RPAについてはよく知られるようになっていますが、RPAは「Robotic Process Automation」の略語で、**人の作業を代わりに行ってくれるロボットなどの総称**です。AIとよく似た概念として理解している人もいますが、両者は全く別ものです。

RPAが得意としている分野は、*「手順が決まっている定型業務」と「反復して行うルーティンワーク」*です。この両方の条件を満たす業務であれば、RPAを導入することで、*業務の効率化・業務のスピードアップ・業務コストの低減*などの効果を得られる可能性が高いのです。

つまり、**RPAはルール化しやすい業務、ルールが定まっている業務は得意ですが、逆に非定型業務、一時的に発生するような業務は苦手**です。RPAで効果をあげられる業務の例としては、会員データの入力、問合せメールに対する定型文での返送など、*機械的に処理できるものが中心*になります。

また、RPAは大量高速処理が得意です。1人の担当者で1ヶ月を要するような単純作業であれば、早ければ1日で終わらせることができます。

RPAの導入が決まったとしても、コピー機やパソコンの導入とは訳が違います。**RPAを導入するためにはRPAをよく知った人材が必要**です。では、RPAを導入する際に、どのような役割があり、どのような人材が必要になるのでしょうか？

ここでは、RPA人材が担う役割について確認していきましょう。

一般的に社内にシステムを導入する際は、その推進体制が必要です。まずは、*RPA導入に対する理解の促進を行い、当該部門の責任者や部員の協力を得る必要があります*。RPAの導入に難色を示す古参の社員もいるでしょう。こうした方々の協力を得ずして、強権的にRPAを導入すると、期待したほどの成果を得られないことが往々にしてあります。この**推進体制の整備にあたっては、社内にリーダーシップを発揮できて、RPAに理解がある人材が必要**ですが、そうした人材がいない場合には、外部コンサルタントを当てるケースもあります。

RPAを導入する*「業務の選定」*が必要です。RPAが適した業務を見出すために、*業務フロー・業務手順書の確認・対象業務の担当者のヒアリング*を行います。また、**RPA導入によって得られる時間削減・コスト削減の可能性・難易度判定などを行い、最も効果の得られそうな業務を複数選定**し、その業務要件について定義を行います。

**RPAの導入対象業務を選定したら、実際にどの程度の効果が得られるのかについて「予測と検証」を行います**。現在、社員2人で月間100時間を要している業務を完全にRPAに置き換えたい場合、その時間がどの程度削減できるのかを目的に対して、成果をどの程度出せるのかをはっきりさせるのです。そこで得られた結果が、RPA導入後の目標値となります。*目標値と実績との差異検証*を行うことで、何が良かったのか、何が問題だったのかを効果測定することが可能です。

次に、RPAツールを実装します。**基本的にはRPAツールはプログラミングは不要で、ロボット(アプリ)に作業手順を教え込む**ことになります。先ずは全面導入ではなく、部分導入を行い、そこで発生した問題点を解決して評価を行います。この部分導入で得られた効果・確認できた問題点・注意点などを踏まえながら、本格導入に向けて横展開していきます。

RPAツールの実装でプロジェクトは終わりではありません。**導入したRPAが正しく運用され、定着し、当初計画した効果が得られるまでプロジェクトは続きます**。プロジェクトでは、*本格稼働後に発生した問題の吸い上げ・解決・問合せ対応・不具合対応*なども行わなくてはなりません。また、RPAによって*業務がブラックスボックス化*し、何か業務の変更が発生した際に、誰も対応できないという事態は避けなければなりません。*RPAツールは一旦導入したら終わりではなく、評価と改善を繰り返してスパイラルアップを図っていくもの*だと認識しておきましょう。

RPAエンジニアの仕事の内容は、その工程によって異なります。**同じRPAに関わる業務でも、導入フェーズから開発フェーズ、保守のフェーズとあり、それぞれ内容に*大きな差異*があるため、導入・開発・保守フェーズについてそれぞれ紹介していきます。

RPAの導入段階においては、**システム開発の要件定義フェーズと同様にユーザー業務の洗い出し**を行います。RPAは定型業務を自動化しますが、その定型業務を単純にRPAに置き換えられるのか、業務フローの見直しの必要性がないかどうかを確認する必要があります。続いて、*RPAの適用範囲・移行内容を検討し、ユーザーとのコンセンサスを得て決定*します。このような仕事が、導入におけるエンジニアの仕事です。

