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RPAとはRobotic Process Automationの略で、ロボットによる業務プロセスの自動化を指します。ロボットと聞くと工場などで使われる機械を思い浮かべる方も多いかもしれませんが、RPAのロボットはパソコン上で動作するソフトウェアロボットです。このソフトウェアロボットは、人が行うパソコン操作（クリックやキーボード入力など）を代行する機能を持ち、デジタルな労働者という意味で「デジタルレイバー(※)」と呼ぶこともあります。
※レイバーは英語で労働者という意味です。
デジタルレイバーは休みなく働くことができ、人より高速でミスなく処理ができるため日本だけでなく世界中の企業で注目されています。
RPAはなぜ多くの企業に注目されているのでしょうか。
まず、大きな理由のひとつに人手不足があげられます。とくに日本では少子化による生産年齢人口の減少が大きな問題になっています。従業員を増やすことが難しい昨今、事業の成長を支える人材として「デジタルレイバー」の存在が注目されていることが挙げられます。
人による作業では、長時間労働での集中力低下、同じ業務を繰り返すことによる仕事へのモチベーション低下、体調不良などによる業務品質の低下が少なからず起きます。そのため、人に負荷がかかりすぎないよう定型的な業務は自動化・効率化することが求められています。
近年、DXを推進する企業が増えています。DXとは「デジタル・トランスフォーメーション」の略で、デジタル技術を活用して事業を根本から見直し、改革することを指します。
DXには3つのフェーズがあり、その第2フェーズを実現する手段としてRPAなどによる業務自動化があります。
DXの3つのフェーズについては、こちらの記事でフェーズごとに詳しく解説しています。
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RPAを導入するとどのようなメリットがあるか紹介します。
生産人口が減少している日本において、従業員を増やすことは容易ではありません。しかしソフトウェアロボットであれば容易に導入することができます。とくに繰り返し行う単純な定型業務はソフトウェアロボットで自動化してしまえば、人より高速で高品質な処理が可能となります。
RPAツールはソフトウェアロボットなので、同じ業務を長時間繰り返しても、高い業務品質を維持したまま作業を続けることができます。単純な定型業務をロボットに任せることができると、人は残業時間を減らし十分な休息とることができます。結果、従来より高い集中力で仕事に取り組めるようになり、人の業務の品質向上にもつながります。
人が従来行っていた単純な定型業務の作業時間を別の業務にシフトすることができます。製品・サービスの売上を伸ばすための新しい施策を考えて実行したり、新しい製品・サービスのアイデアを考えたり、コアな業務に集中してもらうことができます。
RPAは業務を効率化し生産性を向上させる一方で、導入にあたっていくつかのデメリットや注意点も存在します。導入後に「期待した効果が得られない」といった失敗を防ぐためにも、事前に課題を把握し、適切な対策を講じておくことが重要です。
RPAの導入には、初期費用や定期的なライセンス費用がかかります。無料や無償で利用できるツールもありますが、機能やサポート体制が限られていることが多いため、ビジネスでの本格的な活用には有料製品の採用が一般的です。
導入によって削減できる仕事の時間や人件費と、ツールにかかる各種費用をしっかりと比較し、十分な費用対効果が得られるかを事前に検討する必要があります。とくに全社的な展開を視野に入れる場合は、サーバーなどの環境構築費用が発生することもあるため、中長期的なコストを把握しておくことが大切です。
近年はプログラミング不要で直感的に扱えるRPAツールが増えていますが、条件分岐などの複雑なシナリオを作成する際には、ITの専門的な知識が必要になる場面もあります。また、わかりやすく簡単なツールであっても、実務で使いこなせるようになるまでには一定の学習時間がかかるというデメリットがあります。そのため、初めて導入する際は、担当者を育成するための研修を実施したり、ベンダーのサポートを活用したりして、教育体制を整えることが求められます。
RPAの開発や管理を特定の担当者だけが行っていると、その人が異動や退職をした際に、誰もロボットの修正ができなくなる「属人化」や「ブラックボックス化」のリスクが生じます。イレギュラーなデータ処理などでロボットが停止した際に、業務が完全に滞ってしまう恐れがあります。
