働き方改革の重要施策、RPA活用。AIとの違いも理解し、ヒトでしかできない業務を知る

市場規模は100億！RPAが注目される背景

近年、AIによってヒトの仕事が減ることが懸念されているのは皆さんご存知だと思います。

しかし一方で日本では少子高齢化による労働人口の減少、それに伴う国際競争力の低下も懸念されています。そんな日本では国際競争力を維持していくには、業務の効率化、生産性の向上が不可欠。そのために、AIをはじめとする機械の力を借り生産性を伸ばす必要があるのではないでしょうか。

本記事でご紹介するのは、現在注目を集めているRPA（ロボットによる業務自動化：Robotics Process Automation）という手段です。
RPAという単語はあまり聞きなれないという方もいらっしゃるかもしれません。
しかし、総務省によると国内では14.1％の企業が導入済み、6.3％が導入中、19.1％が導入を検討中でした。（2017年調査より）また、市場規模は2021年度には100億円規模になると予測されています。

本記事では、RPAとAIとの違いや特徴、業務への活用方法をご紹介しながら、これから人が担うべき仕事やこれからの働き方について考えていきます。本記事がこれから機械とどうやって付き合って仕事をしていくのか読者の皆さんの考える機会になればと思います。

RPAとは・・・

RPA（ロボットによる業務自動化：Robotics Process Automation）とは、人間の代わりにコンピューターの画面上のアプリケーションやシステムを操作して業務を行う「ソフトウェアロボット」によって、主に事務職の社員が行う定型的なコンピューターの操作を自動化する仕組みです。なお、RPAはそのレベルによって3段階のクラスに分かれています。

参考：総務省

クラスが進むにつれて、いわゆる自律型AIと呼ばれる「自ら考えて判断することができる」レベルに至ることになります。そういう意味では、RPAのなかにAIが含まれるともいえるでしょう。
ただし、現在実務レベルで成果をあげているのは圧倒的にレベル１の分野です。このレベルでは、AIとは異なり自分で考えるという動きはできないので、マニュアル化されている作業をミスなくこなす機械というイメージで捉えるといいかと思います。

RPAに向いている業務と特徴

先述しましたが、RPAに向いている作業には、このような特徴があります。

○業務をドキュメント化できたり、ルール定義ができる定型タスク
○イレギュラーのフローがほぼなく、マニュアル化が可能なもの

イメージとしてはEXCELのマクロが他のアプリケーションまで取り込んで自動実行してくれるような仕組みです。具体的なタスクイメージとしては、

○決まった情報源（書類、メール、ファイル、帳票、ウェブサイトなど）にアクセスする
○項目に対応した内容を読み取り、データとして取り出す
○取り出したデータを別のアプリケーションの特定の場所に転記し、操作を実行する
→上記作業を正確に手順に従って行うことで、複雑な判断を行うことなく業務が完了する
ような仕事です。

先ほどと同じく、総務省によると、RPAが担える具体的な業務例として

○帳簿入力や伝票作成
○ダイレクトメールの発送業務
○経費チェック
○顧客データの管理
○ERP、SFA（営業支援システム）へのデータ入力
○定期的な情報収集

等があげられています。主に事務職の人がこれまで担ってきた定型タスクで、これらを機械化することで業務の効率化が図れます。

実際に、上記のような定型タスクの多い大手都市銀行の事務職業務(20種類の事務)をRPAに一部置き換えたところ、年間8000時間の業務時間削減に繋がったそうです。

RPAとAIの違い

では、これまでご紹介してきたRPAと、AIはどのような特徴の違いがあるのでしょうか？
ここからはその違いをご紹介しながら、仕事効率化への活用方法も合わせて見ていきます。

RPAの定義と活用範囲

RPAはあくまでも業務効率を実現するためのソフトウェアです。
ここで確実に押さえておきたい点は、管理主体は私たち人間にあるということ。

先述したように現在実用化で成果をあげているRPAの多くは、人間が行っていた操作を一定のルールに基づいて自動で再現するという役割を担っています。そのルールは人間が判断・設定し、実行するためのシステム環境も人間側で管理し、チェックすることが必須です。

RPAの活用にはやや手間がかかると感じられるかもしれません。しかしこれまでコストがかかりすぎてシステム化できず人間がやっていた単純な事務作業がRPAの導入で比較的低コスト・短時間で機械化可能になります。

その分人間にしかできない仕事をこれまで単純作業に従事していた事務職のスタッフに委託することができ、業務時間の圧縮や業務効率の向上が期待されるのです。新たに採用することも、現職社員の労働時間も増やすこともなく、人材不足の課題に対処することが可能になります。