導入検討のフェーズで、*RPAの適用業務やシステム化の範囲、内容などが確定*したら、RPAツールを利用して業務の自動化を進めます。RPAツールの利用では、**画面キャプチャの取得やシナリオの作成などによって基本的な動作を定義し、データベースや他のプログラムなどとの連携機能を加えて、業務の自動化**を行います。また、ツールだけでは対応できない場合にはプログラム追加も行います。

RPAは導入して稼働すれば終わりではありません。実際に*RPAによる運用が始まった後には、保守が欠かせません*。単純なエラーに対する対応もありますが、想定外のエラー、運用変更によるエラーなど、さまざまなエラーが起きる可能性があります。**RPAエンジニアは、そうしたエラーへの対応を行うと共に、ユーザーから挙がるさまざまな修正依頼や改善要望に応える必要があります**。またユーザーに対しても、RPAの正しい使い方、イレギュラーへの処置方法などを覚えてもらえるよう、ユーザー教育まで担当することもあります。

## RPAエンジニアに必要な経験やスキル

RPAエンジニアに必要な知識やスキルはまだ確立されたものはあまりありませんが、**RPAに関連する経験やスキルがあると活躍の場は広がります**。ここでは、*RPAエンジニアを目指す皆さんにとって役立つスキルや経験*について解説します。

### プログラミングのスキルや経験

**Microsoft AccessやExcel VBAの経験があると役に立つ**でしょう。RPAは定常業務を自動化するツールです。その自動化にはデータベースの集計、分析作業の定型化が含まれます。Accessはデータベース操作のメジャーなツールであり、*Accessを利用した業務や開発に関わった経験があると、RPAツールに馴染みやすく、RPAエンジニアへの近道*となるでしょう。

他、Excel VBAのスキルも役に立ちます。RPAはマクロとよく対比されますが、Excel VBAはExcel上で動くマクロであり、RPAはPCやサーバー上で動くマクロと考えると、両者はよく似ています。*Excel上でマクロを組んだ経験、VBAの知識などがあると、RPAにはすぐに慣れる*でしょう。

*RPAエンジニアを目指す上で、システム開発の経験は大きなアドバンテージ*となります。システム開発では、ユーザー（顧客）との方向性の確認・ヒアリング・要件定義などでシステム化の方針を確定します。続いて、設計フェーズ・開発フェーズ・導入後の保守や運用までが範囲です。RPAは主にRPAツールを用いるため、プログラミングは行わないケースもありますが、業務分析・要件定義・設計は欠かせません。**RPAの導入は、基本的にはシステム開発と同様の流れになります**。全体の流れがシステム開発と被るため、システム開発経験者はRPAの導入でその知見やスキルを存分に活かせるでしょう。

*RPAツールの導入経験者は、即戦力*として期待されます。RPAなツールとしては、WinActor・UiPath・Blue Prismなどがよく知られています。RPAのベンダー側として導入に関わっていなくとも、**ユーザー側での利用経験がある人も、意志さえあればRPAエンジニアを目指せます**。ユーザー側の立場で得た活用ノウハウは、必ずエンジニアとして活きます。また、その導入経験はコンサルティング分野で活かせるでしょう。クライアントとのコミュニケーションも円滑に行え、要件定義フェイズでは大いに力を発揮できるかもしれません。

RPAに関する資格としては、*[RPA技術者検定](https://cobotpia.com/gym/course/index.html)*があります。*RPA技術者検定は 、RPAツールWinActorに関する民間の検定*です。この資格取得により、WinActorをベースにRPAツールに関する勉強ができます。**WinActorはRPAでは最もメジャーのツールであり、RPA技術者検定の資格取得で、仕事の機会が広がり、活躍の場を得られる**でしょう。RPA技術者検定には3段階のレベルがあり、【入門】→【アソシエイト】→【エキスパート】とあります。受験料は入門は無料、アソシエイトは7,150円、エキスパートは21,780円です。

### 派遣社員にもRPAスキルが求められる

RPAは急速に企業に導入されています。この結果、事務職の派遣社員に対するスキルニーズが徐々に変わりつつあるのです。これまでは定常業務に派遣社員を利用する企業が圧倒的多数でしたが、RPAの導入を進める企業では、RPAのオペレーターを求める傾向が高まってきました。**派遣社員にも、RPAツールの利用経験者としてRPAオペレーター・シナリオ作成者・RPA利用業務のコーディネイターなどのスキルが求めらる**時代となりました。

