*クラウドエンジニア*とはITエンジニアの一種で、クラウドシステムで用いる*ITインフラ基盤*を担当します。クラウドエンジニアは、インターネット網を介して提供される*クラウドサービス*について構成要素となる*ネットワークやコンピュータの知識*を**横断的に活用**し、適切に利用できるように*システム化*を行い*運用監視*を行っていきます。

### クラウドエンジニアの仕事の内容は？

*クラウドエンジニア*はIT技術全般を横断的に担当しますから、より経験が求められるとともに実務戦力として期待されています。そのため、クラウドで利用されるシステムの設計・構築から保守・運用に至るまでの一連のライフサイクルを意識した検討および実装が期待されています。

また、近年は主要な*クラウドサービス事業者*の提供サービスを活用することが増えていますので、従来型ITシステムに比較して利用者側の運用監視の作業比率が増えてきています。クラウドサービス事業者のサービスを利用するに当たり、クラウドエンジニアは*コンピュータを資源として取扱い*、仮想化技術とネットワーク技術を用いて*資源の割り当てや監視等*を行っていきますので、より**広範囲な知識**が求められます。

### 担当するクラウドシステムの利用拡大の背景は？

現在、多種多様な業務をITで活用するにあたり、*初期費用を低減*する目的で月額課金モデルを採用することがあります。これを*利用型モデル*と言い、クラウドシステムが代表的な適用例となります。クラウドシステムは通常クラウドサービス事業者によりサービス提供される利用形態を取っています。サービス提供のため*資産計上されず*、かつ*早期立ち上げが可能*であるため**利用が急増**しています。

クラウドサービスで管理する項目は、*仮想化されたシステム資源*となります。そのため、従来型システムの置換えの際にも*これまでのITスキルではカバーされず*、**クラウドエンジニアのサポートが必要**です。知識レベルもシステムの構成要素であるコンピュータとネットワークを**横断的に検討するスキル**が必要とされます。

### クラウドエンジニアの市場性は？

IT専門調査会社* IDC Japan*では、「*国内パブリッククラウドサービス市場予測*」を発表しました。2020年の国内パブリッククラウドサービス市場規模は、前年比19.5％増の1兆654億円となり、2025年の年間平均成長率（CAGR）は*19.4％*で推移すると予測されています。その結果、*2025年の市場規模*は*2020年比2.4倍の、2兆5,866億円*となる見込みです。
参考：[IDC Japan 国内パブリッククラウドサービス市場予測](https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prJPJ47502321)

クラウド利用のためのアプリケーションは、クラウド動作を最適化する*クラウドネイティブ化*の対策が求められます。一方、従来型アプリケーションはクラウド対応していないものが多く、クラウド向けシステム移行に向けたクラウドネイティブ化対策の要求が高まります。そのため、*クラウドエンジニア*が一層**クラウド市場に求められる**存在になるでしょう。

## クラウドエンジニアの年収は？

クラウドサービスの利用用途が拡大するにつれて、クラウトシステムを設計・構築・保守・運用できるエンジニアへの期待が高まっています。ここでは、気になる年収やキャリアパスについて触れていきます。

クラウドエンジニアの年収は、求人サイトではおよそ*400万円*〜*700万円*が相場で、平均*590万円*前後です。同様に、ITエンジニアではおよそ*400万円*〜*600万円*が相場で、平均*500万円*前後です。そのため、クラウドエンジニアの水準はITエンジニアと比べて概ね*高めの年収設定*となっていることが分かります。また、クラウドエンジニアの求人は*首都圏ほど多い*状況となっており、需要に多い首都圏と地方都市では約100万円の求人年収の開きが見られます。

*経済産業省*では将来必要とされる人材を「*デジタル時代の人材*」としていかに育成するか検討を始めています。経済産業省の「*デジタル時代の人材政策に関する検討会*」の参考資料「*我が国におけるIT人材の動向*」によると、日本のIT人材の平均年収は*20代で413万円*、*30代で526万円*、*40代で646万円*、*50代で754万円*となります。
参考：[経済産業省 我が国におけるIT人材の動向](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_jinzai/pdf/001_s01_00.pdf)

