稼働

ＲＰＡは、２４時間３６５日稼働可能であるため、業務の継続性を確保し、繁忙期の対応力を向上させることができます。

生成ＡＩとＲＰＡは、それぞれ異なる目的で利用されます。生成ＡＩは主にクリエイティブなコンテンツの生成やデータ分析、パーソナライズに焦点を当てているのに対し、ＲＰＡは定型業務の自動化や業務効率化、ヒューマンエラーの削減に特化しています。両者を組み合わせることで、業務の効率化や生産性の向上が期待されますが、それぞれの特性を理解し、適切に活用することが重要になってきます。

生成ＡＩとＲＰＡそれぞれの特徴

生成ＡＩの特徴

１．創造性

生成ＡＩは、新しいコンテンツを生成する能力を持っており、テキスト、画像、音楽、動画など、さまざまな形式のコンテンツを創造することができます。これは、既存のデータから学習し、そのデータセットには存在しない新しいデータを「創造」することによって実現されます。

※データセットとは、データ分析や機械学習の作業で使用される、データの集合体のことです。

２．柔軟性

生成ＡＩは、与えられたプロンプトや条件に基づいて、さまざまなスタイルや形式のコンテンツを生成することができます。例えば、特定のテーマに沿った文章や、特定のスタイルの画像を生成することが可能になります。

３．自然な対話能力

生成ＡＩは、自然言語処理技術を用いて、ユーザーとの自然な会話を行うことができます。これにより、カスタマーサポートや対話型エージェントとしての利用が進んでいます。

４．学習能力

生成ＡＩは、ディープラーニングを活用しており、学習したデータを基に新しいアイデアやコンテンツを生み出すことができます。これにより、従来のＡＩとは異なり、オリジナルのコンテンツを生成することが可能です。

※ディープラーニングとは、人工知能技術の中の機械学習技術の一つで、人間の手を使わず、コンピューターが自動的に大量のデータの中から希望する特徴を発見する技術を言います。

ＲＰＡの特徴

１．業務プロセスの自動化

ＲＰＡは、定型的な業務プロセスを自動化するための技術です。具体的には、データ入力、情報の取得、レポート作成など、あらかじめ設定されたルールに従って繰り返し行われる作業を自動化することを言います。

２．高い効率性

ＲＰＡは、業務の効率化やコスト削減を実現します。手作業によるミスを減らし、業務のスピードを向上させることが目的です。特に、繰り返し行われる作業においては、ＲＰＡの導入により大幅な時間短縮が可能です。

３．稼働時間

前項でも記載のとおり、ＲＰＡは、２４時間３６５日稼働可能であり、業務を継続して行うことが可能です。また、人間が働けない時間帯であっても作業を行うことが可能であり、業務の効率化が図れます。

４．簡単な設定

ＲＰＡは、プログラミングの知識がなくても設定できるため、業務部門のスタッフでも導入しやすいという特徴があります。作業手順を記録することで、自動化プロセスを簡単に構築できます。

生成ＡＩは創造的なコンテンツを生成する能力に優れ、柔軟性や自然な対話能力を持っています。一方、ＲＰＡは定型業務の自動化に特化し、高い効率性と24時間稼働の特性を持っています。両者は異なる目的で利用されるため、業務のニーズに応じて適切に選択することが重要です。

生成ＡＩとＲＰＡの機能的な違い

創造性 vs. 定型業務

生成ＡＩは創造的なコンテンツを生成する能力があり、柔軟な判断を行うことができます。一方、ＲＰＡは定型的な業務を自動化するための技術であり、ルールに従った作業を繰り返します。

学習能力 vs. ルールベース

生成ＡＩはデータから学習し、適応する能力を持っていますが、ＲＰＡはあらかじめ設定されたルールに基づいて作業を実行します。

業務の範囲

生成ＡＩはクリエイティブなタスクや非定型業務に適しているのに対し、ＲＰＡはルーチンワークや定型業務に特化しています。

このように、生成ＡＩとＲＰＡはそれぞれ異なる機能を持ち、業務のニーズに応じて適切に活用されることが重要になってきます。

生成ＡＩとＲＰＡの組み合わせによるメリット

生成ＡＩとＲＰＡの組み合わせは、業務の効率化や生産性向上において多くのメリットをもたらします。以下は、その具体的なメリットになります。

業務効率化

生成ＡＩとＲＰＡを組み合わせることで、単純なタスクの自動化だけでなく、より高度で複雑な業務プロセスの自動化を可能にします。生成ＡＩでデータ分析や意思決定支援を行い、その結果をＲＰＡが具体的な業務プロセスに組み込むことによって、業務全体の効率化が図れます。