AIの定義と活用範囲

一方で人口知能（AI）は自己学習機能をもつ自律的な存在といえます。人間が管理主体でいる必要はないのです。

データベースにストックされた情報をもとに、定期的にシステムが自律的に物事を考え、自分で判断することができる点は先程ご紹介したRPAのレベル１とは大きく異なります。そして、結果を出すために大量の情報をデータベースに投下して分析することができ、その結果をさらに次の判断に活用することができます。つまり、AIシステム自体が自ら判断ルールを学習し、精度向上させることができるのです。

つまり、AIにはRPA等の他のシステムに組み込むことができる技術があると同時に、AI自体が主体的に情報を処理できる存在でもあるわけです。AIの活用範囲としては、大量のデータから物事を判断するのに向いているため、ドライバー(自動運転)や裁判官(大量の判例から判決を導く)などの分野に活用できると考えられます。

AIに向いている業務と特徴

AIの特徴としては、先述している通り大きく以下二点と言えます。
○大量のデータをデータベースに投下して分析する。
○その結果をさらに次の判断に活用、学習し精度を向上させ、アウトプットする。

もちろん機械なので、事務処理などの多くの情報を扱う単純作業に近いものも当然こなすことができます。その上で上記のような分析・学習能力を持っているということです。ですから、向いている業務としては、
○事務作業や大量のデータ分析
○データ分析結果から理論的に最適な結論を導く作業
というものになります。

具体的には（「10年後の仕事図鑑」堀江貴文・落合陽一著 より抜粋）
○スポーツなどの監督業
○倉庫管理・運輸
○タクシーなどのドライバー
○弁護士・裁判官をはじめとした士業全般
○翻訳業
○管理職
○窓口業務などのサービス業
などが機械化（AI化）が可能であると言われています。

RPA,AIが導入されてなくなる業務、生まれる業務

では、RPAやAIが導入され、社会に受け入れられると無くなっていく業務はどんなものがあるのでしょうか？

現在は、「なくなっていく業務」ばかりが取り上げられ、不安に感じている人もいるかもしれませんが、こうした機械化が進むと生まれる業務も必ずあります。

実際、金融機関ではATMの導入前と後では人件費は後の方が増加しています。理由はATMの導入で行員負担が減り、ほかの業務が増加したことや、1店舗あたりの行員数を減らす以上に支店数が増え、支店を管理するために雇用を増やしたからなんだそうです。ですから、必ずしも機械化＝即失業とはならないのです。

とはいえ、なくなったり減っていく仕事があるのは確かですから、まずはそこから見ていきましょう。

実際になくなる可能性がある職業

参考：『ミドルの転職』

こちらの表は、エンジャパン株式会社が運営する人材紹介会社集合サイト『ミドルの転職』上で、サイトを利用している転職コンサルタントの方々に行った「AIによって無くなる仕事はあるか？」という調査の結果です。

回答者の約76％がAIによってなくなる仕事はあると回答しており、その人に具体的になくなる仕事を訪ねたところ、上記の結果になりました。

トップ3に挙げられたのは「一般事務」（35％）、「経理」（32％）、「コールセンター」（30％）です。そして、なくなる可能性があると言われた全ての業務に共通していたのは『ルーチン（決まったことをする）業務』ということ。上位に挙げられている業務をはじめ、多くの事務業務は定型化（ルーチン化・ルール化）する事で業務効率を向上させたり、サービスの質の均一化を図ります。

そのような定型化された業務は、人間よりもRPAやAIの方が正確かつ早く遂行できます。人間のようにうっかりミスも起こしませんしね。逆にそうした仕事だけについている人は、「人にしかできない、自分ならではの業務」を探し、自分の価値を向上させることが必要です。

当面なくならないであろう職業とは？

では、逆に当面なくならないと言われている職業にはどんなものがあるでしょうか？
そのことを考える前に、「東ロボくん」というAIの存在をご存知でしょうか？

その名の通り、AIが東大合格できるのかという壮大な実験のために開発されたAIでしたが、結果的に現在のAI技術では断念されました。学力としては全国8割程度の大学に合格できる程度の学力をもっていたのに、です。
理由は「読解力」。現在のAIでは、言葉を文字列としてしか認識できていないため、文章の読解や理解が苦手なんだそうです。
このことをヒントに考えると、「即時・常時の高いコミュニケーション力が必要な仕事」については、当面はAIによってなくならない職業と考えられます。

窓口の案内などは定型化しやすいコミュニケーションなのでAIにも可能であると言われています。ですが営業や経営者など、ビジョンや夢を語って人を引きつけ成果につなげるような仕事はまだAIは苦手だと言えるでしょう。また、「この店に行きたい」と思わせるメニューやスタッフの魅力がある個人商店もなくならない可能性が高いといえます。