人材育成検討の成長領域となる*ビッグデータ・IoT・人工知能*のサービスプラットフォームは*クラウド基盤*が活用されることが多くなっています。そのためクラウド基盤を支える*クラウドエンジニア*はその**年収水準を上回る需要**が見込まれるでしょう。

### クラウドエンジニアの年収アップに求められるスキルは？

クラウドエンジニアに求められるスキルは、概ね以下の様に分類できます。

・*ITスキル*
　ITスキルとしては、サーバーやネットワークの知識が横断的に求められます。同様に、クラウドで提供されるデータベースの知識も必要です。ミドルウェアについては、業務アプリケーションに必要なソフトウェアに加えて、クラウドサービス監視に必要な運用監視ツールや提供サービスの知識が求められます。

・*クラウドスキル*
　クラウドスキルとしては、クラウド全般の知識としてリソース割当対象となるコンピュータ資源に関して、ネットワーク技術や仮想化技術も必要とされます。さらに、開発・構築・デプロイから運用までの一連のクラウドサービスの流れを理解する必要があります。

・*コミュニケーションスキル*
　クラウドサービスでは多くのサービスコンポーネントを併用する必要があり、設計・開発・構築・デプロイ・サービス監視等多くの工程があります。そのため、実現するシステムの要件を設計に反映するコミュニケーションスキルが求められます。

*ITスキル並びにクラウドスキル*は、**認定試験による資格取得**で能力が証明されます。*コミュニケーションスキル*は実践経験を積みながら**実績を高めていく**のが良いでしょう。

### クラウドエンジニアの年収アップに有利な資格は？

ITスキルレベルを客観的に証明するために、*情報処理推進機構（IPA）*による*情報処理技術者試験*があります。*基本情報技術者試験（FE）*やその上位試験となる*応用情報技術者試験（AP）*は、*ITスキルの基準*となる技術レベルですので取得を目指しましょう。
参考：[情報処理推進機構（IPA）基本情報技術者試験(FE)](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)
参考：[情報処理推進機構（IPA）応用情報技術者試験(AP)](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/ap.html)

標準的なITスキルに加えて、クラウドの技能を証明するためには*主要なパブリッククラウドの認定試験*を取得することがステップアップにつながります。そのため対象システムでの利用クラウドサービスに応じて、クラウドサービス事業者が提供している各認定試験取得を目指しましょう。以下に、認定試験の情報サイトを記載しておきます。

・*AWS 認定資格*
AWSは市場で最も利用されているクラウドサービスです。上位資格となる「AWS 認定ソリューションアーキテクト ー プロフェッショナル」や「AWS 認定 DevOpsエンジニア ー プロフェッショナル」の取得により、2年以上の実務経験を持つ認定技術者として能力が証明されます。
参考：[AWS 認定](https://aws.amazon.com/jp/certification/?nc2=sb_ce_co)

・*Microsoft Azure 認定試験*
Microsoft Azure 認定試験は、初級・中級・上級に分かれています。最上位となる「Azure Solutions Architect Expert」および「Azure DevOps Engineer Expert」は、AWSの上位資格に相当します。
参考：[Microsoft 認定資格および試験](https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/certifications/browse/?products=azure)

・*Google Cloud 認定資格*
Google Cloud 認定資格も、初級・中級・上級に分かれています。最上位となる「Google Cloud Professional Cloud Architect」および「Google Cloud Professional Cloud DevOps Engineer」が、AWSの上位資格に相当します。
参考：[Google Cloud 認定資格](https://cloud.google.com/certification?hl=ja)

その他に、クラウドのセキュリティ認定としてCertified Cloud Security Professional（CCSP）があります。セキュリティエンジニアとして活動する場合は取得を検討するのが良いでしょう。
参考：[ISC2 CCSP紹介](https://japan.isc2.org/ccsp_about.html)

先に挙げた*主要クラウドサービス事業者の認定資格取得者*の求人は、職種に応じておよそ*900万円*〜*2,000万円*の**高額で提示**されています。自身の職種に応じて資格取得に挑戦しましょう。

