2018年7月26日、六本木アカデミーヒルズで開催された大型AIカンファレンス「THE AI 2018 2nd」。講演では、AIがもたらす利益をビジネスに活かすための、さまざまなAIのビジネス活用事例が紹介されました。
株式会社レッジが「未来ではなく、今のAIを話そう。」というテーマで主催する、大型のAIビジネスカンファレンス。具体的すぎたり抽象的すぎる話ではなく、ビジネスにおいてどの程度のコストで、どこまで活用可能か？ という視点で、AIのスペシャリストたちが語ります。
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本記事では、RPAとAIの連携について解説した、RPAテクノロジーズ株式会社の最高執行責任者である笠井 直人氏、株式会社Aiforce Solutions 代表取締役社長の西川 智章氏による講演「RPA進化のシナリオ～デジタルレイバーと協働する時代へ～」を紹介します。
RPAテクノロジーズ株式会社 / 最高執行責任者
大学在学中に、インターンとしてビズロボジャパン株式会社（現RPAテクノロジーズ株式会社）に参画、2015年同社に入社。RPAトータルソリューション「BizRobo！」の導入支援や、RPAを活用した事業開発に従事。2016年、一般社団法人日本RPA協会委員に就任。
株式会社Aiforce Solutions ／ 代表取締役社長
コンサルティング会社やAIベンチャーにて主に日本並びに東南アジア地域のAIビジネスコンサルやビックデータ解析サービス、先端技術を活用したビジネスモデルの構想・計画策定などを支援。米国公認会計士（ワシントン州）、人工知能イニシアティブ会員、データサイエンティスト協会会員。
RPAは、システム化が困難な領域をサポートする仮想労働者
冒頭、笠井氏は、RPAという言葉の認識について、参加者に問いかけました。
「一般的に、RPA＝ツールという認識が強いようですが、私たちはそのように捉えていません。
RPAの運用がうまくいかない理由の一つがRPAをツールとして運用してしまっているからです。RPAを、ツールではなくデジタルレイバーとして捉える。それがRPA進化の鍵になると考えています。」
ツールではなく、デジタルレイバー（仮想労働者）。これだけでは、単に言葉の違いのように感じます。なぜ、デジタルレイバーとして捉えることがRPA導入の鍵となるのでしょうか？
「何らかの作業を効率化する場合、大きな生産性向上が見込める部分に対して優先的にシステム化がおこなわれますが、いつかはシステム化できる業務にも限界が来ます。
すると、これまで『システム化しても効果が低い』とされた領域にも手をつけなければなりません。しかし、投資効果を考えると、システム化するほどの予算は投入できない。そこを解決する存在が、RPAとなります。」
RPAがおこなうことは、システム化のような大規模な自動化ではありません。あくまで、現場で働く人の業務を補助する、いわばアシスタントのような存在。
それを「ツール」として捉えてしまうと、コストの面でも運用の面でも、大きな誤解や勘違いを招くことになり、RPA導入の失敗へつながる可能性を高めてしまう、と笠井氏は語ります。
「RPAはツールではなく、共に働くデジタルレイバーです。導入するのではなく採用する、是正や改善をするのではなく教育をする。そう考える方が成功の確率が高まります。」
RPAをツールと考えてしまうと、どうしても初期の導入コストばかりに目がいきますが……。
そうではなく、RPAを社員のように扱うこと。ツールとして捉えてしまうことで、エクセルのマクロのようにブラックボックス化も発生しますし、作った人に責任を押し付けるようにもなります。
エラーが出たとしても、ツールの問題ではなく部下のミスと考えることで、RPAを教育していく意識が生まれる。RPAにも、人に向き合うのと同じ気持ちで向き合うことが重要なんですね。
デジタルレイバー活用を成功させる鍵は「実際に体感すること」
デジタルレイバーの活用を成功に導く要素として、笠井氏は以下の5つを挙げました。
- デジタルレイバーの運用は体感から入る
- 適用業務を少量多品種に絞る
- 企画・起案は人（現場）のアイデアを優先する
- 技術ではなく業務を高度化する
- スケールする環境を選ぶ
特に重要なポイントは「デジタルレイバーの体感」だと指摘します。
「デジタルレイバーの運用には『パフォーマンスの体感』が必須です。それも長所だけではなく、短所の体感も含みます。」
「デジタルレイバーがどれくらい早く、高い精度で、業務を続けられるのか、どの程度の例外や変化だと対応できなくなるのかを『実際に体感』したうえで、運用体制の企画を組み立てることが重要です。」
