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vol.08
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いまさら聞けない？DX、AI、RPAの違い
第8回目のテーマは、「いまさら聞けない？DX、AI、RPAの違い」について、でございます。
「DX、AI、RPA......名前は知っているけれど、説明しろと言われたら難しい」
「なんとなくイメージはつくけれど、今後のためにも一度整理をしたい！」など
このようなお悩みをお持ちの方、お役に立てる内容ですので是非ご覧ください！
（約5分で読めます）
～～～～～～～～～目次～～～～～～～～～
1. メルマガ作成の理由
2. DXとは
3. AIとは
4. RPAとは
5. Pythonでできること
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
1. メルマガ作成の理由
私は「Python学院」という、プログラミングを学べる研修を、
お客さまにご紹介する営業を行っております。
その中で、多くの人事担当者さまからいただくお悩みがございます。
それは「大きな声では言えないんだけど、DXや、AI、RPAとかの違いが
イマイチ分からないんだよね。最近は特に上層部の話にも出てくるし、
わからないなんて言いづらくて......」といったものです。
DXは大事ですが、普段の業務や育成計画の策定も同じくらい大事。
どこかに手軽に教えてくれる人はいないか。
そのようなお悩みをお持ちの方々の力になるべく、本メルマガを作成いたしました。
2. DXとは
そもそも、DXとは何でしょうか。経済産業省の定義によると 、
「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、
顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、
業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、
競争上の優位性を確立すること。」*1とあります。
ここでは、「会社が競争上の優位性を獲得する」というDXの一面に注目して話を展開いたします。
大事な部分は「データ」と「デジタル技術」を用いて「競争上の優位性」を獲得することです。
「データ」とは、例えばお客さまの購買履歴や、営業の商談時間まで、
会社の内外を含め様々なデータが該当します。
「デジタル技術」とはプログラミングや、プログラミングで稼働する
AIツールやRPAツールなどが該当します。
まとめますと、DXとは、会社内外のデータと、プログラミングやRPAツール、
AIツールなどを駆使し、新サービスの開発や既存の業務の改善を行うことで、
競争上の優位性を獲得すること。と言い換えることができます。
3. AIとは
それでは、AIとは何でしょうか。
AI（Artificial Intelligence）の定義は様々ありますが、
人間の知的活動の「一部」を行うものと私はイメージしています。
ベテランが今まで「長年の勘」で行っていた判断をデータ化し
AIに学習させることで、新人でもAIの補助を受けながら
ベテランと同じ判断を下せるようになる。といった効果があります。
具体的には
・お客さまの類似商品の購入履歴から、自社製品のレコメンド（おすすめ）を行う
・自社人材の行動分析から、早期退職の可能性を計算する
などが行えます。
AIというと、人間を脅かすだとか、人間にとって替わるなどという
イメージをお持ちの方もいらっしゃるのではないでしょうか。
その言説には、正しい部分もございますが、正しくない部分もございます。
AIは様々な学習方法を用いることで、判断の正確性を高めることができますが、
まず学習するためのデータが用意できる業務に限定され、
確率などの計算で判断できる業務のみを代替できるという制約を受けます。
また、判断精度の高いAIを作成するには、膨大な数のデータを
用意する必要がありますし、AIができるのは判断のみであり、
実際の業務で用いるには、多くの場面で人の手による修正が必要です。
このままですと、AIは全然使えないと思うかもしれませんが、
人間が行うのには時間がかかる膨大なデータの計算や、複雑な計算などは
AIを用いて行えば大きく業務の効率化を図れる可能性はあります。
そのためには、AIのできることを正しく理解して、
適切な業務に活用することが大切です。
例えば、
・注文データを読み込み、社内システムの顧客データを読み込んで自動でメール送信を行う
・WEB上のECサイトから売り上げ上位10件を持ってきて比較する
などといった業務の自動化例がございます。
