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3分でわかるRPAとは何か?注目される背景~今後の進化まで

RPAは「Robotic Process Automation」の略で、ホワイトカラーがPC上で行う業務をロボットで自動化するテクノロジーのことです。ロボットというと人型ロボットなどを思い浮かべる人もいますが、RPAはPCやクラウド上で動くソフトウェアです。
RPAが近年、業務改善や働き方改革につながるテクノロジーとして注目を集めているのはご存知でしょうか。ここではRPAがなぜ注目を集めているのか、何ができて何ができないかなどについてご紹介します。

1.注目を集めている背景

人手不足

少子高齢化とそれに伴う労働人口の現象により、深刻な人手不足が起こっています。特にIT人材は人手不足が深刻です。2030年には約59万人程度のIT人材が不足すると言われています。RPAは簡単なロボットであればプログラミングの知識がなくても作ることができると言われており、ITエンジニアが不足する現代において注目を集めています。

働き方改革の実現

政府が打ち出している働き方改革は、少ない労働力で生産性を維持することを目的の一つとしています。業務を自動化して数人分の仕事をロボットで代替すれば、少ない労働力でも現場の生産性を維持することができます。

2.RPAの得意なこと、苦手なこと

RPAが得意なことはバックオフィスの定型業務の自動化です。繰り返しが多く、時間がかかり、人間が行うと面倒に感じるような単純作業が適しています。

得意なこと

データの登録・転記

あらかじめ作成されたデータを他のアプリケーションに繰り返し入力するような作業です。人間が行うと入力フィールドをその都度確認しなければなりませんが、RPAではその必要がありません。
例として請求書や経費の処理、発注・受注、納品などの業務がこれに当たります。

システムの管理

社内・社外のシステムに接続し、操作したり連携させたりするような作業です。 例えばSFA(営業支援システム)やERP(基幹業務システム)へデータを入力したり、金融機関のWebバンキングを操作したりすることがこれに当たります。

Webサイトからの情報収集

経済産業省 IT人材の最新動向と将来設計に関する調査 業務に必要となる情報をWebサイトから収集する作業です。大量な情報を高速で繰り返し集めることができます。
例えば株価調査や競合製品の価格調査などがこれに当たります。

社内アプリ操作

メールを送信したり、ワークフローの実行、特定条件での検索などです。

同一性チェック

顧客データをチェックしたり、異常値チェック、社内ルールに反した記載のチェックなどです。

苦手なこと

RPAが苦手なのは非定型作業です。個別の判断が必要な業務や変更が多い業務、ルールが多い業務などはRPAによる自動化に向いていないとされています。しかし最近では、AIとの連携により非定型作業に関してもRPAとの組み合わせで自動化できる事例が増えてきています。
上記のことを参考にして、RPAを導入する際にはどの業務が自動化に向いていてどの業務が向いていないのかをしっかりと見極めるようにしましょう。

3.他の自動化ツールとの違い

RPAとマクロの違い

ExcelのマクロはExcel上での作業を自動化できる機能です。操作できる対象はExcelかMicrosoftのOfficeソフトウェアに限られます。それに対してRPAはExcel以外にもWebブラウザや企業の基幹システムの処理など、システムを横断した広い範囲の操作を自動化することができます。

RPAとITシステムの違い

ITシステムの開発はプログラミングの知識が必要不可欠でしたが、RPAはプログラミングに詳しくなくてもロボット開発を行うことができます。ITシステムの構築には通常システムの改修や大きな投資が必要になりますが、RPAは比較的安価で導入することができます。

RPAとAIの違い

RPAはルールベース、AIは判断ベースのテクノロジーとよく言われるように、RPAはルールに沿って落とし込まれた業務をそのまま自動化します。AIはコンピューター上に蓄積された膨大な量のデータを参考にして自分で判断して実行する点がRPAとの違いです。

4.自動化レベルの進化

RPAには3段階の自動化レベルがあるとされています。業務の自動化における役割の進化の度合いにより、3つのクラスに分けることができます。

クラス1:RPA(Robotic Process Automation)

KPMG Robotic Process Automation(RPA) 定型業務だけを自動化することができます。

クラス2:EPA(Enhanced Process Automation)

AIと連携して一部の非定型業務を自動化することができます。

クラス3:CA(Cognitive Automation)

より高度なAIと連携し、業務プロセスの自動化だけでなく意思決定まで自動化できます。
クラス3ではすでに学習機能や認知技術、自然言語解析技術により、不足している情報を補いながら実行するRPAが開発されています。

まとめ

RPAが脚光を浴びるようになった背景には、日本が抱えている少子高齢化や労働人口減少などの課題があることがわかりました。
RPAの特長を生かしながら自動化を進めることは、私たちの生活がより良くなることにつながるのかもしれません。 

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