皆さんはRPAを聞いたことがありますか？
RPA (Robotic Process Automation)は、プログラムが人間の代わりに定型業務をこなす技術で、経理処理などさまざまな分野に活用され、労働力不足の解消や業務効率の向上に大きな期待が寄せられています。
今回は、今後確実に伸びていくであろうRPAの基本的な内容から活用に向いた分野、AIとの違い、導入の方法などさまざまな点について詳しく解説します。
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目次
RPAの基本概念
RPAとはどのようなものなのでしょうか。
まずは、RPAの基本概念や仕組み、誕生の経緯を見ていきましょう。
RPAとは
まずは、RPAの基本について解説します。
RPA（Robotic Process Automation）とは、人間が行う定型業務をソフトウェアで自動化する技術です。
端的に表すと以下のような特徴があります。
- ソフトウェアが人間の作業を模倣し、繰り返しの作業を自動で行う
- プログラムしなくてもGUIベースで利用することができる
例えば、以下のような機能を使うことができるようになっています。
- Excelなどへのデータ入力や転記
- ファイルのコピーや移動
- 別のシステム間での自動的なデータ連携
など
こうした特徴を持つRPAは企業や自治体などで繰り返し行われる定型業務を自動化することで、業務効率や生産性の向上に貢献しています。
RPAの歴史
使うことで業務効率の大幅な向上をもたらすRPAですが、そこに至るまでには長い歴史があります。
初期：1970〜80年代
初期の自動化として簡単なスクリプト言語を用いた自動化が大型コンピュータで行われ始めた
黎明期：1990年代
ERPシステムの普及に伴い、ビジネスプロセスの自動化が進展し、業務フローの自動化ツールが登場した
RPAの普及と高度化：2010年代
RPAが普及し始め、機械学習や自然言語処理なども取り入れられることでさまざまなことができるようになってきた
DXとRPA：2020年代
政府によるDX推進の重要な要素として、さらに多くの企業で導入されるようになってきている
このように、RPAの歴史は最初の誕生からさまざまな技術を組み合わせることで、進化を遂げてきています。
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RPAが注目される背景とは
RPAは、なぜここまで注目されるようになったのでしょうか。
ここでは、RPAが注目される背景について解説します。
現在のようにRPAが注目されるようになってきた背景には以下のようなものがあげられます。
- 労働力不足の解消の必要性：
人口減少と高齢化による労働力不足の減少への対応策として
- 業務効率の向上とコスト削減への対応：
定型業務の自動化による効率化やミスの削減、人件費などの削減策として
- デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進：
既存のITシステムとの統合によるシステム感のデータ連携や業務フローの最適化。
業務プロセスのデジタル化。
他にも、生産効率の向上やそれによって、より創造性の高い仕事を行えることなどさまざまな良い効果が見込めるといった点もRPAが評価される背景になっています。
こうした要望は特定の業界のみならず多くの分野での問題解決につながります。
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RPAの得意・不得意分野
業務効率の向上を実現し、労働力人口の減少などの解決手段としても期待されているRPAは、一見万能なものに思えるかもしれません。
しかし、RPAにも得手不得手があります。
RPAの得意分野
- 定型化された反復作業：
スプレッドシートやデータベースなどへのデータ入力や抽出
- 複数システム間でのデータ転送：
毎月の経理処理や請求書の処理など定型的な定型業務
- 定型化された作業：
定期的なレポート生成や情報配信
RPAの不得意分野
- 状況に応じた柔軟な問題解決などが必要となる業務
- カスタマーサービスなど顧客と適切なコミュニケーションが必要な業務
- AIが行うような過去のデータから予測や意思決定を行う業務
このようにRPMには得意な分野もあればそうでない分野もあるので、実際に導入する場合は、目的と合うかどうかをしっかりと検討しましょう。
RPAとAIとの違い
最近、AI(人工知能)が注目を浴びています。
ChatGPTなどの生成AIを使っている人も多いでしょう。
こうしたAIとRPAは、同一視されがちですが、RPAはAIとは違います。
ここでは、RPAとAIの違いについて考えてみましょう。
RPAとAIの違いとは
RPAとAIは簡単に比較すると、以下のように言い表されます。
- RPA:プログラムやスクリプトなどで定型処理を自動化できるようにしたもの
- AI:人間の言葉を理解したり、推論したりといった知的行動を行うプログラム
