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第4次産業革命は、技術が飛躍的に向上し、世界が相互に接続された現在の時代を象徴しています。 したがって、技術の進歩には終わりがないため、特定の技術が現在どのような状況にあり、数年後にどのような状況になるかを理解することが重要です。特に、Robotic Process Automationのグローバルな関連性は、ますます無視できないビジネス分野になっています。 あらゆる産業が、プロセスの自動化によるコスト削減と効率化を求めている中、RPAは組織の運営方法を変えました。 ロボティック・プロセス・オートメーションは、物理的なロボットがオフィス内を走り回り、記録的な速さでタスクを完了させるというイメージをお持ちの方も多いかもしれません。 その代わり、RPAはロボットでありながら、すでに確立されたソフトウェアで動作します。

目次

RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)とは?

ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)は、構造化された反復作業を人間の介入なしに完了させるために使用されるソフトウェアツールである。 多くの企業は、データ転送のようなありふれた反復作業を行うために、人間に代わってRPAを使用しています。 業務に特化したRPAや「ボット」の利用は、企業の効率性、生産性、労働環境にプラスの影響を与えます。 例えば、RPAの導入が成功すれば、人間は給与データを照合する必要がなくなり、その能力をより重要なことに使うことができます。

RPAの進化に伴う歴史の一端を紹介

ハイパーオートメーション、ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)

 

自動化技術を使ってプロセスの効率を上げようという発想は、製造業の生産性を向上させようとした工業時代に遡るので、何も新しいことではありません。 しかし、ボットを使ってプロセスを改善する試みは、1989年に世界がWorld Wide Webを導入したときとほぼ同義で、スクリーンスクレイピングから始まりました。 スクリーン・スクレイピングとは、別の目的のためにインターネットからデータを見つけ、抽出し、コピーする作業のことです。 当時、企業がスクリーン・スクレイピングを導入しようとすると、豊富なプログラミングの知識が必要で、自動化技術も人手に頼っていたのです。

自動化されたテクノロジーを利用できないことが、顧客との関係、運用コスト、ワークフロー管理を改善するために、より革新的で適応性のあるプロセス管理ソフトウェアの開発を促しました。 90年代に自動化ソフトウェアのリエンジニアリングが行われた結果、企業は超競争的な市場に対して、より優れた高速プロセス管理技術を必要とするようになりました。 企業のプロセス自動化の波が押し寄せ、プロセス管理システムに対する考え方も変わってきました。 2000年代に入ると、企業は効率性よりも最大限の有効性、すなわち正確な計算と情報の信頼性を求めるようになりました。

RPAの出現はここから始まる。世界が21世紀に突入したのだ。 ロボティック・プロセス・オートメーションは、その前身であるスクリーン・スクレイピングとワークフローの自動化により、最初から最後まで、人の手を介さずに作業を行うことができます。 2009年頃に始まったIoT(Internet of Things)に代表される次の10年は、技術の進歩が盛んになり、テクノロジーでつながった世界が広がっていることを表しています。 世界の急激な技術革新により、2016年にはロボティック・プロセス・オートメーションのサービスやツールの売上が急増し、RPAシステムに人工知能(AI)ツールが組み込まれるなど、RPAが主流として認知された自動化の第4革命が起こりました。

RPAのメリット

 

 

RPA(Robotic Process Automation)がもたらすメリットは多岐にわたります。

1.運用効率の最大化

作業効率とは、ある作業を完了するために、それまで使っていた時間、コスト、人的資源を指します。 組織がその業界で競争するためには、プロセスを合理化するためのデータ駆動型ソフトウェアなしには成功はほぼ不可能になっています。 事実上すべての業界で競争が激化している第一の理由は、面倒な作業を24時間365日完了させるボットを設置したためです。 RPAソフトウェアの導入が成功すれば、もともと手作業に貴重な時間を費やしていた社員は、より生産的で刺激的な活動に時間を使うことができるようになります。 RPAは、従業員がより重要な業務に専門性を発揮できるだけでなく、より幸せな職場環境を実現するものです。

2.導入・設定が容易

RPAソフトウェアは、ユーザーが現在使用している情報技術(IT)システムに衝撃的な速さで簡単に導入することができます。 RPAソフトウェアは、既存のインターフェースと対話することで自動化を行うため、運用に外部機器や高価な機器を必要としない。 また、設定作業にはプログラミングの知識は必要ありません。 例えば、多くのRPAソフトウェアでは、ユーザーが希望する自動化のために、すでに生成されたコードを「ドラッグ&ドロップ」することができます。

3.高速な実装

RPAソフトウェアの完全な導入・統合プロセスは、ユーザーのワークフローの複雑さによって異なりますが、多くのシステムでは1週間から6週間で完全な導入が完了すると言われています。 しかし、複雑な自動化を必要とするユーザーの場合、導入に12週間ほどかかることもあります。

4.業界のコンプライアンスを維持する

RPAソフトウェアが目的のタスクを完了するように設定されている多くの業界で、ユーザーは規則や規制の遵守が高まったと報告しています。 RPAソフトウェアの目的は、ミスのないルールベースの構造化されたタスクを完了することであるため、強力で正確な監査ツールとなるのです。ユーザーはRPAソフトウェアを導入する際、タスクを実行するためにボットを設定し、また、業界のコンプライアンスルールに従って仕事を完了するようにボットをプログラムすることができます。

5.顧客満足度の向上

また、RPAソフトウェアが業界のコンプライアンスを向上させるのと同じように、企業のサービス品質を向上させることもできます。 人為的なミスを排除することで、正確な結果が得られ、サービスの継続性、顧客との関係、サービス提供までの時間などを飛躍的に向上させることができるという利点があります。

6.ソフトウェア・ロボットは非破壊的である

RPAソフトウェア(ソフトウェアロボット)は、ユーザーの既存のソフトウェアの上で独立して動作する。 つまり、ボットが制御・管理センターとして機能し、既存のソフトウェアに干渉することなく複数のタスクに取り組むことができる、むしろ付加価値があるということです。 RPAソフトウェアは、ユーザーの現在のインターフェースで動作するコントロールセンターとして、ユーザーが元々持っているソフトウェアと接続・通信することで、機械のエコシステムを構築することができます。これにより、現在のコンピューターはそのままに、RPAソフトを通信回線として複数の独立したソースをつなぐことができ、他のプログラムに干渉することなく、常に情報を流すことができるようになりました。

7.データ分析で弱点をピンポイントに指摘

RPAソフトウェアとは? データ分析によってパターンを示すことで、ユーザーの技術システムにおける不具合を明らかにすることができます。 RPAソフトウェアから集約されたデータにより、企業は現在のシステムや人材の改善点を洗い出し、修正することができます。

8.データセキュリティの向上

ユーザーは、RPAソフトウェアの適切な導入により、データセキュリティの向上を図ることができます。 RPAは、人間が機密データに接する必要性を制限することで、データセキュリティを向上させることができます。 業績の良し悪しは、RPA開発の高度化に関係する。 ソフトウェアの高度化の必要度は、企業のニーズによって異なります。 しかし、リスクを最小限に抑えようとする企業には、十分な資金と、多くの場合、技術志向の専門家集団が必要である。

