ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は何年も前から存在している。請求書の処理、システム間のデータ移動、CRMのレコード更新など、ルールに基づいた反復的な作業を自動化するために構築されている。
しかし、自動化ツールが賢くなるにつれ、RPAと人工知能の境界線は曖昧になり続けている。多くのチームが同じ疑問を抱いている：
RPAはAIの一形態か？AIを使っているのか？また、誰もが突然stack組み込んでいるAIエージェントと比べてどうなのか？
人々はしばしばRPAとAIを対立させ、どちらか一方であるかのように言う。しかし実際には、RPAとAIは異なる問題を解決し、特にエンタープライズ・オートメーションにおいては、より効果的に連携することが多い。
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）とは何か？
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）とは、人間が行うのと同じようにデジタル・システムと対話することで、繰り返しの多いルールベースのタスクを自動化するソフトウェアである。
ほとんどのRPAボットは、決まった指示に従うように設計されている。データを分析したり、意思決定をしたりすることはなく、同じ処理を繰り返し、スピードと正確性をもって実行するだけだ。
RPAボットはUIレベルで動作するため、APIや統合機能を持たないツールでも動作する。そのため、構造化されたタスクをゼロからすべて再構築することなく自動化する必要があるレガシー・システムや企業のワークフローでよく使用される。
AIとRPAはどう違うのか？
RPAとAIはどちらも自動化技術だが、その機能は根本的に異なる。RPAは指示に従うように作られている。AIは、解釈し、予測し、適応するように作られている。RPAとAIは企業の自動化戦略において統合されることが多いが、それぞれが実際に何を行い、どこでその機能が停止するのかを理解することが重要である。
RPAはAIの一形態か？
いいえ、RPAは人工知能の一形態ではありません。
RPAは、ユーザー・インターフェース・レベルで人間の行動を模倣することで作業を自動化する。指示されたとおりに、クリック、入力、コピー、データ移動などを行う。学習も推論もなく、明示的に定義された以上の柔軟性もない。
対照的に、AIはデータと確率に基づいて動作する。AIはパターンを認識し、意味を推測し、ダイナミックな環境において判断を下す。
RPAは命令を実行する。AIは文脈に基づいて出力を生成する。
このような誤解がしばしば生じるのは、どちらの技術も手作業を減らすものだからだ。しかし、自動化はインテリジェンスとは違う。
RPAはAIを使うのか？
従来のRPAシステムはルールベースで決定論的である。構造化された入力と固定されたワークフローを必要とする。しかし、RPAは非構造化データ、言語、変動性を処理するためにAIコンポーネントで強化することができる。
- AIは生の入力（文書、電子メール、メッセージなど）を解釈する。
- RPAは構造化されたアウトプットに作用する（例：データ入力、タスクルーティング）
この組み合わせは、インテリジェントなチャットボット、特にサポートリクエストや社内の問い合わせを処理するチャットボットでは一般的です。AIを搭載したFAQチャットボットのようなものを構築している場合、AIが質問の解釈を処理し、RPAはバックエンドシステムの関連データの取得や更新に使用できる。
RPAとAIの主な違い
RPAとAIは一緒に導入されることが多いが、その技術的基盤と運用上の役割は大きく異なる。RPAは正確な指示に従うように設計されている。AIは複雑さ、曖昧さ、変化に対応するように作られている。
この比較では、インプット、ロジック、適応性など、それぞれの核となる違いを紹介している：
この違いは重要だ。RPAはプロセスが変わらない環境では信頼できる。AIが必要になるのは、入力が予測不可能であったり、タスクに解釈が必要な場合だ。ほとんどの最新システムでは、本当の力は両方を使用することで発揮される。
RPAの主な利点
RPAの価値は、インテリジェントだからではなく、正確だからである。ロジックが固定され、インターフェイスが乱雑で、規模が重要なシステムにおいて、RPAは混乱することなく一貫性を導入する。
ほとんどの企業向けソフトウェア・スタックに欠けている実行レイヤーを提供する。
APIやインフラなしで動作
RPAは構造化された統合を必要としない。RPAはユーザー・インターフェースと直接対話し、人間のオペレーターと同じようにクリックや入力、ナビゲーションを模倣する。そのため、APIが存在しなかったり、ベンダーのサポートが限られていたり、ツールが相互運用するように構築されていなかったりする環境でも実行可能だ。
これは、バックエンドへのアクセスが制限され、ボットが自然に接続されていないツール間のワークフローを自動化する必要があるAIチャットボット・プラットフォームでまだ使用されている理由の1つである。
コントロールをオペレーションに委ねる
RPAは、エンジニアリング部門のみで構成される一般的な自動化アプローチとは異なり、通常、オペレーション・チームによって構成される。日々ワークフローを定義し、実行し、更新するのはオペレーション・チームである。
