## 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！

DX時代が到来しましたが、*DXに関してはさまざまな誤解や混乱があります*。ここでは、ITエンジニアの皆さんがDXに関する認識を改め、**DXを自身の成長と活躍にどう生かせば良いのか、AIとの関連も交えて**探っていきます。

*DX（デジタルトランスフォーメーション）*は最早、流行語ではなくなり、一般社会にすっかり定着してきました。経営層が株主総会などで、企業の重点取組事項に「DX推進」を掲げる事例も増えています。また、企業によっては「DX推進部」などの専門部署を設け、DX化に注力する姿勢を示しているところも少なくありません。

DX推進組織を作るのは間違いではないのですが、*経営者が「DX=デジタル化」「DX=AI導入」といった誤解を払拭しないまま進めている企業もあり、一部でDXの失敗や混乱の原因*となっています。

**DXはデジタルの力を借りて、企業の競争力を高めることです。デジタル化が目的ではありません**。ここを見誤ると、DX推進に失敗します。ここはITエンジニアとしても押さえておきたいところです。

### DXは組織変革、デジタルによる業務改革

**DXの目的は大きく変化する社会環境やビジネス環境に対応し、強い経営を目指すこと**です。社会が大きく変わっている以上、仕事のやり方を変え、組織も変わらなくてはなりません。

コロナ禍で在宅ワーク・テレワークが推奨されましたが、DXに取組み、リモート会議やテレワークにコロナ禍の前から取り組んでいた企業は直ちに対応できました。一方、DXを単なるデジタル化と捉えた企業は、仕事のやり方も組織変革も行わず、ただ単にAIなどの最新技術を導入しただけで終わっています。*企業そのものが変わらなければ、DXとは呼べません*。

*DXの推進には3段階*があります。もちろんデジタル化は必須ですが、**DX実現に至るまでに「デジタイゼーション（Digitization）」と「デジタライゼーション（Digitalization）」の2つの段階を経る必要があります**。

*従来アナログで行っていた業務をデジタル化すること*です。例えば、稟議書や申請書など、紙ベースで行っていたものをペーパーレスにしたり、電話や書類で行っていたコミュニケーションをメールやLINEに切り替えたりといったものが該当します。

*デジタル化によって生成・蓄積されたデータを活用し、業務全体を効率化すること*などを指します。DXは最初にデジタイゼーションを進め、デジタライゼーションに移行が完了していることがその前提なのです。

この2つのステップを飛ばしてDXに取り組むのは、体力づくや準備運動を飛ばしていきなりプールに飛び込むようなものです。*DXは最新技術を取り入れることだけではなく、人や組織が変わっていなければ、絵に描いた餅で終わってしまう*リスクがあります。

以上2つのステップを経て、初めてDXのステップに至ることができるということを認識しておく必要があります。

DX推進において、よくあるのが**「DX=AI」という誤解**です。では、AIとは何なのでしょう？*AIを導入すると何が変わる*のでしょうか？

AIの定義は完全に定まっているわけではありませんが、*AIとは"Artificial Intelligence"の略語で、人工知能と訳されています*。AIとコンピューターの違いは、**AIには「学習・推論・判断」といった機能が備わっている**点です。そこで、人の作業をAIが行うことが可能となり、しかも24時間365日、AIは不眠不休で働き続けることができる点が強みです。

AIの進化は目を見張るものがあり、実際に一部の仕事はAIに置き換わっています。AI技術を駆使した無人店舗が登場したり、AIを搭載したコンシェルジュがお客の案内を行ったり、**少しずつ人間の仕事がAIやAIを搭載したロボットによって置き換わっています**。タクシー運転手の仕事も自動運転技術の発達によって無くなっていくと言われています。

一方で、*AIが進展することで生まれる仕事*もあります。AIを開発したり、管理する仕事です。データサイエンティスト、AIエンジニアは益々需要が高まるでしょう。

資格がものを言う、税理士や公認会計士の仕事も将来は無くなるかもしれません。弁護士の仕事もAIがかなりの部分を肩代わりするかもしれません。ただし、*AIは人の仕事を奪うのではなく、人の仕事を手助けし、分業を図りながら共存する関係*へと進化していくでしょう。

