AIでビジネスユーザーでも簡単にロボットを活用できるようにする

　企業におけるRPAの大規模導入を阻害する要因の1つが、ダークデータ、つまりは紙のデータの存在だと言うのはオートメーション・エニウェア・ジャパン セールスエンジニアの佐野千紘氏だ。データが構造化されていないと、RPAの自動化の対象にはできない。そのため紙から構造化されたデータを容易に取り出せるかは、RPAの活用で1つのポイントとなる。さらに、これをIT担当者や開発者ではなく、ビジネスユーザーが行えるかどうかもRPAの社内での利用を拡大するのに影響する。

　オートメーション・エニウェアでは、複数フォーマットの紙の注文書などをスキャニングし、WebベースのインターフェイスにスキャンデータをアップロードしてOCRでデータ化し、AIを用いて項目を自動で探してフォーマットを分類するIQ BOT機能を提供している。

　IQ BOTは、AIで複数の書類をフォーマットごとに分類し、書類に記載されている項目を学習することでラベル、フィールド、値をマッピングする。AIによるマッピング結果が合っていればそのままで、間違っている場合はドラッグ&ドロップの作業で人が訂正することになる。AIによるマッピングは、異なるフォーマットグループごとにグループを代表する1つのフォーマットデータだけを学習するだけで良い。一連の作業で異なるフォーマットの紙の注文書から構造化したデータの形で抽出し、CSVのファイルにして販売管理システムなどに渡せるようになる。

　人が行わなければならないのは、OCRの認識でたとえばアルファベットの「O（オー）」が数字の「0（ゼロ）」になっているかなどを判別することになる。この場合もIQ BOTのAIが間違っているのではと示唆し、修正候補を提示するのでそれを選択するだけだ。「95％の確度でAIが自動修正し、できないものの60％で修正候補を表示できます」と佐野氏。さらに実運用に入っても学習は続くので、OCRからのデータのマッピング精度はさらに上がることになる。この辺りが、ビジネスユーザーでも扱える使い勝手の良さにつながっているわけだ。

　オートメーション・エニウェアでは自社だけでこういった機能を実現するのではなく、必要に応じ外部のAI機能なども積極的に取り入れている。OCRエンジンにはMicrosoft Azure Computer Vision OCRが追加されており、今後日本語活字の認識精度を向上するためにGoogleの機能も取り入れる予定だ。さらに日本語の手書き文字の認識も、OCRのエンジンを別途使えるようにする計画がある。

　こういったさまざまなシステム連携、機能連携をコード開発することなく実現する。そのためのプラットフォームとしてRPAを活用できれば、コニカミノルタのようにさまざまな業務にRPAを適用し、全社規模に利用を拡大するRPAの成功パターンとできるだろう。

　オートメーション・エニウェアは、Salesforce Venturesやソフトバンク・ビジョン・ファンドなどから投資を受けている期待のユニコーン企業だ。多くの資金を獲得したことで、それを元手に組織を急激に拡大し体制を強化している。日本法人も2020年1月から新丸の内ビルディング37階に大規模な新オフィスを構え、人員も大幅に拡充しているようだ。

　一巡したRPA市場では今後、全社規模でRPAの活用を行う二巡目の競争が始まるだろう。顧客から現場レベルで継続的にプロセス改善するツールとして認識してもらえるかが、二巡目のRPA市場の競争で勝利する鍵となりそうだ。体制強化で日本法人でも、それを目指すことになるだろう。