ロボティック・プロセス・オートメーションへの挑戦

 

 

ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)サービスのメリットは非常に大きく、RPAによる自動化から手を引かない企業はほとんどないように思われます。 しかし、RPA技術も、万能のソリューションのように、課題、欠点、限界があります。

課題1:自動化の限界

RPAによる自動化は、最もシンプルな形で、ユーザーが設定することで人間と同じように活動を模倣するソフトウェアである。 RPAソフトウェアが複雑であればあるほど、ルールベースの構造化されたタスクしか再現できない。 このRPAツールの自動化の限界は、RPAロボットソフトウェアが、人間の助けによって再プログラミングされない限り、変化に適応したり、失敗から学んだりすることができないことを意味します。しかし、現在の自動化ソフトウェアのアプローチでは、ボットにインテリジェントなツールを追加することで、変化を認識し、その変化に応じて行動し、失敗から学ぶことができる、さらなる拡張性を提供しようとするものである。

課題2:ベネフィットの説得力に欠ける

RPAの効果については、コストやミスの測定など具体的な根拠がありますが、上記のような目に見えない効果もあります。 例えば、本来は企業の人材が行っていた業務をボットで補完することで、社員が他の業務に集中する時間を確保することを暗示しているのでしょう。 しかし、RPAが掲げるオフィスの生産性向上のメリットは、生産性の包括的な指標ではなく、時間、コスト、ミスの測定に依存しています。

課題3:人間の代替

ロボットが人材を使い捨てにするのではないかという不安は、純粋にRPA導入やソフトウェアロボットの企業受容の最大の課題です。 人間の仕事をより速く、より一貫性をもって完了させる自動化ソフトウェアの能力をもってすれば、ソフトウェアロボットが人間の仕事を置き換えるという恐怖を抱くのは妥当なことです。 さらに、RPAソフトウェアの進化は、インテリジェントな自動化技術の向上を伴うものであり、単純なRPA自動化にはなかった人間の欠点である経験から学習することができます。

課題4:ITアクセプタンス

一般的には、組織の中でビジネス部門とIT部門が別々の部署に分けられる組織形態が多い。 しかし、RPAソフトウェアの導入は、IT部門の力を借りずにビジネスサイドがRPAソフトウェアを起動し設定することが多いため、これまで決まっていたこれらの部門の責任を混同してしまうのです。 ロボットソフトの導入や設定における企業の役割は、自動化されたタスクが企業のビジョンに対応していることを確認することです。 しかし、RPAソフトウェアのソリューションに特化した機能を維持するために、IT部門はガバナンスやセキュリティなど、自動化された技術の側面に責任を持ち続けることになります。これまで別々に存在していたこれらの部門が統合されることで、組織の構造上、責任の共有やコミュニケーションが必要になります。

課題5:キャパシティの不足

RPAによる自動化は、最も単純な形では、ソフトウェアロボットに認知能力がないため、分析能力に欠ける。 しかし、上記のように、取引の進展により、人工知能(AI)のようなインテリジェントなツールが組み込まれ、ソフトウェアの認知能力が向上し、その結果、ビジネスの意思決定プロセスにおいて、もう一つの貴重なリソースとなるのです。

課題6:万人向けではない

RPAソフトウェアは、すべての組織の現在の技術インフラや、すべての業務関連プロセスに適しているわけではありません。 RPAツールを導入しても、インフラが旧来の技術に依存しているため、最適なソリューションが得られない企業もあります。 ガートナーは、次のようなことを提案しています。 エンタープライズ・オートメーション・ロードマップ(EAR)は、より最適なソリューションが他にあるにもかかわらず、RPAを優先して時間と費用を浪費することを避けるための支援ツールです。 RPAソフトウェアが業務に関連するプロセスで制限を受けることを知ることが重要です。 例えば、組織は非構造化データを自動化するためのロボットソフトウェアに投資すべきではありません。 もう1つ考慮すべき点は、必ずしもRPAの制限事項ではないが、組織が最適なソリューションを決定するために不可欠な点で、自動化を希望するタスクが構造的に貧弱であるかどうかである。 RPAは、最適でないパフォーマンスを持つタスクを自動化することはできますが、それが答えになるとは限りません。むしろ、組織は他の機器に投資する前に、ビジネスプロセスを改善すべきです。

チャレンジ7組織の変化

以上、RPAツールを導入する組織で課題となる組織の変化として、業務とITの関係を取り上げました。 また、企業が直面するもう一つの困難は、企業全体の支持を確立することです。 従来のITによる自動化システムは、組織全体にわたって運用され、関係者の承諾が必要でしたが、ロボットによる自動化では、全体の承諾は必要ではありません。 その代わり、部門ごとにRPA自動化ツールを導入することで、この変更を他者に伝えることなく、部門内でRPA自動化ツールを導入することができます。 しかし、全体的なサポートが得られないと、個人の信念、責任、コントロールに関連する対立が生じることがあります。

RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)とはどのような仕組みなのか?

 

 

RPA(Robotic Process Automation)はどのように機能するのか、という問いに対する答えは2つ考えられます。 1つ目は、ソフトウェアロボットを実行するまでの構築、2つ目は、RPAソフトウェアがタスクを完了するまでのステップです。

RPA実行のステップ

RPAを企業のインフラに導入するためには、大きく4つの段階があります。

1.選定・承認

この段階では、自動化するのに適したプロセスを選択する必要があります。 適切なRPAプロセスは、構造化され、不変で、ルールベースで、トランザクション数が多いものです。 しかし、毎秒多くのトランザクションを必要としない場合でも、ルールベースのタスクを自動化することは可能です。

2.デベロッパーデザイン

RPAの設計段階とは、ユーザーの特定した活動に対して、どのソフトウェアツールが最適かを決定することである。 例えば、給与計算をRPAで自動化したい場合、この業務にロボットソフトを導入するために必要なコスト、品質、機能、時間などを検討する必要があります。 これらの要素を考慮すると、給与計算のためのRPAツールは、他の既存のソリューションと比較して最適な結果をもたらさないことが分かるかもしれません。 また、このフェーズでは、RPAに共通する課題への取り組み、短期的・長期的な成果の確認、関係者の役割と責任の明確化などを検討することになります。

3.スクリプト、ビルド、テスト

RPAを実行する第3段階は、設計段階で選んだ自動化ツールのスクリプトを構築し、書き換えることである。 目的のタスクによっては、スクリプトを書く段階で、設定やプログラミングの知識が必要になります。 また、設定を書くのはIT部門やRPA開発者が担当するのが一般的です。 各ツールのインターフェイスはそれぞれ特徴があります。 例えば、ほとんどコードが必要ないものもあれば、新しいスクリプトが必要なものもあります。 この段階で必要なその他のアクションは、RPAツールのビルド、テスト、デプロイのための領域を作成することです。

4.実行

各ステップが完了したら、いよいよ自動化のためのツールを実行します。 ソフトウェア・ロボットに不具合がないかを監視し、この技術を総合的に理解した人材の専門家集団が必要不可欠です。多くの組織では、RPAの導入プロセスにおいて外部の支援を受けることを検討し、実行段階までにソフトウェアを監視するスキルを持ったチームを設立する必要があります。