## RPAエンジニアのキャリアパス

RPAエンジニアのキャリアパスとしては、**企画・提案コンサルティングや要件定義などの上流工程を担当するキャリアと、開発工程を担当するキャリアの2パターン**に分かれます。

上流工程をメインに担当するケースでは、実際の開発や保守を担当することは少なく、クライアントニーズによる引き合い・導入・方向性についての顧客との調整などがメインの仕事になります。これらは*RPAコンサルタントの仕事の領域*です。

これに対してRPAエンジニアには、技術面を中心とした開発技術者です。*RPAエンジニアには、言語能力、シナリオ構築の力が必要*です。RPAの実務経験を積むとフリーランスとしても独立することが可能です。

もう1つは、*RPAの保守・運用に特化したエンジニア*です。RPAは導入後も、障害対応・バージョンアップ・業務の変更による修正対応などがあります。*RPAは導入して終わりではなく、業務に合わせて更新*が必要です。RPAの保守エンジニアはクライアントの窓口になって、こうした対応にあたります。

日本の人口は減少に転じており、少子高齢化はますます顕著になってきています。生産年齢人口（労働人口）は減少の一途を辿り、2040年には2017年時点と比べて20％減少するという予測があります。人手不足はますます大きな問題となっていくでしょう。そのため、*オフィス作業の効率化はどの業態、どの企業でも喫緊の課題*になっているのです。こうした中、RPAに対する需要はさらに伸びていくでしょう。**RPAエンジニアは、将来にわたっても必要な人材であり続ける**と予想されます。

さらに、RPAはAIとの連携がさらに進み、形を変えながら進化していくはずです。RPAとAIを繋ぐエンジニアに対するニーズがますます高まっていくでしょう。

このように*RPAエンジニアの将来性は明るく、将来性が期待できる職種*といえます。

RPAは定型業務自動化ツールで、7割近い自治体、半数の大企業がその導入による業務の効率化に大きな成果を上げつつあります。しかし、RPAはシステム開発や運用と同じく、エンジニアやRPAに精通する人材が必要です。ここでは、RPA導入に必要な人材について解説します。

RPA導入には、要件定義フェーズなどのコンサルタント、導入開発・保守運用フェーズを担当するエンジニアが必要

RPA人材の候補者は、プログラミングや開発経験に加えて、ユーザーの立場でRPA導入に関わった人材も対象となる

RPA人材は労働人口の減少よる業務効率化のニーズが高まる中、今後も需要が見込まれ将来性が高い職種である

業務の自動化に役立つRPAの導入に欠かせない、「RPA人材」とは？

最近**RPAとAIという言葉をよく耳にし、両者を混同している人もいますが、両者は明らかに異なる**ものです。ここでは、RPAとAIの特徴や違い、メリットやデメリットを考察しながら、RPAとAIについて掘り下げます。

### RPAとは業務自動化ツールのこと

RPAはRobotic Process Automationの略語で、一言で表すと**「人の代わりに仕事をしてくれる自動化ツールのこと」**です。*RPAは'デジタルレイバー'（Digital Labor）や'仮想知的労働者'と表現されるケースもあります*。

*・手順が決まっている定型業務*

*・反復して行うルーティンワーク*

などで、主にはPC上で行う事務作業分野での利用が進んでいます。

RPAを機械のロボットをイメージしてしまいがちですが、*RPAは広義の意味でのロボット*です。

また、RPAはよくExcelマクロと対比されがちですが、マクロはExcel上で動作し、Excelの制約を受けるため、どうしても処理できる量には制限があります。一方、RPAはPCやサーバー上で動作するため、マシンスペックによっては*高速で大量の処理*を行うことが可能です。

RPAは2020年の総務省調査*:[AI・RPAの利用推進について](https://www.soumu.go.jp/main_content/000724615.pdf)*によると、地方自治体の68%が導入済であり、**RPAは導入しやすく、効果を得やすいツール**だということが分かります。以下、そのRPAのメリットを列挙してみましょう。

RPAはツールの利用が一般的ですが、単純作業や反復作業をRPAツールに覚え込ませると、*人の処理速度の10倍以上のスピードで業務を処理*します。しかも、*年中無休、休むことも退職することもないため、業務に掛かるコストを大きく削減*できます。