さて、先ほども少し触れましたが、DXとAIを混同している人がいると述べました。では実際のところ、*DXとAIは何が違うのか*を見ていきましょう。

### AIはDXを進める上での1つの手段

AIやRPAなどの最新デジタル技術を単に導入しただけではDXの実現はできません。先ほど述べた通り、*DXに到達するためには「デジタイゼーション」と「デジタライゼーション」というステップを踏む必要*があります。

DX実現には、これらのステップを踏みながら、併せてAIをDX実現に向けた1つの手段として、*AIをどう活用するのかという戦略*が必要です。すなわち、**組織変革、ビジネス革新がDXの目的であるのに対し、AIはあくまでもそれらを実現するための手段**だということなのです。ここを見誤ると、DXは失敗します。

ここでRPAという言葉が登場しました。**AIとRPAは同列で扱われることがありますが、それぞれ概念は異なります**。その違いを確認しておきましょう。

*RPAは"Robotic Process Automation"の略語*で、コンピューター上で行われている処理や作業を人に代って自動化する技術のことです。**RPAによって人間が繰り返し行うような定常的業務の自動化が図れる**ことから、*RPAはデジタルレイバー（仮想知的労働者）*とも呼ばれます。

AIには「学習・推論・判断」といった機能が備わり、人の脳と同じような働きを持っています。一方、RPAは作業などの指示をされた事は行いますが、「学習・推論・判断」は行えません。

RPAはあくまでも人が教えた通りに動きますが、*RPAをAIと組み合わせることで、AIが人の代わりに判断と指示を行い、その指示に従ってRPAが作業をすることで、高度な自動化を実現する*ことができます。例えば、自動運転自動車などがその例です。

ただし、あくまでもAIはコンピューターであるため、トラブルやハッキングのリスクはあります。緊急時の対応を誰が行うのか、イレギュラー時の対応や法制度面の整備など、実用化に向けた解決すべき課題が残されています。

ここまでDXとAIを題材にして、ITエンジニアとしてDXについて知っておきたいことを述べてきました。DXの重要性はよく理解頂いたと思いますが、皆さん方が**DX人材と活躍する上で何が必要なのか**について、*DXに求められる人材像*から探っていきたいと思います。

*DX推進に必要な人材について、独立行政法人情報処理推進機（IPA）が、6つの職種を示しています*。これはアンケート調査によって洗い出したものですが、以下参考まで載せておきましょう。

「DXやデジタルビジネス」の実現を主導できるリーダー格の人材

「DXやデジタルビジネス」の企画や立案・推進等を担える人材

「DXやデジタルビジネス」に関するシステムの設計ができる人材

*4.データサイエンティスト／AIエンジニア：*

「DXに関するデジタル技術」AI・IoT等に強く、データ解析にも精通した人材

「DXやデジタルビジネス」に関するユーザー向けのシステムデザインを担当できる人材

上記以外のデジタルシステムの実装、インフラ構築等を担える人材

*参考:[デジタル・トランスフォーメーション推進人材の機能と役割のあり方に関する調査～調査結果サマリ～](https://www.ipa.go.jp/files/000073017.pdf)*

以上、IPAのレポートからDX推進に必要な人材像を挙げてみましたが、デジタル技術の活用などによって企業の優位性を確保するためには、*幅広いスキルを有する人材の必要性*がお分かり頂けたかと思います。

DXを推進していく人材には、**基礎的なIT知識から始まり、データの利活用に関する理解、UI・UX志向などのさまざまなスキルが必要**であり、自ら積極的にそうしたスキルの習得を目指す必要があります。

**DX人材になる最大のメリットは、活躍の場が広がりや収入アップが期待できる点**です。また、DX人材を目指すことによって*スキルアップやキャリアアップ*を図ることができます。

DX人材は引く手あまたであり、職探しで困ることはないでしょう。そして、*DX開発・DX推進で得たノウハウやスキルは必ずその後の仕事にも活かせます*。組織変革や新製品・新サービスの開発にまで関われ、ITという枠を越えて活躍機会が広がります。日本はDX推進によって、世界のトップグループへの返り咲きを目指します。この*国策ともいうべきDXに、1人でも多くのITエンジニアの皆さんが参画*されることを期待しています。

2018年に日本経済の再生に向けて経済産業省が提唱したDXですが、その広がりと共に誤解や混乱が生まれています。AIの導入がDXという誤解もあり、正しい理解がDXの推進には重要です。ここでは、DXの目的、DX実現の手段であるAIについて解説していきます。