RPAを動かすためのステップ

RPAのステップ

 

RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)ツールがどのようにタスクを完了し、他のシステムと相互作用するかについて、一般的な知識を持つことは有益である。 RPAの自動化技術には、ロボットが何をしているか、アクティブかどうかをユーザーが確認するためのインターフェイスがあります。RPAによるプロセスオートメーションは、4つのステップでタスクを完了させます。 これらの手順を説明するために、Eメールの自動化を例にとって説明しましょう。

1.コレクション

ロボットソフトは、ユーザーのメール受信箱から添付ファイルを収集する。

2.譲渡

RPA自動化ソフトウェアは、受信トレイからデータを取り出し、Excelなどの別のドキュメントに転送する。

3.生成する

ロボットソフトは、スプレッドシートのデータからレポートを作成し、指定のオンラインシステムにコピーする。

4.確認

RPA自動化ツールは、タスクが完了したことをユーザーに通知します。

ロボティック・プロセス・オートメーションのベストプラクティス

 

 

実際には、RPAはほぼすべての業界において、コスト削減、ミスの排除、コンプライアンスへの対応、時間短縮のための強力なツールとなっています。 しかし、多くの企業がRPAソフトウェアを正しくシステムに導入できないのは、そもそもRPAで対応できていない課題を処理しようとしてしまうからです。 また、RPAツールに投資したものの、最適な結果が得られなかったり、手遅れになってからRPAが最適なソリューションでないことに気づいたりすることもあります。 幸いなことに、このような事態を避けるために、ロボティック・プロセス・オートメーションを成功に導くための5つの実践法があります。

1.開発者のペルソナを設定する

ペルソナとは、企業のニーズやビジョンをRPA開発者に適切に伝えることができる架空の人物像のことである。 RPAツールの機能はパーソナライズ可能であるため、企業はプロの開発者の知識やスキルにのみ依存することを避ける必要があります。 開発者であれば、タスクを自動化するためのプログラミングやスクリプトの作成は誰でもできますが、RPAは「一長一短」ではないので、開発者だけに頼るのは避けましょう。

2.ガバナンスの全領域を確立する

ロボティック・プロセス・オートメーション・サービスのインフラへの導入に成功した組織は、最適な投資収益率(ROI)を確保するために管理組織を設立しました。 運営組織の設立には、COE(Center of Excellence)、委員会、個人などさまざまな方法がありますが、重要なのは、RPAプロセスをどのように統治するかという点です。 例えば、プロセスの自動化を承認し、実行前にスクリプトを検証する責任は、委員会または個人にあるはずです。 さらに、組織のRPAプロジェクト・ビジョンを運営組織が支持する必要があります。 ガートナー社は、チームを結成する際、ビジネスオーナーとIT部門のメンバーから始めることを推奨しています。 追加メンバーとして、セキュリティバリデーション担当者、人事担当者、データ管理担当者などが考えられる。 企業のRPAチームの構成は、全体として、組織のRPAプロジェクトに適用できるさまざまなスキルや責任を持つ個人で構成されている必要があります。 また、RPAが業務とITの責任を統合せざるを得ないという問題に取り組むことで、組織内での本格的なRPA導入の可能性を広げることができます。 委員会が行動すべき活動とは

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  • スクリプトの管理、システム内の接続性の指標、オブジェクトコードの再利用と有用なIPの保護などです。
  • 需要管理 – “RPAはデフォルトの答えであってはならない”。
  • RPAプロジェクトの十分なサポート(スキル、コンサルタント、サーバー、利用可能なソフトウェアなど)を確認する。
  • 既存のBPOやSCCと連携する。
  • RPA導入について、いつ、どのように企業全体に伝えるかを計画する。
  • オートメーションの最新動向を把握する。

3.エンタープライズオートメーションロードマップ(EAR)

上記でも簡単に触れましたが、ガートナーでは、プロジェクトの成功を左右するものとして、RPA導入のロードマップを作成することを推奨しています。 ロードマップには、適切なプロセスの選択によるリスクの抑制、他の自動化ソフトウェアの検討、外部人材の採用、企業理念、RPAが突然停止した場合の対応、目標など、さまざまな項目が含まれています。例えば、RPAを使ってタスクをエミュレートするよりも、すでに確立されたAPI(Application Programming Interface)の方が良い結果を生むかもしれません。 また、システムを近代化したいが、APIを導入していない組織も考えられる。 この場合、ガートナーは、APIを追加する場合と比較して、RPAの長期的なコストを評価することを提案しています。 EARは、組織がRPAの能力について現実的な期待を持ち、最適な成果を確保するための戦略的な意思決定を行うのに役立ちます。 古いシステムを持つ企業では、RPAを実現するための技術構築が十分に成熟していない可能性があるため、この事前検討期間の重要性は絶対的です。 また、RPAが万能薬であるとか、技術的な知識がほとんどない人でも何でも自動化できるリソースであるといった、よくある誤解を解くこともできます。全体として、RPAでタスクを自動化するための基準は、以下のようなものです。

  • 取引件数が多い
  • 複数のシステムに情報を転送することができる
  • 安定した不変のものであること
  • 判断力や創造性などを必要としない、単純なもの。
  • ルールベース、構造化されている
  • ヒューマンエラーが多い
  • 最適なROIを実現する
  • 繰り返している
  • 長い間、行われてきたこと
  • 人手を必要としない
  • 構造化されており、デジタルデータを扱う

4.スクリプトのテストと検証

IT担当者、ビジネス担当者、そしてRPAフレームワークの検証を行う外部関係者が一体となった取り組みを行わなければ、組織はプロジェクトを継続できません。 RPAスクリプトのテストと検証のプロセスは、ソフトウェアボットの適切な動作を保証するために不可欠ですが、ボットのアクセス制限を検証することも非常に重要です。 例えば、ソフトウェアロボットの動作が人間のそれと区別がつかない場合、スクリプトの再設計が必要になります。 また、ボットが目的外の活動を行う場合(例えば、目的外の機密データへのアクセスなど)も、再設計の対象となる問題です。 RPAのテストと検証のプロセスはシンプルで、ボットがあるプロセスを無事に通過したら、そのプロセスにチェックを入れるだけです。

  • 機能検証

ソフトウェア・ロボットは本来の機能を発揮していますか? 他のシステムにもきちんと流れているか?

  • アーキテクチャの検証

RPAソフトウェアは、必要なアプリケーション、サポートツール、構成、リスナー、インフラを備えているか?

  • 実装の検証

組織の重要なタスクを処理する準備ができているか?

  • アイデンティティの検証

ソフトウェアロボットは、人間と区別するためのユニークなアイデンティティを持っていますか?

  • データアクセスの検証

ソフトウェアボットは、そのタスクに必要でないデータにアクセスできるのか? 例えば、ボットが実行するすべてのアクティビティの記録があるか?