### クラウドエンジニアの年収アップのためのキャリアパスは？

クラウドエンジニアのキャリアパスは、*ITエンジニアとしての経験*を積むことがベース部分として求められます。加えて、*パブリッククラウドの資格取得*と並行し、*クラウドに関連した実務経験*を重ねていくのが良いでしょう。

お話しした通り、今後も*クラウドサービス市場*は**高い成長率**が維持されます。パブリッククラウドを活用するクラウド利用者側の業務では運用監視の比率が高まっていますので、パブリッククラウドの運用監視の経験を積んでいけば将来の選択肢が広がるでしょう。

加えて、「デジタル時代の人材」として注目される*ビッグデータ・IoT・人工知能の知識*が備わるとさらにキャリア選択肢が広がります。同様に、AWSの他Microsoft AzureやGoogle Cloud等複数のクラウドサービスの経験がある場合は、*マルチクラウド運用*や*利用方法の最適化*に対してアドバイスをする**クラウドコンサルタント**としての選択肢も見えてきます。

## クラウドエンジニアとして求めるキャリア達成に向けて準備を進めよう

*デジタルトランスフォーメーション（DX）*が進む中、今後も様々なアプリケーションのクラウドサービス化がさらに進んでいくと予測されています。特に、*ビッグデータ・IoT・人工知能*の領域でのデータ格納先として*クラウドの利用が増える*でしょう。クラウドサービスの利用拡大に伴い、**期待されるクラウドエンジニア**として*キャリアアップの準備*を進めましょう。

クラウドエンジニアは、クラウドサービスを利用してシステムを設計・開発・構築・運用するITエンジニアです。ここでは、パブリッククラウドの利用が増えるにつれて需要が高まるクラウドエンジニアの年収を説明するとともに、求められるスキルや資格を解説していきます。

クラウドエンジニアは、クラウドサービスを利用してシステムを設計・開発・構築・運用を担当します

クラウド基盤を利用するビッグデータ・IoT・人工知能の市場拡大が継続し、クラウドエンジニアの需要が高まっています

主要クラウドサービス事業者の認定資格取得により、キャリア達成の可能性が高まります

クラウドエンジニアの年収は？求められるスキルや資格を解説！

## DXやUX、CXをよく目にするけれど

日本は今やDX時代のど真ん中にあります。DXは2025年という期限が設けられ、どこの企業もDXに熱心に取り組んでいます。情報システム部門を分離し、DX推進部を新設した会社も少なくありません。そんな今、*DXに加えてUX、さらにはCXまでと"X"が大流行り*です。言葉が流行りだすと、今さら人に聞けないという方もいるでしょう。ここでは、**ITエンジニアとしては押さえておきたいDX・UX・CXの違いや関係**について解説します。

「失われた20年」と言われるように、この20年間以上日本経済は低迷しています。その原因の1つとして、**諸外国に比べてデジタルの有効利用ができていない日本企業の弱点が指摘されています**。2018年に「日本企業においてもデジタルトランスフォーメーションを進めるべきである」として、経済産業省が*[「DX推進ガイドライン」](https://www.meti.go.jp/press/2018/12/20181212004/20181212004-1.pdf)*を作成し公開しました。このガイドラインでは、*DX（デジタルトランスフォーメーション）が「大きく変化するビジネス環境への対応に、IT技術を活用した業務改革が競争力を高めるにために欠かせない」としています。*

この経済産業省の提起をきっかけにDXブームが巻き起こり、どこの企業もITシステムの刷新に取り組むようになりました。一方、この結果ITエンジニアの枯渇という問題が起きています。

同レポートでは、DXへの取り組みの必要性として、**DXが進まない場合には「2025年以降、年間で最大で12兆円の経済損失が生じる」と警告**しています。日本の企業の多くには、バブル期に構築した*レガシーのシステム*がまだ数多く残っていますが、レガシーシステムは老朽化、複雑化しブラックスボックス化して、企業経営の足枷となっているのです。

これらを捨て、*企業の競争力を高められるシステムに変えていかなければ、企業の存続自体が危うくなり*、海外企業との競争にも勝てず日本経済の土台が揺らぐ事態に陥るというのが、2025年の崖です。一方、期待通りにDXが実現すれば、2030年には実質GDPが130兆円も増加するとの試算もあり、DXへの期待は高まっています。

