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RPAとは - 意味やAIとの違い | 大企業も導入する自動化システム!

最終更新日:
RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション/Robotic Process Automation)は、ホワイトカラーの業務を自動化するシステムを意味します。ExcelやWebの反復作業はRPAを利用できる代表的な例です。専門的な用語が多く並ぶRPAの概要をボクシルが解説!

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人材不足、高騰する人件費など、先進国を中心に労働にまつわる課題は枚挙にいとまがありません。こと日本は、高齢化率が21%を超える超高齢社会に突入してます。労働人口の減少とともに、労働生産性は低空飛行しており、企業は大きな打撃を受けています。

これを背景に、安い海外の人件費を活用する、BPO(社内業務を外部に委託する)市場は、 2020年までに4兆円に達すると予想されています。また、生産性を向上させるサービスが次々に登場するなか、RPA(Robotic Process Automation)が欧米を中心にバズワードとして登場。

2013年では200億円弱の市場規模でしたが、近年、年率+約40-60%で急成長しています。2020年には5,000億円に達すると見込まれているほどの成長ぶりです。

本記事では、急速に普及しつつあるRPA(Robotic Process Automation)の概要を簡単に紹介します。

RPAとは何か?

RPAの仕組み

Source:Thoughtonomy社資料より抜粋

RPAとは

RPAとは、ホワイトカラーがパソコン上の事務作業を代行する産業用AIです。ホワイトカラーの間接業務を自動化するテクノロジーともいえます。海外ではデジタル・ワークフォースとも呼ばれています。

構造化されたデータを収集・統合し、システムへ入力する、単純なフロント/バックオフィス業務を自動化します。たとえばExcelのデータ入力やネットのデータ収集などに活用されています。

RPAを活用すると、定型的で反復性の高い業務において大きな効果を期待できるでしょう。企業の変革に欠かせないツールとして注目が高まっています。

次の業務は、RPAと相性が良いとされています。

  • 一定のルールに従って繰り返す
  • データが構造化されている
  • Windowsやクラウドのアプリを使う
  • 業務が標準化されている
  • プロセスに3人以上のリソースを求められる
  • ヒューマンエラーが起こりやすい

一方でRPAにはこのような作業は相性が悪いです。

  • アクシデントやイレギュラーな処理が多い
  • タスクを命令しづらい
  • 感覚的な判断を伴う

RPAの3つの段階

RPAは広義的に3つの段階あるとされており、それぞれの違いは判断力や自己学習機能にあります。

第1段階は、定義されたルールに従ってデータを処理するステップです。第2・3段階では、複数のデータをひも付けて分析、システム自体で判断ルールを組み立てます。各段階をより詳しく紹介しましょう。

Class1:RPA

Robotic Process Automationと呼ばれるこの段階は、狭義的な意味でのRPAであり、今まで解説してきたRPAでもあります。

決められた方法にしたがって、自動的に処理をしていくのが特徴。人為的なミスを防げるのが利点であるものの、決められたこと以外はできません。単純作業の反復に組み込まれる傾向にあります。

Class2:EPA

2番目の段階はEnhanced Process Automationと呼ばれます。大量のデータを解析し、結果を出力するのが主な守備範囲です。

既存の画像をもとに新たな画像をカテゴリ分けする機能、ビッグデータから顧客の傾向を分析する機能などがあります。大量のデータを処理・分析する点において、Class1と区別されます。

Class3:CA

Cognitive Automationと呼ばれるそれが3段階目にあたります。Class2と異なる点はより自立した結果を出力できる点です。

売上データや経済情勢、流行などを多面的に分析した経営意思決定が可能です。たとえば顧客対応データをもとに自動対応するか、コールセンターに代わるか、資料を送付するかを自動で判断し実行します。読み取ったデータを加味し、多様な選択肢あるいは今までにない選択肢を提案できます。


 