  • 追加バリデーション

追加の検証とは、ソフトウェアボットを正常に動作させるために必要なその他の重要な点を意味する。 さらに、追加的な検証を行う場合は、データ漏洩や不正のリスクにも対応する必要があります(委員会がまだ行っていない場合)。

RPAスクリプトのテスト

ガートナーでは、RPAスクリプトのテストについて、ユーザー受入テスト、システム統合テスト、単体テストの3層アプローチを推奨しています。 最初のテストは開発者によるユニットテスト、次にボットが現在のシステムと相互運用できることを確認するシステムインテグレーションテストです。 最後に、オーナーまたはユーザーがRPAスクリプトをテストし、承認する時間です。一般に、ソフトウェアロボットが3階層テストをパスするということは、例外を追って他の計算ユニットを検証し、人間の干渉を最小限に抑えて優雅に動作することを意味する。 さらに、RPAソフトウェアは、RPAの優位性を比較できるほど高いROIを実現する必要があります。

5.RPAと人工知能(AI)の併用

第4次産業革命(インダストリー4.0)は、高度なテクノロジーと自動化ツールが企業に広く浸透している現在を表しています。 企業や組織がRPAソフトウェアに機械学習(ML)やAIを適用することで、RPA単独と比較して、機能強化や業務プロセスの自動化の改善が見られることが明らかになっています。 ロボットによる自動化プロセスの利点を高めるためにMLとAIを組み込むことで、意思決定、パターンの特定、データ分析などの業界共通の課題をさらに支援します。 つまり、機械学習や人工知能を加えることで、自動化はデータ駆動型からビジネスプロセスの意思決定型へと変化したのです。

ビジネスプロセスが徐々にMLやAIをRPAシステムで使用するようになり、このインテリジェントオートメーションのトレンドは、自動化が可能なすべてのプロセスを識別し、吟味し、自動化する企業のための規律であるハイパーオートメーションが現在台頭していることを指摘しています。

Hyperautomationの最大の目標は、支障なく成長を続けることです。Hyperautomationは、RPA、インテリジェントBMPソフトウェア、AI、機械学習、IoT分析の組み合わせによって定義される、より良い自動化の次のステップです。 さらに、ガートナー社は、ほとんどの企業が現在利用可能な技術から見て時代遅れのデータ駆動型システムを使用しているため、ハイパーオートメーションは、回復力、拡張性、およびコスト削減を高めるための企業の次のデジタルフェーズであると説明しています。 その結果、ガートナー社は、この分野が2022年には市場最高値の5966億ドルに達すると予測しています。

なぜRPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)は破壊的な技術なのか?

 

 

ビジネスの世界では、破壊的技術とは、底辺から始まり、あっという間に市場に浸透し、ビジネスのあり方を一変させる革新的な技術のことです。 RPAはまさに破壊的な技術です。 企業のビジネスプロセスの管理方法を完全に変え、競合他社と競争するチャンスを得たいのであれば、RPA企業を避けることはほぼ不可能なほどです。

ビジネス論以外では、破壊的技術とは、個人や他の産業のあり方を変える革新的な技術のことである。 ディスラプターとしてのRPAは、個人、産業、企業の3つすべてにインパクトを与えた。 RPAが個人に与える影響は、プラスとマイナスの両方の結果をもたらしました。 例えば、RPAは経理担当者の作業効率や報告書の品質を向上させ、経理担当者にプラスの影響を与えました。 さらに、RPAによってデータ収集などの雑務が迅速かつ容易になったため、これらの会計士は日常業務の変化も経験しました。

しかし、その一方で、RPAは個人の快適性を損ない、ソフトウェア・ロボットに仕事を奪われるのではないかという不安も生んでいます。 RPAが組織を破壊する第一の方法は、経営者、ビジネス部門、ITの役割を変えることです。 全体として、このディスラプターは、RPAソフトウェアの労働者数、労働時間、熟練労働者の雇用の必要性に影響を与えます。 組織への影響は、技術者需要の増加を促し、現在の労働者を雇用するコストを削減します。

RPAはどのような業種に最適なのか?

 

 

銀行・金融業界は、RPAをシステムに導入した最初の業界の1つであり、保険、製造、公共事業、ヘルスケア、通信などの他の部門もRPAで成功を収めました。 人間の活動を自動化またはエミュレートしてスピードと精度を高めようとするほぼすべての業界がロボットソフトウェアの恩恵を受ける可能性がありますが、事例を見ると、RPAはこれら6つの業界の主役であることがわかります。

業界 1:
銀行・金融

2016年、ある大手銀行では、破産や損失軽減のサービスを効率化するために、初めてロボットを採用しました。 導入開始以来、同行は、タスクロボットとメタロボットに用途を限定しているものの、合計22台のロボットを導入するまでにプログラムを増やしました。 最終的には、外国為替取引業務、グローバル決済業務、住宅ローンやカードの紛争に関連するカスタマーサービス業務、車両や住宅ローンのサービシング業務など、いくつかの重要な分野でRPAによる変革が見られました。同行のプロセスへのRPA導入は、アイデアから実行まで約1年半を要しましたが、その後、RPAを導入した各エリアにおいて、一貫性、スピード、正確性の向上が既に確認されています。 この銀行は、当初の予算内で目標とする効果の95%を達成することができ、サービシングに要する平均時間を20分から4分に短縮することができました。 また、カスタマーサービスの通話時間を最大15%削減することができ、従業員の残業時間の削減にもつながったそうです。 RPAの効果を実感した金融会社は、より高度な技術を含む新しいRPA技術への投資と展開を続けています。

業種2
PZUの保険

数百万人の顧客を持つポーランドの大手保険会社も、RPA技術をいち早く導入した企業の1つです。 保険会社が顧客体験のパーソナライズと強化に悩んだとき、RPA企業に助けを求めました。 この企業の場合、パーソナライズされた顧客サービスを提供する人的資源はあるが、時間がないため、その課題を解決するためにRobotic Process Automationサービスが理想的だったのです。 そこで同社はまず、バックオフィスのサポートとフロントオフィスのサポートの、どのプロセスを自動化すべきかを特定した。 その第一弾として導入したRPAは、時間の問題を解決し、従業員のパフォーマンスとケア力を高め、顧客満足度の向上につなげることができました。そして、RPAが成功するにつれ、保険業界の企業だからこそ、他の業務も自動化できるチャンスが多くあると考えたのです。 一般に、保険業界では、自動化に最適なプロセスが多く存在します。 例えば、保険会社では、保険金支払業務、販売業務、引受業務、監査業務などの業務を行っているところが多い。この保険会社では、自動車損害賠償請求、自動車損害賠償支払、出産請求の保険金請求システム、事故処理、全データ、請求書発行、顧客履歴、事前分析に自動化の機会があると考えました。 保険会社は自動化プロセスを拡大するにつれ、ヒューマンエラーを排除し、データ入力などの繰り返し作業で100%の精度を求めるようになりました。 残念ながら、RPAの導入に成功した企業が陥りがちなのが、自動化された作業から持続的な利益を得られると信じて、ソフトウェア・ロボットを放置してしまうことです。 RPAによる継続的な成長と成果を確認した方法の1つは、拡張に焦点を当てたことでした。 つまり、これらの企業は自動化の効果を実感すると、他の業務にもRPAソフトを展開し続けたのです。

