どちらも、人間によって歴史的に行われた繰り返しのルールベースのタスクを自動化することを目的としているため、それらは頻繁に議論されます。

彼らはいくつかの類似點を持っていますが、特に自動化の領(lǐng)域と「ロボット」の使用の領(lǐng)域では、さまざまな種類の問題にアプローチして解決する方法が大きく異なります。これらの區(qū)別を理解することは、ニーズに合ったソリューションを選択するための鍵です。

RPAは、中心に、シンプルで再現(xiàn)可能なアクションを?qū)g行するための正確でルールベースの指示を備えたソフトウェアをプログラミングすることを伴います。

一方、AIエージェントはプログラムされていません。訓(xùn)練されています。トレーニング後、彼らは自然言語モデルやコンピュータービジョンなどのツールを使用してタスクを獨立して処理し、複雑なシナリオを管理し、決定を下します。

それで、これは、それぞれが取り組むことができる問題の種類にとって何を意味しますか？さらに重要なことは、特定のシナリオで使用するツールをどのように決定するのですか？

どのロボット？

ロボット、ボット、仮想アシスタント、およびますます「デジタルワーカー」が、作業(yè)を支援するために設(shè)計された機(jī)械を記述するために一般的に使用される用語です。これは、ゼネラルモーターズが最初に生産ラインに機(jī)械裝置を設(shè)置した1961年にさかのぼります。

「ロボット」という言葉は、今日AIとして知られている高度なアルゴリズムまたは機(jī)械學(xué)習(xí)技術(shù)を使用するかどうかに関係なく、タスクを自動化できるマシンを広く指します。 RPAは通常、物理マシンではなくソフトウェアベースのロボットを指します。

厳密に言えば、RPAは、ChatGPTのようなAIシステムが人間の認(rèn)知の側(cè)面をエミュレートする方法について知性を持っていません。それは、私たちの時間を節(jié)約するために、事前に定義されたルールに繰り返し従うだけです。

RPAは、AIとは異なり、畫像、ビデオ、または話された言語などの構(gòu)造化されていないデータを解釈できないため、構(gòu)造化されたデータで最適に機(jī)能します。

これは、生産ラインで見つかったものと同様の繰り返しタスクに一般的に使用され、アプリケーション間でデータを転送し、さらなる分析のために組織化されたソース（顧客データベースや財務(wù)レポートなど）から情報を引き出します。

逆に、AIエージェントは、言語モデルやその他のAIツール（コンピュータービジョンなど）を利用して、環(huán)境を理解して解釈します。彼らはデータを分析して応答するだけでなく、希望する結(jié)果に達(dá)するための戦略を計畫し、外部システムと対話してそれらを?qū)g行することによって行動を起こします。

「推論」モードでChATGPTまたは別の生成AIチャットボットを使用したことがある場合は、クエリをステップバイステップで処理する方法を確認(rèn)した場合があります。単に単一の質(zhì)問に答えるのではなく、複雑なマルチステージ操作にこの推論機(jī)能を適用できます。

違いを強(qiáng)調(diào)するために、カスタマーサービスの電子メールのコレクションと、各テクノロジーが同じデータセットをどのように処理するかを想像してください。

RPAを使用すると、送信者情報、件名、タイムスタンプなどの詳細(xì)を抽出できます。これらは、キーワードに基づいて電子メールレコードを作成し、メッセージをソートするのに役立ちます。

ただし、AIエージェントは、言語処理を通じてメッセージのトーンを評価し、緊急性に応じてランク付けし、カスタマイズされた返信を作成して送信することさえできます。時間が経つにつれて、以前の相互作用から學(xué)習(xí)してより良い結(jié)果を達(dá)成することにより、パフォーマンスを向上させます。

AIエージェントは、より新しく、より高度なテクノロジーを表していますが、あらゆる狀況に常に最適な選択ではありません。では、どのようにして適切なフィット感を決定しますか？

では、どうすれば選択できますか？

AIエージェントまたはRPAが自動化イニシアチブに最適かどうかを決定する際に考慮すべき質(zhì)問をいくつか紹介します。

タスクは、日常的に繰り返されるアクションを通じて明確に定義され、達(dá)成されていますか？もしそうなら、RPAは理想的かもしれません。

データはよく組織され、フォーマットされていますか、それとも亂雑で構(gòu)造化されていませんか？すべてがスプレッドシートのような行や列にきちんと収まる場合、RPAがより良い選択肢である可能性があります。

タスクは、人間の言語、行動、または意図を理解することに基づいて決定を下す必要がありますか？そのような場合、AIエージェントがより適切です。

実行中にプロセスが進(jìn)化しますか、それともあなたのツールは新しいデータ入力に適応する必要がありますか？ AIエージェントは、ここでより柔軟性を提供します。

最終的に、多くのイニシアチブは、混合戦略の恩恵を受けます。タスクには日常的な自動化とインテリジェントな意思決定の両方が含まれる場合、両方のアプローチを組み合わせることで、最も効果的な結(jié)果が得られます。

たとえば、HRオンボーディングシステムはRPAを使用して、アクセスセットアップ、フォーム処理、ドキュメントファイリングを処理する場合があります。一方、AIエージェントは、パーソナライズされた応答を提供し、調(diào)整されたガイダンスを提供し、システム全體を監(jiān)視してスムーズな動作を確保することができます。

自動化戦略が進(jìn)化するにつれて、特定のテクノロジーをいつ、どのように展開するか、またはそれらを組み合わせる方法を認(rèn)識する能力が、ビジネスの成功を促進(jìn)する上でますます重要な役割を果たします。

以上がAIエージェント対RPA：すべてのビジネスリーダーが知る必要があることの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。