RPAは*決められたことを決められた通り行うため、判断ミスや誤入力を防げます*。また、長時間の作業も可能であり、さらに結果の検証まで自動で行うことが可能ですので、仕事の精度が上がります。

単純作業をRPAに置き換えることで、人はより高度な判断業務、営業活動などに時間を割くことができます。結果、*仕事の質が上がり、全体の生産性を高めることが可能です*。

RPAにはデメリットと言えるほどのものはありませんが、強いてあげるならば、以下の2つがあります。

*1.属人化してしまうと失敗する*

RPAに仕事を教え込むのは人間です。その人が退職した場合、何か問題が起きた時に対処するのに時間が掛かります。RPAを利用する場合は、そうした事態を想定して、業務マニュアルの作成や引継ぎをきちんと行っておかなければなりません。

*2.業務の変更に柔軟に対応できない*

業務の自動化は大変便利で、メリットも多いのですが、一方で業務がブラックボックス化するリスクがあります。運用変更の際に、業務が見えないために、RPAが記録した業務の変更に手間取ります。RPAを導入する場合は、今の仕事のやり方がベストなのかどうか、今後変更する可能性がないのかについてよく確認しておく必要があります。

RPAについての理解は整理できたでしょうか？続いてAIについて見ていきましょう。ここでは、*AIの概念*について再認識をしてください。

AIは日々進化しており、その定義はまだ定まっていませんが、*大まかな定義としては、AIは人工知能のことです*。AIはコンピューターですが、単なるコンピューターとAIの違いは、**「学習・推論・判断」といった機能が備わっているか否かの違い**です。

AIはコンピューターにはできない学習・推論・判断を行えるため、*人の作業や思考を肩代わりすることが可能*です。またAIには感情がありませんが、24時間365日不眠不休で働ける点は人には真似ができないことです。

AIのメリットを以下に挙げます。RPAのメリットと対比させながら読み進めてください。

*1.肩代わりできる人の仕事の範囲が広い*

AIはRPAと同様に、単純作業・反復作業を行うのは得意ですが、**自分で学習してスキルを高めること、推論すること、そして判断が行えるため、かなりの人の仕事を肩代わりすることが可能**になります。

AIは膨大な量のデータを収集して分析したり予測したりすることに長けています。*ビッグデータ解析*と呼ばれるものは、まさにこれです。この*分析や予測の能力は人を上回っており、経営やマーケティングなどで大いに役立っています*。コロナ禍での人出の解析などもAIが行っています。

*iPhoneのSiriなどはまさにAI*です。Siriは人の言葉を理解して必要な情報を集めてくれますが、このような形で*AIはすでに私たちの生活に入り込み、私たちの生活とAIは切っても切れない関係*になっているのです。

以上のように大変便利なAIですが、*AIにも解決すべき問題、すなわちデメリット*があります。

研究開発中の自動運転技術にAIが搭載されていますが、車の自動運転で事故が生じた場合に、その**責任の所在が不明確**です。AIと人の責任の分界点を明確にしていく必要があります。

*2.AIの思考プロセスがブラックボックス化する*

AIは自己学習しながら思考の精度を上げていくため、*思考のプロセスは学習とともにブラックスボックス化していきます*。AIの思考をモニタリングしたり、解析できるような仕組みを併せて用意しておく必要があります。

以上、RPAとAIの特徴やメリット、デメリットを述べてきました。その違いは理解されたと思いますが、*両者の違いについて改めて整理*しておきましょう。

### RPAとAIの違いは手足と頭脳の違い

RPAは人が定めた業務のルールを教え込むと、教えられた通りに動きます。1度設定したタスクは何度も繰り返して実行でき、迅速にルーティンワークを正確にこなすことができます。**RPAとは、人が行っていた手作業を代替するツール**と言っても良いでしょう。

*人体の部分で言えば、脳からの指令に従って動く手や足と同じ*です。

一方のAIは、人に代わってRPAなどのツールに指示をすることができます。さらに、AIは学習や判断ができるため、業務フローの見直し・改善を提案することもできます。

以上の通り、RPAは人の作業を行う手足であるのに対し、**AIは人で言えば「頭脳」に当たる**といえます。

では、AI搭載のOCRはRPAでしょうか？OCRそのものが自動的に書類を読み取ってデータに変換するのであれば、AI-OCRはRPAと言えます。

**人の手足に相当するRPAと脳に当たるAIを組合わせることで、かなり人間に近い動きをさせることが可能**となります。

現在、*多くの企業で事務作業を中心に導入されているRPAは「クラス1」とも呼ばれる簡易的なもの*です。

*クラス2（別名EPA:Enhanced Process Automation）*になると、AIの機能を取り入れ、非定型作業の自動化・言語解析・画像解析・音声解析・マシーンラーニング技術などに機能がアップします。iPhoneのSiriなどは、クラス2のRPAと言えるでしょう。

