RPAとは？意味・できること・メリット・活用事例をわかりやすく解説！

近年のビジネスの現場では「RPA」の名が頻繁に耳に入るようになりました。

だが、RPAが具体的に何を意味し、どのような影響を企業業務にもたらしているのかは十分に知られていません。

本記事では、RPAの基本的な概念から、その活用事例までをわかりやすく解説します。

ぜひ最後までご覧ください！

RPA（Robotic Process Automation）とは
RPAが注目される理由や背景
RPAの仕組み
RPAとAIとの違い
RPAのクラスとは
RPA導入のメリット・デメリット

RPA（Robotic Process Automation）とは

RPA（Robotic Process Automation）は、ビジネスプロセスの自動化技術として注目を浴びています。

文字通り、RPAは「ロボットがプロセスを自動化する」というコンセプトに基づいています。

しかし、ここでの「ロボット」は物理的な存在ではなく、ソフトウェアとして動作する仮想的な労働者を指します。

特性: RPAは、ルーチン的で反復的な業務を自動的に実行する能力を持ちます。これにより、人間のエラーを減少させ、作業の速度を向上させることができます。
適用業務: 請求書の処理、データ入力、定期的なレポートの生成など、定型的な作業に非常に適しています。これにより、企業は従業員の時間をより価値のある業務に集中させることができます。
ツール: RPAを実現するためのツールは多数存在します。これらのツールを使用して、業務の自動化スクリプトやワークフローを設定することができます。
柔軟性: RPAは、新しいビジネス要件や変更に迅速に対応できる柔軟性を持っています。これにより、ビジネスの変化や成長に合わせてスケールアップすることが可能です。
ROI: 正確なデータ入力や迅速な業務処理により、RPAの導入はしばしば高い投資回収率（ROI）をもたらします。特に、大量の手作業を要する業務プロセスにおいて、RPAの影響は大きいとされています。
統合: 現代のRPAツールは、さまざまなシステムやアプリケーションとの統合が容易です。これにより、異なるプラットフォーム間でのデータ移行や処理を自動化することが可能となります。

総じて、RPAは企業が競争力を保持し、効率的な業務運営を実現するための強力な技術となっています。

導入に当たっては、適切なプロセスの選定やツールの選択、さらには実装後の運用・管理が重要なポイントとなります。

RPAが注目される理由や背景

RPAが注目される理由や背景について、下記のようなものが考えられます。

労働力の不足: いくつかの国や業界において、特定の職種や技能における人手不足が問題となっています。RPAはこの問題を緩和するための一つの手段として捉えられており、労働力を必要とする単純なタスクの自動化に貢献しています。
コスト削減: RPAは、人手による作業よりも速く、また24時間稼働することができるため、長期的にはコストの削減に繋がります。これは、特に大規模なデータ入力や定型的な業務プロセスにおいて顕著です。
ミスの削減: RPAは一度設定すれば同じ操作をミスなく繰り返すことができます。これにより、人的エラーが発生しやすい作業でも、高い精度と一貫性を確保することが可能となります。
デジタルトランスフォーメーションの推進: 多くの企業がデジタルトランスフォーメーションを進める中で、RPAはその一環として導入されることが増えています。これにより、従業員がより高付加価値な業務に注力できる環境が整備されるとともに、企業全体の生産性向上に寄与しています。
ビジネスの迅速化: RPAによる自動化は、ビジネスプロセスの迅速化を可能にします。これにより、顧客応対時間の短縮や市場への迅速な対応が可能となり、競争優位性の向上に繋がります。
システム間のインテグレーション: 伝統的なシステム間の統合は、時間とコストがかかる場合が多いです。RPAは、既存のシステムやアプリケーション間でのデータの移行や連携を、迅速かつ低コストで実現する手段として注目されています。
技術の進化: RPA技術自体が急速に進化しており、より複雑なタスクや判断を伴う業務も自動化できるようになってきました。これにより、RPAの適用範囲が拡大しています。