創造的な業務への集中

生成ＡＩとＲＰＡを組み合わせることで、従業員はルーチンワークから解放され、よりクリエイティブな業務や戦略的なタスクに集中できるようになります。生成ＡＩがデータを分析し、洞察を提供することで、従業員はその結果を基に新しいアイデアや戦略を考えることができます。

新たなビジネスモデルの創出

生成ＡＩとＲＰＡを組み合わせることで、従来のビジネスモデルを超えた新しいサービスや製品の開発が可能になります。これにより、企業は市場の変化に迅速に対応し、競争力を高めることができます。

ヒューマンエラーの削減

ＲＰＡは定型業務を自動化するため、ヒューマンエラーを大幅に削減できます。生成ＡＩが提供するデータ分析や判断をＲＰＡが実行することで、業務の正確性が向上し、全体の品質が改善されます。

１日２４時間フル稼働の実現

何度も申しあげておりますとおり、ＲＰＡは２４時間３６５日稼働可能であり、業務の継続性を確保します。生成ＡＩが提供する情報や分析を基に、ＲＰＡが自動的に業務を実行することで、常に業務が進行し続けることができます。

データ駆動型の意思決定

生成ＡＩは大量のデータを分析し、有益な洞察を提供します。これにより、企業はデータに基づいた意思決定を行うことができ、戦略的なアプローチを強化できます。一方、ＲＰＡはその結果を実行に移す役割を果たします。

このように、生成ＡＩとＲＰＡの組み合わせは、業務の効率化や生産性向上に寄与し、企業の競争力を高めるための強力な手段となります。

生成ＡＩとＲＰＡを組み合わせた活用事例

生成ＡＩとＲＰＡの組み合わせは、企業の業務効率化において革新的な成果をもたらしてくれます。以下は、その具体的な活用事例になります。

手書き書類のデータ化

手書きの書類をデジタルデータに変換するプロセスに生成ＡＩとＲＰＡを導入することで、作業効率を大幅に向上させます。生成ＡＩが手書き文字を認識し、ＲＰＡがそのデータをシステムに入力することで、従来の手作業による作業時間が大幅に改善されます。

音声データのテキスト化

会議やインタビューの音声データを自動的にテキスト化する事例も増えています。生成ＡＩが音声を認識し要約し、その後ＲＰＡがテキストとして保存する流れにより、議事録作成の時間が大幅に短縮されます。

メール処理の自動化

自治体では、市民から送られるメールの要約と分類を生成ＡＩで行い、その結果をＲＰＡで処理するシステムを構築しています。この仕組みにより、職員は重要なメールへの対応に集中できるようになり、業務負担が軽減されています。

給付金支給業務の自動化

新型コロナウイルス感染症の影響で急増した給付金申請処理において、ＲＰＡと生成ＡＩが活用されました。ＡＩ－ＯＣＲ技術を用いて紙申請書からデータを抽出し、その後ＲＰＡがシステムへの入力や審査業務を自動化しました。この結果、ヒューマンエラーが減少し、迅速な対応が可能となりました。

映像解析業務の自動化

物流企業では、運行車両のカメラ映像解析に生成ＡＩとＲＰＡを組み合わせています。安全管理担当者は疑わしい映像のみ確認すればよくなり、年間1,900時間相当の業務削減効果が得られました。

自動コンテンツ生成

生成ＡＩを用いてレポートやメール、マーケティング資料などのテキストコンテンツを自動で作成し、ＲＰＡがそれらを適切なプラットフォームに配信します。これにより、時間と労力を大幅に削減しつつ、高品質なコンテンツを提供できます。

カスタマーサポートの強化

生成ＡＩが顧客からの問い合わせに対して迅速かつ適切な応答を生成し、その後ＲＰＡがこの応答を顧客サービスプラットフォームに統合します。これにより、２４時間体制でのカスタマーサポートが可能となり、顧客満足度が向上しています。

これらの事例からも分かるように、生成ＡＩとＲＰＡの組み合わせは、定型的な業務だけでなく、判断や分析が必要な複雑な業務にも適用が可能になります。特に、生成ＡＩによる柔軟な判断能力とＲＰＡによる効率的なプロセスの実行が相乗効果となり、多くの企業で生産性向上やコスト削減につながっています。

生成ＡＩとＲＰＡの導入にあたっての課題や注意点は何ですか？

生成ＡＩとＲＰＡの導入には、いくつかの課題や注意点が存在します。以下は、その主なポイントになります。

機密情報や個人情報の取り扱い

生成ＡＩを使用する際には、機密情報や個人情報が学習データとして利用されるリスクがあります。これにより、情報漏洩やプライバシー侵害の可能性が高まります。したがって、セキュリティ対策を徹底し、機密情報を入力しないようにする必要があります。

