RPAとは**Robotic Process Automation（ロボットによる業務プロセスの自動化）**の略です。産業用ロボットが人間の手足の動きを再現してブルーカラー業務（工場作業）を代行するのに対して、RPAはパソコンのキーボード入力などの**ホワイトカラー業務（事務作業）を人間の代わりに行います。**

RPAは「仮想知的労働者」「デジタルレイバー」「デジタルワークフォース」などと呼ばれることもあります。

### RPAが注目され、導入企業が増えている背景

IT技術が急速に発展する中、中小企業を含めた**あらゆる企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）の実現を図っています。**2025年までにDXを達成しない企業は競争力を失って失墜するとする［2025の崖］が目前に目前に迫っているからです。

すでに現実のものとなっている**「人手不足」は、少子高齢化による労働人口の減少で今後ますます厳しくなることが予想されます。**

このような状況下で、製造業における工場内作業のロボット化が目覚ましく進んだ反面、いわゆるホワイトカラー業務の事務作業のロボット化は、手つかずのままでした。業務の電子化は進んでも、キーボードを打つのは相変わらず人力に頼っていたのです。

そこで注目されたのが、*ホワイトカラー業務を人間に代わって行うRPA*です。従来も人事部やコールセンターの業務を他社にアウトソーシングするなどの動きはありましたが、個人情報や企業秘密の漏えいリスクなど、難しい問題もありました。RPAは、いわばコンピュータへの事務作業のアウトソーシングなので、そのような問題も生じません。

### RPAが行えるホワイトカラー業務のレベル

一口にホワイトカラー業務といっても、数字の入力などの単純作業から、契約書の作成や重要な経営判断まで、さまざまなレベルがあります。

**現在のところRPAは入力作業などの比較的単純な業務をカバーするレベル**ですが、近い将来にはAIやビッグデータを活用して、「予測・分析・評価・判断」など、人間ならベテランの社員が行っていた業務をある程度コンピュータが代行することが可能になると考えられています。そのようなRPAの未来形が、*EPAやCA*です。

*EPAとは、Enhanced Process Automation（*強化されたプロセス自動化*）*の略で、RPAよりもレベルの高い業務を処理できるシステムのことです。ビッグデータから顧客の傾向を分析するなど、AIや機械学習を使ってある程度イレギュラーな状況にも対応可能です。

*CAとは、Cognitive Automation（認知の自動）*の略で、EPAよりもさらにレベルの高い業務を行います。自然言語学習・ビッグデータ分析個別最適処理などの高度なデータ処理によって可能になるシステムです。EPAやCAも大企業では一部実用化されていますが、中堅企業などがパッケージ化されたシステムを導入できるような段階にはいたっていません。

## 企業がRPAを導入する5つのメリット

企業はRPAを導入することで下記のようなメリットがあり、それによって企業の業績を向上させることが期待できます。

### 1.単純作業が減りコア業務に注力できる

金融機関はもとより、あらゆる企業の経理部門、総務部門、営業部門は、*パソコンに向かっての膨大な「書類記入業務」を抱えています。*この入力業務、転記業務をRPAに任せることで、ビジネスにおける「単純作業」が大幅に減少します。

RPAを導入することで、これまで単純作業に割いていた時間を、営業推進や顧客対応などのコア業務に回すことが可能です。新規事業の企画や業務改善、新人教育の充実など、**創造的で前向きな仕事に取り組む余裕も生まれます。**

これまで人間が行っていた作業をRPAに代行させることで、人件費を削減することができます。社員全員にPCが行き渡るようになった現在でも、PCに向かってしている作業は「Aの書類からBの書類への売上げデータの転記」ということも少なくないでしょう。

**すでに電子化されているデータを人力で再入力するなどのムダをなくしてくれるのがRPAです。**

### 3.業務がスピードアップする

人間がしていたことをコンピュータにさせることによってもっとも大きく変わるのは、それに要する時間です。**どんなスピードパンチャーでも数時間はかかる仕事を、コンピュータなら瞬時に片づけてしまいます。**

これまで銀行の融資審査といえば、結果が出るまでに少なくとも数日はかかるのが相場でしたが、実はかかった時間の大半は、決算情報などの審査フォーマットへの入力だった、というようなケースも少なくありません。このような無駄な時間をなくし業務をスピードアップするのがRPAのメリットです。

### 4.ヒューマンエラーがなくなる

「検算」という言葉があるように、**人間による計算や入力には常にミスが生じる可能性があります。**些細な入力ミスがビジネスに大きなダメージを与えることは珍しくなく、人手に頼る限りそのリスクを排除できません。

