RPAに向いている業務と向いてない業務。具体例と選別のポイント。

RPAは社内の業務を自動化するためのツールですが、自動化に向いている業務とそうではない業務があります。RPAに向いている業務とそうでない業務を両方の観点から紹介しますので、導入する際に業務を選定する上での材料としてください。

 

RPAに向いている業務

 

RPAとは、それまで行っていた定型業務をロボットで自動化することにより、業務効率化や、人件費の削減に貢献する仕組みのことを言います。別名「デジタルレイバー」（仮想知的労働者）とも呼ばれています。

RPAはさまざまな業務を自動化できますが、向いている業務とそうでない業務があります。まずは向いている業務の具体例から紹介します。

 

定型業務（ルーティンワーク）の自動化

RPAは、すべての工程手順が決まっている定型業務を自動化するのが得意です。請求書や経費の処理、伝票処理・日報などが挙げられ、こうした反復作業こそ、RPAの得意領域と言えます。

 

大量のデータを処理

RPAは、大量のデータを処理することを得意としています。データベースの入力や編集はもちろん、人が行うよりもはるかに速い速度でデータの収集や分析業務を処理することが可能です。

サーバー上で動くRPAの場合は、パソコンで動くタイプのRPAよりも、より高速処理ができます。単純なデータの処理は人が行うとストレスがかかってしまう作業でもありますが、RPAであればその心配も必要ありません。

 

スクレイピング作業

スクレイピングとは、Webサイトからデータを収集し、加工して新たな情報とすることです。スクレイピングは色々な活用方法があります。

例えば、商品価格のデータを集めて比較表を作成したり適切な価格を算出したり、ニュースやWebサイトの情報を収集してトレンドや情勢を確認するといったことができます。

スクレイピングで取得したデータは、新規事業やサービスの開発にも役立つでしょう。

スプレイピンク作業をRPAに任せることで、膨大なデータを収集し、役立つものだけをピックアップするといったことができるようになります。

 

データ分析

収集したデータの分析も、RPAの得意とするところです。顧客データを属性別に区分したり、営業に役立つデータのみを抽出したりするといったことも行えます。

また、データのクレンジングもRPAで行うことが可能です。データの中には、固有名詞の誤りや全角と半角の違い、法人名表記の違いや空白の有無など、ちょっとした違いでまとまりなく管理されている場合があるのです。

名字と名前の間の空白の有無や、全角と半角の違いなどで、正確なデータが出てきないケースもあります。こうした間違いを統一のルールの下で修正するのがクレンジングです。クレンジングの作業も、RPAで行うことができます。

 

RPAが向いていない業務

 

これまで紹介した業務とは逆に、RPAに向いていない業務にはどのようなものがあるかを紹介しましょう。

 

判断や決断が必要な業務

RPAは、都度判断が必要な業務を行うことができません。

例えば、「毎日更新されるニュースサイトの中で、会社によって有益な情報をピックアップする」といった業務です。この場合、「有益な情報」の具体的な定義がなければ、RPAによって判断することが難しいでしょう。

クライアントや顧客との関係性や、業務によって都度処理を変えなければならない業務などの複雑すぎる処理は、RPAが判断できないため止まってしまう可能性があります。

 

複雑な処理や業務

RPAは、シナリオ（人間によって設定されたルール）に基づいた単純な業務や繰り返しの業務を行うためのシステムです。例外が頻発し、その例外に対して都度処理を実行するような複雑な処理や業務には向いていません。

例外処理をパターン化してシナリオを作成することはできますが、、動作が重くなり、メンテナンスも大変です。

また、手順そのものが間違っていると、間違いに気づかずにそのまま業務を実行し続けます。こうした理由から、複雑なプロセスを経る業務にはあまり向かないと言えるでしょう。

 

RPA導入時にチェックしておきたいこと

 

RPAに向いている業務とそうでない業務を区分けするためにも、導入前に次の点についてチェックしておきましょう。どの業務に対してRPAを導入するのか、検討する材料になります。

 

目的を明確にする

RPAを導入する目的を明確にしましょう。主に「コスト削減」と「業務効率化」の観点から、何のためにRPAを必要としているのかを考える必要があります。

RPAにはさまざまな機能が備わっていますが、すべての機能を1度に導入しようとすると、業務の急改革について行けずに混乱をきたす社員や、部署間の連携ミスといった問題が発生しやすくなります。

また、RPAツールにも得意業務と不得意な業務があるため、優先順位を付けた方がツールの選定がしやすいという側面もあるのです。

目的が不明瞭なままだと用途も曖昧になり、想定していた効果を挙げられない可能性もあります。

 

業務の洗い出しを行う

RPA導入前の業務を洗い出しましょう。現場依存になっていてマニュアル化されていない業務手順などを整理・可視化します。

業務のプロセスや仕組みを具体的に洗い出すことで、どの業務をRPAで自動化できるかが、明確になるからです。また、RPAの導入により余った人的リソースをどこに注ぎ込むかの指針にもなります。

洗い出した業務の中で、どの業務がRPAに向いているか、人間がやるべきなのかを区分し、業務フローの再編成を行いましょう。

 

運用ルールを決めておく

RPAを導入していない場合、社内に具体的な運用ルールが備わっていない場合も多いのではないでしょうか。運用ルールを整備する前にRPAを導入してしまうことで、さまざまな問題を引き起こす可能性があります。

RPAはエンジニア以外でも比較的簡単に作成が行えます。そのため、誰でも作成できるようにすると、管理が難しくなります。誰がどうやってデータベースにアクセスしたのか、書き換えたのかが不透明になり、自社の損失にもつながりかねません。

RPAの数が多すぎて管理コストがかかる、重複するシステムを開発しているケースがあるなど、さまざまな問題が発生します。

そうならないよう、誰が開発し、誰が運用を担当するのか、共有の仕方はどうするのかといった、社内で運用する上でのルールを決めておきましょう。

 

人材の育成も行えるか確認しておく

RPAの作成自体は比較的容易に行えるものの、AIと組み合わせて高度な判断を行わせたり、導入する部署間の連携やセキュリティ対策、仕様変更などができたりする人材が運用には必要になります。

そうしたRPAの開発・運用ができるリソースが社内にあるかどうかも確認しておくと良いでしょう。リソースがない場合、現担当者の間でブラックボックス化してしまい、担当者に何かあった場合に社内の業務が止まってしまうといったリスクも考えられます。

 

まとめ

RPAの普及は日本でも年々進んでいます。RPAは定型業務をロボットに行わせることで、人のリソースを他に回したり、業務効率化を図ることが可能です。

しかし、RPAには向き不向きがあります。不向きな業務をさせるとさまざまな問題が発生する可能性があり、導入にあたってはRPAの性質を理解しておくことが求められます。

そういった向いている業務の見極めや導入時に必要な準備や初期構築などは難易度が高い業務なので、RPAの導入コンサルティングサービスを提供している会社に相談してみるのがおすすめです。