ロボティックプロセス自動化 (RPA) とは、シンプルで反復的なビジネスプロセスの学習、模倣、実行を目的として設計されたソフトウェア「ロボット」(または「ボット」) を作成して展開することです。RPA は、24 時間稼働し、人間の専門家を解放してより創造的なタスクに集中できるようにします。
業界を問わず、組織は自動化を実現することで、より少ない労力でより多くの業務を進められるようになり、コストが削減されるだけでなく、正確さや生産性を高められるようにもなりました。 しかし従来の自動化における一般的な手法は、プログラミングをベースに、ハイコードアプリケーションを使用して関連システムと統合することした。 RPA は、それとは異なるアプローチを採用し、ユーザーインターフェイスレベルでタスクを実行します。 また、RPA ボットはユーザーのアクションをまねて学習するように設計されているため、基盤となる IT インフラストラクチャを変更する必要がありません。 RPA では、ロボットは、人間のオペレーターによる支援や監視が必要かどうかに応じて、有人対応にすることも無人対応にすることもできます。
基本的に RPA は実際の人間の動作や大規模なデータ移動作業を自動化するもので、反復的で単調なルールベースのタスクや任務を迅速、正確に実行できます。
多くの組織では、従業員が単調なタスクの繰り返しで時間の大半を費やしていることが少なくありません。 こうしたタスクはビジネスには欠かせないものですが、従業員がインテリジェンスと創造的な思考を必要とする仕事に集中することを妨げる要因となります。 RPA は、従業員の時間を独占してしまう定型的なタスクの多くを引き受けることができます。
RPA ロボットは人間であるユーザーから学習する能力を持つので、さまざまなユーザーアクションも再現できます。 以下は再現できるアクションの一例です。
- アプリケーションのログイン
- フォームの入力
- ブラウザのスクレイピング (自動操作)
- アプリケーションからのデータ収集
- メール、PDF、各種フォームからのコンテンツ抽出
- データのコピーと貼り付け
- ファイルの処理
- 計算の実行
- メールと添付ファイルの開封
- ドキュメントとファイルの移動
- その他多くのルール/スケジュールベースのタスク
繰り返しますが、RPA のボットは人間のユーザーが行うルールベースのタスクを実行できるため、 ほぼあらゆるアプリケーションや Web サイトの操作を任せられます。
従来の自動化では、構造化された大規模な組織プロセスが効率化されました。 RPA は、より小規模で、より個別的であると言えます。そして最も重要なのは、「プロセス指向」ではなく、「タスク指向」だということです。 具体的には、RPA との連携により次のメリットが得られます。
RPA ロボットは人の動作を模倣するように作られていますが、1 つだけ模倣できないのがミスを犯すことです。 RPA は完全にルールベースであり、決して逸脱せずにタスクを実行します。 ルールに問題がなければ、あらゆる作業を完全な正確さでこなします。
従業員が行う反復的で単純なタスクの多くは、ルール、法律、規制のコンプライアンスを確保するために存在します。 残念なことに反復は不注意を生み、人間の従業員がミスを犯すと、多くの場合、業務に支障が出ます。 RPA ロボットは気を緩めることなくすべてのタスクに同じ注意を向けるため、組織へのリスクは大幅に低減されます。 実行するすべての作業が監視され、記録されるので、関連する規制へのコンプライアンスを確実に維持できます。
人間が行うプロセスは従業員の貴重な時間を必要とするだけでなく、コストも大きくなります。 RPA は単純なタスクに費やされる工賃を抑え、業務の効率化も期待できます。 このように RPA は作業のコストを大きく縮小し、多くの場合、1 年で投資利益率がプラスになります。
事業が発展すると、RPA ボットの追加導入が簡単になり、拡大するニーズに対処できます。 きわめて迅速に比較的低コストで導入でき、可能な限り速く、広く拡大する余裕が組織に生まれます。
前述のとおり、RPA ボットは疲れることもミスすることもなく、 休止をせずに大変高速にプロセスを進められます。 そのため、より多くのプロセスやタスクを実行して期間短縮を図ることができます。
付加価値を生まない業務を RPA が担うことで、優秀な従業員のスキルを高価値のタスクに利用できます。 従業員に時間と余裕が生まれ、効率の向上とともに業務全般で生産性を高められます。
RPA はシステムのバックエンドと直接接続するのでなく、ユーザーに代わる役割を果たすことから、ほとんどのレガシーシステムと簡単に連携します。 シームレスに連携するため、すべてを一度にアップグレードできるか心配することなく、RPA に自由に投資して導入することができます。 同時に、RPA によって、システムに埋もれて利用できなかったレガシーデータの価値を活かすこともできます。