その点、*RPAならシステムが正常に作動している限り、ミスが発生することはなくビジネスの「安全保障」*にもなります。

### 5.繁忙期に深夜に稼働させても労働問題が生じない

業務には*繁忙期と閑散期の波*があり、決算前や株主総会前などは、経理や総務のスタッフは徹夜が続くことも珍しくありません。

しかし、*昨今は残業時間に対する規制が厳しく、時間外労働の上限が明確に定められています。*かといって企業は繁忙期用の人員を常に確保しておくことはできません。その点、**RPAなら24時間稼働させることができ**、深夜に使用したからといって労働組合にクレームをつけられることはなく、割増賃金が生じるわけでもありません。

上記のようにRPAには数々のメリットがありますが、その反面で下記のようなデメリットも抱えています。

### 必ずしもコスト削減につながらない

RPAの導入には、そのシステムを開発するベンダー企業への支払いなどで多額の費用がかかります。システム運用のための社員教育も必要です。

これらのコストを考えると、**RPAによって削減できる業務がそれほど多くない企業では、導入してもトータルでコスト削減できるとは限りません。**

### 誤作業を延々と続けてしまう可能性がある

RPAはミスをしないと述べましたが、設定に間違いがあると、*人間ならするはずのないミス*、あるいは*途中で気がくようなミス*を延々と続けてしまう可能性があります。

### 業務手順が変更になったときの対応がめんどう

業務内容や手順に変更が生じたとき、人間なら簡単な説明で対応が可能な場合も、RPAはシステムに手を加える必要があり、*内部スタッフだけでは対応できません*。

### 突然システムダウンする可能性がある

RPAは人間のように疲労することがなく24時間働ける半面、システム障害やバグによって突然停止してしまう可能性があります。

RPAの市場規模は、2017年の178億円が、2018年は318億、2019年は529億と、**倍々ゲームに近い勢いで伸びています。**今後は、多くの企業がDX達成を急いでいることから、これまで以上の伸び率で推移することは間違いありません。

また、*RPAシステムのパッケージ化、低価格化*も進みつつあり、独自のシステム開発が困難な中小企業でも導入が進むと考えられます。

## RPA導入におけるエンジニアの業務と必要なスキル

企業がRPAを導入する際に、**エンジニアは要件定義、設計、開発、保守・運用など、さまざまなフェーズで関与します。**RPAのエンジニアリングには、プログラミングのスキルの他に、オフィス業務のデジタル化ツールであるMicrosoft AccessやExcel VBAのスキルが役立ちます。

*Microsoft Access*はデータベース管理ソフトで、顧客管理、販売管理、在庫管理の自動化などに用いられます。*Excel VBA*は、Excelの入力処理を自動化するシステムで、従来毎月末に行っていた大量の売上データの入力などを瞬時に行うことができます。

RPAよりハイレベルなEPAやCAの開発に携わるには、今後、**AI、機械学習、ビッグデータのスキル**が求められます。プログラミング言語としては、**Java、Python、C++、R言語など**が用いられるため、必要に応じて更にスキルを磨く必要があるでしょう。

企業の事務作業を自動化するRPAは、DXの実現を目指す多くの企業に注目され、導入が進んでいるIТ技術です。この記事ではRPAのシステムについてや、企業にとってどのようなメリット・デメリットがあるのかを分かりやすく解説します。

RPAのメリットには、単純作業の削減、人件費の軽減、人的ミスの防止、業務のスピード化などがある

DXの達成、人手不足の進行をひかえて、RPAの需要は今後ますます拡大する

RPAよりも高度なホワイトカラー業務を行うEPAやCAの開発・導入も今後盛んになると予想される

RPAの5つのメリットと、企業への導入が急速に進んでいる背景とは？

## 企業を変容させる5つのDX技術

**蛹が蝶になるような劇的変容（トランスフォーメーション）をビジネスで実現する**のが、DX（デジタルトランスフォーメーション）です。
企業がDXを達成する推進力となるデジタル技術には、代表的なものにAI・ビッグデータ・IoT・ICT・RPAなどがあります。

囲碁ソフトの実力はアマチュア初段クラスと言われてから10年もたたないうちに、囲碁AIはトッププロも太刀打ちできない怪物に育ちました。

ゲームの世界では人間同士が自分の知能で対戦するのがルールですが、ビジネスでは人工知能の力を借りるのは反則でありません。旧式のソフトしか持たない企業と最新のAIを備えた企業では、サービスの質・量・スピード・コストに大きな差が生じます。