DXはデジタルの力を借りて、企業の競争力を高めることであり、デジタル化は目的ではない

DXによる組織変革、ビジネス革新がDXの目的であるのに対し、AIはあくまでもそれらを実現するための手段

DX人材は基礎的なIT知識から始まり、データの利活用に関する理解、UI・UX志向などのさまざまなスキルが必要

DXにAIは必要な要素であるが、AI導入はDX推進とイコールではない

RPAツールは、定型作業の業務負担や業務効率を向上させるために利用されます。少子高齢化が加速していく中でRPAツールは注目を浴びています。ここでは、RPAの詳細や需要に関して詳しく紹介しましょう。

**RPAとは「Robotics Process Automation」の略称で、ロボティックスプロセスオートメーションとも呼ばれます。RPAは定型作業などの業務プロセスを自動化する技術のことです。**アプリケーションに搭載されているマクロなどとは異なり、複数あるサービスの自動化を実施することが可能です。日本ではRPAは2015年頃より導入され、徐々に市場のシェアは拡大しつつあります。

RPAでは、データの集計・統合・入力・分析など人間に代わり、処理を行ってくれるのが特徴です。例えば、POSデータやExcelデータの入力などにも利用できます。AI・機械学習などが搭載されているRPAも存在するため、処理にエラーが生じても自己学習して修正できることもあります。

**RPAの需要は高く、今後も拡大していくことが予想されるでしょう。**RPAが急速に導入されるようになった背景の1つに、働き方改革があります。働き方改革を行う目的は、1人1人の意思・スキル・事情に応じて、多様で柔軟な働き方を選択できる社会を追求していくことです。また、少子高齢化などが原因で生産労働人口が減少している日本において、労働の生産性を向上させることも目的とされています。

また、業務を効率させるツールを開発・導入するためには、多くの工数や時間がかかります。導入してみた結果、費用対効果の観点からシステムを導入した後で契約終了となる事例も多くありました。**しかし、RPAでは比較的安価で簡単に導入できます。**RPAの国内市場は急激に伸びており、2019年に実施されたある調査によると、RPAの導入率は大手企業では50％以上、中小企業でもおよそ25％でした。*今後も技術の発展により、機能が充実することが予想されるため将来性は高いといえるでしょう。*

## RPAツールを比較する際のポイント

RPAツールの市場は、日を追うごとに急激に拡大しています。多種多様なサービスが出現する中、自社のニーズに合ったサービスを選択することは簡単ではありません。導入してみたものの、使いこなすことができなかった企業も少なくありません。**そのため、効率化すべき定型作業を明確にした上で、必要な機能が備わっているかどうかを確かめることが大切です。**また、必要な機能は備わっているけれど、機能が多くありすぎて使いづらいということもよくあります。ここでは、RPAツールを比較する際のポイントについて詳しく紹介します。

### 業務やシステム連携などの複雑さへの対応しやすさ

**単純作業だけではなく、条件によってシナリオが分岐する場合・入力の仕方を変更する必要がある場合・システムの連携が複数あり複雑である場合には、それらに対応した機能が必要です。**他にも複数のシステムを利用して、入力や保守などの作業を効率化したい場合には、システム間でスムーズに連携できるかどうかも把握しておくのが重要です。また、システムの外部連携を行う場合や拡張性に注力したい場合には、APIが公開されているどうかも確認しましょう。

**自社でシナリオの開発からロボットの管理までを実施する場合や、稼働させるロボットが多数ある場合には、開発・保守のしやすさも重要なポイントです。**例えば、Webページと連携したい場合は、Webページの画面を修正する度に、メンテナンスを実施しなければロボットは稼働しない事態が発生することもあります。*修正や不具合が起こった場合に、スムーズに対応できるかどうかや、事前対策が練られているかどうかも把握しておきましょう。*

ロボットを稼働させる数が多い場合には、負荷軽減させて効率的に運用する必要があります。そのためには、ロボットに関する稼働状態の分析を行うことが重要です。**自社で行うのが負担に感じる場合には、オプション料金はかかりますが導入・運用サポートがある料金プランのサービスを選択しましょう。**例えば、RPAに関して専門知識をもっているエンジニアがシナリオを作成・修正してくれるサービスや、ユーザー向けのRPA運用に関するセミナーの開催などが挙げられます。サポートを強みとしているサービスもあるため、検討してみてください。