上記のように自動化できる業務は、いつでも同じ行動を行う業務であり、
例外などが起こりづらい「定型の業務」です。
理由として、RPAツールは「一定のルールに沿って、同じ動きを繰り返す」
というものだからです。
ですので、非定型な業務や、その都度人間の判断が必要な業務などは
自動化できる部分が少なくなります。
こちらもAIと同じで、RPAの特性をしっかりと理解して、活用することが大切です。
5. Pythonでできること
Pythonとはプログラミングの一種ですが、先ほど挙げたAIの作成や、
RPAツールでできる業務の自動化を行うことができます。
例えば、
・画像認識や音声認識のAIを作成
・Excelの自動化や、WEBからの情報収集などの業務の自動化
などが挙げられます。
この活用できる業務の幅の広さがPythonの魅力でもあります。
また、Pythonを学んで実際にAIやRPAツールを自分の手で作成することで、
「どんな業務が自動化できるのか」についてより深く理解できるようになります。
業務での活用できる幅の広さと、初心者でも学びやすい、
それこそ新入社員でも学んで効果が出せるという点から、
弊社はPythonの学習に特化した「Python学院」 というサービスを立ち上げました。
ということで、今回は「いまさら聞けない？DX、AI、RPAの違い」についてご紹介しました。
日々新しい横文字言葉が生まれ、一見とっつきにくいようにも思えますが、
しっかり意味を理解すれば怖いものはありません。
ぜひPythonやDX関連の情報を仕入れて、時代の流れにキャッチアップしていきましょう！
最後までお読みいただき、ありがとうございました！
「インソースのPythonマガジン Vol.8」は、これで以上となります。
このメルマガでは今後も、Python学習に関するお役立ち情報、また社内のDX化を
主導するための具体的な方法や、弊社や他社さまのPython活用の事例など、
ビジネスの現場で真に活かせる有益な情報の提供を行ってまいります。
それでは、次回もお楽しみに！
*1 経済産業省『DX レポート～IT システム「2025 年の崖」の克服と DX の本格的な展開～』（平成 30 年 9 月 7 日）
http://www.meti.go.jp/press/2018/09/20180907010/20180907010.html
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関連研修
「DX、AI、RPA......名前は知っているけれど、説明しろと言われたら難しい」
「なんとなくイメージはつくけれど、今後のためにも一度整理をしたい！」など
このようなお悩みをお持ちの方、お役に立てる内容ですので是非ご覧ください！
（約5分で読めます）
～～～～～～～～～目次～～～～～～～～～
1. メルマガ作成の理由
2. DXとは
3. AIとは
4. RPAとは
5. Pythonでできること
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
1. メルマガ作成の理由
私は「Python学院」という、プログラミングを学べる研修を、お客さまにご紹介する営業を行っております。
その中で、多くの人事担当者さまからいただくお悩みがございます。
それは「大きな声では言えないんだけど、DXや、AI、RPAとかの違いが
イマイチ分からないんだよね。最近は特に上層部の話にも出てくるし、
わからないなんて言いづらくて......」といったものです。
DXは大事ですが、普段の業務や育成計画の策定も同じくらい大事。
どこかに手軽に教えてくれる人はいないか。
そのようなお悩みをお持ちの方々の力になるべく、本メルマガを作成いたしました。
2. DXとは
そもそも、DXとは何でしょうか。経済産業省の定義によると 、「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、
顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、
業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、
競争上の優位性を確立すること。」*1とあります。
ここでは、「会社が競争上の優位性を獲得する」というDXの一面に注目して話を展開いたします。
大事な部分は「データ」と「デジタル技術」を用いて「競争上の優位性」を獲得することです。
「データ」とは、例えばお客さまの購買履歴や、営業の商談時間まで、
会社の内外を含め様々なデータが該当します。
「デジタル技術」とはプログラミングや、プログラミングで稼働する