データの信頼性

生成ＡＩは学習データに依存しており、不正確なデータや偏見を含むデータが出力される可能性があります。このため、学習データの選別と品質管理が重要です。誤った情報が生成されると、業務上の判断ミスにつながる恐れがあります。

社内コンセンサスの形成

ＲＰＡ導入時には、新しい技術に対する抵抗感が生じることがあります。社員が導入効果を理解できない場合、反発が起こる可能性があります。そのため、導入目的を明確にし、成功事例を共有することで社内の理解を深めることが何よりも重要になります。

自動化対象業務の選定

ＲＰＡは定型業務に適していますが、自動化すべき業務を正しく選定することが求められます。特に、柔軟な判断が必要な業務や頻繁にやり方が変わる業務はＲＰＡには適していません。

人材不足

ＲＰＡの設定にはプログラミング知識が必要になってきます。社内に適切な人材がいない場合は、外部ベンダーへの依頼や人材採用を検討する必要があります。

セキュリティリスク

ＲＰＡは自動化した業務全体にアクセス権限を持つため、不正アクセスや情報漏洩のリスクがあります。運用ルールを策定し、定期的なメンテナンスと監視体制を整えることが重要になります。

これらの課題に対処することで、生成ＡＩとＲＰＡの導入効果を最大限に引き出すことが可能になります。

生成ＡＩとＲＰＡの組み合わせがもたらす未来の展望

生成ＡＩとＲＰＡの技術は、今後ますます進化し、企業の業務プロセスにおいて重要な役割を果たすと予想されます。以下は、その予想される技術進化になります。

生成ＡＩとＲＰＡの統合

ＲＰＡは生成ＡＩと組み合わせることで、単純作業から複雑な意思決定支援へと進化します。生成ＡＩが持つ自然言語処理能力やデータ解析能力を活用することで、ＲＰＡはより高度な業務自動化が可能になります。

業務プロセスの最適化

生成ＡＩはデータから学習し、業務プロセスをリアルタイムで最適化する能力を持つため、企業は効率的な運営が可能になります。特に、顧客対応やマーケティング戦略において、生成ＡＩが提供するインサイトを基にした迅速な意思決定が期待されます。

デジタルヒューマンとデジタルレイバー

生成ＡＩによって、人間のように振る舞うデジタルヒューマンや、自動的に業務を遂行するデジタルレイバーが登場し、企業活動を支援します。これにより、人間が行っていた業務が自動化され、よりクリエイティブな業務に集中できるようになります。

汎用型ＡＩの普及

生成ＡＩは汎用的な応答能力を持つようになり、特定業務だけでなく幅広い分野で活用されるようになります。これにより、プログラミングやデータサイエンスの知識がない人でも簡単に利用できる環境が整うことが期待されます。

業務自動化の深化

生成ＡＩとＲＰＡが統合されることで、単純作業から複雑な意思決定支援まで、自動化の範囲が広がるでしょう。これにより、企業はより高度な業務プロセスを自動化を行い、人間に代わって業務を自動化させることが可能になるでしょう。

新たなビジネスモデルの創出

生成ＡＩとＲＰＡの進化により、従来のビジネスモデルを超えた新しいサービスや製品が開発されることが期待されます。特に、顧客ニーズに迅速に対応できる柔軟性が求められる中で、生成ＡＩとＲＰＡの組み合わせは競争力を高める要因となって行くものと思われます。

人材の役割変化

生成ＡＩとＲＰＡによる自動化が進むことによって、人間はよりクリエイティブで戦略的な業務に集中できるようになるでしょう。これにより、従業員のスキルアップや新たな職種の創出が期待されています。

データ駆動型意思決定

生成ＡＩによるデータ分析能力が向上することで、企業はリアルタイムでデータに基づいた意思決定を行えるようになることでしょう。これにより、市場変化への迅速な対応が可能となり、競争優位性を確保できるようになるでしょう。

セキュリティとプライバシーへの配慮

技術の進化とともに、機密情報や個人情報の取り扱いについても厳格な管理が求められています。企業はセキュリティ対策をより一層強化し、信頼性の高いシステムを構築する必要があります。

これらの要素からも明らかなように、生成ＡＩとＲＰＡは相互に補完し合いながら進化し続けることでしょう。特に、ビジネス環境が変化する中で、これらの技術を効果的に活用することが企業競争力の鍵となっています。