標準的な RPA は単純なルールベースのタスクを実行しますが、 AI 機能を備えた RPA ロボットはさらに多くのことをこなすことができます。 適切な AI テクノロジーにより、非構造化データの処理、音声認識、機械学習 (ML) モデルの適用や自然言語処理などを実施できます。 これにより、反復的なタスクの自動化だけでなく、高度なインテリジェンスを必要とするタスクも可能になります。
ロボティックプロセス自動化は、自動化ツールキット内の 1 ツールにとどまるものではありません。戦略的目標の達成方法に革命を起こす潜在力を秘めた変革のテクノロジーです。 その独自の特性により、組織に柔軟性とアジリティをもたらし、問題を解決して、従来とは異なる方法で市場の変化に適応できるようにします。 RPA の革新的な機能は以下に直結します。
RPA は汎用性に優れており、単純なタスクの自動化から、AI との連携による、データ分析、カスタマーサービス、必須の各種バックオフィスタスクなどの複雑なオペレーションまで、幅広く対応します。 こうした適応性により、自動化の対象が広がり、既存のシステムを中断することなく、幅広いオペレーションの課題に対処できます。
RPA は、AI で強化された場合は特に、ビッグデータの収集、整理、分析をかつてない規模と速度で実行できます。 このリアルタイム分析機能により、組織を事後対応型から事前対応型へと変革し、データ主導のインサイトに基づいてビジネス戦略を策定できるようにします。 その結果、ビジネスパターンとワークフローのパフォーマンスを明確に把握したうえで、現在のプロセスとオペレーションを最適化でき、新たな収益源を発見することも可能になります。
ユーザーインターフェイスレベルで運用した場合、RPA はシステムの互換性や従業員トレーニングなど、デジタルトランスフォーメーションにおける一般的な課題を最小限に抑えます。 迅速に展開して柔軟に拡張できるため、低リスクで見返りの大きいソリューションとなり、ほとんどの場合、わずか 1 年で投資を回収します。 市場の変化への迅速な適応や、新しいプロセスの実装が可能になり、従来のデジタルトランスフォーメーションの過程でよく見られる問題を発生させず、競争力を維持することができます。
RPA を正しく使用することで、全体的な生産性が向上するだけでなく、運用コストも大幅に減少します。 タスクが迅速かつ正確に完了するため、より良いサービスと製品を顧客に提供して、競争力を高めることができます。
RPA は、時間とリソースを大量に消費する重複したプロセスや非効率なプロセスから組織を解放する価値あるツールです。 組織はタスクを自動化することで、貴重なリソースを取り戻し、コアコンピテンシーと戦略的イニシアチブに注力できます。 RPA テクノロジーに備わる多数の機能によってこうしたことが可能になります。 その一部をご紹介します。
- セキュリティ
ビジネスプロセス、とりわけ機密データ処理のプロセスを自動化する場合、セキュリティは最優先事項です。 RPA プラットフォームは、暗号化やロールベースのアクセス制御など、厳格なセキュリティ対策が設計に施されており、異なるレベルの複数のユーザーのアカウントを処理する場合でもデータの整合性と機密性が維持されます。 - ライフサイクル管理の自動化
自動化ライフサイクル管理専用に設計された機能が組み込まれており、ボットの作成から展開、メンテナンスにいたる自動化のライフサイクル全体の管理が容易になります。 自動化プロジェクトは、組織の目標に沿った状態を維持し、ビジネス環境の変化に効率的に適応します。 - 自動化/ビジネス目標のベンチマーキング
高度な RPA プラットフォームは、特定のビジネス目標に照らして自動化イニシアチブをベンチマークする機能を提供します。 この機能は、自動化の目標を全体的なビジネス戦略に合わせて、投資利益率を高めるのに役立ちます。 - ボットの作成
RPA に人気がある大きな要因は、ボットが簡単に作成できることです。 分かりやすいインターフェイスとドラッグアンドドロップ式機能を使用すると、プログラマーでなくてもさまざまなタスクのボットを作成できます。 一部の高度なプラットフォームでは、複雑な操作を実行するインテリジェントボットを AI で作成できます。 - ネイティブのコンピュータービジョン
RPA プラットフォームに搭載されたネイティブのコンピュータービジョン機能では、ボットが人間と同じようにアプリケーションと自然にやり取りでき、複雑な環境での効果が向上します。 自動化対象のタスクが拡大して、効率がさらに向上します。 - ソースコントロール
ソースコントロール (バージョンコントロールともいう) は、組織全体で自動化を拡張したい大企業には不可欠です。 複数の開発者が RPA プロジェクトのさまざまな部分で競合することなく同時に作業することができ、変更の追跡、以前のバージョンのリロード、シームレスな更新が可能になります。 - ホスティングと展開のオプション
