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「RPA」とは? RPAの基礎知識

2018年06月08日(金)

近年日本では空前のRPAブームとなっています。様々の業界の企業たちがRPAを導入し 日本でも働き方に変化が起きています。
また、先日行われた、“2018 Japan IT Week春”の“AI・業務自動化展”エリアにおいても多数の企業がRPAツールを展示し大盛り上がりを見せました。

RPAとは?

「RPA(Robotic Process Automation:ロボティック・プロセス・オートメーション)」とは、企業のバックオフィスにおけるホワイトカラー業務を、ロボットが代行することによって、自動化を図るテクノロジーのことを言います。 RPAを効率よく使いこなせる業務の特徴として、以下が挙げられます。

業界業種問わず、上記のような業務が発生する場合はRPAを導入し高い効果が出ることが期待できます。

RPA効果

また、ノークリサーチ社による「2018年中堅・中小企業における自動化およびRPA関連ソリューションへの投資動向」調査(対象企業:年商500億円未満の中堅・中小企業700社(日本全国、全業種))の結果から、中小企業においての人手不足問題の深刻化に伴い、「業務の自動化」への関心が非常に高まっているとのことです。

従業員数100~1000人の企業層における「PC操作内容の記録による自動化」の導入予定の割合は26.0~36.7%と高い値を示しています。この結果からわかるように、RPA市場は今後非常に有望市場と言えるでしょう。

投資動向

参照:「2018年中堅・中小企業における自動化およびRPA関連ソリューションへの投資動向」株式会社ノークリサーチ:http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2018IT_user_rel3.pdf

RPA導入=デジタルレイバーの採用

RPAを導入するイコール、デジタルレイバー(Digital Labor:仮想知的労働者)の採用と言いかえることが出来ます。 デジタルレイバーとは、今まで人間が行ってきた定型業務を行う、RPAを擬人化した仮想労働者のことを指します。

デジタルレイバー

デジタルレイバーを採用することによって、今まで人が行ってきた定型業務を効率よく こなすことが出来、削減された時間で人間は創造的な仕事に時間を使うことが出来るようになります。 では、どういった場面で使用されているか、見てみましょう。

RPA導入事例

①伝票入力の自動化


■導入企業
三菱UFJ信託銀行
■課題
事務ミスの削減や生産性の向上を行うためRPAを使用し改善したい。
■結果
手作業で行っていた伝票入力を、自動化ツールによる自動入力に変更したことによって手作業の削減による作業効率化と合わせ、事務堅確化の観点でも効果が有った。
■参考
https://www.boj.or.jp/announcements/release_2018/data/rel180305a2.pdf

②仕入れ先マスターデータの管理プロセスの自動化


■導入企業
某メーカー企業
■課題
世界各国の、仕入れ先データの作成、変更、ブロック拡張、重複チェックや、IBAN、VAT、郵便振替為替の確認を完全手作業で行っていた。そのため、エラーが大変発生しやすく、運用コストがかさんでいた。
■結果
自動化によって、このプロセスは合理化され、効率アップ、ヒューマンエラーおよび手直しに要する時間がゼロになった。
その結果、データ処理上も運用実績上も早期の質的向上につながった。
■参考
https://www.uipath.com/ja/rpa-in-manufacturing

③入金データの登録の自動化


■導入企業
KDDI株式会社
■課題
入金データの登録に掛かるスタッフの負荷が高いことと、繁忙期に処理ミスが発生してしまうという量・品質双方の観点による業務課題を抱えていた。
■結果
手作業を完全自動化でミス率ゼロを実現した。
また、人手による作業をRPAにて行うことで作業時間を92%削減した。
■参考
https://www.bpo.k-evolva.com/case/ict/detail_029.html

④Webからのデータ収集


■導入部門
マーケティング部門
■課題
日々変更されていく競合他社のWeb上に掲載される情報を週一回複数ページ取得する業務の自動化をしたい。
■結果
競合他社の動向を監視することによって、事前に対策を取ることが出来た。
■参考
https://services.sms-datatech.co.jp/pig-data/pigdatatool/
RPAツールにはどんな種類があるのか?徹底比較分析!

所感

現状では、“判断”が必要となる業務やフェーズには対応出来ませんが、AIと組み合わせることにより、人が行っている業務をRPAで正確に再現できる世界を作り上げることができます。
RPAで行った作業のデータをAIが学び、学習することによって、判断軸が備わり、より複雑な業務や判断が必要となる業務の自動化を行うことも可能となります。
弊社はAIの研修開発も多数行っており、PigDataにAIが搭載される日も遠くないでしょう。

 

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