総じて、RPAは多岐にわたる業務領域での効果を示しており、その注目度は高まる一方です。

導入に際しては、適切なプロセスの選定、スタッフのトレーニング、そして継続的な運用・監視が成功の鍵となります。

RPAの仕組み

RPAの仕組みは非常に柔軟であり、様々なビジネスプロセスやシステム環境に適応することができます。

導入に際しては、適切なワークフローの設計やテスト、そして継続的な監視とメンテナンスが重要なポイントとなります。

ユーザーインターフェースの模倣: RPAツールの核心的な特徴の一つは、人間がコンピュータを操作する方法を模倣する能力です。具体的には、マウスクリックやキーボード入力など、ユーザーが行う操作を模倣し、タスクを自動化します。
タスクの記録: 多くのRPAツールには「レコーダー」と呼ばれる機能が備わっており、これを使用してユーザーの操作を記録し、それを自動化の基盤として活用します。操作を記録した後は、必要に応じて編集や調整を行うことができます。
ワークフローベースの設計: RPAツールは、通常、グラフィカルなインターフェースを持っており、ドラッグアンドドロップ操作でワークフローを設計することができます。このワークフローには、条件分岐やループ、変数の使用など、プログラム的な要素も取り入れることができます。
アプリケーションとの連携: RPAは、APIやデータベース接続を利用して、異なるアプリケーションやシステムと連携することが可能です。これにより、システム間のデータの移動や操作を自動化することができます。
条件判断と例外処理: 良好に設計されたRPAワークフローは、エラーの発生時や予期せぬ状況に対処するための条件判断や例外処理を含んでいます。これにより、自動化タスクの安定性や堅牢性が向上します。
スケジュール実行: RPAツールは、特定の日時や間隔でのタスク実行をスケジュールすることができます。これにより、例えば毎日夜間にレポートの生成やデータの同期を自動的に行うことが可能となります。
中央管理: 多くのRPAソリューションには、ワークフローのデプロイや監視、ログの管理など、中央からの管理機能が備わっています。これにより、大規模な導入や複数のRPAボットの運用を効率的に行うことができます。

RPAとAIとの違い

結論としては、RPAとAIは異なる特性と機能を持っていますが、組み合わせて使用することで、業務プロセスの効率化や高度な自動化を実現することができます。

近年、RPAツールにAI機能が組み込まれることも増えており、より高度なタスクの自動化が期待されています。

RPAとAIの性質について混同しやすい部分もありますが、その違いは下記の通りです。

基本的な定義
- RPA (Robotic Process Automation): RPAは、事前に定義されたルールに基づいて、単純で繰り返しの業務プロセスを自動化する技術です。具体的には、ユーザーの操作を模倣することで、人間が手作業で行っているタスクを自動で実行します。
- AI (Artificial Intelligence): AIは、コンピュータに人間のような知的活動をさせる技術やその研究分野を指します。学習、推論、自己修正などの機能を持ち、大量のデータからパターンを学習したり、新しい情報に基づいて決定を下したりします。
適用範囲
- RPA: 単純で繰り返しの業務、例えばデータ入力や帳票の生成、定型的なメールの応答などに主に使用されます。
- AI: 複雑な問題解決、データ解析、画像認識、自然言語処理、予測モデリングなど、高度な知的活動を必要とするタスクに適用されます。
柔軟性と学習能力
- RPA: RPAは、設定されたルールやワークフローに従って動作します。自ら新しいことを学習する能力は持っていません。
- AI: AIは、新しいデータや情報をもとに自ら学習する能力を持っています。データを通じて経験を積み、パフォーマンスを向上させることができます。
システムとの連携
- RPA: RPAは、ユーザーインターフェースを通じてシステムと連携します。APIやデータベース接続など、裏側での連携も可能ですが、主に既存のインターフェースを利用して操作します。
- AI: AIは、大量のデータや情報を処理するため、通常、APIやデータベース接続を使用してシステムと直接連携します。
実用例
- RPA: 顧客情報の入力、請求書の生成、システム間のデータ転送など。
- AI: チャットボットによる顧客対応、商品の推薦、画像認識を使用した品質検査など。