デジタルレイバーの長所は、仕事が早く、ミスがなく、昼夜休みなく働けること。その反面、例外処理や業務変化への対応が苦手であるという短所も存在します。
しかし、何事も実際に体感してみないと想像がつかないもの。人間と違って不眠不休で働き続けることができるからこそ、しっかりと「どこまでできるのか」を計ることが大切ですね。
「また、デジタルレイバーと周辺技術が連携することで、次世代型デジタルレイバーへの進化も進みます。具体的な進化の段階としては、以下の5つのStageを進んでいきます。」
Stage2：RPA+認識技術 紙や画像の処理を含む定型業務の自動化
Stage3：RPA+弱いAI 例外対応を含めた（限定領域での）非定型業務の自動化
Stage4：RPA+強いAI 自動化対象プロセスの分析/考察/自動的改善・進化
Stage5：RPA+物理的身体 実空間での作業を含む業務全般
出典：日本RPA協会及びアビームコンサルティング社
笠井氏によれば、Stage1はすでに一般企業の間で普及が始まっており、Stage2は先進企業を中心に実用化が進んでいる段階。
Stage4とStage5については、長期的な展望として期待される未来の技術と言えるでしょう。現在注目されているのはStage3で、これは技術的にも十分可能で、近い将来に実用化が期待されているんだとか。
ここで講演は笠井氏から、株式会社Aiforce Solutionsの代表取締役社長 西川氏へと交代し、Stage3以降の未来についての話が始まりました。
コスト構造を変革し、AIを民主化する
現在のAI市場は、PoCばかりを繰り返し、なかなか商用化まで進んでいないのが実態。西川氏によると、PoCの期間は「約3ヶ月から6ヶ月」、コストでは500万から5000万かかるケースもあるといいます。
概念実証。 新しい概念や理論、原理、アイデアの実証を目的とした、試作開発の前段階における検証やデモンストレーションを指す。
「PoCは、あくまでも実現可能かどうかを検証する試作段階で行われるものです。ここで数百万とか数千万とコストがかかるようでは、とても中小企業には手が出せません。
AIの民主化を実現するためには、もっと気軽に試せるコスト構造が必要です。第3次AIブームと言われていますが、一部の大手企業のみがPoCを繰り返すような現状が続いてしまえば、何も得るものがないまま、このブームも終焉に向かうでしょう。」
AIの未来を明るく語る論調も多いなか、なかなかに手厳しい分析です。確かに検証段階で多大なコストがかかる状況だと、中小・ベンチャー企業が「AIで新しいことに取り組む」流れは生まれないかもしれません。
コストが下がりさえすれば、さまざまな企業がいろいろなことにAIを利用するための検証を行えるようになります。そうすれば、広く一般に普及していく可能性は高まるでしょう。
「AIをブームで終わらせないためには、中小企業でも気軽に試すことができるコスト構造にしなければなりません。私たちはこれを、AIの民主化と呼んでいます。私たちがPRAテクノロジーズと一緒に取り組もうとしているのは、まさにここなのです。」
PoCはリーンスタートアップで。市場に出して検証する
西川氏は、コスト構造を変えるには、何よりもPoCの期間を短くしなければいけない、と語ります。
「ある程度の結果が得られたら、リーンスタートアップで、急いでモックアップを作成して一刻も早く市場に投入する。つまり、細かい検証は市場に出してからおこなうのです。」
たとえば、総合商社でAIの案件が100件あれば、その8割は難易度も低く汎用性のあるもの。1週間もあれば試作品は作れます。
それらをテンプレート化してしまえば横展開もできますし、AIエンジニア、データサイエンティストが必要な案件は全体の20％ほどだとすれば、コストも大幅に下げられますね。
「我々の考えるAIの民主化の定義は、“AIを理解すること”と“誰でも使える道具を生むこと”です。それが進み、市場の健全化と価格破壊が進めば、AIの民主化が実現できるはずです。」
今後、新しいフレームワークやツールは次々と登場してくるでしょう。それらを活用すれば、誰もが気軽にRPAとAIを連携させたモックアップを市場に投入できるようになります。
もし本当に西川氏が考えることが実現すれば、それが第4次AIブームの到来になるのかもしれません。それを期待しながら、本記事を締めくくりたいと思います。
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