産業3
製造業でのものづくり

RPAの製造業への活用は、ほとんどの業務が反復的、構造的、ルールベースであるため、網羅的に行うことができます。 例えば、基本的なレベルでは、製造業は部品表や売上を自動化することができます。 製造業務の自動化を実現するRPAソフトウェアのさらなる進化は、受注処理、決済、メール、ベンダー選定、出荷状況、需給など多岐にわたります。 製造業のサプライチェーン全体がRPAに最適であることを証明しています。

3.1 注文処理と支払い

ある製造業では、受注処理と決済を自動化する以前は、紙の取引記録と人による受注確認や商品選定に頼っていました。 RPAの導入が成功すると、ソフトウェアロボットが商品を選び、取引を記録し、注文が完了したことを人間よりも早くユーザーに知らせることができるようになります。ベンダーを確認するために、製造会社から商品を仕入れるという面倒な作業が必要だった。 RPAは、ベンダーとの取引を確定するための作業量と時間を変え、必要な人間の介入は物理的なやり取りの間だけとなります。

3.2 在庫管理

製造業である企業にとって、在庫の最新かつ包括的なリストを維持することは、企業が行う最も古く、最も簡単な仕事である。 従来は、パソコンや紙などの媒体に手書きで入力する必要があった数字です。 今では、会社の在庫レベルが正確で最新であるだけでなく、時間とともにソフトウェア・ロボットが在庫の履歴を蓄積していくのです。 この自動化ツールは、過去のデータによる在庫の予測分析を同社に提供します。

3.3 その他の自動化すべきタスク

ある製造業では、お客様からのパッケージに関する問い合わせに人が対応しています。 顧客からの問い合わせに対して、確認メールの送信、ステータスの確認、返信を自動的に行うことで、人手による注文状況の確認から解放され、顧客満足度を向上させることができます。 サプライチェーン全体が自動化されれば、人が介在するのは判断や人脈が必要なものだけとなります。 例えば、RPA企業では、対面でのやり取りで顧客との関係を維持することはできません。 RPAの導入が成功すれば、製造業は給与コストの削減や業務効率・精度の向上といったメリットを得ることができます。

産業4
人材

もう1つの事例は、人事部門でRPAの潜在的な効果を実感し始めた大企業の事例です。 同社は、RPAが金融分野でどのように役立っているかを目の当たりにし、同じ手作業の一部が人事部の従業員の時間とエネルギーを奪っていることに気づいたのです。 同社が自動化したかったのは、異なる人事システムから従業員に関するデータを1つのソースにまとめるという手作業でした。 これまでは、社員が自分でこれらの情報を組み合わせ、Excelの表計算ソフトを使って手作業で確認していたため、最大で45分もかかっていました。 人事部がRPAのパイロットプログラムを導入すると、新しいテクノロジーによって手作業をなくすことができただけでなく、従業員情報についてもより頻繁に更新することができるようになったのです。 もちろん、同社では、新人候補者との対話や履歴書・応募書類の審査を行うチャットボットなど、RPA技術が人事部門の他の分野にどのように役立つか、評価を続けています。 この企業の例に倣い、求職者へのオファー送信やデータ監査、さらには新入社員の健康保険加入まで、独自のRPAシステムで行う企業が出始めています。

産業5:
ヘルスケア

医療業界では、企業や保険会社と同様に、請求、クレーム、患者からの問い合わせなどの業務が行われています。 健康・栄養分野で事業を展開するオランダのある企業は、業務プロセスの自動化のためにRPAを導入しました。 オランダの医療法人が最初に導入したのは、財務業務の自動化でした。 しかし、その前に同社は、ソフトウェアボットがステップを完了してから従業員に渡すことを避けたいため、人間がほとんど関与しないように自動化プロセスを設計し直す必要がありました。 第1フェーズで成功した後、同社はより多くのRPAボットをプログラムし、より多くのタスクをスケールアップさせました。 その結果、2016年7月から8月にかけて、手動で行っていた業務の89%にあたる25件の自動化に成功しました。 RPAの導入により、財務関連業務にかかる時間が2週間から3日に短縮されました。 さらに、正確性、コンプライアンス、作業可能時間、ROIを向上させることができました。 このオランダ法人のほか、ヘルスケア分野で事業を展開する業界におけるRPAの可能性は、請求、請求と支払いの迅速化、患者の健康保険の正確な検証、患者の支払いの合理化といった活動です。

6.産業分野電気通信事業

また、英国の通信事業者は、RPAを利用してバックオフィスのプロセスを拡張し、業務の信頼性、効率性、正確性を向上させた例もあります。 2004年、この通信会社では、BPO(ビジネス・プロセス・アウトソーシング)により、バックオフィス業務をインドに縮小しました。 しかし、会社の成長に伴い、やがてBPOの運用や経費の問題が発生するようになった。 その結果、同社はRPAでこの問題に取り組むことにした。 それでも、この会社のRPAのケースは、外部のRPAソフトウェア会社の力を借りずにRPAを導入することを選択した点で、ユニークと言えるでしょう。 この通信会社では、自動化したいバックオフィス業務を特定し、ロボットソフトを導入してバックオフィス業務の約35%を自動化することに成功しました。 RPAの成功により、同社は自動化された取引数を月40/50万件程度まで増やして拡大した。 その結果、通信会社では、精度の向上、生産性の向上、顧客満足度の向上、運用コストの削減が実現されました。 一般的に通信業界では、SIMスワップ、受注、信用調査などのプロセスにRPAを導入することで、納期や柔軟性、効率性を向上させることができます。

ロボティック・プロセス・オートメーションに適したプロセスの種類は?

 

 

プロセスの自動化に関心のある企業、会社、組織は、RPAがどのようなプロセスを自動化でき、どのようなプロセスを自動化できないかを理解する必要があります。 しかし、自動化される可能性のあるプロセスを知っていても、ユーザーが適切な戦略を選択することは困難です。 また、自動化するプロセスを適切に選択しないと、金銭的な損失や最適な結果を得られず、誤ったソリューションに投資してしまう可能性があります。 では、どのようなプロセスがRobotic Process Automationに最適なのでしょうか。

1.ルールベースプロセス

ルールベースのタスクは単純であり、人間の判断や解釈を必要とする処理にはなりえません。 ロボットソフトは曖昧な文章を理解できないので、タスクはほとんど変更も例外もない論理的なものでなければなりません。 例えば、データをコピーして貼り付けるという長時間の作業は、非常にわかりやすいためルール化されており、簡単にプログラム化することができます。

2.繰り返しの多い取引

RPAの目的は、多くの作業を人間よりも早く、正確に自動化することです。 通常、数カ月に一度しか行われないようなプロセスを自動化することは可能ですが、大量のトランザクションに焦点を当てることで、最大の利益をもたらす最適なパフォーマンスを確保することができます。 例えば、製造業の場合、サプライチェーンやデマンドチェーンの記録は常に変化しているため、頻繁にサプライチェーンの記録を更新する必要があります。 また、サプライチェーンの業務は、繰り返し行われ、通常1日に何度も行われるため、RPAの恩恵を受けるのに適した業務と言えます。

3.成熟した

成熟したタスクとは、しばらく前から存在するプロセスであり、ほとんどの作業者が知っているプロセスです。 これは、毎回同じようにプロセスが完了する可能性が高いことを意味します。

