バックオフィスの自動化に関するあらゆる会話が「それってAIで済むのでは」という方向にデフォルトで向かいがちな今だからこそ、はっきり言っておく価値があります。実際のビジネスプロセスの大部分において、従来型のRPAは今でもより優れたツールです。この二つは競合というよりも、異なる仕事のための異なる道具であり、どちらを選ぶかを間違えると、信頼性か柔軟性のどちらかを犠牲にすることになります。
RPAが優れている領域
RPAは、ステップが明確に定義されており頻繁には変わらない、大量かつルールベースで構造化されたプロセスにおいて力を発揮します——ネイティブに連携しないシステム間のデータ入力、消込（reconciliation）、標準的なレポーティングなどです。RPAは決定論的です。同じ入力は常に同じ出力を生み、それゆえ監査が容易で、テストが容易で、コンプライアンスチームへの説明も容易です。このようなプロセスに対してLLMベースのアプローチを使うと、本来まったく必要のないコスト、レイテンシ、そしてゼロではないエラー率を持ち込んでしまうことになります。
AIが優れている領域
AIがその真価を発揮するのは、入力が非構造化されている場合——自由記述のメール、フォーマットが一貫しないスキャン文書、顧客からのメッセージなど——、あるいはタスクが固定的なルールではなく本質的に判断を必要とする場合です。曖昧なサポートチケットの分類、長い文書の要約、決まったレイアウトを持たないフォームからの情報抽出などは、いずれも硬直的なRPAのルールが絶えず破綻し、AIベースのアプローチのほうがうまく適応できる領域です。
最良のシステムは両方を組み合わせる
実際には、私たちが構築する最も堅牢な自動化は、純粋にどちらか一方というわけではありません。よくあるパターンとしては、AIが非構造化されたフロントエンド部分——文書を読み取る、受信リクエストを分類する——を担当し、整った構造化データを決定論的なRPAワークフローに渡し、そのワークフローが残りのプロセスを確実に実行する、というものです。どちらのシステムも確信を持てないケースについては、人間によるレビュー（human-in-the-loop）が担い、例外が静かに誤処理されるのではなく、きちんと検出されるようにします。
シンプルな判断方法
そのプロセスには固定的で明確に定義されたルールのセットがあるのか、それとも本質的に解釈を必要とするのかを問いましょう。同じ入力が常に同じ出力を生むことがどれだけ重要かを問いましょう。そして入力が構造化されているのか、それとも雑然としているのかを問いましょう。答えは通常、RPA、AI、あるいは——どちらの陣営も認めたがらない以上に多くの場合——その両方の組み合わせのいずれかを明確に指し示します。