レッジが1月31日に開催した“今”のAIを語るイベント「THE AI 2018」は、大盛況のうちに幕を閉じました。
The AIとは、株式会社レッジ主催の、“今のAIを語る”大規模AIカンファレンスです。AIが世の中をこう変える、ビジネスを進化させるなどの抽象的な未来な話ではなく、具体的なコストは？ 具体的に何ができるのか？ など、今のAIを知る名だたる企業が登壇する大規模イベントです。
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近年、働き方改革の文脈でバズワードになっているRPA（ロボティクス・プロセス・オートメーション）。
「THE AI 2018」では、株式会社ブレインパッドの若尾さんに、AIとRPAの関係性や、AIとRPAを組み合わせた具体的な活用事例を語っていただきました。
株式会社ブレインパッド / ソリューション開発統括部 営業マーケティング部 部長
監視カメラを活用した店舗支援システムやBIシステムの開発に従事。
AIで不足する部分を埋めるRPAソリューション
若尾さんは、RPAを以下のように説明されていました。
「AIが人間の脳だとすれば、実務をこなすには体が必要ですよね。人間の代わりに手足となって動くのがRPA。主にホワイトカラーの業務を代行するソフトウェアロボットです。」
RPAには以下の特徴があるとのこと。
- 辞めない
- 休まない
- メンテナンスが容易
疲れない、休まないことは大きなメリット。恒常的な監視が必要な業務や、ミスが許されない細かい作業などに相性がいいですね。
また、RPA化する際には、業務を細かく分解してフローにする必要があるため、何が本当に必要な作業なのか見極める必要があります。そのため、ワークフローの棚卸しと見直しが行えるなどのメリットもあるんだとか。
「よく誤解されがちなのが、RPAがすべての業務を代行してくれるという話。あくまでも現行のRPAはルールベースで稼働しているので、人間が行っているような高度な判断も含めての自動化は難しい、ということを理解することが重要です。」
RPAが業務を全て自動化してくれると考えてしまうと、期待値が上がってしまいますよね。しかし、ルールを教えれば業務範囲は限定されるものの、その領域では人間と同様（もしくはそれ以上に）に業務を実行してくれる頼もしい従業員になります。
RPAは、レベル別に以下の3つのクラスに分けられるそう。
- クラス1 指示通り動く
- クラス2 指示を踏まえ自ら考えて動く
- クラス3 指示を踏まえ、改善点を自ら提案する
現在は、指示通りに動くクラス1に加えて、少しずつクラス2の限定的な業務への適用が進んでいる段階。2020年にはクラス3の、自律的に提案までおこなうRPAが実現するそう。テクノロジーの進化で、つまらない仕事はロボットに任せられる未来、ワクワクしますね。
実際にはどう使われているのか？ AI×RPAの具体的活用イメージ
AI×RPAの、ブレインパッドでの活用事例もお話いただきました。この記事ではふたつの事例をご紹介します。
自然言語処理×RPAで、“読んで、調べて、まとめる”作業を代行
ブレインパッドは、RPAサービス「ビズロボ」を提供するRPAテクノロジーズと協業し、RPAソリューション「ブレインロボ（BrainRobo）」を提供しています。ブレインロボ（BrainRobo）は通常のRPAとブレインパッドの分析技術（画像解析・言語認識などのAI機能）を加えたサービス。こちらは、ブレインパッドの自然言語処理エンジン「Mynd plus」を適用した「ブレインロボ（BrainRobo）」事例。
以下は、「Mynd plus」と「ブレインロボ（BrainRobo）」を連携させ、ある作成中の文書データが先行して登録されている類似文書がないか？などを、「ブレインロボ（BrainRobo）」に調査・報告させたときのフローです。
- 文書データを読み込み、検索キーワードを取得
- キーワードをwebでクローリング
- 取得した文書情報などをデータベースに蓄積
- 文書を要約して報告者に読みやすく加工
「ここでのポイントは、従来では大きなコストがかかっていたシステム間連携のための開発がRPAでは必要ないという点です。RPAであれば人のために用意されたインターフェースを使ってシステムを横断して作業をしてくれます。」
今までは異なるシステムを連携するには膨大な工数がかかっていました。RPAは人間用に用意されたインターフェースを使用するソフトウェア（システムを利用するシステム）なので、人間が利用している環境そのままで人間と同じ作業をさせることが可能です。よってシステム開発が大幅に低減しコスト削減や運用しながらの改善などができることが大きな強みです。
これらの特徴により、今まではアシスタントなどがおこなっていた、読んで、調べて、まとめるという一連のルーチン業務を代行できるので、人間はビジネスの本質的なことに時間を使えます。
Microsoftの「Face API」の顔画像ID識別で顧客に最適な商品をレコメンド可能に
こちらはCRMで顔認識機能の適用事例。ボッシュセキュリティシステムズと協業して開発中の「おもてなしサポートシステム」では、MicrosoftのFace APIを使用し、顔認識をしているそう。
セキュリティカメラで顧客の顔画像を認識し、CRM内で顔画像IDとして紐付けることで、以下の要素を分析できます。
- 来店回数
- 店内での行動（よく立ち寄る売り場など）
- 購入回数
「来店回数などのデータを分析することで、データに基づき顧客の興味カテゴリの商品レコメンドや来店ベースの顧客ランクに基づいたおもてなし接客などが可能になります。人間と比べて誤認識も少ないので、接客スタッフをローテーションで回している店舗やチェーン展開している店舗間で優良顧客を識別するなど、スタッフの記憶に頼らない最適な接客ができます。」
接客スキルって属人化しやすく、接客してくれる店員によって差が激しいことも。この技術があれば、全ての店員が同じように、お客さんの状況に合わせた提案が可能になります。
接客業にもこういったテクノロジーが浸透すれば、ホワイトカラーだけでなく、さまざまな業種にも応用が効きそうですね。
AIの究極の目的は、「人と同じこと」ができるようにすること
講演中に、AIとは結局何なのか、というテーマに対して、若尾さんはこう語っていました。
「AIとは、そもそも人間が仕事をさせるために作ったもの。つまり、人と同じことができる、ということが究極の形ではないでしょうか。」
労働人口が減少し続けている現代。AIとRPAを組み合わせ、人と同じことができるようにする流れは、さらに加速しそうです。若尾さん、ご登壇ありがとうございました。