4.コストの把握が容易

タスクを完了するために発生する現在のコストを計算することができれば、コストと自動化による潜在的な利益を比較検討することが容易になります。 つまり、歴史的に8時間の人的リソースが必要だった仕事が簡単に数値化できるため、企業はRPAの材料費や導入コストから予測される成長率を差し引いて比較することができるのです。

5.構造化

自動化に適したプロセスは明確に定義され、構造化されたデータを使用しています。 構造化データとは、住所やクレジットカード番号などを保持するデータベースのような定量的な数値や値のことである。

6.トランザクショナル

トランザクションプロセスとは、人為的なミスが頻発するプロセスである。 例えば、販売注文の更新は、自動化に最適なトランザクションタスクです。 トランザクションタスクは、ビジネスの世界では他のプロセスより階層が低いものの、細心の注意が必要なため、自動化に最適なタスクです。

7.例外はほとんどない

これらのタスクは、通常、ボットが最小限の例外を除いてプロセスを完了できることを意味します。 例外は、ソフトウェアロボットが予期せぬことに対応しなければならない場合だ。 残念ながら、自動化技術は例外を処理することはできても、多くの例外を処理することはできないのです。

8.複雑でない

RPAソフトウェアは、Machine LearningやAIなどのインテリジェントなツールを追加しなければ、主観的なフィードバックのような複雑なタスクを処理することはできません。 しかし、RPAに適したプロセスはルールベース、反復的、構造的であるため、より複雑なタスクは組織の課題にはならない可能性が高い。

9.マルチシステムアクセス

RPAソフトウェアの利点は、ボットが組織の現行システムにアタッチされると、相互接続されたテクノロジーのエコシステムが形成されることです。 つまり、多くの異なるシステムにアクセスするプロセスは、一般的にヒューマンエラーが発生し、結果に一貫性がなくなるため、最適な利益が得られます。

なぜ今、ロボティック・プロセス・オートメーションが注目されているのか?

 

ロボティック・プロセス・オートメーション - なぜそれが重要なのか?

 

World Wide Webの出現以来、ワークフローの自動化は、ビジネス、組織、企業において重要な意味を持つようになりました。 ロボティック・プロセス・オートメーションが世界に紹介されたことで、企業活動のあり方が変わり、企業が競合他社を凌駕するためのツールとなったのです。

しかし、RPAは2000年代に登場したものの、RPAの人気が高まったのは2017年になってからであり、RPAが破壊的技術であることを示す点となりました。 インダストリー4.0を迎え、RPAの技術力がさらに向上したことで、自動化ソフトウェアが市場で高い評価を受けるようになりました。 産業界は、年を追うごとに、より優れた、より速い自動化技術を望み、プロセスを進化させています。 つまり、新たなディスラプターが市場を揺るがさない限り、現在のRPA企業への注目度は常に高いということです。 しかし、多くの産業が成功するためには、RPAがどこで、現在どうなっていて、どこへ行こうとしているのかを知る必要があります。 下記により
ガートナーの2022年の技術トレンド
, ハイパーオートメーションは、データ、サイバーセキュリティ、AI、インテリジェンスツール、自律システム、ジェネレーティブAIに世界が現在注目していることから、オートメーションの次の段階とされています。

AIとRPAの違い・共通点を理解する

 

 

AIはかつてRPAとは全く異なる分野で運用されていましたが、ソフトウェアロボットの能力を高めるために、RPAソフトウェアへの実装が進んでいます。 人工知能は、人間の認知プロセスを予測、学習、理解することができる高度な技術である。 RPAがAIと組み合わさることで、自動化ソフトウェアの利点をさらに向上させるとともに、他の分析機能を追加して顧客満足度やセキュリティ、正確性などを向上させることができるのです。

RPAはそれ自体ではインテリジェントではないので、判断や解釈を必要とする複雑な処理を理解することはできません。 AIは、適切なプロセスが十分に定義され成熟している必要があるため、必ずしも意思決定に役立つ情報を提供するわけではありませんが、より多くのパフォーマンスの最適化を可能にするエンハンサーとして機能します。

RPAとインテリジェント・オートメーション – 違いと共通点を理解する

 

 

RPA(Robotic Process Automation)が人間の手を介さずに反復作業を完了するためのソフトウェアツールであるのに対し、IA(Intelligent Automation)はRPAに人工知能(AI)や機械学習を組み合わせたものである。 これらのリソースを組み合わせることで、企業のコスト削減、生産性と精度の向上、納期の短縮、需要の充足に貢献します。 理性や慎重さ、予測分析だけに頼らず、人が正しい判断をするための「知性」の側面を加え、望ましい結果を得るためには、複数の機械や自動化されたツールが必要です。

RPAの未来:ハイパーオートメーションとインテリジェント・プロセス・オートメーション

 

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

 

RPAの未来は、ハイパーオートメーションとインテリジェント・プロセス・オートメーションです。 RPAのプロセス指向のアプローチは、系統的なエラーに耐える一方で、RPAの機械的なコンポーネントがなければ、より高度で複雑なツールは存在しなかったでしょう。 ガートナー社は、2022年の「戦略的技術トレンドのトップ」の1つとして、この分野を含むハイパーオートメーションという概念を作り上げました。 詳しくはこちら
ガートナー
ガートナーの目標は、デジタル化されたソリューションを通じて、組織の成長を最適化し、加速することを支援することです。

インテリジェント・オートメーション(IA)は、人工知能(AI)や機械学習とRPAを組み合わせ、企業のコスト削減、生産性と精度の向上、納期の短縮、需要の充足を支援するものです。

ハイパーオートメーションは、IAを機械学習による包括的な手法としてさらに一歩進め、AIなどのソフトウェアがすべてのプロセスをよりインテリジェントに、効率的に運用するものです。 大きな違いは、ハイパーオートメーションは、IAとRPAを取り入れ、複雑で認知的なシステムを作り、作業を自動化することです。

ハイパーオートメーションの成功は、AIとMLが複製されたデータの山を構築すること、つまり “デジタルツイン “と呼ばれるものに依存します。 また、成功には相互運用可能なハードウェアが必要です。そのためには、「ユーザーの最小限の介入でハードウェアの変更に適応できる」マシンによる技術のエコシステムを構築する必要があり、これは次のように知られています。
プラグアンドプレイ
(PnP)です。データがより包括的になるにつれて、ハイパーオートメーションシステムの接続されたネットワークとインテリジェントなツールは、それ自体から学習し、徐々に自己調整と自動化を行うようになります。

RPAとコグニティブ・コンピューティング

 

 

コグニティブ・コンピューティングは、そのデザインから人工知能(AI)と混同されることが多いのですが、実はAIのサブカテゴリーにあたります。 また、コグニティブ・コンピューティングは、大量のデータを扱うことができるため、RPA技術を強化し、企業がデータに基づいた意思決定を行うことを支援することができます。 AIがRPAのメリットを高めるのは同様ですが、AIとは異なり、コグニティブ・コンピューティングは依然として人間の介入を必要とします。 さらに、変化に対応することはできても、AIのように意思決定者にソリューションを提供することはできません。 コグニティブ・コンピューティングのサポートを受けたRPAは、構造化および非構造化データを通じて、意思決定者が大量の情報からよりよく理解し、パターンを見出すことを支援します。