ビジネスでは新しい試みをする際には、リスクを減らすために小さく始めるのが一般的です。RPAツール導入に関しても例外ではありません。**最初は今すぐにでも解決したい課題から導入を始め、費用対効果などの成果を確認します。そして徐々に社内全体にも拡大していくと失敗が少なく、スムーズに導入ができるでしょう。**

コストを削減することは大切ですが、将来的に拡大していく計画がある場合には、その計画に円滑に対応できるかどうかも重要です。例えば、WinActorやUiPathと呼ばれるRPAツールには、デスクトップ型から導入を始めて、後にサーバー型へも移行できるスケールアップの仕組みも整備されています。このようなサポート体制があると、スケールアップする際やプランの変更を行う際に、既存のロボットが次のプランでも問題なく稼働するかという不安が少なく済むでしょう。*したがって、導入プランについても詳しくチェックすることが重要です。*

ここでは、よく使用されている主要なRPAツールについて詳しく紹介します。

**UiPathは、優れた技術力で業界をリードしているUiPath社が提供しているRPAツールです。稼働シナリオの作成・実行・管理などの機能をモジュール化して、個別の製品として提供することで、中小企業から大手企業まで幅広く対応が可能です。**2017年に日本法人が設立され、2018年10月には完全に日本語に対応しているため、日本国内でも大手金融機関や大手広告代理店などを中心にRPAツールの導入実績を伸ばしています。UiPathではサーバーを利用して中央管理することが可能なため、大規模運用できます。またPCに対してUiPathをインストールすることで、デスクトップ型として自動化することも可能です。

*UiPathの特徴は、ブラウザ上のデータやデスクトップアプリケーションなどのさまざまなシステムのデータを読み込める点です。*ロボットのプロセスの修正・追加を行う際には、ドラッグ＆ドロップで簡単にできるため、直感的で使いやすいユーザーインターフェースといえるでしょう。また、ロボットのスケジューリング・作業負荷管理・報告・監査・監視などの管理業務は1点に集中させることが可能なため、安全性が保たれた状態で運用できるのも特徴です。
（参考：https://www.uipath.com/ja/ ）

**WinActorは、NTTアドバンステクノロジ社が提供しているRPAツールです。**導入企業は2,500社以上で、*国内シェアではトップ*を誇ります。一般的にデスクトップ型で利用するRPAツールですが、2017年9月にNTTデータ社が提供した「管理ロボ」と呼ばれるソフトをインストールすることで、サーバーによって一括管理することも可能となりました。例えば、Microsoft Office製品・ERP・OCR・個別に作成したシステム・共同利用するシステムなど、WindowsOSから操作するさまざまなアプリの作業を自動化することができます。完全に日本語対応しているのも特徴です。
（参考：https://winactor.biz/ ）

**BizRobo!は、RPA テクノロジーズ社が提供しているRPAツールです。400社を超える導入実績があり、高い評価を得ています。**豊富な実績があることから、ロボットの管理者や作成者向けのトレーニングサービスが用意されています。*そのためRPAツールを初めて導入する企業にとって、安心して導入・運用することができるでしょう。*Webサーバー1台だけで複数のロボットを作成可能で、同時運用することもできます。大規模なWebアプリケーションに適しているといえます。また、ロボットに学習させる業務フローを簡単に作成できるため、担当者がロボットを容易に使いこなすことが可能です。さらに、日本語によるトレーニングコンテンツも用意されているのも特徴といえます。
（参考：https://rpa-technologies.com/ ）

## 自社のニーズに合ったRPAツールを導入しよう！

これまでに、RPAツールの概要・比較する際のポイント・主要なRPAツールについて解説しました。**RPAとは、定型作業などの業務プロセスを自動化する技術のことです。近年では、働き方改革の影響などからRPAツールの需要は非常に高いです。**

しかし、近年のRPAツールには多種多様なものがあり、比較するのが難しいのが現状です。*RPAツールを比較する際のポイントとして「複雑さへの対応しやすさ」「RPAの開発・保守のしやすさ」「サポート体制」「導入プラン」などが挙げられます。*国内シェアNO1を誇るのが「WinActor」です。また、「UniPath」「BizRobo!」なども導入企業数は多いです。**自社に合うRPAツールを導入することが最も大切なため、自社の課題を明確にして適切なRPAツールを導入しましょう。**

