「導入するまでが重要。業務自動化を実現するRPAとは」

2019年4月11日

RPAとは ~「RPA」というものをご存知ですか?~

近年、ホワイトカラーの企業で徐々に取り入れられているRPA。

RPAとは「RoboticProcessAutomation(ロボティック・プロセス・オートメーション)」を省略したもので、デスクワークなど定形の業務となる作業を、ソフトウェアが代行・自動化を行う概念を指します。

最近では、総務省が発表した『働き方改革』が推奨されておりますが、人口減少が叫ばれている現代の日本の人出不足を解消するための大きな役割として、RPAが大変注目を集めています。RPAは別名「仮想知的労働者」と言われています。知的労働者のリソースの確保が簡単ではなくなってきた分、RPAを導入することで企業内のソリューション(=課題解決)につなげていこう!という施策です。このRPAは今後も継続的に拡大し、今業務として行っている内容の半分はロボットが処理してくれる!なんて時代が来るかもしれません。現在行っている定型業務をすべてロボットが対応してくれたら、「どれだけ豊かで余裕を持った仕事ができるか」また「削減された時間で、別の新たな仕事を創出することができる」そんな新たな働き方を実現できるのが「RPA」なのです!

RPAはなぜ必要か? ~問題視されている「今後の就労人口の減少」~

現在の日本で社会的に問題視されているのが、「少子高齢化」です。日本は年々就労人口が減少していき、企業の採用も非常に困窮していくと考えられています。

そういった環境では一人一人の仕事のパフォーマンスをより向上させる必要があり、より創造的な仕事が求められることになるでしょう。

RPA導入企業の活用シーン

RPAはいったいどんなシーンで活用されるのでしょうか。実際に企業ではこのような事案が起こると考えられます。

・経理・・・スケジュールに追われ、会計システムのデータ入力が間に合わない。

・人事部・総務部・・・勤怠管理システムの過重労働メールが送り切れない。

・営業部・販売部・・・外部のEDIシステムに登録された情報を別ファイルに再登録しなくてはならない。

・購買部・倉庫部・・・メールで受注した商品の販売管理システムへの入力が追い付かない。

上記のような事案はすべて「人員のリソース不足」や「作業効率の悪さ」が原因であると考えられます。これらの課題が解決できるのが「RPA」なのです。

日本のRPA事情 ~「レギュレーション化」があまり上手くない国である~

では、日本での導入はいったいどのくらい進んでいるのでしょうか。

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「分業制」が多く見られるアメリカに対し、日本は職務の定義付けがとても甘くなりがちで、属人化(=その人でないとわからないなど、ある特定の担当者にしか実施できない状態)してしまっていることが極めて問題視されています。(団塊の世代が、一気に定年退職期を迎えた2007年にも問題になりました)要するに、「日本は業務のレギュレーションが定着化していないという点」がRPA導入への“弊害”となってしまっていると考えられます。

業務効率化を図るための第一歩としては、業務の“棚卸し”が肝心となってきます。まずは、一つ一つ業務を整理整頓して、「どの方法(ツール)で」「どんな風に進めていくのか」「どのやり方が一番効率が上がるのか」を、しっかりレギュレーションとして整備し、定着させることが一番大切です。

RPAによる課題解決 ~システム構築の基盤が肝心~

また、業務で利用しているシステムの観点から申し上げますと、日本の企業の背景には、各業務においてなんらかのシステムを導入し、しっかり運用に乗っているところが多いのが特徴です。システムの利用において、効率化や精度の向上を図る際に、抜本的にシステム自体を変えるということになれば、莫大な経費と時間が掛かることが想定され、資産に余裕がある一部の企業しか実施できないでしょう。通常は現状のシステムの入力を確実にスピーディに実行してくれる「リソース」の方が寧ろ必要になってきます。この為、日本企業の多くが解決すべきは、利用しているシステムに入力、運用する“リソース不足”の問題が挙げられています。

たとえば、「この会計データ、入力が間に合わない・・・」と嘆いている経理担当の方がいて、課題として「莫大な経費精算のデータ、メールで商品を受注した際の照らし合わせながらの手入力がとてもじゃないけど追い付かない、これでは毎日残業になってしまう・・・」といったケースが発生したとします。

そんなケースでこそRPAは活躍でき、システムの操作ログさえ覚えさせれば、「効率よく」「正確な情報」を自動で入力を行ってくれるようになります。

RPAを取り入れるために

RPAは今後、人口減少やAI技術の発展により、需要が高まっていくと考えられています。リソースを補完する為の人件費や、システムの再構築などと比較すると、コストも安く抑えられ、精度を上げながら業務を自動化できるという利点があるので、導入をお考えの方も多いかと思います。課題を多く抱える日本のビジネスシーンでも、RPAの導入を検討している企業が増えてきているようです。