RPAのクラスとは

RPAのクラスは、組織のニーズや予算、導入の目的に応じて選択されることが多いです。

初めは基本的なRPAからスタートして、徐々に高度なクラスへと移行するというアプローチを取る企業も多く見られます。

ここでは、いくつかのRPAのクラスとその特性、用途についてまとめています。

基本的なRPA (Basic RPA)
- 特性: このクラスのRPAは、シンプルなタスクの自動化に特化しています。具体的には、定型的なデータ入力やデータのコピー&ペースト、基本的なファイル操作などを行います。
- 用途: エクセルのデータ移行、シンプルなフォームへのデータ入力、定期的なレポート生成など。
強化されたRPA (Enhanced RPA)
- 特性: このクラスは、基本的なRPAの機能に加え、条件分岐やループ、エラーハンドリングなどのより高度な機能を持っています。
- 用途: より複雑な業務プロセスの自動化、例えば複数のアプリケーション間でのデータの移行や統合、高度なエラーチェックなど。
RPA 2.0または知的RPA (Cognitive RPA)
- 特性: このクラスのRPAは、AI技術や機械学習を組み込むことで、非定型データの解析や自動化タスクの自己最適化を行う能力を持ちます。
- 用途: 自然言語処理を使用した文書の分析、画像認識を利用したフォームの自動読み取り、前回の実行結果に基づいて次回の実行方法を最適化するなど。
RPA 3.0または自己学習RPA (Self-learning RPA)
- 特性: この最先端のクラスは、RPAが自ら新しいタスクを学習し、常にそのパフォーマンスを向上させる能力を持っています。人間の監視や指示が最小限で済むことが特徴です。
- 用途: 未知の新しいタスクへの適応、複雑なデータ分析や予測モデリングを使用した業務の自動化など。

RPA導入のメリット・デメリット

RPAの導入に際し、メリットとデメリットが存在します。

順に見ていきましょう。

RPAのメリット

RPAの導入によるメリットは、企業や組織の生産性向上、業務の品質向上、従業員の働きがいの増加など、多岐にわたる影響を及ぼす可能性があります。

以下、様々な場面で考えられるメリットについて見ていきましょう。

効率的な業務処理
- RPAによって自動化されたタスクは、人間よりも迅速に処理され、非効率な手作業や待ち時間が削減されます。
エラーの削減
- 手作業によるデータ入力ミスや誤操作が発生するリスクが減少します。RPAは一度設定されたルールに基づいてタスクを実行するため、正確性が向上します。
コスト削減
- 繁忙な業務をRPAで自動化することで、労力や時間のコストが削減されます。長期的には、人員の配置転換や再教育の機会を生むことも。
24時間365日の稼働
- RPAボットは休憩や休日を取らず、深夜や早朝でも業務を続けることができます。これにより、ビジネスの継続性やレスポンス速度が向上します。
スケーラビリティ
- 業務の増減や変更に対して、RPAは迅速にスケールアップやスケールダウンを行うことができます。新しいタスクの追加や拡張も比較的容易です。
従業員の働きがいの向上
- 単調で繰り返しのタスクをRPAに任せることで、従業員はより付加価値の高い、創造的な業務に集中することができます。これにより、職場のモチベーションや満足度が向上する可能性があります。
データの整合性と透明性の向上
- RPAは一貫した方法でデータを処理するため、データの整合性や品質が向上します。また、RPAのログ機能を利用することで、タスクの実行履歴や詳細を追跡することができ、監査やコンプライアンスの観点からもメリットがあります。
システム間の統合
- RPAは異なるシステムやアプリケーション間でのデータの移動や同期を自動化することができます。これにより、システムの互換性の問題や手動でのデータ転送の手間が削減されます。