RPAとは、定型作業などの業務プロセスを自動化する技術のことです。近年のRPAツールには多種多様なものがあり、比較が難しいのが現状です。当記事では、RPAツールの概要や比較する際のポイント、主要なRPAツールについて解説します。

RPAとは定型作業などの業務プロセスを自動化する技術

RPAツールを比較するポイントは「複雑さへの対応しやすさ」「RPAの開発・保守のしやすさ」「サポート体制」「導入プラン」など

国内シェアNO1を誇るRPAツールは「WinActor」

RPAツールを比較する際のポイントと主要なツールを紹介！

**近年、注目を浴びているRPAの開発・運用を行うRPAエンジニアの需要は高いです。**RPAを用いることで、業務における生産性の向上を高めることができます。RPAエンジニアは、IT業界などの人手不足や事務作業の負担を解消させるために活躍しています。ここでは、そもそもRPAとは何か、RPAエンジニアの概要について詳しく解説します。

**RPAとは「Robotic Process Automation」の略称で、人間が行っている定型的な業務を、ロボットで自動化することをいいます。**「仮想知的労働者」「デジタルレイバー（Digital Labor）」と呼ばれることもあります。*RPAを活用することで事務作業を自動化し、事務担当者の業務負担の軽減や業務効率の向上が可能です。*

RPAには自動化のレベルが3段階あり、**第1段階のRPAではデータ入力などの定型業務を実施が可能です。**定められた業務にだけ対応できるため、業務プロセスの修正・変更が必要な場合、その度に更新する作業が発生します。RPAを導入するときには、事前に対処方法を定めておくことが重要です。**

第2段階のEPAとは「Enhanced Process Automation」の略称で、AIと連携させることで大量のデータを扱うことができます。**また、ビッグデータなどからクライアントの分析も行うことが可能で、イレギュラーにも対応できるため、RPAが不得意な非定型業務についても実行できます。

**第3段階のCAとは「Cognitive Automation」の略称で、高度なAI機能により、クライアントに関するデータの整理から分析・結果まで自動化して実行が可能です。**また、大量のデータから深層学習を行うことで自主学習して成長するスキルをもっているため、人間と近い意思決定やルール作成ができるようになるでしょう。

**RPAエンジニアは、ITエンジニアの職種の中でもRPAを導入・開発・運用する際に活躍する技術者を指します。**よってRPAエンジニアは、ロボットの設計から運用・サポートまでを担うスペシャリストです。*クライアントがRPAを利用するにあたって、導入時から導入後まで、さまざまなサポートをする役割も担います。*業務内容は所属している企業によって違いますが、システム開発工程と同様で、要件定義・設計・開発・テスト・保守・運用などを行うのが一般的です。

ここでは、RPAエンジニアの実際の仕事内容について詳しく紹介します。

**導入工程では、まずは導入する方向を決めるために、クライアントの業務プロセスの洗い出しを徹底的に実施します。**この段階で要件の抜け・漏れが発生すると手戻りしなければならない場合もあるため、重要な工程です。例えば、経理部門が行う予算管理・人事部門が行う給与管理・総務部門が行うデータ入力などの定型作業を丁寧に洗い出すことが大切です。また特に、大量のデータを扱うような作業は注意してヒアリングすることも重要といえます。洗い出しができたら、RPAを適用する内容を明確にします。

*RPAは大きく分類すると、基本の形が定まっているパッケージ系のものと、クライアントの要望に沿って構築するものの2種類が挙げられます。*どちらの場合も、まずはクライアントが抱えている問題を把握することが重要で、導入工程ではコンサルタントに任せることも多いです。上流工程から担当するエンジニアの場合には、RPAについて精通しているだけでなく、クライアントの問題点を正確にヒアリングできるスキルが求められます。

**開発工程では、導入工程で設計した業務手順にしたがってシステム構築を行います。**開発にはRPAツールを使用することが多く、業務に適用できるようにロボットの構築が行われます。*また、クライアントが要求するRPAに関する動作のシナリオを作成することが重要です。*ここでいうシナリオとは、クライアントの業務に適用した形でPRAが動作するプロセスのパターンのことを指します。*シナリオが適切に設計されているかどうかによって、業務の効率化や業務負担の軽減につながるかが決まるといっても過言ではありません。そのため、RPAエンジニアの責任は重大です。*