RPAの導入準備 ~実はRPAは導入までが大変なのです~

RPAとはいったいどんなものなのかを述べてきましたが、「なんでもロボットが自動で入力してくれるなんてすごいシステムじゃないか!すぐに導入しよう!」とお考えの方。実は見落としてはならない注意点があります。それは導入する“前“の、「自社の業務にどのような作業があるのか。」また、「RPAにどの作業が向いているか、または向いていないか。」の見極めの重要性です。RPAの導入で企業の働き方を改善するには、この事前準備が非常に肝心になっていきます。ポイントは2つ。

(1)この作業はロボットが行える単純作業の繰り返しのフローなのか。

日本はレギュレーションの定義化が非常に難しいと述べてきました。

(2)いずれの段階にも、条件によって「判断」が伴わない作業か。

これらのポイントは決して忘れてはいけません。闇雲にRPAツールを導入したり、この判断を誤ってしまうと、逆にものすごく遠回りになってしまい、人の手でやった方がはるかに時間を削ることができた・・・。というケースも少なくはありません。

やはり複雑化してしまっているシステム程、「どんな場合でも人による判断を必要としない、単純作業の繰り返し」であるというものを慎重に選定していく必要があるのです。

RPA導入企業の実情 ~実際に導入した企業も「使いこなせない」実情~

企業のトップ、または現場から業務の自動化を求める声は多く、「少しでも効率化につながるなら・・・」とRPAを導入している企業は増えている模様です。ただ、上記でも述べている「業務の棚卸し」をはじめ、「何がRPAに適用する業務なのかが分からないまま導入してしまう」という点が問題視されており、一担当者や管理者が、独学で取り入れることは容易ではないといわれています。

この為、今RPAツールを販売している会社では、コンサルタントの派遣や教育サービスが備わっているところが増えてきています。RPA自体が新しいツールであるので、社内に知見がある人間がいないことが普通と考えられます。基本的には導入に際して、業務選定のコンサルタントとRPAツールでシナリオを作成する技術者が必要となることでしょう。

要は、業務を自動化し、効率化を図るためのツールを導入するはずなのに、導入までに大きなコストと時間を浪費しかねないということもRPAを導入するときに注意しなくてはならない点です。

RPAには”判断が必要な仕事”はできない

「RPAには、“複雑化された判断を伴う業務”は向いていない」ということも導入時に考えておきたい点です。詳しく見ていきましょう。

“複雑化された判断を伴う業務”のポイントは2つあります。

(1)業務のルールや条件が変わり、どのパターンにもあてはまらない条件が発生する

業務には変化が起こるものです。具体的には、価格の変更や契約内容の変更など、いくら優秀なシステムでも変化を伴ってしまうと、自動で変更することはできず、人の手による整備が必要になります。

(2)複数の結果による複合的な条件の組合せがある

「1+1=2」のように誰がどう見ても、答えが一つしかない数式のような導き方のできる作業フローであれば、RPA化に適した作業といえるのですが、少しでも“この答えは1つではない可能性がある“作業であれば要注意です。

一見すると単純作業に見える業務でも、実は様々条件による操作の違いが存在することがあり、そのままではRPA化することができません。 確実にこのフロー・方法は1つしかない!というものをRPA化に適応させていく必要があり、そうでない場合には、答えが1つになるように事前に条件と操作フローを整備しなくてはなりません。

RPA導入前後の効果測定

RPAの導入前に「自社の業務時間はどれくらい削減できるか」を考えるかと思いますが、導入後に「実際どれくらい削減ができているか」の効果測定することも同等に重要です。効果測定には、週または月単位でどのくらい削減につながっているかという側面と、削減された時間で新たにどんな仕事ができるようになったかという2つの側面で考えると良いでしょう。

効果測定により、しっかり自社のRPAの効果を把握しておくことで、もしかすると「この業務もRPA化で生産性がより上がるのでは?」と次のアクションにつなげていくことができます。

RPA化に関しても、他の業務と同様にPDCAを回して、ビフォーアフターを現場で把握できるようにしておくことが大切なのです。

RPA導入支援ツールを活用 ~導入から効果測定までを効率的に実現~

RPAツールは、急速な需要の拡大にともない、ツールを販売や付帯サービスを始める企業も増えてきています。ですが、再三申し上げているように、とりあえず導入するのではなく、まず導入を行う前に、必ず対象作業の見極め・抽出、そして正しいフローを整備することが重要です。

ただ導入に至るまでの業務の見極め・抽出、RPA前後の効果測定を、“すべて手動”でするとなると、とてつもなく時間も労力もかかってしまいます。作業効率を図るために大きな時間を要してしまっては、導入する意味がなくなってしまいます。