これを防ぐためには、シナリオの作成ルールやマニュアルを事前に整備し、社内でナレッジを共有する運用体制づくりが不可欠です。 あわせて、エラー発生時の対応フローを定めておくことも、リスク回避の重要なポイントとなります。
RPAツールではシナリオと呼ばれる業務フローを設定し自動化を行います。シナリオはノーコードで作成でき、プログラム経験のない業務担当者でも作成することができます。
一般的なRPAツールのシナリオでは、「業務システムのログイン画面を開く」「ID＆パスワードを入力してログインボタンをクリック」…などひとつひとつの画面操作を記録していきます。記録方法には以下の3つがあります。
全社的な利用を予定しており十分な予算がとれ、かつ、情報システム部門など専門でロボットの管理をする体制が整うのであればサーバー型がオススメです。もし操作対象がクラウドサービスのみであればクラウド型がコスパもよくオススメですが、“クラウド”という性質上、ベンダーの管理するクラウドサーバーへのアップロードが必要になるので、セキュリティ面で要件にマッチするか注意が必要です。
一方、まずは部門や個人単位でスモールスタートしたいということであれば操作も簡単なツールが多いデスクトップ型がオススメです。もちろん、操作対象がクラウドサービスのみであればクラウド型も検討するとよいでしょう。
RPAを社内に定着させ、確実に業務効率化を進めるためには、計画的な導入プロセスを踏むことが不可欠です。目的が不明確なまま導入を進めると失敗につながりやすいため、ここでは導入を成功に導くための基本的なステップをわかりやすく解説します。
まずは社内の業務を棚卸しし、RPAの対象となる定型的な仕事をリストアップします。例えば、毎日発生するエクセルやメールからのデータ転記、会計システムへの入力作業などを詳細に洗い出します。
現場の担当者にヒアリングを行い、どの作業にどれだけの時間がかかっているのかを可視化することが第一歩です。作業手順が決まっており、判断を伴わないルーティンワークを中心にピックアップすることで、導入後の効果を実感しやすくなります。
洗い出した業務の中から、工数削減の効果が大きく、ヒューマンエラーを防ぎたい業務を選び出し、自動化の優先順位をつけます。このとき、「月の労働時間を何時間削減するか」「ビジネスの生産性をどの程度向上させるか」といった定量的な目標を設定しておくことが重要です。
目標が明確になることで、導入後の効果測定がしやすくなり、自社に最適なツールの比較基準も定まりやすくなります。最初は一部の簡単な業務からスモールスタートし、成功体験を積むことで、その後の社内展開がスムーズに進みます。
ツールの選定を終えて本格稼働させる前に、シナリオの命名規則や変更履歴の管理方法など、運用ルールを明確にします。また、対象のシステムがアップデートされた際などに発生するエラーに備え、誰がどのように修正対応を行うのかといった体制づくりも欠かせません。特定の担当者に依存しないよう、定期的な勉強会を実施したり、社内で疑問を解決できるナレッジ共有の仕組みを作ったりすることで、RPAの安定した長期運用が可能になります。
RPAはシナリオがないと動作しません。そのため、シナリオを作ることができる定型業務を自動化することが得意です。しかし、定型業務であっても処理が複雑になるとシナリオの開発難易度もあがりロボット化が難しい場合もあります。
クリックや入力など人が行うPC操作であれば大抵のことはRPAで自動化できます。紙からPCへの転記などPC操作以外の作業は自動化することができないので、その場合は「デジタル化」から始める必要があります。
作業手順が決まっていない、人の判断が必要、などの非定型業務ではシナリオを作成することが難しく、現在のRPAでは対応できないことがほとんどです。
～千件レベルのデータ量であればRPAでも十分対応できますが、数千件、数万件を超えるようなデータ量を扱うと処理が完了するまで数日かかる場合もあり、RPAだけで対応することが難しくなります。
RPAの仕組みで説明しましたが、基本的にUI（アプリケーションの見た目や操作手順）が変わるとRPAが止まってしまいます。クラウドサービスなど、操作画面・デザインが頻繁にアップデートされる場合、その都度RPAのシナリオを修正する必要がありメンテナンスコストがかかります。
総務省が定める３つのクラスが存在します。このクラスは、RPAを活用した三段階の自動化レベルを指しています。
クラス1のRPA（Robotic Process Automation）というレベルは、”定型業務の自動化”です。具体的には、情報を取得したり、入力・検収作業といった定型的な作業の自動化を行うレベルです。