とくに、自動車の自動運転を可能にするような**ディープラーニングの進化によって、AIのビジネス利用の地平が大きく広がりました。**画像認識による製品仕分け・ニーズ予測・マッチング予測・医療診断・デザイン・設計など、その利用範囲は多岐に及びます。

自動翻訳など、そのレベルがまだアマチュア初段クラスのものもありますが、自社のビジネスで適切なシーンにAIを活用することで、企業はトラスフォーメーション（様変わり）する可能性があります。

コンピュータの処理能力の飛躍的な向上とAIの技術を組み合わせることで、ビッグデータの利用が可能になりました。

週間天気予報が驚くほど正確で、2～3ヶ月スパンの長期予報もそこそこ当たるのは、ビッグデータを有効利用しているからです。さらに、ビール会社は天候予測を含めたさまざまなビッグデータを用いて、夏のビール需要を予測して生産します。

従来は混沌・カオスでしかなかった膨大な非定型・非構造化データを、*volume（量）・velocity（頻度）・variety（多様性）という3つのVを軸に、リアルタイムで構造化し、解釈可能なものにする*のがビッグデータ処理技術です。

### IoT（モノのインターネット）

家電にマイコンが内蔵されるようになったのは1980年代ですが、そのマイコンがインターネットに接続されたのがIoT（Internet of Things）です。

象印は電気ポットにIoTを装備することで、実家（高齢者世帯）のポットの利用状況から離れて暮らす子どもが親の安否確認ができる「みまもりホットライン」を提供しました。ドローン撮影とインターネットを連結したIoTは、土木工事の測量現場から測量技師の姿を消し去りつつあります。

モノ・センサー・ネットワーク・アプリケーションの4つの要素で構成されるIoTは、**「モノ」の用途、操作性を劇的に変え、消費者のライフスタイルをも変える力があります。**自社の製品、サービスをIoTの視点から構想し、提供することでDXを実現することが可能です。

### ICT（情報・コミュニケーション技術）

コロナ禍でリモートワークやオンライン授業を可能にしたのが、ICT（Information and Communication Technology）です。

SNSが個人のコミュニケーションを様変わりさせたように、ビジネスでもSlack（スラック）・Chatwork（チャットワーク）・Microsoft Teams（マイクロソフトチームズ）などのICTシステムが、企業のコミュニケーションを変容させつつあります。

ソフトウェア開発におけるプロジェクト管理ツールはもちろん、**営業活動や建築現場もICTによる変革の波の中に**あります。

### RPA（ホワイトカラー業務のロボット化）

RPA（Robotic Process Automation）とは、**総務・経理・営業管理などのホワイトカラー業務をロボットに代行させるデジタル技術**です。もっともRPAが進んでいる業種にコールセンターの自動チャットシステムがあります。

RPAには、定型業務・単純作業をさせるクラス1、データの収集・分析をさせるクラス2、業務プロセスの改善や意思決定までさせるクラス3などのレベルがあります。

クラス3はまだ理念的な段階ですが、人口減少による労働力不足が確実に到来する日本社会ではRPAが企業の命運を握る可能性があります。

## 企業がDX技術の選択に迷い、意志決定できない理由

DXを駆動するデジタル技術が日々進歩する中で、多くの企業が具体的なDX施策に踏み切れない段階にあります。その理由は**「自社にとってのDX」を構想する人材を欠き、実施体制を作れない**ことにあります。

### 中堅企業の7割以上が「検討中」または「検討の予定」

「*2025年の崖*」で経済産業省に尻をたたかれるまでもなく、企業はDXをできるだけ早く推進したいと思っています。（2025年の崖 : 経済産業省が2018年に発表した「DXレポート」で使用された言葉、あらゆる企業は2025年までDXを達成しないと、国際競争力を失って失墜するとされる）

しかし、大企業を除く多くの企業が、DXに一歩も踏み出せない状態にあります。（財)日本能率協会の2020年の調査によると、従業員300人以上3000人未満の**中堅企業でも「DXを推進中」は24.8％で、「取り組みを検討中」と「これから検討する予定」が70％以上もあります。**従業員300人未満の中小企業にいたっては「DXを推進中」は15.2%にすぎません。

### 何をするのが自社にとってのDXなのかが分らない

AIやIoTなどのDX技術そのものは専門家の手を借りれば導入・利用することが可能ですが、*どんな技術が自社のDXを可能にするのかは、外部の専門家に聞くだけでは分りません。*

