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自分用メモ

随時追記していく
※参考：RPAホールディングス（6572）の企業分析

RPAとは？

ロボットによりホワイトカラーの仕事を自動化させることで、
生産性を向上させる事ができる仕組み。

人間の補完として業務を遂行できる事から
「仮想知的労働者」「デジタルレイバー」とも呼ばれている。

一方でAIと異なり、大量のデータを分析し（EPA：Enhanced Process Automation）、
その結果を出力する（CA：Cognitive Automation）作業をこなせる訳ではない。

※参考：デジタル用語の定義を簡単にまとめてみた

RPAの特徴について

①導入のハードルが低い
②低コストで導入可能
③面倒な定型作業を正確に処理できる

★一方で、人間が考えて判断したり、
　判断に配慮が必要になるような非定型的な業務は苦手。

RPA導入の検討ポイントと効果が期待できる業務

決して「魔法のテクノロジー」ではないので注意。
例えば1から10まである業務のすべてを一気に自動化するのは難しい

1から10まである業務のうち、
例えば3から4にあたる部分をロボット化するといった、
段階的に導入しながら業務のオペレーションを変えるのがベスト

RPAの導入検討の余地がある業務

・作業時間が長い業務
・作業頻度や作業者人員が多い業務
・同じような作業が反復して発生する業務
・作業する時間が就業時間外になる業務
・作業時間が限定されるので、他の作業を中断して行わなければいけない業務
・作業の難易度や作業負荷が高く、自動化への要望が高い業務

RPAを導入して効果が期待できる業務

・一作業あたりの業務量が多い
・作業の発生回数が多い
・業務に必要となる判断をルール化できる
・社内の複数のシステムにまたってデータを扱う
・イレギュラーな対応を求められる事態がほとんどなく、業務内容が一定している
・扱うデータが構造化、デジタル化されている

RPAの導入を成功させるためには、上記のような
業務内容や業務条件をしっかりと見極めた上で
判断することが望ましい

RPAの意義は、導入することによって、
オペレーションの仕方を改善していく事にある。
これまでの業務のあり方に対する
「マインドセット改革」こそに本質があると言える。

※参考：RPAが広告代理店に与える影響とは
※参考：RPAによるWebマーケティング業務の効率化

RPA導入における注意点

「業務を手っ取り早く自動化できる」
「大幅なコスト削減効果を得られる」
と思っていち早くRPAを導入したが、
当初想定したほどの効果を得られなかった、という声は多い

RPAはあくまでも、ビジネスゴールを達成するための手段の1つ
RPAの導入が目的になってはいけない、安易な考えで導入してはいけにあ

企業全体や組織、部門の戦略と結び付けながら、
どのようにゴール設定をして導入を進めるべきか、
事前にじっくり検討しておくことが重要

また、最初から広い範囲に導入するのではなく、
まずは一部の業務に絞ってRPAを試験導入し、
その効果を検証した後に徐々に適用範囲を広げていくのがベスト

RPA導入を検討する際は、既存の業務プロセスを根本的に見直して、
ロボット化できる業務を集約したり、
人間が行なってる無駄なチェック作業を思い切って廃止するなど
大胆なプロセス改革を断行する必要がある

RPA導入の成否を大きく左右するのは、組織の壁を超えて
RPAの運用を全社レベルで管理できる部門横断型の組織または機能
日本IBMでは「CoE：Center of Excellence」と呼んでいる

RPAの進化段階

一度PRAを実装した後も、その適用範囲を広げていったり、
CoEの機能を強化したり、社内の専門家を継続的に育成しながら
長期的に取り組みを進化させていく必要がある
そのためにはRPA単なる「便利ツール」と捉えるのではなく、
「企業全体でデジタルレイバーを組み込むための戦略的な手段」
と位置づけ、中長期的に取り組んでいく必要がある

この先にあるのは、RPAとAIを密接に連携させた、
より高度な業務自動化の世界である
IBM WatsonでAIの世界を牽引してきたIBMだけに
この領域にかける意気込みは強い

デスクトップオートメーション

ワークフロー、マクロ、メール送信、ERPのテストロボ等
単一のアプリケーション内の自動化
扱うのは「単純な取引データ」
※参考：Excelのマクロとは？VBAとの違いや出来ることも解説

ロボティクスオートメーション

基本的にルールに基づき繰り返し実装される定型業務を対象に、
ロボットを活用した自動化を実現（デジタルワークフォース）
複数のアプリケーションを誇る業務プロセスの自動化
扱うのは「構造化されたデータ」「シンプルな業務ルール」

ロボティクスオートメーション（拡張）

ロボティクスを拡張し、非構造化データや
より複雑なルールの自動化を実現
ワークフローやルールエンジンとの連携による、
複雑な業務ルールに基づく業務プロセスの自動化
扱うのは「非構造化データ」「複雑なルール」

・コグニティブオートメーション
自立的な意思決定、機械学習を支援、洞察の提示
パーソナルな業務サポート、インタラクティブ型でのサポートを実施
扱うのは「RPAとコグニティブの融合」