クライアント次第でRPAを経理に活用したい場合もあれば、人事や総務で使用したい場合もあります。また、業種・職種に関してもさまざまです。クライアントによってRPAに求める目的は異なるので、RPAエンジニアはクライアントの業務プロセスを的確に把握しているかどうかが重要です。

**RPAの導入工程・開発工程が完了したら、実際にクライアントにRPAが導入され、運用が始まり、保守工程に遷移します。**RPAエンジニアは、RPAが稼働してエラーやトラブルなどの不具合が発生した場合に、RPAを改修したりトラブルを解決したりする業務を行います。残業・夜勤・休日出勤の可能性もあるため過労になることもありますが、それだけ大切な役割といえるでしょう。

*また運用・保守の業務では、RPAをより効率化させたり高品質にしたりすることを目的にマニュアルを作成することもあります。*他にも、導入の際の調整・説明などをクライアントに対して行い、RPAをきちんと定着させるサポートエンジニアもいます。また、一定の期間RPAを使用してみた結果、クライアントの要望でRPAの業務プロセスを修正したいというケースもあります。RPAツールは、クライアント側でコーディングすることなく操作できることが多いです。しかし、機能を拡張したり大幅に修正を実施したりする場合には、エンジニアが再度構築し直すこともあります。

## RPAエンジニアに必要なスキル

RPAエンジニアに必要なスキルは幅広いです。業務に関連する経験がある場合には、活躍できる幅が広がります。ここでは、RPAエンジニアとして働くために必要なスキルについて厳選して詳しく紹介します。

### システムエンジニアとしての知識・経験

**システムエンジニアの知識・経験は、RPAエンジニアが業務を行う上で大いに役立ちます。**これまでにも説明しましたが、RPAエンジニアの業務は、一般的なシステム開発工程と同じように進んでいきます。クライアントとの要件定義の作業、システムの設計・開発、そして運用・保守など。

システム開発の中でも上流工程に強みをもっている方や、高度な知識・経験をもっていて開発や運用・保守で活躍する方などさまざま方がいます。*RPAエンジニアは、システムエンジニアとして培ったスキルを業務で充分に活かすことが可能です。*

### Microsoft Access・Excel VBAのスキル

**Microsoft AccessやExcel VBAのスキルも、RPAエンジニアの業務には必要です。**RPAは事務作業などの定型業務を効率化するために用いられているため、データベースの集計・分析などの業務を定型化することが重要な役割として挙げられます。*Microsoft Accessはこれまでのデータベースを利用するためツールの1つ*で、大量のデータを集計・保存・活用できる機能を備えています。Microsoft Accessの実務経験があれば、RPAエンジニアとして活躍しやすいでしょう。

*Excel VBAとは、Excel上でデータを操作して複雑な処理の自動化ができるマクロのプログラミングを記述するためのツールです。*RPAはマクロと比較されることも多いです。Excelではデータベースを使用しなくても、入力されたデータを活用して処理を実施することができます。Excel VBAを利用できれば、データ処理に関する設計・構築についての知識が身に付けられます。また、RPAツールの業務プロセス理解やシナリオ作成の際に応用することも可能です。Excelでマクロを作成した経験やExcel VBAの知識・経験があれば、RPAエンジニアとして企業から重宝される人材となれるでしょう。

**RPAツールの提供に関わった経験がある場合、RPAエンジニアとして即戦力で活躍することができるでしょう。**有名なRPAツールとしては、NTTデータ社が提供しているWinActorや、UiPath社が提供しているUiPath、RPAテクノロジーズ社が提供しているBizRobo!などが挙げられます。

*RPAを提供する側として携わった経験がない場合でも、利用者側としての経験がある場合であれば、ある程度の知識は身に付いているといえます。*ユーザー側として利用したのであれば、RPAツールのそれぞれのメリットであったり、不満な部分であったりも理解できるでしょう。RPAツールの基礎的な仕組みが理解できるだけではなく、クライアントとやり取りを行う際にも顧客の要望・意図を汲み取りやすいといえます。

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