企業に不足しているのはDX技術そのものよりも、**技術とビジネスの結びつきを構想する人材**です。成功したスタートアップ企業のように経営トップがそのような人材ならベストですが、一般企業では望めません。

トップではなくても、内部に自社ビジネスとDX技術に詳しい人材がいて、その人を中心にDX推進体制を組織することが「これから検討を予定している」状態を抜け出すためにぜひ必要です。

中小、中堅企業がDXに踏み出せない理由として、レガシーシステムからの移行などにともなう巨額の予算が足かせになっていることが挙げられていますが、その前に**デジタルによってトランスフォーメーションした自社のビジネスモデルを描けないことが根本的な問題**と言えます。

## DXに向けた企業の選択とは「技術の採用」ではなくUX（顧客体験）志向への転換

DXを「どのようなデジタル技術を採用するか」の課題と捉えると、いつまでたっても「検討中」の看板を外すことはできません。

業務を効率化するテクノロジー、生産コストを下げるテクノロジーという発想から、**優れた顧客体験（ユーザーエクスペリエンス）を実現するテクノロジー**という発想に転換することが必要です。

### DXに向けた経営戦略はUX志向から生まれる

DXには明確な経営戦略が欠かせないと言われますが、経営戦略の基礎になるのは優れたUXの実現を志向する経営マインドであり組織文化です。

DXに成功した企業の事例を参考にするときは、**成功企業がどのデジタル技術を採用したかではなく、顧客に受け入れられるどのようなUXを提供したか、そのニーズをいかに発見あるいは発明したかということに注目すべき**でしょう。

スマホと家電の連携から生まれるニーズ、所有からシェアリングへの価値観の変化から生まれるニーズなど、*自社の製品、サービスを「新しいUXの創造」という観点から見直す*ことが必要です。自社にトランスフォーメーションを起こすのは、顧客体験にトランスフォーメンションを起こすような製品やサービスなのです。

## ITエンジニアがDX人材として活躍するために必要なこと

「2025年の崖」を目前にした企業の多くがIT人材の不足を嘆いていますが、企業が求めるDX人材とは、プログラマーやSEなどのIТエンジニアではありません。

もちろんシステム開発にプログラマーやSEは欠かせませんが、いま企業が求めているのは、**ビジネスとIТ技術の結びつきを構想し、主導するDXプロデューサー**です。

若いエンジニアがキャリアの先にDXプロデューサーを目指すとしたら、まずAIエンジニアやビッグデータサイエンティスト、データサイエンティストなどを目指す道が考えられます。しかし、それが終着点ではなく、顧客・ビジネス・業界環境についての深い理解と、組織をけん引するマネジメント力、利害関係者を調整する交渉力を身につけなくてはなりません。

これは*将来的な課題というより、現在行っている業務の中で意識して養っていきたい能力*です。プロジェクトの要件定義の中にもビジネスを理解するヒントがあり、チーム運営の中にもマネジメント力や交渉力を身につける機会があります。このような機会を通じて、広い意味でのビジネスパーソンとしての能力、力量を養っていきましょう。

DXを実現するには、製品・サービスの特性に合わせたデジタル技術の採用が必要です。この記事では、DX推進の要となるAI・IoT・ビッグデータなどの5つのデジタル技術をご紹介し、その選択の際に企業が考慮すべきポイントについて解説します。

企業を様変わりさせるデジタル技術には、AI・IoT・ビッグデータ・ICT・RPAがある

どの技術を採用するかで迷う前に、DX人材を中心に推進体制を組織する必要がある

DXを成功させるカギは、技術の選択ではなく、顧客体験を重視する企業マインドの醸成である

DXの推進力となる5つのデジタル技術と、企業の適切な選択方法

## RPAでできることはビジネスの効率化

ロボットを活用した業務自動化を指す*RPA*を導入する企業が増えており、昨今様々なビジネスシーンで活用されています。RPAを導入してできることは多々あるため、今後も活用したいと導入を検討する企業が増えることでしょう。

かつて人間が行っていた作業をRPAが対応していき、定型的な操作について*大半のことを代行*してくれます。RPAによる自動化でできることは単純作業が多く、事例も徐々に出揃っています。ここでは、具体的なシチュエーションで見ながら、**導入する時の参考**にしていきましょう。

### 自社の事務作業などにRPAを活用できる

反復活動に長けているRPAができることの中で、情報を*自動収集できる点*があります。例えば、自社製品について各サイトに散らばっている口コミなどを、RPAによって自動収集することができます。

