RPA(働き方改革:業務自動化による生産性向上)

日本の生産労働人口が減少局面にあるなか、労働力を維持しつつ国際競争力を強化1するためには労働力の有効活用や生産性を向上させるための方策が必要です。近年の働き方改革の動きの中でも、人手不足を補いながら生産効率を上げるためのさまざまな施策が講じられてきています。たとえばテレワークの推進をはじめとするワークスタイルの柔軟化による人材の確保や、ICTの高度活用による業務効率改善といったものがあげられます。
 
このような背景の下、従来よりも少ない人数で生産力を高めるための手段として、現在、RPA(ロボットによる業務自動化:Robotics Process Automation)が注目を集めています。2017年の調査によると、国内では14.1%の企業が導入済み、6.3%が導入中、19.1%が導入を検討中2でした。市場規模は2017年度が31億円、2021年度には100億円規模になると予測3されています。
 
RPAはこれまで人間が行ってきた定型的なパソコン操作をソフトウエアのロボットにより自動化するものです。具体的には、ユーザー・インターフェース上の操作を認識する技術とワークフロー実行を組み合わせ、表計算ソフトやメールソフト、ERP(基幹業務システム)など複数のアプリケーションを使用する業務プロセスをオートメーション化します。

■ RPAの機能、導入事例

 RPAは業務の粒度や優先順位、コストがROI(投資収益率)に見合わないなどの観点からシステム化が見送られてきた手作業の業務プロセスを、作業の品質を落とさず、比較的低コストかつ短期間で導入できるという特徴があります。
 
 具体的な適用業務としては、帳簿入力や伝票作成、ダイレクトメールの発送業務、経費チェック、顧客データの管理、ERP、SFA(営業支援システム)へのデータ入力、定期的な情報収集など4、主に事務職の人たちが携わる定型業務があげられます。
◆ RPAが適用可能な機能5 
・キーボードやマウスなど、パソコン画面操作の自動化
・ディスプレイ画面の文字、図形、色の判別
・別システムのアプリケーション間のデータの受け渡し
・社内システムと業務アプリケーションのデータ連携
・業種、職種などに合わせた柔軟なカスタマイズ
・条件分岐設定やAIなどによる適切なエラー処理と自動応答6
・IDやパスワードなどの自動入力
・アプリケーションの起動や終了
・スケジュールの設定と自動実行
・蓄積されたデータの整理や分析
・プログラミングによらない業務手順の設定
 
 
 RPAは煩雑で定型的な事務業務が多い金融業界で先行して導入され、高い効果を発揮したことから業種を問わず多くの企業・団体に導入されつつあります。ここでは、大手都市銀行の導入事例を紹介します。
 
◆ 導入事例
業種 具体的な業務 効率化・削減効果 今後の展開(方向性)
 
 
大手都市銀行
 
煩雑な事務処理作業
(20種類の事務処理)
年間で8,000時間(1人1日8時間労働で計算すると約1,000日分)事務処理作業を削減 ・業務の効率化により、事務を担当していた社員が他の重要な業務に稼動をあてられるようになった。
・複数のシステムを使う事務処理にRPAを適用することで、システム連携による業務の単純化も視野に入るようになった。
 
 RPAには三段階の自動化レベルがあるとされています。現在のRPAの多くは「クラス1」というレベルで定型業務に対応しています7。次期レベルの「クラス2」は、AIと連携して非定型業務でも一部は自動化されます。「クラス3」は、より高度なAIと連携することで、業務プロセスの分析や改善だけでなく意思決定までを自動化できます。
 
 既に、クラス3において認識技術や自然言語解析技術、学習機能などにより曖昧な情報や不足している情報を補いながら作業する、これまでとは一線を画したRPAが開発されています。日本語の対話ができるAIエンジンを活用し、対話をするだけで必要なデータの入力が完成し、全プロセスを完結することも可能とのことです8
◆ RPAのクラス
クラス 主な業務範囲 具体的な作業範囲や利用技術
クラス1
RPA(Robotic Process Automation)
定型業務の
自動化
・情報取得や入力作業、検証作業などの定型的な作業
クラス2
EPA(Enhanced Process Automation)
一部非定型業務の自動化 ・RPAとAIの技術を用いることにより非定型作業の自動化
  • 自然言語解析、画像解析、音声解析、マシーンラーニングの技術の搭載
  • 非構造化データの読み取りや、知識ベースの活用も可能
クラス3
CA(Cognitive Automation)
高度な自律化 ・プロセスの分析や改善、意思決定までを自ら自動化するとともに、意思決定
  • ディープラーニングや自然言語処理
 

■ 今後の展望

RPAは、これまで人間のみが対応可能と想定されていた作業、もしくはより高度な作業を人間に代替して実施できるルールエンジンやAI、機械学習等を含む認知技術を活用した業務を代行するツールになりつつあります。人間の補完として業務を遂行することから、仮想知的労働者(Digital Labor)として、2025年までに事務的業務の1/3の仕事がRPAに置き換わるインパクトがあるともいわれています9
 
RPAの導入と運用は、働き方改革につながる「業務改善・改革」の目標や方向性を明確にし、自社に合うツール選択とマネジメント方法に配慮して進めることが重要といえるでしょう。実装による自動化に伴う変化を見極め、現場部門とシステム関連部門が連携し、運用局面ごとのルール(シナリオ)策定や適用可能な業務領域の拡大を検討するなど、継続的にPDCAサイクル10をまわしながら活用していく姿勢が望まれます。

脚注

[1] 日本の国際競争力は世界経済フォーラムの「2017-2018 世界競争力レポート」によれば、ランキングは9位であり、前々年の6位、前年の8位から継続して順位を下げています。
The Global Competitiveness Index 2017–2018 Rankings
http://www3.weforum.org/docs/GCR20172018/05FullReport/TheGlobalCompetitivenessReport2017%E2%80%932018.pdf
[2] ガートナー ジャパン株式会社 RPAに関する調査結果
https://www.gartner.co.jp/press/html/pr20171012-01.html
[3] 株式会社矢野経済研究所
RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)市場の実態と展望2018 
事業者売上高ベース 予測は2017年11月現在
[4] 【決定版】RPAツールの比較(価格・機能)と選定基準
https://rpa-bank.com/report/7415/
[5] 【決定版】RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)とは?
https://rpa-bank.com/report/7318/
[6] すべてのツールに搭載されているわけではないので購入時は確認が必要です。
[7] クラス1のRPAは、その都度考えて判断が必要な作業は難しいとされています。
[8] AIと融合した次世代のRPA「Robotics & Cognitive Automation(R&CA)サービス」により自動化可能な業務を拡大し、業務効率化、企業の「働き方改革」を支援
https://www2.deloitte.com/jp/ja/pages/about-deloitte/articles/news-releases/nr20180413.html
[9] 一般社団法人日本RPA協会ホームページ
http://rpa-japan.com/
[10] 管理業務を円滑に進める手法のひとつで「Plan(計画)、Do(実行)、Check(評価)、Action(改善)」というマネジメントサイクルで業務を継続的に改善します。

問い合わせ先

連絡先:情報流通行政局
情報通信政策課情報通信経済室
電話:03-5253-5720
FAX:03-5253-6041
Mail:mict-now★soumu.go.jp
(★をアットマークに変換の上、お問い合わせください)

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