RPAのデメリット

RPA導入にはメリットが多くある一方で、デメリットも複数存在します。

ここでは、RPA導入にまつわるデメリットについて見ていきましょう。

初期投資が必要
- RPAの導入には、ツールのライセンス費用、システムの構築・設定、従業員の教育など、初期のコストがかかります。
技術の進化と互換性の問題
- 使用しているRPAツールが更新される、あるいは対象となるアプリケーションが変更されると、RPAのスクリプトや設定の再構築が必要になることがあります。
過度な依存のリスク
- RPAに過度に依存することで、ボットの障害やシステムのダウンタイムがビジネス全体の運営に大きな影響を及ぼす可能性があります。
雇用への影響
- 一部のタスクや職種が自動化により不要となる可能性があり、それによる雇用の減少や業務の再配置が必要となることが考えられます。
複雑な業務の自動化の難しさ
- 極端に複雑な業務や非定型的なタスクは、RPAだけでは効果的に自動化することが難しい場合があります。
セキュリティの懸念
- RPAボットが大量のデータや機密情報にアクセスするため、セキュリティの対策やポリシーの遵守が非常に重要となります。
継続的なメンテナンスが必要
- RPAの適用範囲やビジネスの要求が変わるにつれて、定期的なメンテナンスや更新が必要になります。
高度なRPAの導入の難しさ
- AIや機械学習を組み込んだ高度なRPAの導入は、専門的な知識やスキルを必要とします。

これらのデメリットを考慮し、適切な計画と継続的な管理・メンテナンスが必要となります。

RPAの導入を検討する際には、そのメリットだけでなく、デメリットやリスクもしっかりと理解し、総合的な判断を下すことが重要です。

RPAツールの例

RPAツールは業務プロセスの自動化をサポートするソフトウェアで、近年多数のツールが市場に登場しています。以下は、2021年時点での主要なRPAツールの一部を示しています。

UiPath
- 世界で最も人気が高いRPAツールの一つ。直感的なユーザーインターフェースと豊富な機能を持ち、多くの業界で幅広く利用されています。
Blue Prism
- RPAの先駆けとして知られるツールで、エンタープライズ向けの強固なセキュリティとスケーラビリティを特長としています。
Automation Anywhere
- クラウドベースのRPAソリューションを提供しており、モバイルアプリを通じてのリモートアクセスや監視が可能です。
Pega Robotics (旧 OpenSpan)
- CRMやデスクトップアプリケーションの自動化に強みを持つツール。PegaのBPM（ビジネスプロセス管理）ソリューションとの統合も特長です。
Kofax Kapow
- データの取得や統合に強みを持つRPAツール。特にウェブベースのアプリケーションやサイトからの情報収集に適しています。
Laserfiche
- ドキュメント管理やECM（Enterprise Content Management）の領域での経験を活かしたRPAソリューションを提供。
NICE
- カスタマーサービスやコールセンターの業務自動化に特化しており、リアルタイム分析や顧客体験の最適化をサポートします。
EdgeVerve Systems (AssistEdge)
- エンタープライズ向けのRPAソリューションを提供し、AIとの統合も強化しているツール。
Microsoft Power Automate (旧 Flow)
- MicrosoftのOffice 365やDynamics 365との統合が強み。簡単なタスクから複雑な業務プロセスまで、幅広い自動化が可能です。