情報を集めて分析などに活用することもできますが、どうしても人力だと時間がかかります。また、情報収集では漏れやダブってしまうこともあり、RPAを導入して**短時間で済ませる方が正確かつ効率的**です。

情報収集では他社のデータ収集もできるほか、競合製品についても分析できます。価格帯や消費者などの評価がどのくらいか、RPAによって一覧に短時間でまとめることができます。分析も代行してもらえれば、マーケティングに活用することも可能です。

事務関連でも、経費精算や売掛金などの*管理について効率化*を行えるため、経理関連で劇的な業務効率化を期待できます。人力で各社員の交通費申請について担当者が1つ1つチェックしなければならず、時間も大幅にかかっていました。

しかしRPAを導入すると、自動でチェックを行うため**時間短縮につなげる**ことができます。また、売掛金管理にも役立てることができ、販売データなどの集約が可能です。

### データベースなど処理する時に役に立つ

ビッグデータになるほど、移行する際には時間を要します。その中でRPAは*データの移行や登録*について、自動的に進めてくれる機能があります。登録から移行まで対応しているため、効率的に業務を進めていくことが可能です。

RPAによって自動的に注文書などをフォーマット通りに落とし込んでいき、システムへ登録していきます。また、データを一通り集めて日次や週次などの情報を集約したレポートを作成することも可能で、より*細かい内容を整理*することができます。

データ量が多くなるツールの1つにメールもありますが、これも自動的に送受信を行うことができます。情報が多くても、RPAによって条件を入力して理想の情報をピックアップすることができます。これを連携しながら、**企業内で業務効率化を達成する**ことができます。

自動化によって業務効率化を図れる中で、RPAで*様々なサポートを行う*ことができます。社内でも、コールセンターではナレッジや顧客情報を簡単にピックアップできることで、対応時間を大幅に減らしつつ顧客満足度を上げることができます。

また、*社員管理*では残業者をリストアップしたり、入社した社員それぞれに渡すPCをRPAで自動的にインストールすることが可能です。事業拡大などで中途社員を増やしたいケースにも対応でき、人材を受け入れる時にも十分役立てることができます。

社員が増えても既存システムを大きく変える必要もないため、エンジニアの負担を減らせます。問題発生時も自動的にチェックを行うため、**営業時間外でも迅速に対応可能**です。

## RPA導入後に自動化によってできることを考える

ビジネスにおいてRPAでできることは多々あり、これから導入を検討する企業も徐々に増えています。自動化によって業務効率化を考えていく中で、*RPAでできること*を事前に把握しておく必要があります。

人間の代わりに行える**ルーティンと同じ処理を行う**ため、技術的な観点からポイントをしっかりと押さえながら検討しなければなりません。

### 単純作業やメンテナンスなどで利用可能

RPAは普段人間が行う煩わしい業務を代行するほか、システムの中で*座標を認識する機能*があります。これはPCのディスプレイ上で場所を特定する際に座標を使い、縦横それぞれピクセル単位で測っていきます。

アプリケーションはレイアウトが若干バージョンアップなどで変わるケースもあるため、注意しながら利用しましょう。

手順化している作業であれば、*RPAでも対応可能*です。中でも、単純作業として伝票など数多くのデータをデータベースへ入力したり、集約して書類発行などの処理まで行うことができます。

導入することで**コスト削減や業務時間の短縮が期待できます**が、他にも人力だと起こる入力ミスなども防げます。

集めたデータはRPAによって自動的に分析することも可能で、処理スピードも高速で行ってくれます。どうしても人力だと長時間になるケースもあり、ミスも数多くのデータを集約や分析を行うと出てきてしまいます。

RPAは自動処理のためミスなく処理することができるため、集約後データをマーケティングなどに活用できるでしょう。

### 画像などを認識させることができる

RPAでは情報を登録し処理しながら、**ベストなシチュエーションで活用する**ことができます。その中でユーザが使えるレイアウトにアプリケーションなどを整える際に、あらかじめRPAで画像を認識させたアイコンなどを適宜配置することもできます。

またファイルを認識させると、表計算ソフトで情報を適切な位置に配置できます。レイアウトで大きな変化もないため、*円滑に整備していくことが可能*です。

レイアウトではユーザーインターフェースもRPAで命令を出しながら処理を行うことができ、ウィンドウが移動したり拡大もしくは縮小しても対応可能です。

### 監視やメンテナンスも昼夜問わずに正確に行うことが可能

システムを監視していく時に、どうしても**大規模になると処理時間が大きくなる**ことがあります。その中でRPAはシステム監視やメンテナンスを容易に処理してくれるため、障害や不具合が発生した時に助かるでしょう。