### なぜ「DT」ではなく「DX」なのか？

DX：DigitalTransformationのスペルからすると、デジタルトランスフォーメーションの略称は**「DT」とするのが自然だと思われますが、なぜDXなのでしょう？** 

それは、""Transformation""は""*X-formation*""と表記されることがあり、その頭文字の*X*を取って*DX*と呼ぶようになったからだそうです。ちなみにTransは交差を意味するCrossと同義で、CrossはXと省略されることがXの由来だそうです。

さて、最近DX以上によく目にするUXですが、*UXについての理解*も深めていきましょう。

UXとは、ユーザーエクスペリエンス"*User eXperience*"の略語です。意味は**「ユーザー(=顧客)が製品やサービスを通じて得られる体験のこと」**です。

この顧客の体験を、顧客が望む姿により近づけることがUXの向上となり、*UXの向上によって顧客の製品やサービスに対する価値が高まり、それがリピーターにつながる*という考え方です。

Web系のエンジニアの方にとって、UIは日常語だと思いますが、では*UIとUXは何が違うのでしょうか？*

UIとUXは「UI/UX」のように一括りで使われることもあり、類似語のように思えます。また、時には混同して使われていることもありますが、実はUIとUXは別物です。

*UIは""User Interface""（ユーザーインターフェイス）の略語で、ユーザー（顧客）と製品やサービスとのInterface（接点）のことで、製品やサービスの扱いやすさを表します*。一方の*UXは、製品やサービスの全体を通じて得られる体験を示す*言葉です。

UIとUXの違いを一言で表すと、**UIは「顧客との接点」でありUXは「顧客体験」です**。また、質の良いUXを得られる製品やサービスは、優れたUIを実装しているといえます。すなわち、質の良いUXを得る条件として、質の高いUIが必要だということです。

例えば、iPhoneを使うことで得られる満足感や楽しさといった感動がUXです。そのUXは、iPhoneの持つデザイン性や優れた操作性などのUIによって得られているのです。つまり、*UIはUXに包含される1つの要素*と言えるでしょう。

### UXは分かったけれど、CXとは？

UXについて理解されたと思いますが、他に似たような言葉でCXというものが注目されています。CXは""Customer eXperience""（カスタマー・エクスペリエンス）の略語なのですが、UXに対して、わざわざCXという言葉があるのには実は意味があります。

*CXはUXよりも更に広い概念*です。UXが製品やサービスに関することならば、例えば、製品に付帯する保証・サービス・メンテナンス・コールセンターの対応・販売員や営業のレベルの高さなど、**顧客にとっての全てのタッチポイントがCXの範囲**なのです。

製品やサービスは次第に同質化しており、それだけでは差別化となりません。製品やサービス*+α*がより質の高いCXを生み、それが顧客の支持を得る要素となるのです。以上を式にしてみると、

続いて、*DXとUXの関係*について考えてみましょう。両者は全く別物ではなく、**表裏一体の関係**でもあるのです。

日本ではDXはまだまだスタートしたばかりですが、海外ではDXは当たり前になっています。例えば、中国ではオンラインとオフラインの境界がなくなり、消費者はネットとリアルの区別をすることなく購買行動をしています。

中国のアリババが展開するHemaというスーパーでは、スマホ1つで全ての買い物が完結します。注文した商品も希望すれば自動的に自宅に配送され、決済も全てスマホ決済です。こうした取り組みは日本でも*「店舗DX」として注目され、UNIQLOやイオンなどが取り組み*をしています。

こうして世界はデジタル化に向けて大きく動いていますが、デジタル化が当たり前になると、その次の時代が訪れます。それを*「アフターデジタル」*と呼びます。**「アフターデジタル」では、顧客は製品やサービスに価値を見出すのではなく、体験に価値を見出すようになると言われています**。

すなわち、UXであり、その先にあるCXが重要になります。**DXは単なるデジタル化ではなく、デジタルを用いてUXやCXの価値を高め、顧客に支持され、愛される企業を目指すこと**なのです。

これからは製品やサービスの品質だけではなく、*顧客体験であるUXの質を高め、CXの実現が問われる時代に移行*していきます。これまでの顧客管理では、個人の属性を収集することに力を入れていました。性別・年齢・地域・趣味などの属性データを集めるために顧客カードを発行し、入会申込書のデータを入力していました。