このように、AIと異なりRPAの場合は既存の方法を自動化することを目的としています。
これを踏まえて、両者の違いを整理してみましょう。
| RPA | AI | |
| 目的 | ・定型で反復的な業務の自動化 ・人間の手作業をそのまま自動化 | ・データを分析し、学習して意思決定を行うシステムを作る ・複雑な問題解決が可能 |
| 仕組み | ・既存のシステムやアプリケーション、インターフェースを活用 | ・機械学習やディープラーニングなどのアルゴリズムを活用し、パターン化することで行動予測などを行う |
| その他の特徴 | ・導入が手軽でプログラミングの知識が無くても使える | ・学習することで改善し続けるので、新しい事象に対応できる柔軟性がある |
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連携は可能なのか
RPAとAIは多くの違いがありますが、両者を連携させることで効果的に活用でき、さらなる相乗効果が発揮されます。
両者の連携には、以下のような2つの形態が考えられます。
- 相互補完：
RPAが定型業務を迅速かつ性格に処理し、AIが、データ分析や意思決定の支援を行うことで相互に保管する方法。
- ハイブリッドモデル：
収集した情報をAIが分析し、その結果をRPAが定型処理として自動化するといったように両者を組み合わせる。
このように、AIとRPAは別々に使うものではなく、お互いを補うような使い方や、連携させて使うといったことができます。
RPA導入の事例
非常に便利なRPAですが、実際にどこでどのように使われているのでしょうか。
ここでは、RPAの具体的な導入事例や成功につながったポイントを見ていきましょう。
導入の事例とは
ここでは具体的なRPAの導入事例を紹介します。
三井住友銀行
三井住友銀行では、2017年に顧客往訪前情報収集や金融商品モニタリングに関する集計業務の効率化を目指して導入し、2017年度から2019年度まで350万時間の業務量削減を実現しました。
https://www.smfg.co.jp/chronicle20/history20/section20233column1.html
サッポロビール
売上のPOSデータのダウンロード操作を自動化することで、年間の5700時間の労働時間の削減を実現しました。
https://toyokeizai.net/articles/-/177416
石川県加賀市役所
介護保険を扱う場合の異動者の情報の出力や住民情報システムでの検索などの業務を自動化し、年間159時間の業務時間削減に成功しました。
https://business.ntt-east.co.jp/content/digital-work/column/rpa-municipality/
成功と失敗を分けたポイントとは
RPAは、単に導入すれば効果が得られるものではなく、最大限に効果を得るためにはいくつか抑えるべきポイントがあります。
例えば、以下のような点です。
- 現状分析を行い、どの分野に導入し、何を達成するかを明確にする。
- 目的や予算に合ったツールを選択する。
- 段階的な導入を行う。
- 利用者の理解と協力を得る。
RPAの導入を成功に導くためには、こうしたポイントをしっかりと押さえていくことが重要です。
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RPAの将来
RPAは将来どのような方向へ進むのでしょうか。
最後に、新しい技術が次々と生まれる中で、RPAの将来像について考えてみましょう。
＜高度な自動化の実現＞
- AIとの融合による連携強化
- 自然言語処理（NLP）の活用によるユーザーとの自然な対話
＜拡張性と柔軟性の向上＞
- クラウドサービスとしてのRPAの実現
- モジュール化と必要な機能を組み合わせての活用
＜さまざまな場面への利用の拡大＞
- 多様な業界での活用の広がり
- 中小企業への展開
そして、こうした将来展望の中で、以下のような課題もあります。
- セキュリティの強化や規制への対応
- 専門的な人材の育成
- 障害対応
など
このように、将来的にはAIとの連携などさらなる広がりが考えられます。
しかし、その運用にはセキュリティなどの課題もあるため、課題を解決しつつRPAを活用していくことが重要となるでしょう。
まとめ
RPAは、経理処理など定型業務を自動化することで業務効率を大幅に向上させる技術です。
今回は、RPAの基本概念や得意不得意、AIとの違いなどさまざまな内容について解説してきました。
RPAの導入は業務効率の向上だけでなく、労働力人口の減少やワークライフバランスの向上など良い効果があります。
セキュリティや人材育成などの課題はあるものの今後は、同様に新しい技術であるAIなどとの連携により、さまざまな進化を遂げることが期待されています。
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