その影響。RPAが雇用に与える現在と未来。RPAがすでに人間を代替しているところと、(まだ)代替していないところ

 

 

ご存知のように、RPA技術の導入を成功させるには、組織構造における役割と責任の転換が必要です。 しかし、現在のRPAの能力や性能は、どのように人間に取って代わるのでしょうか。RPAはすでに、平凡な反復作業をこなす人間を代替し、従業員がより創造的、知的、本質的な仕事に従事するための貴重な時間を解放しています。 ですから、現状では、データ入力や監査などの人間の仕事をRPAが代替しています。

また、ソフトウェアロボットは、プロセスの代替ではなく、むしろアシスタントとして機能するように設定することで、従業員に要求される作業量を制限することができます。 しかし、やはりこれは現在のインテリジェントオートメーションシステムに当てはまることで、具体的には、作業者の高い技術力と社会性、人間力が必要とされる業務が対象となるのです。 しかし、多くの企業では、複雑で、認知的で、変化するプロセスを自動化できない自動化システムがあり、完全な人手による代替としてのRPAはまだ来ていないのです。

RPAの未来は、ほとんどのビジネスプロセスを自動化し、最終的に多くの人間の仕事を代替する可能性があります。 その結果、ソフトウェアロボットの知能化が進めば進むほど、人間の不安も大きくなっていきます。 多くの技術者やビジネスアナリストは、自動化ソフトウェアが判断に基づく意思決定を行う能力を備えたインテリジェントな自律型テクノロジーに進化すれば、多くの仕事が人間を必要としなくなると予測しています。 例えば 戦略情報システム研究 29 は、2033年までに米国の仕事の47%がオートメーションに置き換わると予測する学者もいると指摘した。 さらに、RPAがAIなどのインテリジェントなツールとの組み合わせが進むと、人間はソフトウェアロボットに太刀打ちできなくなり、多くの組織でAIによる自動化が優位な選択肢となります。

将来、知的なオートメーションがほとんどの人間に取って代わる可能性が高いとしたら、どのような仕事に取って代わるのでしょうか? 基本的に、自動化が可能な仕事はすべて、ロボットソフトに完全に取って代わられることになる。 によって完成される多くのプロセスは、例えば ヒューマンリソース(HR) は自動化が可能であり、これらの作業を行う人間の必要性は廃れる可能性があります。 しかし、人事には人間の社会的スキルや感情が必要です。ソフトウェア・ロボットは、この要素を高めることはできますが、必ずしも完全に置き換えることはできません。

RPAがアウトソーシングを駆逐する理由

 

 

RPA技術によって破壊される代表的な分野は、ビジネスプロセスアウトソーシング(BPO)業界である。 かつては、企業や事業者、法人が、人件費の安さや効率化のために、フロントオフィスからバックオフィスまでのプロセスを海外にアウトソーシングすることが一般的でした。RPAは、アウトソーシングやBPOプロバイダーを完全に駆逐します。なぜなら、大量の事務処理は、まさにRPAソフトウェアが完成させるために設計された業務だからです。 さらに、バックオフィスやエンドツーエンドプロセスをアウトソーシングしている多くの企業は、他国の賃金上昇に伴うコスト増に耐え続けています。

これらのプロセスをロボットソフトで自動化することで、人材アウトソーシングのコストを劇的に削減することができるのですから、企業はなぜRPAに投資しないのでしょうか。 RPAの市場成長によりBPOプロバイダーはほとんど時代遅れになっていますが、サービスプロバイダーはそうならないように、自社のモデルにRPAを導入することができます。

RPAが社会に与えるインパクトの全体像

RPAが社会に与える影響

ロボティック・プロセス・オートメーションというと、多くの人が、人間が行うプロセスを置き換えるためにプログラムされた物理的なロボットを想像するのではないでしょうか。 しかし、多くの人が知るように、RPAは実際のロボットではなく、プログラム可能なソフトウェアであり、反復的かつ構造化された作業を人間よりも速く、正確に完了させるために使用されます。

全体として、RPAが社会に与える影響は、従業員が平凡なコピー&ペースト作業ではなく、価値ある仕事に従事する時間を増やすことができるなど、主にポジティブなものです。 第4次産業革命に突入すると、ハリウッド映画を中心に描かれた「ロボットに支配される」という恐怖が一般化した。 特にRPAでは、多くの社員が自動化ロボットに取って代わられるのではと危惧していましたが、ほとんどの社員がそうではありませんでした。 つまり、RPAの導入に成功した多くの企業では、従業員が退屈なプロセスから解放されたり、ロボット・アシスタントによって従業員がより速く手順を完了できるようになるなど、自動化が従業員の生産性向上を促していることがわかりました。 しかし、RPAの知能化が進むにつれて、一部の仕事が陳腐化する危険性が出てくれば、RPAが社会に与える全体的なプラスの影響も変わってくる可能性があります。

RPAの実用例

ロボティック・プロセス・オートメーションサービスを現在のシステムに導入した組織の成功例は数多くあります。 例えば、こんな感じです。 リーズビルディングソサエティ住宅ローン、貯蓄、ライフプランニングなどの金融サービスを提供する英国企業であるAGCは、15台のロボットで数千のアプリケーションの数千のタスクを自動化しています。 同社は、RPAによる取引処理、会員アカウントの更新、メールの自動送信を、パンデミック時に役立った不可欠なリソースと位置づけています。 RPAは、Leeds Building Societyが急速に増加する会員の要望に応え、維持するためのソリューションを提供しました。 同社によると、RPAによって複雑な顧客からの問い合わせに対応する無駄な時間が減り、電話の待ち時間が短縮されたことで、顧客満足度が向上し、住宅ローンの支払い休日の配信が可能になったとのことです。

RPAの始め方

 

RPAプロジェクトの実施プロセスには、3つのステップがあります。PoC(Proof of Concept)、パイロット、テストの3ステップです。

1.PoCを作成する

RPAプロジェクトの最初のステップは、PoC、つまりユーザーが望むプロセスの自動化が実現可能であることを実証する方法を開発することである。 RPAが最適な利益をもたらすソリューションであることを確認するために、ユーザーは自動化するケースを特定し、ROI、コスト、節約、コンプライアンスなどの利益予測を定量化する必要があります。さらに、PoCには、どのRPAソフトウェア・プロバイダーがユーザーの特定したプロセスを最もよく表しているかについての計画が含まれている必要があります。 例えば、RPAソフトウェアのみに特化したプロバイダーもあれば、RPAの上に複数の製品を提供できるプロバイダー、RPAプラットフォームを利用したIT・BPOサービスプロバイダーもあります。最後に、PoCは、プロジェクトを統括するビジネス部門とIT部門の人事からなるCOE(Center of Excellence)を設立するなど、社内組織を見直す必要があります。

2.パイロット版

パイロットステージは、RPAプロジェクトの設計・構築・テスト段階です。 このフェーズは、プロジェクトのプログラミング、設定、設置の段階である。 例えば、紙で記録したデータを電子媒体に移さなければならない。 導入に外部リソースを利用しない場合を除き、このフェーズでは通常、COEとRPAメーカーまたはサービスプロバイダーの協力が必要です。

3.テスト

ソフトウェアロボットが設計通りに動作すれば、RPAの導入は完了です。 しかし、ユーザーはロボットが最適な結果を提供するために、自動化技術の拡張と更新を続ける必要があります。PoCは、RPAを導入する上で最も重要なステップであり、適切な計画を立てなければ、時間とコストを無駄にすることになります。 残念ながら、多くのRPA導入が失敗する主な理由の1つは、ユーザーがロボットによるプロセス自動化を意図していないプロセスを自動化しようとすることです。

よくあるご質問

ロボティック・プロセス・オートメーションは、業務コストとヒューマンエラーを削減し、ビジネスプロセスを自動化するための強力なツールです。

RPA(Robotic Process Automation)とは?