RPA ソリューションには一般的に、オンプレミスサーバーからクラウドベースのソリューションまで、さまざまなホスティングと展開のオプションがあります。 柔軟性が高いため、予算、規制、拡張のニーズに最適なオプションを選択できます。 - エラーと例外の処理
RPA は、自動化時の例外とエラーを効率的に処理できます。 ボットは、解決できない問題に対しては、プロアクティブな例外処理機能により、タスクを再試行する、またはタスクを別のボットに再度割り当てる、またはアラートを人間のオペレーターに発行して問題を報告し、解決できるようにするのいずれかの対処を取ります。 - 光学式文字認識
RPA には光学式文字認識 (OCR) テクノロジーが搭載されており、ボットは構造化されていないドキュメントや画像からテキストを読み取って解釈できます。 この機能により、請求書、フォーム、メールからのデータ抽出などの領域における自動化が可能になり、RPA が処理できるタスクの範囲が広がります。 - スクリプトレス自動化
RPA の最も分かりやすい機能の 1 つは、コードを 1 行も書かずに自動化されたワークフローを作成できることです。 この機能を使用した場合、自動化利用の対象者が広がり、技術的スキルがなくても自動化イニシアチブに貢献できます。
RPA とインテリジェントな自動化 (IA) は密接に関連していますが、厳密に言えば同じものではなく、それぞれが自動化環境内で実行する機能が異なります。 RPA はそれ自体で、データ入力や基本的な計算など、反復的なルールベースのタスク処理に優れています。 人間の行動を模倣できるため、日常的なプロセスを自動化するための価値あるツールとなります。 ただし、その機能は一般的に、単純で、複雑な意思決定やコンテキストの理解を必要としないタスクに限定されます。
IA は、このような制限を受けません。 IA システムは、機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョンなど、人工知能の下位領域と連携して、人間の言語を理解したり、データ分析に基づいて意思決定を行ったりするなど、認知能力を必要とする微妙なタスクを処理できます。 IA は、本質的には、RPA にインテリジェンスのレイヤーを追加したようなものであり、幅広いビジネスプロセスを自動化するための包括的なソリューションを提供します。 こうした高度な機能を備える IA は、RPA ツールキットに最適な要素であり、組織に多用途な自動化ソリューションを提供します。
RPA とインテリジェントな自動化の関係と同様、RPA と AI は異なってはいても自動化において補完的な役割を果たします。 AI のおかげで RPA はより複雑なタスクに対処でき、RPA は AI のインサイトを自動的に実装して AI の効果を高めることができますが、大きな違いは、AI が「データ主導」型であるのに対し、RPA は「プロセス主導型」だという点です。 RPA ボットは事前定義されたプロセスの遵守を必要としますが、AI は機械学習で経験を積み、インテリジェンスを高めることができます。
最適な RPA ソリューションを選択する際には、ツールの効果に影響を与える可能性のある複数の要因を検討し、どれほどの ROI を期待できるか判断する必要があります。 以下の質問は、RPA の導入開始で成功を収めるのに役立ちます。
- 実装はどの程度簡単か？
既存の IT インフラストラクチャ内に簡単に展開できる RPA ソリューションを選択します。 学習曲線が急こう配である場合、ROI の実現が遅くなり、導入に課題が発生する可能性があります。 - 価値実現までの時間はどのくらいか？
すべてのツールは投資です。そのため、最良のツールとは、その投資を迅速に回収して、収益を創出するツールのことです。 その RPA ソリューションがどれくらいの期間で測定可能な成果を提供し、ROI の向上に貢献するかを調査しましょう。 - どの程度直感的か？
ツールが使いやすくて、技術スタッフと技術スタッフ以外のスタッフの両方が最小限のトレーニングでボットの設計と管理ができなければなりません。 - 競争力のある価格か？
決してコストを唯一の判断要因とするべきではありません。品質を損なうことなく、価格に競争力のあるソリューションは、常にスマートな選択です。 - 包括的な機能セットを提供しているか？
セキュリティプロトコル、分析、ボット作成などの機能は不可欠です。 機能セットが包括的であればあるほど、RPA ソリューションの汎用性が向上します。 - どの程度の速さか？
タスクを迅速に実行するボットの能力は、業務効率に直接影響する可能性があるため、ボットの開発と実行のスピードを評価します。 - ビジネスに合わせて拡張可能か？