なお本記事では、Class1の定義をRPAとして進めます。

RPAとAIの違い

RPAとAIはよく混同されますが定義が厳密には異なります。狭義のRPAは3段階のうちClass1をさします。ルールに沿って、単純に作業をこなすのが特徴です。導入はAIほど難しくありません。

他方、AIとはClass2およびClass3をさします。大量のデータをもとに分析し結果を出力するのが特徴です。出力する結果はClass2とClass3で異なりますが、どちらもビッグデータにもとづいてアウトプットします。

RPAは単純な作業を繰り返し実施する一方、AIはビッグデータを分析し結果を出力します。これらの点でRPAとAIを区別されます。

RPAとVBAの違い

RPAとVBAはパソコン操作の自動化という点においては同じですが、カバーできる領域に大きな違いがあります。

そもそもVBAとは、Microsoft社が提供するWordやExcel、PowerPointなどのOfficeアプリで利用できる拡張機能のことです。パソコン操作を自動化するMicrosoft Officeのプログラミング言語を指します。ソフトウェア動作の一部を変更したり、繰り返し行われる定型的な作業や複雑な処理を自動的に実行したりできます。

一方でRPAは、Officeのアプリ内に留まらずパソコン操作のすべてを自動化できます。加えて、VBAでは必要となってくるプログラミングの知識が不要なことも利点のひとつです。また、RPAは他のシステムとも連携して横断的な作業もできます。

VBAの操作はOfficeアプリ内に限定されるので、RPAの方が広い領域をカバーしているといえます。つまり、VBAによるマクロはOfficeアプリケーション内の操作に留まりますが、RPAはパソコン内のすべての操作が可能となります。

RPAの活用シーン

では、RPAは具体的にどのような業務で使えるのでしょうか。

RPA対応業務事例

Source:Kinetic Consulting Service社資料よりGV独自作成

上記のとおり、財務/経理、人事などのバックオフィス、審査業務の多い金融、保険、政府関連、顧客情報を処理する通信やヘルスケア、小売など、幅広い領域で活用が進んでいます。

RPA導入企業

RPAはどのような企業で導入されているのでしょうか。豪州金融最大手のANZ社やBig 3の一角であるGMのようなオールドエコノミーの企業のみならず、GoogleやUberのようなハイテク系の超優良企業が名前を連ねています。

面白いのは、従来BPOを提供していたアクセンチュアやキャップジェミニも導入しているということです。BPOサービスの約30%がRPAとセットで提供されているとみられます。

RPAの導入企業例

まとめると、欧米ではRPAのテクノロジー自体はすでにキャズムを超え、現在アーリーマジョリティに浸透しており、今後さらに拡大すると見られているということです。つまり、RPAに詳しい人だけでなく、単に作業を効率化させたい一般人にも拡大すると予想されていることを意味します。

RPAの導入例について、さらに詳しく知りたい方は▼

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RPAの登場した社会的背景

RPAが急速に広がったのには企業にとってのメリットだけではなく、4つの社会的背景があると考えられます。

ブルーカラー(工場)の生産性向上

単純作業の多い製造ラインでは、GEのsix sigmaやトヨタのカンバン方式など、長年にわたりブルーカラーの生産性改善に努めてられてきました。ホワイトカラーでもオペレーションが整備され、業務がライン化しています。そこで企業経営者は、ブルーカラー同様にホワイトカラーも生産性改善ができるのでは、という機運が高まりRPAの導入が進みました。

アウトソーシング(BPO)の活用拡大

もう1つ大きな流れとして企業でのアウトソーシング拡大があります。日本でもアクセンチュアやトランス・コスモスのようなBPO提供者が増え、一般的になってきました。BPOを実行するうえでは、業務のパッケージ化が求められます。

結果、RPAで対応できるような単純作業が、企業内でパッケージ化されるようになったと考えられます。

ERPやSaaSの乱立・拡大

ホワイトカラーの業務は、ERPによりオペレーションごとシステム化され、SaaSの勃興によりさらに加速化しています。しかし業務ごとに異なるシステムが乱立したため、システムとシステムの間をヒトがつながなければならず非効率が生じました。結果、その間を埋めるRPAのニーズが高まりつつあります。

