生成AIの活用で期待されることの一つに、企業での生産性向上や業務効率化が挙げられている。生成AIの前に、それらの効果を実現したテクノロジーがロボティックプロセスオートメーション（RPA）だろう。RPAによって推進された業務の自動化は、生成AIの台頭でどう進むのか。UiPathの創業者で最高経営責任者のDaniel Dines氏がグループインタビューに応じ、生成AI時代における業務自動化の展開を語った。
UiPathの創業者で最高経営責任者を務めるDaniel Dines氏
まずDines氏は、RPAの本質を次のように説明する。
「RPAの根底は、コンピューターが人間の仕事を再現することにある。例えば、ウェブサイトで航空券を予約するというタスクを人が行い、RPAがそれを学習して、同じように実行する。ここでは、そのタスクが定型であることが必要だ。つまり、目的が明確でなければならない。その本質を踏まえて、金融や製造、医療、公共といった多くの組織が採用した」
しかし、RPAには限界があるという。Dines氏によれば、RPAが処理できることは定型のものであり、言い換えれば「非構造化」の情報を理解することが非常に難しいとする。
「そこで生成AIが役立つと期待され、一気に採用が広がり始めている。ただし、現在の生成AIには、信頼性に欠けるという課題がある。業務において重要なことは、決定的なアプローチであり、生成AIのメインユーザーは従業員になる。今の生成AIは、人がチャットで質問し、生成AIの回答内容を人が検証しなければならない。真の意味で生成AIがパワフルになるには、そうしたことが自律的に行われてからになる。われわれはその未来を『エージェンティックオートメーション』と呼んでいる」
Dines氏は、RPAと生成AIのエージェントという構図を人間の脳に例えて説明する。RPAが位置するのは、理論的で効率性を得意としシステム化された処理をつかさどる左脳になる。対してエージェントは、創造性や直感をつかさどり、適応力やあいまいさへの対応を得意とする右脳に位置付けられるという。RPAが得意とするのは、確実で信頼性が高く効率が求められ反復的な作業であり、エージェントが得意とするのは、高い適応性が求められ臨機応変なタスクになる。
「人体は生きるために呼吸や心拍を繰り返している。無意識な行為であるが、意識的にも行う。つまりは、生成AIが左脳のようにも機能することがポイントであり、そのために『右脳』としてのエージェントが役立つ。企業においては、データや大規模言語モデル（LLM）、さまざまなロボットの組み合わせがビジネスや業務の遂行を可能にする」
ビジネスや業務には、当然ながらRPAが得意とする定型作業があれば、人が行わないと行けない非定型の作業もある。UiPathは、RPAで定型作業の自動化を果たしてきたが、非定型の作業の自動化に向けては、生成AIやエージェントも活用する「エージェンティックオートメーション」を掲げているそうだ。
UiPathは、2023年後半から「AI-powered automation」のコンセプトに基づいて、さまざまな業務の自動化に生成AI技術の実装を進め、「UiPath Autopilot」などの新機能を提供している。2024年前半には、企業利用に求められるセキュリティやガバナンス、プライバシーへの対応を強化し、メール文章といった非構造化の情報を理解するためのLLMの拡充やさらなる機能強化なども図った。
現在パブリックプレビューとして開発中の最新機能では、RPAが行うタスクに変更が生じた場合に、生成AIのエージェントが自動的に変更内容などを認識して、管理者に修復方法を提案したり、場合によってはエージェントが自動的に修復までも実行したりできる「Automation Healing」がある。
例えば、SaaSの業務アプリケーションで新入社員のユーザー登録作業をRPAで行えるようにしていて、管理者が知らない間にSaaS側で入力フォームのデザイン変更がなされた場合、RPAではその変更を認識できず処理が中断してしまう。その修復は管理者が手作業で行わないといけないが、Automation Healingでは、エージェントが変更を認識して、RPA側の設定変更を自動的に行えるといったイメージになる。
「Automation Healing」のデモ。エージェントがRPAのタスク実行フローのボトルネックを特定して、修復方法を提案したり実施したりする