システムをしっかりと監視しながら、障害や不具合が起こると瞬時に察知してくれます。調査もログなどを短時間で処理しながら、発生状況などを整理していきます。対応時にも情報を参考にしながら、*迅速に対応可能*です。

また、カスタマーサポートでは顧客から受けた質問などを整理しながら、瞬時に情報を引き出します。定型文も登録すると*簡単に記載*することができるため、自動返信で煩わしい対応も省くことが可能です。

## RPA導入によって可能な作業を仕分けて効率化を図る

自動的にRPAを利用して業務効率化を図れる中で、どのように**導入した際に活用するか検討する**ケースも出てきます。

その中で他社での事例などを含めて検討することもありますが、自分の企業で使う際には仕分けも必要です。基本的なRPAの機能を把握しながら、*業務効率化*を図れるように仕分ける必要があります。

### 情報認識や単純作業を効率化させる

ルーティンで伝票処理などを行っていれば、**数多くのデータを一気に処理し集約できる**RPAを導入しましょう。データを各項目へ*自動的に振り分け*ていきながら、ファイルや画像などを認識していきます。

簡単な操作で情報をピックアップすることもできるため、あらかじめ利用頻度の高いツールなどをRPAに把握させましょう。ただし、事前にRPAに情報を認識させる作業は必要となるため、検討しながら進める必要があります。

決まった手順がある作業もRPAが自動的に処理を行ってくれますが、イレギュラー発生時に対応できないケースもあります。条件分岐程度ならばRPAに認識させることで処理を行いますが、繰り返し行えない処理かどうかを見極めるのがポイントです。

どうしても人力が必要な箇所がある時には、限定的に作業の一部を*RPAによって自動化*させることを考えましょう。

### RPAではどうしてもできない処理もあるため注意

例えば、処理する時にルール化していない業務や、緊急で入ってきた*非定型の業務*だとRPAは対応できません。処理内容をある程度組み込んだ状態で繰り返し自動的に処理するのがRPAのメリットですが、どうしても人の判断やイレギュラーで対応すべき箇所は対応できないのが弱点の1つです。

作業手順などが*決まっていなければ*、RPAを活用して自動処理を行うことは厳しいです。そこで、導入する時にはRPAを活用する範囲を決めたり、AIなど代替手段も検討することも必要です。

AIならば学習機能を持っているため、データを分析して結論まで出すこともできます。どの部分で活用するかは人間が判断するため、**じっくりと検討していく**ようにしましょう。

### 業務効率化を図れた事業などをチェックして判断する

昨今各企業でRPAを導入しており、中には**業務自動化や効率化を図れたと事例を公表しているケース**もあります。

自動化などで*成功した事例*と、今後RPAを利用したい作業などを比較しながら導入を検討するのも方法の1つです。具体的な業務内容がある程度合致していれば、効果を期待することもできます。

検討していく中で、改めて業務についてプロセスを整理するのもいいでしょう。具体的に何をするか改めて見出してから、*自動化すべきポイント*も見えてきます。

RPAを導入して課題が解決されるならば、率先して導入することも検討しやすくなります。自動化ができる業務を選びながら、**支障をきたすことなく業務効率化**を目指していきましょう。

## RPAでできることを選別しながら業務効率化を目指す

RPAは便利なツールで、*自動化*に役立てていくことができます。しかし、提供されている各社のRPAはまだ完全に万能なツールは存在せず、時には*人力も必要*です。

定義されたルールや手順に則っている業務なら、RPAによる**自動化は適しています。**ただし、人間の思考や判断が絡んでくる部分は、どうしてもRPAが進歩しない限り対応できません。RPAは限られた中でもできることは多数あるため、うまく活用できる方法を探せば**業務効率化に役立てる**ことができます。

データ分析や人員の稼働時間などを把握していく上で、時間をかけるわけにはいきません。その中で業務効率化に活用できるのがRPAで、自動化によって煩雑な作業に対応することができます。RPAでできることを把握しながら、企業ではコストなどを抑えることが可能です。

自動化によって単純作業を認識させ、何度も作業を行わせることができる

事務作業や監視などに活用できるため、ビジネスの効率化を図れる

イレギュラーな作業などに対応していないため、RPAの利用範囲の検討は必要

RPAが可能にすることと業務効率化への活用方法について解説！

## AWSを利用して開発環境を構築する

ITエンジニアの皆さんにとって、**最適なシステム開発環境を手にすることは大きな関心事であり、課題**でしょう。開発プロジェクトが決まっても、*開発環境の構築に手間取り、開発着手が遅れるという事例も少なくありません*。

