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ソフト単体では、ほとんどがこの「クラス１」に該当し、定型業務にしか対応できていません。
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。
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。