AIツールやRPAツールなどが該当します。
まとめますと、DXとは、会社内外のデータと、プログラミングやRPAツール、
AIツールなどを駆使し、新サービスの開発や既存の業務の改善を行うことで、
競争上の優位性を獲得すること。と言い換えることができます。
3. AIとは
それでは、AIとは何でしょうか。AI（Artificial Intelligence）の定義は様々ありますが、
人間の知的活動の「一部」を行うものと私はイメージしています。
ベテランが今まで「長年の勘」で行っていた判断をデータ化し
AIに学習させることで、新人でもAIの補助を受けながら
ベテランと同じ判断を下せるようになる。といった効果があります。
具体的には
・お客さまの類似商品の購入履歴から、自社製品のレコメンド（おすすめ）を行う
・自社人材の行動分析から、早期退職の可能性を計算する
などが行えます。
AIというと、人間を脅かすだとか、人間にとって替わるなどという
イメージをお持ちの方もいらっしゃるのではないでしょうか。
その言説には、正しい部分もございますが、正しくない部分もございます。
AIは様々な学習方法を用いることで、判断の正確性を高めることができますが、
まず学習するためのデータが用意できる業務に限定され、
確率などの計算で判断できる業務のみを代替できるという制約を受けます。
また、判断精度の高いAIを作成するには、膨大な数のデータを
用意する必要がありますし、AIができるのは判断のみであり、
実際の業務で用いるには、多くの場面で人の手による修正が必要です。
このままですと、AIは全然使えないと思うかもしれませんが、
人間が行うのには時間がかかる膨大なデータの計算や、複雑な計算などは
AIを用いて行えば大きく業務の効率化を図れる可能性はあります。
そのためには、AIのできることを正しく理解して、
適切な業務に活用することが大切です。
4. RPAとは
RPAとは（Robotic Process Automation）の略で、ロボットで業務の自動化を行うことです。例えば、
・注文データを読み込み、社内システムの顧客データを読み込んで自動でメール送信を行う
・WEB上のECサイトから売り上げ上位10件を持ってきて比較する
などといった業務の自動化例がございます。
上記のように自動化できる業務は、いつでも同じ行動を行う業務であり、
例外などが起こりづらい「定型の業務」です。
理由として、RPAツールは「一定のルールに沿って、同じ動きを繰り返す」
というものだからです。
ですので、非定型な業務や、その都度人間の判断が必要な業務などは
自動化できる部分が少なくなります。
こちらもAIと同じで、RPAの特性をしっかりと理解して、活用することが大切です。
5. Pythonでできること
Pythonとはプログラミングの一種ですが、先ほど挙げたAIの作成や、RPAツールでできる業務の自動化を行うことができます。
例えば、
・画像認識や音声認識のAIを作成
・Excelの自動化や、WEBからの情報収集などの業務の自動化
などが挙げられます。
この活用できる業務の幅の広さがPythonの魅力でもあります。
また、Pythonを学んで実際にAIやRPAツールを自分の手で作成することで、
「どんな業務が自動化できるのか」についてより深く理解できるようになります。
業務での活用できる幅の広さと、初心者でも学びやすい、
それこそ新入社員でも学んで効果が出せるという点から、
弊社はPythonの学習に特化した「Python学院」 というサービスを立ち上げました。
ということで、今回は「いまさら聞けない？DX、AI、RPAの違い」についてご紹介しました。
日々新しい横文字言葉が生まれ、一見とっつきにくいようにも思えますが、
しっかり意味を理解すれば怖いものはありません。
ぜひPythonやDX関連の情報を仕入れて、時代の流れにキャッチアップしていきましょう！
最後までお読みいただき、ありがとうございました！
「インソースのPythonマガジン Vol.8」は、これで以上となります。
このメルマガでは今後も、Python学習に関するお役立ち情報、また社内のDX化を
主導するための具体的な方法や、弊社や他社さまのPython活用の事例など、
ビジネスの現場で真に活かせる有益な情報の提供を行ってまいります。
それでは、次回もお楽しみに！
*1 経済産業省『DX レポート～IT システム「2025 年の崖」の克服と DX の本格的な展開～』（平成 30 年 9 月 7 日）
http://www.meti.go.jp/press/2018/09/20180907010/20180907010.html
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