RPA の機能を理解することは、その可能性を最大限に活用するための鍵となります。RPA は、事前に定義された一連の指示とトリガーに基づいてデジタルシステムと対話する際に、ソフトウェア ロボットを使用して人間の行動を模倣することで機能します。これらのロボットは、自律的に実行できる特定の指示に従って設計されています。たとえば、特定のイベントが発生したときにアプリケーションにログインし、構造化されたスプレッドシートからデータを抽出し、そのデータを別のアプリケーションにコピーして貼り付けるように bot を構成できます。

自動化プロセスは通常、以下のステップで行われます。

1. 自動化に適したタスクを従業員が特定する
2. RPA ソフトウェアを使用して、人間がタスクを完了するために行う手順を記録して bot を作成する
3. 作成した bot をテストして、正しく実行されることを確認する
4. bot を組織にデプロイする

標準的な RPA は通常、事前に定義されたルールに基づいて動作しますが、ML や AI などのテクノロジーと組み合わせることで、より複雑なタスクを自動化する能力を高めることができます。この組み合わせは、インテリジェント プロセス オートメーション（IPA）と呼ばれ、一部のソフトウェア ソリューションでは、過去のインタラクションから学習し、時間の経過とともに精度と効率を向上させることを可能にしています。

RPA を実装する際には、主に次の 3 種類の自動化から選択できます。

RPA と AI は混同されることもありますが、それぞれ異なる概念です。RPA は AI テクノロジーを活用できますが、それぞれの中核的な焦点は大きく異なります。

ロボティック プロセス オートメーションは主に、構造化データを使用するルールベースのタスクとプロセスの自動化に焦点を当てています。一方、AI は、テキストや画像などの非構造化データの処理を含め、人間が介入しなくてもシステムが学習して意思決定できるようにすることに重点を置いています。

RPA は、反復的で予測可能なタスクの自動化に特に効果的ですが、AI は、複雑で、ある程度の理解と意思決定を必要とするタスクにより適しています。たとえば、RPA を使用して請求書の作成プロセスを自動化し、AI を使用して顧客とやり取りして質問に答える chatbot を開発できます。

RPA と AI の一般的な違いを把握することは有益ですが、RPA bot と「AI エージェント」の特徴を活かすことを検討しておくとよいでしょう。AI エージェントは、情報を処理するだけでなく、環境を認識し、自律的に意思決定を行い、特定の目標を達成するためにインタラクションから学習する、より高度なエンティティと考えることができます。

それぞれの特徴は次のとおりです。

RPA には多くのメリットがありますが、企業は導入に伴う潜在的な課題を認識しておく必要があります。たとえば、次のようなシナリオです。

• 既存のシステムとの統合: RPA を既存のシステムと統合することは、特に、システムが自動化に対応するように設計されていない場合、困難なことがあります。
• セキュリティに関する懸念: RPA システムはセキュリティ上の脅威に対して脆弱である可能性があるため、強力なセキュリティ対策を講じることが重要です。
• メンテナンスと更新: RPA システムには継続的なメンテナンスと更新が必要であり、時間と手間がかかる場合があります。
• チェンジ マネジメント: RPA の導入にはビジネス プロセスの大幅な変更が必要となる場合があり、管理が困難になる可能性があります。