そのような問題を解消する方法として、AWSの開発環境を利用するという方法があります。まず、従来の開発環境の構築方法について確認し、AWSを利用すると、それがどう変わるのかを検証していきましょう。

開発環境は、効率的・効果的なシステム開発を行うための環境です。この**開発環境の構築には、「開発者が自由に、快適な使える環境」や「本番環境と同一環境」が求められる**のが普通です。

また、一般的にはチーム体制で、複数の開発エンジニアによって使える環境であることが必要です。

こうした条件を満たすために、オンプレミス環境では、本番で利用するサーバーやデータベースソフトなどを先行導入するケースが一般的でした。中には、テスト機と本番機として、2セットを購入するケースもあり、*経営陣から見ると、「無駄使いが多いシステム部門」という偏見を招く*ことも少なからずありました。

### AWS Cloud9は開発環境構築で最も手軽な方法

クラウドサービスが普及するまで、開発環境を整えるのは本番環境を構築するのと同じくらい大変なことでした。今はクラウドサービスが豊富にあり、早ければ10分ほどで開発環境を整えることが可能です。その中でも、**1年間無料で試せるAWSのCloud9が注目を浴びています**。AWSでは、*必要な時に必要なだけサーバー・ストレージ・データベースを利用することができる*ので使い勝手が良さが人気の理由です。

では続いてAWS Cloud9について見ていきましょう。「Cloud9」のネーミングの由来は"Cloud nine"で、"seventh heaven"と同様に、とても幸せな気持ちを表すときに使われる"Cloud nine"です。

そんな**Cloud9はブラウザを利用したIDE**で、JavaScriptやPythonなど、*プログラミングに必要な言語やツールが用意され、直ぐに開発作業に着手することができる*点が特徴です。"

先ほどIDEという言葉が出てきたので、IDEについて確認しておきましょう。**IDEは、英文では*I*ntegrated *D*evelopment *E*nvironmentと記し、統合開発環境のこと**を指します。IDEでは、アプリケーションの開発に必要となる言語・エディタ・コンパイラ・デバッガーソフトウェアなどが全て揃っており、開発者にとっては大変便利なサービスです。*AWSはクラウド環境でのIDEをCloud9として提供*しています。

Cloud9がクラウドベースの便利なIDEであることは分かったと思います。**AWS Cloud9の利用メリット**は数多くありますが、ここでは、代表的なメリットを挙げてみましょう。

### ブラウザだけで直ぐに開発に着手できる

AWS Cloud9はブラウザ上で利用できるツールです。一般的なIDEでは、必要なソフトウェアをローカル環境にインストールし、プログラミング環境を構築しなければならないため、その手間がかかります。一方、**Cloud9はインターネットに繋げてブラウザさえあれば、直ちに利用を始めることが可能**で、面倒な環境構築の必要性がありません。

**AWS Cloud9は、JavaScript・PHP・Python・Rubyなどの主要な言語に対応**しており、プログラミングのツールが予め用意されています。*必要な言語が揃い、開発に必要なファイル・SDK・プラグインなどのインストールの必要がなく、また各種設定も不要*です。これがCloud9のメリットであり、人気の秘密です。

### チームメンバーと共同作業が可能

AWS Cloud9では、クラウド環境でプラウザベースのため、離れた場所にいる**チームメンバーとも共同で開発作業が行えます**。

共同作業では*他のチームメンバーのコーディング内容を同時に確認ができ、相互にIDE内でチャットを利用して連携*ができるため、開発作業の効率が上がります。

AWS Cloud9では、**コードやプログラムをサーバーレスで実行可能なサービス「Lambda」をローカルで利用することができます**。AWS Lambdaをローカル環境で利用することで、*サーバー上でのプログラムデバッグ時間が削減でき、またEC2の利用料金削減*に繋げられます。（トライアル期間中はEC2は基本的に無料）

*AWS Cloud9は、最初の1年間は無料*で利用が可能です。**追加料金なしで、コード編集やデバッグ機能などを無料で利用可能**なのはありがたいですね。また、AWS Cloud9の開発環境では、*LinuxサーバーやWindowsサーバー（英文タイプ）を無料で利用できます*。AWS Cloud9自体は無料ですが、無料枠には制限があり、その制限を超えたり、有料オプションを選択したりすると利用料金がかかる点は予め理解しておきましょう。