さらに、*クラス3（別名CA:Cognitive Automation）*になると、高度のAIとRPAが融合し、ブロセス分析・改善・意思決定までを自ら行えるようになります。

クレジットカードの新規申し込みで、免許証写真とスマホの入力情報を対話型のAIで収集し、そのデータを自動審査（信用情報と自動突合）に廻して、自動的にクレジットカードを発行するといったRPAが実用化しています。このような、*ほぼ無人でクレジットカード発行を行っている事例*があります。*金融業界では、急速にAIとRPAを連携させて自動化が広がっています*。

最終的な承認行為は人が行いますが、それ以外はほぼ自動化され、人的業務の大幅な改善とスピードアップを実現しています。**経理業務・コールセンター業務・コンシェルジュ業務も大半はAIとRPAで対応できるようになってきており、今後急速にRPAに業務が移行していくことでしょう**。

## AI時代を迎えて、エンジニアとしてさらなる活躍を目指そう

最後に、*RPAエンジニアの仕事とAIエンジニアの仕事の内容について紹介*します。

*RPAは、定例業務を代替するロボットソフト*です。企業がRPAを導入する上で、何を・どの範囲で自動化するのか・RPAが行った作業の結果を誰が確認し、承認するのかといったワークフローや役割分担などを新たに決める必要があります。また、RPAに任せられる仕事か否かについても判断が必要です。

**RPAコンサルティングは、RPA導入希望の企業に対して、ヒアリング・提案・見積もりなどを行う仕事**です。

**RPAツールやRPAアプリケーションの設計・開発・保守・運用を行うのが、RPAエンジニアの仕事**です。

RPAの構築においては、よく知られたWinActorなどのRPAツールを利用したシナリオ設計、製造に加えて、RPAの主要開発言語である*VB.NETやVBScript*などを用いたRPAの機能拡張を行います。

機械学習エンジニアは、**主にプログラミングを担当するAIエンジニアで、プロジェクトに応じて機械学習システムの開発や、プログラムの実装を担当**します。プログラミング言語としては、*汎用的プログラム言語のPython（パイソン）*の知識や経験が求められます。

データサイエンティストは、AIエンジニアの中でも**アナリティクス分野を担当するエンジニア**です。

ビッグデータの解析・分析・得られた結果からビジネス改善の提案や、施策立案を行います。*AIに関する知見に加え、データ分析のプログラミング能力・統計学・問題解決を図れるコンサルティング能力なども求められます*。

機械学習エンジニアの役割に加えて、次の*データアナリストとしての役割を持ち合わせていること*が求められます。

データアナリストも、データサイエンティストと同じくアナリティクス分野を担当するAIエンジニアです。

データサイエンティストと重なる部分もありますが、**よりデータ分析に特化したエンジニア**です。

ユーザー動向や将来に想定されるユーザーニーズなどを分析し、仮説の検証を行いながら、*問題解決やサービスの改善の提案を行うのが主な仕事*です。

### RPAとAIに強いエンジニアを目指そう

RPAとAIについて解説してきましたが、興味は湧いたでしょうか？*RPAエンジニアもAIエンジニアも*、どちらもこれから非常に有望な職種です。それぞれの仕事の内容を理解し、自身の適性や興味を勘案し、ぜひあなたのキャリアパスに含めてみてください。

RPAの急速な普及と併せてAIが注目されていますが、RPAとAIは異なるものです。しかし、RPAとAIを連携させることで、人の仕事の多くを代替させることが可能になってきました。AI時代の到来に対応できるエンジニアを目指し、RPAとAIへの理解を深めましょう。

RPAは人の代わりに仕事をしてくれる自動化ツールのことで、人の体で例えると手足である

AIは学習・推論・判断といった機能が備わった人工知能で、人の体では脳に当たる

ITエンジニアはRPAやAIへの理解を深め、AI時代に活躍できるエンジニアを目指すことをおすすめする

RPAとAIの違いを理解し、エンジニアとしてのスキルアップを図ろう

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？

## 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

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