そんな中、これらRPAの対象業務を、日々の作業を自動で記録し、RPAに適した対象業務の可視化、更には導入後の効果測定も可能にした導入支援ツールが打ち出されました。

それが株式会社テンダが開発、販売をするRPAの導入を加速させるソリューションプラットフォーム「D-analyzer(ディー・アナライザー)」です。

https://www.tepss.com/danalyzer

このツールは、「現状業務の可視化」を自動で実施してくれます。特別な知識は不要で、「D-Analyzer」を入れたパソコンで通常通り作業をするだけです。

1つ1つの操作内容をツールが認識し、結果としてわかりやすくグラフィカルにフローを提示してくれます。通常では、この時点でRPAコンサルタントが仲介に入り行うのですが、人的または時間的コストが掛かり、またすべての業務を人間が可視化するのが非常に難しいという点が課題でした。

また、どの業務にどれだけ時間が掛かっているかを可視化することはRPAツールの導入に関わらず重要な情報で、結果としてRPA化できない業務があったとしても有益な情報になるでしょう。そしてRPAの導入後も同様に作業することで、効果測定が可能です。RPA化の前後でどのくらいの時間を削減できたのかを可視化でき、次のアクションにつなげることができます。

「知識や経験はないが、なるべく低コストでRPAを導入したい!」「RPAに興味があるが、いきなりコンサルタントを入れるのはハードルが高い」とお考えの方には、ぜひご検討いただく事をおすすめしております。

まとめ

「働き方改革」が提唱され始めてから、徐々に業務を自動化していきたいと考えている企業も多いはずです。RPAを導入する前に、いったい普段の業務はしっかり定義付けられているのかを再度見直していき、どの業務がRPA化に適した業務なのかを見極め、RPA導入を進めていくことが重要であると考えられます。有効的にRPAを使いこなし、企業の生産性を向上していくことがRPA導入後のゴールなのではないでしょうか。

(補足)「RPA」と「AI」

「RPAもAIもロボットに業務を手助けしてもらうものなのだから一緒でしょ?」

とお思いの皆さま。実は概念としては全くの別物です。

具体的には以下のような違いがあります。

AI・・・学習し、人間に代わり判断することができる役割を果たす。人工知能とも呼ばれますが、学習能力が備わっており、与えられた情報の次の行動をへ移すことまでも可能な機能。画像解析やチャットボットによるカスタマーサポートのような自動応答はAIであることが多い。

RPA・・・決められた単純作業を自動で行ってくれる機能。わかりやすく言えば、AIの機能で導き出された答えをRPAが入力していくようなイメージ。データ入力や集計、メールの情報の一括収集などが行える。

(参考:https://winactor.com/column/819/

AIというのはRPAの一歩先の動作ログがシステムに組み込まれている「頭脳派」ロボットで、RPAというのは「単純作業」ロボットと思っていただければ幸いです。

AIほど知能が備わっていて判断力は持ち合わせていないけれど、単純作業を今まで入力していた人材の需要がRPAによって排除することが可能となるので、今後このRPAというものは導入の拡大が期待されます。

(補足)まだまだある!RPAの必要性

RPAが必要とされる背景は「働き方改革」以外にもまだあるのです。なぜ、RPAというものが頭角を現したのか・・・理由は4つあります。

1.「働き方改革」の推進

2.海外のRPAの急速な普及

3.システム間を連携する費用を安く抑えられる

4.AI化の普及と連動

1.に関しては人材リソースの確保が難しくなってきている近年、急速な対応が求められていると申し上げてきました。

2.の「海外のRPAの急速な普及」とは、アメリカやイギリスなどの先進国が2015年ころから次々と導入を進めたのが始まりです。また、新興国のようなシステム構築が未だそこまで完成形ではない国も昨今急速に普及しています。日本は遅れて影響を受け、少し時間が経った2016年ころから徐々に導入を始めました。

3.の「システム間を連携する費用を安く抑えられる」は、例えばExcelやWord、送受信メール、その他会社独自でお使いになっているシステムなど・・・

この中で2つ同じデータを入力する作業があったとします。それらはおそらく手入力で2か所入力する(たとえコピペであったとしても・・・)ことが必要になってきます。

1つの情報入力に2つのアプリケーションを立ち上げ、それぞれに従い入力する時間と労力をコンピュータが2つのアプリケーションをつなげて一括で入力や操作をしてくれるとしたら、、、どれだけ楽になるかというところです。細かいところではありますが、このような積み重ねが、無駄な労働時間の削減にもつながると考えられています。

4.の「AI化の普及と連動」は、前章で述べたように、判断をするAIと作業をするRPAが連動することで更に活用の幅が広がり、今後普及していくことも考えられます。

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