AWS Cloud9は、仮想サーバーサービスの**AWS EC2を利用する場合に、利用した分だけ課金される従量課金**です。ただし、*無料利用枠でAWS Cloud9を利用する場合は、AWS EC2の1年間無料利用が可能*です。ちなみに、無料利用できるサービスは次の通りです。

*■コンピューティング：Amazon EC2　750 時間/月*

*■ストレージ：Amazon S3　5GBの標準ストレージ*

*■データベース：Amazon RDS　750 時間*

*■コンピューティング：AWS Lambda　1,000,000 件/月の無料リクエスト*

以上のような、*約70のサービスが無料で1年間試用*できます。

AWS Cloud9を利用する際には、以下の手順を踏む必要があります。

**メールアドレスやパスワード入力・アカウント選択・基本情報入力・支払方法・セキュリティ・サポートプラン選択の6ステップの手順**がありますが、予め必要なものを用意しておくと10分程度完了します。

*参考 : [「AWS Cloud9 の開始方法」](https://aws.amazon.com/jp/cloud9/getting-started/)*

AWS Cloud9の利用にあたっては、最初に**メールアドレスとパスワードが必要**です。最初にAWSアカウントを作成しますが、AWSアカウントの作成にはメールアドレスとパスワードの入力が前提です。

AWSに登録するメールアドレスは、AWSとのやり取りに利用します。また、複数人でAWSからの通知情報などを共有する場合には、*メーリングリストの利用が可能*です。

AWSのアカウントは、**個人利用の「パーソナル」と、法人利用の「プロフェッショナル」の2種類がある**ため、利用目的にあわせてアカウント種類を選びます。

「パーソナル」と「プロフェッショナル」には、AWS上で利用できる機能に差はありませんが、*「プロフェッショナル」を選択するとアカウントの作成時に「会社名」の入力が必要*です。

AWSアカウントの種類選択をしたら、続いて基本情報を入力します。

アカウントの作成に必要となる**基本情報は、氏名・（会社名）・連絡先電話番号・国・住所・郵便番号**です。これらの項目をすべて入力し終えたら、利用規約の*「AWSカスタマーアグリーメント」*に同意し、【続行ボタン】をクリックします。

AWS Cloud9の利用にあたり、利用料金の支払い方法について入力を行います。無料利用枠での登録でも、支払い方法の入力は必須です。

*料金支払い手段は、クレジットカードとデビットカードの2種類だけ*です。支払い代行を利用する場合を除いて、口座振替はできません。**利用できるクレジットカードは、VisaやMasterCardなどの国際ブランドのカード**です。カード情報と請求先住所を入力すると、支払い方法に関する入力が完了します。

*入力したカードの有効性を確認するために、1USD/EURでの請求が発生しますが、有効性が確認された後に、その請求が削除され相殺*されます。

支払方法の入力が済むと、次は**新規に作成したアカウントの本人確認が目的で「セキュリティチェック」**があり、電話またはSMSによるセキュリティチェックが行われます。

AWSから認証コードが送られてくるため、その受取り方法及び国コード（81）を選択し、電話番号を入力するとスマホなどに4桁の検証コードが届きます。その検証コードを入力して合致すれば、本人確認が完了します。

最後のステップで、AWSサポートプランを選択します。

**無料利用枠での登録の場合は「ベーシックプラン」と、有料サービスには「開発者プラン」「ビジネスプラン」に加え、「エンタープライス゜」の3種類があります**。このいずれかを選択すると、AWS Cloud9の利用が可能です。

有料サービスのAWSサポートプランは、AWSアカウント作成後に検討してから申し込みをすることができるため、よく分からない場合は、無料の「ベーシックプラン」を選択しておいても構いません。以下に、参考程度に各プランの内容についてまとめました。

他にも*エンタープライズプランがあり、ミッションクリティカルなシステム、大規模システムなど影響の大きなシステム*を抱えるユーザーに向けたサービスです。月額15,000USDとかなり高額ですが、専門家の強力なサポートが強みです。

無料プランのベーシックプランでは、*サービス状態ダッシュボード・製品 FAQ・リソースセンターやフォーラム、および健全性チェックサポート*など、**一通りのサポートが無料提供**されます。それら以外の製品操作や設定方法、障害原因の切り分けなど、技術的な問題に関する対応を求める場合は有償プランの選択が必要があります。

サービス・ツール・技術の記事（67ページ目）