RPAとは?導入時における注意点や進化段階について

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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」




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