RPAと機械学習の違いは?組み合わせた事例もご紹介

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RPAと機械学習はあらゆる分野・業種で重要な役割を果たす便利な技術ですが、担当する業務や目的などに違いがあります。

RPAと機械学習を組み合わせることで幅広い効率化が可能になりますが、まずは両方の特徴や違いを理解しておくべきでしょう。

この記事ではRPAと機械学習の違いや組み合わせ事例について説明します。

RPAとは?

RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)は人間が行う「作業や計算」をロボットによって自動化する技術のことです。

単純な作業や繰り返し行う業務、計算などの判断が不要で簡単な作業に向いており、複雑な作業や手順が決まっていない業務、判断が必要な業務などは自動化できません。

RPAで自動化できるものの例として以下が挙げられます。
・顧客情報の登録
・定型メールの送信
・ウェブサイトの情報を定期的に収集

RPA導入によって業務効率化や人件費の削減、生産性向上などが期待できます。プログラミング不要で利用でき、人間の「手」の代わりとなるイメージです。

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ノンプログラミングでロボットを作成

ロボパットDXは、プログラミングなどの専門的な知識がなくても手軽にロボットを作成することができます。 RPAを自社に導入したいが、エンジニアがいないため新しいシステムを導入することができないという課題に対しても、現場の社員がロボットを作成して指示を出すことができるロボパットDXであれば、簡単に運用を開始することが可能になります。

短期での利用が可能

RPAツールの中には、年間契約しかできず、繁忙期だけRPAを導入したいのに余計なコストが発生してしまうものもあります。 ロボパットDXは、利用者側のニーズを理解して設計されているため、1ヶ月単位での導入を実現しています。

さまざまな課題を解決

ロボパットDXを導入することで、属人的な業務の解消やスムーズな引き継ぎが実現できるようになります。また、売り上げに直結しないようなルーティーン業務の自動化、ロボットによる人材不足の解消なども可能になり、業務におけるミスや確認作業のストレスも軽減できます。

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RPAコンサルタントによる無償サポートを提供

ipaSロボでは、「どの業務にロボットを導入すべきか」、「ロボットを作成する人材の確保・育成」などについて、RPAコンサルタントがプランニングからサポートしてくれるため、安心して導入することができます。

簡単操作でロボットを作成

画面上から簡単に設定することができ、作業ステップ単位で「どのような業務を行うか?」、「どのような条件を設定するか?」といったコマンドの指定をするだけで、プログラミングの知識がない方でも操作することができます。

充実のサポート体制

操作方法など不明な点については、いつでも質問ができるヘルプデスクが用意されているだけでなく、操作方法が学べるオンライントレーニングも提供しているため、初めてRPAを導入するという方でも安心です。

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複数端末で利用可能

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低価格で利用できる

RPAツールは、初期費用や月額費用が高額になってしまい、自ずと大企業向けの製品が多いという印象を持つ方も多いでしょう。 RoboTANGOは、1ライセンス5万円から利用できるため、スタートアップ段階の企業でも導入しやすいという特徴があります。

録画機能でスムーズにロボット作成

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機械学習とは?

機械学習は人工知能(AI)の一種で、蓄積されたデータからパターンを見つけ出しコンピュータ自ら予測や意思決定を行う技術のことです。

多くのデータをもとに分析や予測することを得意とし、データの蓄積量が増えるほど精度が上がっていきます。

機械学習を利用したものの例として以下が挙げられます。
・自動運転
・来客予測
・商品の自動識別

学習をもとに自ら判断ができるため、変化に対しても柔軟に対応でき、こちらは人間の「脳」の代わりとなるイメージです。

RPAと機械学習の違い

RPAと機械学習の違いは担当する作業や目的です。

RPAは決められた手順の単純作業を担当するのに対して、機械学習はデータからパターンを見つけ出し予測や意思決定などを担当します。

また、RPAの目的は業務効率化や生産性向上であるのに対して、機械学習の目的は業務プロセスなどの改善や最適化です。

RPAと機械学習との組み合わせ

RPAと機械学習を組み合わせると、大量のデータ収集をRPAが行い、集めたデータをもとに分析・予測を機械学習が行うといった使い方や、人間の判断が必要な作業の自動化などが可能になります。

請求書の処理

RPAではデータの入力作業を自動化できますが、フォーマットが多様な請求書の場合はRPA単体では情報を抽出できず処理できません。

機械学習を組み合わせることにより、画像のどこに情報があるのかを機械学習で判断し、請求書の自動入力処理が可能になります。

在庫数の最適化

在庫数のチェックや仕入れの発注作業はRPA単体でも自動化できますが、製品の需要予測はできません。

機械学習は顧客の購入履歴や需要傾向などのデータを解析し需要予測ができるため、予測をもとに製品を生産することで、在庫数の最適化が可能になります。

【まとめ】RPAと機械学習は自動化できる業務や目的が異なる

RPAと機械学習は自動化できる業務や目的などに違いがあります。

【RPAの特徴】
・人間が手動で行う作業を自動化する
・学習をしない
・作業手順の指定が必要
・簡単な作業に対応できる
・プログラミングが不要

【機械学習の特徴】
・蓄積したデータを基に学習や予測を行う
・作業手順の指定が不要
・複雑な処理も対応できる
・データから価値を生み出す

RPAと機械学習を組み合わせると、RPA単体では不可能な業務の見直しや改善などが可能になり、自動化できる作業の幅が広がります。

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        さまざまな課題を解決

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