このようなチーム主導のアプローチは、技術者以外の利害関係者がツールの決定や自動化の更新においてより自律性を必要とする、より広範なAIプロジェクト管理戦略に適合する。
スケールでの精度を保証
RPAはいったん導入されると、指示に忠実に従います。即興も、ショートカットも、ユーザーごとのばらつきもない。すべてのタスクは、毎回同じ方法で実行される。
このような精度は、財務、コンプライアンス、レポーティングのような、わずかなズレでもリスクになり得る分野で不可欠です。これは、適応性よりも再現性を優先するビジネス・プロセス自動化戦略の基礎となる要素である。
AIと並行して実行を処理
RPAはインテリジェントではないが、信頼性が高い - それこそがAIシステムと相性が良い理由だ。モデルは分類、生成、推論を行うことができる。そしてRPAは、その結果のアクションを実行することができる。
LLM ロジックと意思決定を処理し、RPAがバックエンドの更新とシステムレベルのトリガーでフォローする。
RPAは何を自動化できるか
RPAは、明確に定義されたデジタル・タスクを実行するために構築されており、適切なコンテキストであれば、週に何時間もかかる手作業を静かに排除することができる。その強みは一貫性にある。一度ワークフローが定義されれば、エラーや疲労、迷いなく、毎回同じように実行される。
それは、日常業務の目に見えないバックボーンに電力を供給するために使用されるときに最も効果的である。つまり、互いに会話をしないシステム間や、人間が長期的に所有するにはあまりに退屈なワークフローにおいてである。
システム間のデータ転送
RPAは一般的に、分離されたツール間で構造化されたデータを転送するために使用される。フォームの送信を抽出したり、ダッシュボード間でレコードを移行したり、エクスポート・ログに基づいて社内のスプレッドシートを更新したりすることができる。
このようなワークフローは、LLM エージェントフレームワークでは舞台裏で処理されることが多く、モデルが更新内容を決定し、RPAがデータ転送を処理する。
管理業務の繰り返し
請求書の作成、ドキュメントの記録、返金処理、ステータスの同期などのプロセスは、ステップバイステップのロジックに従うボットで管理されることが多い。これらは、あらゆるビジネスのバックグラウンドに存在する、大量かつルールベースのタスクです。
これらの多くは、より広範なBPAイニシアチブに該当する。RPAはシステムを置き換えるためではなく、システム間の一貫性を強化するために使用される。
トリガーベースのワークフロー実行
RPAは、フォームの送信、webhook 発火、チームチャンネルでのコマンド発行など、特定のイベントが発生すると自動的にトリガーされる。これらのフローにより、ツール間の手作業による調整が軽減される。
このモデルは、社内のChatOpsツールで使用されているのをよく見かけます。ボットは、エンジニアリングの関与なしに、単純なプロンプトに基づいてフローを開始します。
サポート・フローにおけるバックエンドの調整
カスタマーサポート環境では、RPAにより、チケットステータスの同期、エスカレーション理由の記録、チーム間でのリクエストのルーティングなど、1つのシステムで行われた更新が他のあらゆる場所に反映されるようにする。
このオーケストレーションは、インテリジェンスがクエリーを処理し、RPAがフォロースルーを担当する、ワークフロー自動化のセットアップで特に一般的だ。
顧客チャットボットのアクションにおけるフォロースルー
ユーザーがチャットボットを通じてアポイントメントを予約したり、リクエストを更新したり、トランザクションの確認を取得したりする場合、RPAは多くの場合、これらのアクションを実行するレイヤーとなる。RPAは、実際の更新を実行し、バックエンドシステムを同期し、インタラクションを確認する。
このパターンは、WordPressのチャットボットや Telegramアシスタントのようなフロントエンドの実装に多く見られる。
エージェントの全体像におけるRPAの位置づけ
RPAは反復的で構造化されたタスク向けに調整されている。しかし、顧客が迅速な対応を求め、社内チームが多数のツールに依存する世界では、自動化はさらに進化しなければならない。
そこでAIの出番だ。ルールベースのフローを自然言語理解やAPIロジックと統合することで、従来のRPAを超越し、適応し、反応し、行動を起こすアシスタントの開発を始めることができる。
プラットフォーム Botpressなどのプラットフォームは、チャットを通じて、アクションのトリガー、データのクエリ、実際のワークフローの自動化を行う方法を提供することで、このシフトを可能にします。
あなたはボットを作ることができる：
- Telegramユーザーリクエストを読む
- バックエンドシステムのステータスをチェックする
- RPAのように、レコードを更新したり、バックエンドのワークフローをキックオフする。
- そして、AIによってリアルタイムで反応する。
これはRPAのすべてであり、よりスマートでユーザーフレンドリーである。
無料です。
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