これらのツールは、それぞれ特有の特長や機能を持っており、自社の業務内容やニーズに合わせて最適なものを選択することが求められます。

導入を検討する際には、デモ版の利用や導入事例の確認などを通じて、詳しい機能や性能を確認すると良いでしょう。

RPAツール導入方法・手順

RPAツールの導入は、単にソフトウェアを購入・インストールするだけではなく、事前の計画や適切な実装が求められます。

以下は、RPAツールの導入方法や手順に関しての詳細な内容です。

ニーズの特定と目的の明確化
- まず、RPAを導入する理由や目的を明確にします。どの業務を自動化したいのか、どれくらいの効果を期待しているのかを理解することが重要です。
現状業務の分析
- 対象となる業務の流れや手順を詳細に調査・分析します。この際、業務の繁忙度や頻度、複雑さなどを考慮して、自動化の候補を絞り込むことができます。
RPAツールの選定
- 市場には多数のRPAツールが存在します。自社の業務内容や予算、技術的な要件などに合わせて、最適なツールを選択します。
プロトタイプの作成
- 実際にRPAツールを利用して、小規模なプロトタイプやデモを作成します。これにより、導入の可否や必要な調整を確認することができます。
システムとの統合
- RPAツールを実際の業務システムやデータベースと統合します。APIや各種インターフェースの利用により、シームレスな連携を実現することが求められます。
実装とテスト
- RPAスクリプトやワークフローを実装し、実際の業務環境での動作をテストします。エラーハンドリングや例外処理もこの段階で確認します。
本番環境へのデプロイ
- テストをパスしたRPAボットを本番環境にデプロイします。
監視と維持
- RPAボットの動作を定期的に監視し、問題が発生した場合には迅速に対応します。また、業務内容やシステムの変更に合わせて、RPAの更新や改善を行います。
継続的な改善
- RPAの導入は一度きりではありません。業務の変化や新たなニーズに応じて、継続的にRPAの適用範囲を拡大し、最適化を図ることが重要です。

RPAの導入は、単なる技術的な取り組みではなく、ビジネスプロセスの改善や効率化を目指すものです。

そのため、ステークホルダーや関連部署との連携を取りながら、適切な計画と実行が求められます。

RPAツールの活用事例

RPAツールは多岐にわたる業界や業務での活用が拡大しています。

ここでは、RPAツールの主な活用事例を示します。

これらの事例は一部に過ぎませんが、RPAの導入により業務効率化やコスト削減、エラーの低減などのメリットが得られています。

活用事例を参考にしながら、自社の業務におけるRPAの適用範囲やポテンシャルを探ることが重要です。

請求・会計業務の自動化
- 請求書の発行や受領、会計ソフトへのデータ入力など、繁重な業務をRPAを用いて自動化。これにより、入力ミスの削減や作業時間の短縮が実現されています。
人事・給与業務の自動化
- 新入社員のオンボーディング、給与計算、休暇管理などの人事関連業務を自動化。統一された手順での業務処理が可能になり、コンプライアンスの確保も向上しています。
カスタマーサポートの効率化
- よくある質問への自動応答や、顧客情報の照会・更新などのサポート業務をRPAで効率化。これにより、オペレーターの負担軽減や応答時間の短縮が達成されています。
在庫・物流管理の最適化
- 在庫情報の自動更新や、物流ルートの最適化など、SCM（Supply Chain Management）関連の業務をRPAで自動化。即時の情報更新や的確な判断が可能になっています。
データマイニングとレポート作成
- 大量のデータから特定の情報を抽出し、定期的なレポートを自動生成。手作業でのデータ収集や集計作業の効率化が図られています。
バックアップ・システムメンテナンスの自動化
- 定期的なシステムバックアップやパッチ適用、ログの監視などのIT関連業務をRPAで自動実行。システムの安定性やセキュリティの向上が期待されています。
業務アプリケーション間のデータ連携
- 異なる業務アプリケーション間でのデータの移行や同期をRPAで自動化。複数のシステム間での一貫性を保ちながら、業務のスムーズな進行がサポートされています。
Eコマースの価格監視
- 競合他社の商品価格を自動的に収集し、自社の価格戦略を最適化するための参考情報として活用。市場の動向をリアルタイムに把握し、迅速な対応が可能になっています。