これからは機械化によって一定以上のクオリティのサービスが提供される世の中になると思われます。ですから自分の提供するものに機械化されたサービス以上の価値を見出してもらえる存在になれば、AIによって淘汰されることもないと考えられます。

生まれる業務

また、生まれる業務は、ITサービス企業コグニザントが今後10年で新たに作られると考える21の職業から抜粋して紹介しましょう。（ https://forbesjapan.com/articles/detail/19085 より）

＜今後生まれる業務＞
人工知能（AI）事業開発責任者
散歩・会話の相手
フィットネス・コミットメント・カウンセラー
ロボットアドバイザー
拡張現実（AR）旅行構築者
仮想店舗シェルパ（案内役）

いかがですか？これら業務に共通する点としては、
○機械と人間の橋渡しをする仕事
○コミュニケーションを通じ、人々を支援・指導する役割を持つ仕事
と言えそうです。
また、ホリエモンこと堀江貴文氏は今後生まれる業務を共著「10年後の仕事図鑑」で紹介しています。そのなかで、これからは「AIなどの技術トレンドが今後やりたいことを明示できる人間」が新しい仕事を創ると述べています。

機械を上手に扱って行きながら、それを周囲に波及させることができるスキルがあれば、AI時代の新しい仕事を得られる人間になりうるのではないでしょうか。

RPA.AI時代に、必要なスキルとは

最後に、RPAやAIが台頭する時代に必要とされるスキルとは何か考えて行きましょう。
その前に、RPAやAIが台頭する社会は、どんなものでしょうか？

RPAやAIが社会に更に浸透し生産性を高めていく世の中になったとき、私たちは機械に仕事を任せたり機械と一緒に仕事をするようになるでしょう。すると、[機械が生み出した利益]が発生します。そこで機械はすべて国有化し、機械が生み出した利益を国が再分配し、ベーシックインカムとして国民全員に配るという構想があります。働かずとも、一定の収入が得られる社会が来るかもしれないのです。

そんなRPA・AI時代に更に仕事をして利益を得たい、評価されたいという人が必要なスキルとはずばり創造する力とコミュニケーション力であると考えられます。それぞれの力とは、具体的にどんなものでしょうか？

創造する力とは

まず、創造する力について考えます。創造する力とは、「０から１を生み出すような、新しいアイデアやものを作り上げる能力」といえます。
とはいえ、新しいアイデアを生み出すには、複数の一般的なアイデアを今までにない方法で組み合わせることから生まれます。

落合陽一氏は共著「10年後の仕事図鑑」の中で、「複雑性の高い職業を掛け持ちしている人材は、機械に代えるのが非常に面倒」と指摘しています。つまり、優れたアイデアを生み出せるかどうかは、そのきっかけになるような知識の引き出しをいくつ自分の中に持っているかで決まっているのです。

アイディアは、単に出せばいいというものでもなく、価値を持って初めて仕事になり得ます。AIはあくまで論理的なアイディア出しをします。
人間がAI以上の創造性を発揮し、価値あるものにするためには、その知識の引き出しのレベルが高く、また、多く持っていることがポイントになります。引き出しがより多く、より専門性が高ければ、それらの引き出しを掛け合わせて「その人にしかできない創造性溢れる仕事」を手に入れられるのです。

コミュニケーション力とは

コミュニケーション力とは、「社会活動をする上では必須になる、他人と交渉したり、他人を説得したりする能力」ですが、この力は現在の働き方以上に必要になると考えられます。

コールセンターのオぺーレータがチャットボットに代わるなど一部ヒトからロボットへコミュニケーションが変化していっています。しかし、「東ロボくん」の例でもご紹介した通り、現在のAIのコミュニケーション能力には限界があります。

ロボット化された製品やサービスを実用化する際も、購入した顧客とその顧客の先にいるお客様のニーズやシーズを読み取り、交渉したり、説得したり、提案するコミュニケーション力も必要です。機械対人のコミュニケーションを円滑に行うためにも、高度なコミュニケーション能力は必須スキルといえます。

労働力人口がどんどん減る中で未来は業務効率化をしないと経済活動を続けていくのは困難でしょう。しかし機械化をうまく活用することにより、ヒトがヒトでしかできない業務に集中していくことで高い成果が得られることも期待できます。また、企業側のヒトの配置や採用活動も、工夫して即戦力になるプロ人材登用や適材適所の配置を行わないと、継続した利益創出は難しい時代になっていきそうです。私たちもスキルを高めてAI時代に活躍できる人材になることが求められるでしょう。

（企画・構成 松澤 唯／ライター 渡部梓）