AIやビッグデータ、IoT、ディープラーニングなどの単語に混ざって「RPA」を目にすることが増えてきました。
IT関係以外のお仕事に就いている方でも、（詳しくは知らないけど、単語だけは）知っているという人が多くなってきましたね。
そもそも、「RPA」とは何でしょうか？
RPAの定義
ロボティック・プロセス・オートメーション（Robotic Process Automation, RPA）とは、
認知技術（ルールエンジン・機械学習・人工知能等）を活用した、主にホワイトカラー業務の効率化・自動化の取組みである。人間の補完として業務を遂行できることから、仮想知的労働者（Digital Labor）とも言われている。（Wikipediaより）
簡単に言えば、工場の機械化の波が、今度はPCの作業にも及んできたということです。
ただ、「RPA」としての歴史は浅く、1980年代にアメリカでRPAを専門で扱う会社が初めて登場しました。
当時は、検証用のソフトウェアとして作られ、同じ処理を何度繰り返してもエラーが発生しないかどうか？を試す為に利用されていたのだとか。
そして、日本においては2013年にようやく国産のRPAが出てきました。
なので、まだまだRPAは黎明期だと言えるでしょうね。
RPAの自動化レベル
ちなみに、RPAには３つの自動化レベルがあるとされています。
＜クラス１＞
情報取得や入力作業、検証作業などの定型的な作業
現在のRPAのほとんどは、この「クラス１」で定型業務にしか対応できていません。
とはいえ、毎日のルーチンワークとして行っているPCの作業を自動化できるので、導入の仕方によって大きな業務効率化が図れるのは間違いありません。
そして、多くの人が期待しているのは、「クラス２」以上でしょう。
＜クラス２＞
RPAとAIの技術を用いることにより非定型作業の自動化 。
自然言語解析、画像解析、音声解析、マシーンラーニングの技術の搭載。
非構造化データの読み取りや、知識ベースの活用も可能。
RPAソフト単品での機能というよりも、RPA+「AI-OCR」 といった形で、別の会社からRPAに連動するサービスが提供され始めています。
最終的には、
＜クラス３＞
プロセスの分析や改善、意思決定までを自ら自動化するとともに、最終的な意思決定を行う。
ディープラーニングや自然言語処理。
となる見込みだそうです。
つまり、現状のRPAにAIが絡んできて、この先ドンドンAI色が色濃くなっていくという訳ですね。
そのうち、一般の人にとっては、RPAはAIの一機能として認識されるようになるかもしれません。