RPAを定義すると、画面の録画やスクレイピングといった人間の活動をエミュレートすることで、継続的なフローと効率性を重視するツールです。 しかし、RPAはこうした単純な業務プロセスから一歩進んで、ユーザーが現在使用しているシステムにインストールすることで非侵入型となり、プログラム可能で、人がほとんど介在せずに構造化された反復作業を完了させることができます。

ロボティック・プロセス・オートメーションの利点

RPAのメリットは、最大限の業務効率化、迅速でわかりやすい導入、業界のコンプライアンスを維持するための構成、顧客満足度の向上、作業員の面倒な作業からの解放、データセキュリティの向上などです。

ロボティック・プロセス・オートメーション技術

RPA技術の種類は、以下の通りです。

  • データ – データ ソフトウェア ロボットは、データ転送、暗号化、およびファイル エンコードに従事することができます。
  • インテグレーション – インテグレーションベースのソフトウェアロボットは、様々なアプリケーションの項目にアクセスし、変更することができます。
  • プロセス – プロセスベースのソフトウェアは、変化、イベント、またはトリガーを認識し、そのプログラムされたプロセスに従事することができます。

ロボティック・プロセス・オートメーションはどこで使われているのですか?

ロボティクス・プロセス・オートメーションは、タスクの自動化によって利益を得ることのできる、ほぼすべての産業で利用することができます。 しかし現在、RPAの利用によって影響を受けるRPA企業の領域は、以下の通りです。

  • カスタマーサービス
  • 受注処理
  • 金融分野
  • サプライチェーンの製造
  • 売上高
  • インフォメーションテクノロジー(IT)
  • ヒューマンリソース(HR)
  • 製品開発
  • 業界コンプライアンスルール

ロボティック・プロセス・オートメーションの仕組み

RPAのワークフローは、「収集」「転送」「生成」「確認」の4つのステップで構成されています。 例えば、データの入出力では、ソフトウェアのボットがデータを取得し、別のアプリケーションに転送し、レポートを作成し、完了したらユーザーに通知する。

ロボティック・プロセス・オートメーションの導入方法

RPAの導入を成功させるプロセスには、少なくとも3つのフェーズがあります。PoC(Proof of Concept)、パイロット、テストです。 PoCの段階では、自動化するプロセスの選定、承認、社内組織の再構築を行います。 パイロットステージは、RPA導入のための開発・設計・脚本・構築の段階です。 この段階では、RPAシステムのためのすべてのツール、アドオン、リソースを慎重に議論し、導入する必要があります。 最後に、ロボットが思い通りに動作することを確認するために、ソフトウェアをテストします。

ロボティック・プロセス・オートメーション市場規模

によると
スタティスタ
は、2022年時点で、RPAの現在の市場規模は37億米ドルであるとしています。

ロボティック・プロセス・オートメーションの学習方法

RPAの開発者になるには、自動化ロボットソフトウェアのプログラミングを学び、習得するための長期的かつ包括的なトレーニングが必要です。 しかも、RPAの領域は常に変化しているので、必要な知識は尽きることがありません。

ロボティック・プロセス・オートメーションのベスト書籍

RPA関連書籍の場合、業界は頻繁に変化や進化を遂げるため、印刷物では最新の情報を読者に提供できない可能性があることを覚えておいてください。 しかし、RPAの名著はまだまだありますので、ここではRobotic Process Automationの名著を5冊ご紹介します。

  • 「ロボティック・プロセスとコグニティブ・オートメーション。メアリー・C・レイシティとレスリー・P・ウィルコックスによる「The Next Phase」。
  • “Microsoft Power Automateによるワークフロー自動化。最小限のコーディングで業務自動化によるデジタルトランスフォーメーションを実現する” by Aaron Guilmette
  • 「ボットの世話と餌やり。ロボティック・プロセス・オートメーションのオーナーズマニュアル” Christopher Surdak著
  • “ロボティック・プロセス・オートメーション・ハンドブックRPAシステム導入ガイド” トム・タウリ著
  • “INTELLIGENT AUTOMATION: Learn how to utilize Artificial Intelligence to boost business & make our world more human” by Pascal Bornet

ロボティック・プロセス・オートメーションのオンライン・ベストコース

ロボティック・プロセス・オートメーションのオンラインコースは、以下のものがあります。
エドックス
. RPAを基礎から理解したい方にとって、この入門コースは、問題解決の一形態としてのロボティック・プロセス・オートメーションの活用、オートメーション設計図、プロセスオートメーションの工数見積もり作成方法など、新しいスキルを身につけるきっかけとして役立つことでしょう。 プログラミングや機械学習の分野をリードする講師陣によるバーチャルな授業が受けられます。

ロボティック・プロセス・オートメーションは良いキャリアになるか?

はい、Robotic Process Automationは良いキャリアだと思います。 によると ガラスドアRPA開発者の平均年間基本給は、米国で8万ドルです。 さらに、RPA開発者の最低給与は57000ドル、最高給与は112000ドルと報告されています。

また、RPAのメリットの真価を理解する企業が増え始めたことで、RPAのスキルを持つ人の給与は上がる一方です。

ロボティック・プロセス・オートメーション研究論文

RPAのすべてを知るために、貴重な研究論文をご紹介します。

ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)のベスト認定資格

RPAのベストな認定資格は以下の通りです。
マイクロソフト
は、RPAソフトウェアやツールに慣れ親しもうとする人なら誰でも取得できる入門レベルの資格です。 これにより、RPAに興味をお持ちの方は、自動化のための最適なツールの1つであるマイクロソフト社のソフトウェア「Power Automate」を理解し、作業を開始することができます。 認定証の取得には、ソフトウェア「Power Automate」によるビジネスプロセスの自動化、「Power Virtual Agents」によるチャットボットの構築、「Power BI」によるデータ分析の実行に関するトピックと基礎知識を網羅した試験を受け、合格することが必要です。 この資格を取得するために必要な前提条件はありませんが、受験料は必要です。

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Alex Zap Chernyak

Alex Zap Chernyak

Founder and CEO of ZAPTEST, with 20 years of experience in Software Automation for Testing + RPA processes, and application development. Read Alex Zap Chernyak's full executive profile on Forbes.

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