Big Dataの戦略的利用の拡大

デジタル化/IT化が進む中で、上流の製造から下流の販売/CSに至るまで、勘に頼らないデータドリブンの志向が高まってきました。そのため、ビッグデータやAI活用(下図Level3/4)へ取り組む企業が増えてきています。しかし、大企業の多くは下図でいうLevel 1のステージにあるのが実態です。その中でAI活用の前段階として、RPAによるデータ取得・蓄積を自動化しようという動きが見られます。

ビッグデータ活用におけるRPAの立ち位置

Source:Kinetic Consulting Service社資料よりGV独自作成

RPAの種類

オンプレミス

オンプレミスとは、サーバーを自社に設置して運用する形態を指します。カスタマイズさせ他のシステムと連携できる点がメリットです。反対にデメリットは初期費用が高いこと、災害時の復旧に時間やコストを要することといえるでしょう。

クラウド

クラウドとは、自社でサーバーを持たずインターネットにて操作したり管理したりする形態をいいます。メリットは初期費用が安いことや、インターネットさえあればどこでも利用できることにあります。一方、企業規模が大きいとコストかさんだり、カスタマイズしづらかったりする点はデメリットだと言えるでしょう。

RPAのメリット

RPAを導入すると、ロボットが代わりに稼働するため人ではなしえなかった精度や速度で作業を完了できます。人が苦手とする単純な繰り返し作業を請け負わなくて良い点はRPAのメリットです。

クオリティーの安定化

RPAは人為的なミスを防げるのがメリットの一つです。まったく同じ業務であっても24時間連続して勧めてくれます。人員を割かずにすむ点も強みです。

作業の高速化

プログラミングされた内容であれば人間以上のスピードで作業を進めてくれます。RPAは決められたルールに従って動くため、予想しない挙動で問題になることは少ないです。

コストの削減

従業員の労働力を確保したまま効率化するため、人件費の削減に貢献します。業務のクオリティを下げずに速度のみが上がります。作業に必要だった人員が減るため、重要な業務に集中できます。

バックオフィスの1人当たり人件費比較

Source:Kinetic Consulting Service社資料よりGV独自作成

RPAのデメリット

高い導入コスト

RPAは導入し使われ始めれば高いパフォーマンスを発揮しますが、システムが浸透するまでにコストを要します。「いままでどおり手作業で問題ないのはないか」「操作がわからない」といった声に対応する準備が必要です。

誤った処理の反復

RPAは厳格な管理体制のもとで使用しましょう。ルール化された業務しかこなせないため、指示を誤るとまったく生産性のない作業を繰り返しかねません。研修プログラムや定期メンテナンスの実施を検討しましょう。

 RPAツール比較紹介(費用・機能)

RPAを導入することで、業務の効率化や自動化、労働時間の軽減、人材不足の解消、コストの削減などが可能となります。RPAの市場が広がるにつれ、各社の個性を生かしたさまざまなRPAツールが販売、展開されています。

しかし、導入しようと思っても、どのツールがよいのか迷ってしまう方も多いのではないでしょうか。ボクシルでは、そんなRPAツールの特徴を徹底比較し、とくに注目されているツールをセレクトしました。下記の記事から、各RPAツールの特徴や機能、サービスについて詳しく紹介しています。

RPA導入のメリットやデメリット、ツールの種類や選ぶ際のコツ、さらには選定方法などもあわせて解説しています。また、無料トライアルの有無や料金もわかりやすくまとめているので、参考にしてみてください。

RPAを導入するときの注意点

使いこなせれば効率化につながるRPA。しかし、導入したい気持ちばかりが先行するとシステムが使われず無駄な経費となりかねません。なぜ導入するのか、どのように利用してもらうのかを計画したうえで導入しましょう。