今は、スマホに登録された会員カードやポイントカードが購買や決済と連動し、行動情報としてビッグデータに蓄積をされていきます。

顧客が店舗の近くに来れば、プッシュ通知でスマホに顧客が喜びそうなクーポンやセール情報を送り、自店に誘導することが可能になりました。*スマホを通じて顧客は便利で楽しい体験を何度もできるようになっています。これがUXです*。

このUXを実現することが企業の発展には欠かせません。そして、その後押しをするのがDXです。**DXは単なるデジタル化ではなく、UXやさらにはCXを実現するための手段であり、1つのステップ**だという認識を持つことが大切**です。

## ITエンジニアはUXを意識しよう

ここまでDXとUXの関係について説明してきました。そして、*UXはDX化の目的の1つ*だということがお分かりいただけたと思います。私たちITエンジニアは、ただ単に仕様に従ってシステムを開発すれば良いという時代は終わったのです。

**ITエンジニアは、UXを意識しながらシステムを開発する時代が訪れた**と考えましょう。なぜなら、*UXの得られないシステムは顧客に受け入れられなくなっている*からです。

Webエンジニアの皆さんはUIを意識してWebデザインをされているでしょう。確かにUIは重要です。顧客の目を引く・見やすい・操作性が良い・入力しやすいことは絶対条件でしょう。しかし、UIはそれで良いのかもしれませんが、UXはそれだけでは得られません。

そのサイトを*実際に利用してみて、何らかの感動や満足感が得られなければ、顧客は戻ってこない*かもしれません。より良いUXという付加価値を付けるには、**1度システム開発という立場を離れ、顧客目線ですべてを見ることです**。

例えば、以前は予約サイトなどで、誤入力をすると先頭から入力をし直さなくてはならないような作りのサイトがよく見受けられました。そんなサイトは仮にUIは良くとも、UXでは完全に失敗です。このサイトで誤入力を経験した顧客は2度とそのサイトを利用しないでしょう。

逆に、わずかな入力で簡単に予約が行えるようなサイトはまた利用しようと思うでしょう。その違いは、*目線が開発側や企業側にあるか、顧客側にあるかの違い*です。*UXは徹底した顧客目線が鍵*なのです。

### UXは顧客との価値の共有にある

*UIの場合*は、入力時のクリック回数や誤入力回数、入力時間などによって、*ユーザーがイメージした通りに操作しているかどうかが分かり、UIの良し悪しが判断*できます。

一方、UXは売上増加などの効果が見えてこないと、*UXの良し悪しが分かりにくい*という側面があります。ただ、*再訪問の率が上がればUXが良いという判断*はできるでしょう。

いずれにしても、*再訪問率が高ければそれが売上につながる可能性が高まります*。また常にUXを意識し、「顧客がどのような体験を期待しているのか」を想像しながら設計や開発を行えば、エンジニアはユーザーの属性、ユーザーのニーズについても深く考えるようになるでしょう。

小売業やサービス業では、顧客の喜びや感動が、自分の喜びだと感じる人が少なくありません。*ITエンジニアも、企業の目線ではなく顧客の目線で仕事をするようになると、次第に顧客の顔や表情が見えてきます*。**顧客と価値の共有ができた時、あなたはITエンジニアをやっていて良かったと思える**でしょう。

現代はDX時代と言われていますが、デジタルマーケティングやDX系の開発に関わっていると、DXと似た言葉としてUXやCXの文字をよく目にします。UXやCXとは何なのか、企業のDXにどのように関係しているのか、それらがどのような役割を果たすのかについて解説します。

DXは大きく変化するビジネス環境への対応に、IT技術を活用した業務改革と、企業の競争力を高めるために欠かせない取組みである

UXはユーザー(=顧客)が製品やサービスを通じて得られる体験のことで、UXはDX実現に向けた1つの鍵となっている

ITエンジニアはUXを意識しながらシステムを開発することが求められる時代となっている

いまさら人に聞けないDXとUXやCXの違い、それぞれの関係性についても徹底解説！

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

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