ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

ロボティック・プロセス・オートメーションの仕組み

RPAは主にプレゼンテーション層でアプリケーションと対話し、グラフィカル・ユーザー・インターフェース（GUI）を通じて人間のクリックやキーボード・ストロークを模倣するか、より堅牢な統合が可能な場合はアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を活用して動作する。開発者は、ボットが特定のアプリケーション（スプレッドシート、データベース、Webアプリケーション、エンタープライズ リソース プランニング（ERP）ソフトウェアなど）とどのようにやり取りするかを指示する一連の手順やビジネス ルールである、事前に定義されたワークフローに従うようにボットを構成します。RPAの大きな利点は、バックエンドシステムへの深い統合や基盤となるITインフラストラクチャの変更を必要とせず、既存のアプリケーションと連携できることであり、対象とするプロセスへの導入が比較的迅速に行える。主要なRPAプラットフォームには、UiPathや Automation Anywhereなどのツールがある。

ロボティック・プロセス・オートメーションと人工知能の比較

RPAと人工知能（AI）を区別することは極めて重要である。どちらも自動化を推進するテクノロジーだが、その機能は大きく異なる：

• RPA：明示的な指示に従い、構造化されたルールベースのタスクを自動化することに重点を置く。RPAボットはプログラムされた通りに処理を実行し、自ら学習したり適応したりすることはない。大量かつ予測可能なワークフローの自動化に適している。
• AI：学習、推論、問題解決、知覚、意思決定など、一般的に人間の知性を必要とするタスクを実行できるシステムを構築すること。AIのサブセットである機械学習（ML）は、システムが明示的なプログラミングなしにデータから学習することを可能にし、物体検出や 自然言語処理（NLP）のようなタスクに力を与える。

多くの場合、RPAとAIを組み合わせて「インテリジェント・オートメーション」または「ハイパーオートメーション」を構築し、RPAボットがプロセスの実行を処理し、AIコンポーネントが認知機能を提供する。例えば、AIモデルが電子メールのセンチメントを分析し、RPAボットがAIの分析に基づいて電子メールをルーティングすることができる。

ロボティック・プロセス・オートメーションとロボティクスの比較

もう一つの重要な違いは、RPAとロボティクスの違いである。

• RPA：コンピュータ・システム内のデジタル・タスクを自動化するソフトウェア・ボットを扱う。物理的な要素はなく、「ロボット」は純粋にソフトウェアベースである。
• ロボット工学：物理的なロボット（物理的な世界と相互作用する機械）の設計、構築、操作に関わる。これらのロボットは多くの場合、AIやコンピュータ・ビジョン（CV）を組み込んで環境を認識・ナビゲートし、製造や物流などの分野でタスクを実行します。ロボット工学におけるCVの統合については、以下をご覧ください。 Ultralytics YOLO11.

アプリケーションと使用例

RPAは、業務量が多く、反復性があり、ルールベースのロジックで、ヒューマンエラーの影響を受けやすいという特徴を持つ業務に対して、さまざまな業界で広く採用されている。一般的なアプリケーションは以下の通り：

• カスタマーサービス：簡単な問い合わせへの応答、顧客記録の更新を自動化。
• 財務および会計：請求書処理、レポート作成、データ照合。ファイナンスにおけるAIを探る。
• 人事：新入社員のオンボーディング、給与データの管理。CVが人事ワークフローをどのように強化するかをご覧ください。
• サプライチェーン管理：出荷の追跡、在庫レベルの管理、注文の処理。AIによるサプライチェーンの再構築についてお読みください。
• 医療：患者登録、請求、クレーム処理。ヘルスケアにおけるAIの役割をご覧ください。

AIと機械学習におけるロボティック・プロセス・オートメーション

RPAは、AIとMLのワークフロー、特に機械学習オペレーション（MLOps）の領域において、その特徴を際立たせながらも、貴重な支援テクノロジーとして機能する：

• データ準備の自動化：RPAボットは、MLモデルに必要な学習データの収集と構造化を自動化できる。例えば、ボットは、ウェブスクレイピングや 光学式文字認識（OCR）ツールとの統合などのテクニックを使用して、PDF、レガシーシステム、ウェブサイトなどのさまざまなソースからデータを抽出し、Ultralytics HUBのようなプラットフォームに取り込んでモデル学習できるように一貫性のあるフォーマットにすることができます。これにより、データ収集とアノテーションにおける手作業が大幅に削減されます。
• モデルのデプロイとモニタリングの自動化：RPAはモデル展開パイプライン内のステップを自動化できる。例えば Ultralytics YOLOモデルのようなモデルが望ましいパフォーマンス指標を達成すると、RPAボットはデプロイスクリプトをトリガーしたり、設定ファイルを更新したりできる。同様に、ボットはダッシュボードやログファイルを監視して、モデル監視に関連するアラート（データ・ドリフトやパフォーマンス低下の検出など）を検出し、デプロイのベスト・プラクティスに従って、チームへの通知や以前のバージョンへのロールバックなど、事前に定義されたアクションを自動的に開始することができます。

AI/MLパイプラインの反復的なルールベース部分をRPAが処理することで、データサイエンティストやエンジニアは中核となるモデリングや分析作業に集中でき、全体的な開発・運用ライフサイクルを加速できる。