何を自動化するのか

何を自動化したいのか、自動化する内容がコストに見合うのかは検討したいポイントです。RPAは反復作業を得意とする反面、創造性を求められる業務とは相性がよくありません。RPAを利用してコストに見合った成果を得られるのか計算してから導入しましょう。

浸透できるか

導入後、従業員にシステムをどのように浸透させるかは難しい課題です。いままでのやり方で満足していなかったりRPAのメリットに気づいていなかったりする従業員に対して、どのようにシステムを浸透させるか考えましょう。

設計・テストできるのか

設計やテストが柔軟にできるか調べる必要があります。便利なシステムでも設計できなければ使えず、テストできなければ誤った作業を支持しかねません。そのため設計やテストの精度を高めることは、トラブル回避に必要不可欠です。

RPAの導入事例

西武ガス情報システム(IT・100〜500人)

西武ガス情報システムはエネルギー事業をはじめ、生活に関する多くの分野で事業を展開指しています。

課題:人為的なミスと残業時間の増加

経理がデータをExcelで管理していたものの、ヒューマンエラーが発生したり残業時間が増大したりする問題がありました。

効果:4時間の作業が5分に

会計システムへの仕分け入力と入力の確認を自動化させたところ、所要時間が4時間から5分へと短縮できました。入力や保存といった簡単な作業をシステムに任せることで、残業時間の削減に一役買っています。

慈恵大学(学校法人・5,000人〜10,000人)

学校法人慈恵大学は東京慈恵会医科大学、慈恵第三看護専門学校、慈恵柏看護専門学校、その他附属病院を多く運営している学校法人です。医療現場での活躍をめざして多くの人が勉学に励んでいます。

課題:医師の業務軽減

医師の事務作業をいかに減らすかが課題でした。事務的な仕事は、医師以外の職員が担当すればいいもののすでに手一杯の状況においては、医師も事務作業をこなしていました。

効果:業務時間を90%カット

RPAを導入して事務職員の業務を削減。いままでは従業員が作業していた内容をRPAに任せたところ、所要時間を約1/10にまで短縮しました。節約した時間で、医師の業務を減らすことに成功しています。

RPAのサプライヤー

最後に、現在RPAを提供する企業について紹介します。欧米では、RPAを提供する企業は、BPO系の企業を含めて70社以上あると言われています。その中で、業務タイプ(ビジネス/IT × Front/Back)別に主なシステムを下図に示します。

RPAサプライヤーの例

Source:Thoutonomy社資料よりGV独自作成

RPA市場全体ではよりビジネスサイド向けのプレイヤーが多く、ITよりではMicrosoft社やAtlassian社などの大企業が提供しています。

RPA市場のリーディングカンパニー

現在のRPA市場のマーケットリーダーと言えば、Automation Anywhere(AA)社です。資材調達をはじめとした財務管理、人事管理などのバックオフィス業務が主力(全体の約90%)で、一部カスタマーサポートのRPA(10%)を提供しています。全世界に1万人以上の導入実行リソースを抱え、開発者も150人を超える巨大なRPAサプライヤーです。

AA社に追随するのが、2001年創業のBlue Prism社です。ビジネス×バックオフィス系業務に特化しており、特に金融やヘルスケアなどの規制産業のニーズにマッチしたRPAの提供を強みとしています。また、パートナーとの戦略的な連携に注力しており、売上の約80%はライセンスフィーです。

トップ2社を追いかけるスタートアップとして注目が集まっているのが、UiPath社WorkFusion社です。UiPath社はルーマニア発のスタートアップで、元々はSDK開発を行っていたが、RPAが収益の柱となっています。自社システムとMicrosoft Workflowをはじめとした他のシステム提供者との連携をするオープン戦略を取り、直近では売上を4倍に伸ばしています。

Work Fusion社は、創業当初は金融向けの機械学習ソフトを開発していました。その技術を活かし、金融、EC、農業に至るまで幅広い業界にRPAを提供しています。

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