クラス2のEPA（Enhanced Process Automation）というレベルは、”一部非定型業務の自動化”です。具体的には、RPAやAI技術を用いて非定型業務を自動化して行える状態です。自然言語解析だけではなく、画像解析、音声解析、マシーンラーニング技術の搭載、非構造データの読み取りなどが可能なレベルとなります。
クラス3のCA（Cognitive Automation）というレベルは、”高度な自律化”です。具体的には、ディープラーニングや自然言語処理などを用いて、プロセスの分析や改善、意思決定までを自動化して行える状態です。
AIはArtificial Intelligenceの略で人工知能という意味です。つまり人と同じような知能をソフトウェアで人工的につくるということです。一方、RPAはソフトウェアロボットによってPC操作を自動化することやそれを実現するツールを指します。AI機能を組み込んだRPAも存在しており、人の判断が必要な業務をAIによって自動判断させることで非定型業務の自動化を実現することができます。
RPAは画面操作をそのまま自動化するのに対し、データ連携は画面操作を介さずにシステムと直接連携を行います。連携方法はさまざまで、APIやファイルなどを介してデータのやりとりを行うため、UIに依存せず安定した動作を実現できます。
VBAやマクロは、ExcelやWordといったMicrosoftが提供するアプリケーションの操作を自動化する機能です。一方、Microsoftのアプリケーション以外の作業を自動化することはできません。RPAは、アプリケーションを問わず、作業の自動化を実現できます。
RDAとはRobotic Desktop Automationの略で、個人のパソコン上で行う作業を自動化する仕組みです。RDAがパソコン一台で完結する小規模な作業に向いているのに対し、RPAは複数のシステムを横断して大規模な業務プロセス全体を自動化する点に違いがあります。
DXを実現するIT基盤を構築するには、適切な業務システムの導入とともに、業務自動化も重要です。自動化の実現手段としてRPAはとても有効なので「RPAで定型業務はすべて自動化しよう！」と考える方も多くいらっしゃいますが、RPAには苦手な業務も存在するためすべてを自動化することは困難です。
そこで、もう一つの自動化実現手段として注目されているのが「データ連携」です。RPAの苦手な定型業務はデータ連携することで簡単に自動化できるケースは多くあります。
そのため、DX基盤として業務自動化を進めていく場合、RPAだけでなく、データ連携も組み合わせて使うと、より広範囲の業務を自動化することができます。
RPAツールの課題を克服したRPA＆データ連携の業務自動化術については以下の資料で詳しく解説しています。
エイベックス株式会社様では膨大な数のコンテンツ関連データを手作業で加工処理することが多く、作業工数増大や人的ミスなどの問題が発生していました。それら問題を効率的に解決すべく、システム部共通の開発ツールとしてデータ連携ツール「ASTERIA Warp」を活用しています。
株式会社テレビ朝日サービスではRPAツール「BizRobo！」を使った業務自動化に積極的に取り組んでいます。勤務入力チェック業務では、1000件超のデータの複雑なデータ加工やメール送付処理を含むためRPAだけでは処理時間が膨大に。そこで、データ加工処理を高速で行うデータ連携ツール「ASTERIA Warp Core」を導入し、処理速度の改善、及び開発生産性、自動化処理の管理のしやすさを検証しました。
こちらは業務自動化事例がまとめられた事例集です。RPAの活用シーンがまとめられているので、利用イメージを持つのにおすすめです。
RPAの定義や仕組みを元にRPAの得意な業務・苦手な業務、さらに、今後の企業成長に欠かせないDXとの関連性についてご紹介しました。
RPAは今やっている人の業務をそのまま自動化することができて便利ですが、すべての業務を自動化できるわけではありません。まずは業務を根本から見直し、適切なツールを選んで業務の自動化を進めてみてはいかがでしょう。
DXにつながる業務自動化事例を紹介した「事例で学ぶ！RPA実践ガイド」を公開中です。ぜひご覧ください。
PM・SE・マーケティングなど多彩なバックグラウンドを持つ「データ連携」のプロフェッショナルが、専門領域を超えたチームワークで「データ活用」や「業務の自動化・効率化」をテーマにノウハウやWarp活用法などのお役立ち情報を発信していきます。
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