ビジネスが成長すると、RPA ソリューションに対する需要も増大します。 需要の増加に合わせて簡単に拡張できるソリューションを選択してください。 - 必要な場合に API と IDP テクノロジーを活用できるか？
RPA ツールが、高度な自動化と安全なアクセス管理に不可欠なアプリケーションプログラミングインターフェイス (API) や ID プロバイダー (IDP) テクノロジーと柔軟に連携することを確認します。 - 処理プロセスはスムーズか？
RPA ツールには、エラーや例外をスムーズに管理し、必要に応じて人間のオペレーターにアラートを送信する機能が必要です。 - ベンダーが適切にサポートしているか？
ベンダーが信頼性の高いカスタマーサポートと実装後のサービスを提供して、問題の解決とツールの有用性の最大化を支援していることを確認します。 - ガバナンス機能はどの程度効果的か？
適切なガバナンス機能を導入してデジタルワークフォースのコンプライアンス、監査、管理を実施し、ボットを内部ポリシーと外部規制の両方に確実に準拠させる必要があります。
RPA の導入のパスはさまざまですが、トップ企業の多くは類似した導入過程をたどります。 この過程は、以下のステップに分けられます。
まず RPA を組み込むためのビジョンを特定し、完全に定義する必要があります。 これには従業員やステークホルダーの意見を聞いて RPA がどのようなビジネスニーズに応えられるかを明らかにするプロセスが含まれます。 また、RPA を活用している他の組織 (パートナー、ベンダーなど) とも相談し、内部からの視点でデジタルトランスフォーメーションのロードマップを作成する必要もあります。 RPA はハイパーオートメーションツールキット内にあるため、対処すべきビジネス課題にいつ RPA を適用するのか、そして、ビジネス価値を最大化するために他の自動化テクノロジーをいつ適用するのかを把握することが目的です。
次のステップは、リーダーのロールを割り当てることです。その最も重要な 2 つのロールは、RPA スポンサーと RPA エバンジェリストです。 RPA スポンサーは RPA イニシアチブの最上位マネージャーで、予算業務から RPA 戦略全般の確立までの数多くの責務を担います。 RPA エバンジェリストはプロジェクトリーダーの役割を果たし、他のリーダー職を割り当て、部署と事業部門との連携を図るとともに、高価値のプロセスや RPA 導入の成功基準の特定を支援します。
これまでコンシューマー向け IoT デバイスは管理が比較的困難でしたが、 IoT デバイス管理が展開済みのデバイスの効果的な制御を容易にします。更新やパッチを送信し、ユーザーエクスペリエンスを損ねることなくデバイス機能の向上が図れます。
次のステップでは、概念実証を構築してテストをします。 これには、RPA のビジネスケース、実装モデル、その他関連の前提事項が含まれます。 概念実証テストは厳密に監視された環境で行い、前提事項の正確さや実装モデルの有効性を検証します。 これはテストフェーズにすぎませんが、テストプロセスとさまざまなシステムやアプリケーションとの関係を詳しく知ることができます。 同様に、低リスクのプロセスよりもビジネス価値への影響が大きいプロセスを使用することで、より効果的にテストを実施できます。
概念実証のテストを終えると、RPA ソリューションを日常業務の実環境へ展開できます。 この RPA パイロットプログラムのパフォーマンスを評価し、確立された成功基準や出口要件と比較することで、RPA を導入する場合の実際のメリットを判断できます。 完全なロールアウトの前に最終リビジョンが必要であれば作成することも可能です。
RPA とデジタルトランスフォーメーションの完全導入を目指す組織は、次にフルスケールの導入を計画します。 これを容易にするために、RPA センターオブエクセレンス (CoE) の作成を決断することがあります。 CoE は全社の RPA のベストプラクティス、標準、サポート、ツール、テンプレートを確立して管理をするための支援をします。 簡単に言えば、CoE は RPA に関する知識の主たるリソースとして、事業部門における自動化の導入と活用を支援します。 ただし、RPA の重要性は高いものの、CoE が特定のユースケースに対して検討する数多くの自動化テクノロジーオプションの 1 つにすぎません。 RPA のほかに、機械学習、高度な分析、ビジネスプロセス管理 (BPM) を活用したインテリジェントビジネスプロセスも導入できます。 これらのツールを組み合わせて補うことで、RPA の機能を超えたエンドツーエンドの自動化を実現する「ハイパーオートメーション戦略」の導入が可能になります。
この時点で、組織には RPA ソリューションが導入され稼動を始めています。 このソリューションを拡大して、従業員が独自に RPA の活用を始められるようにするのが次のステップです。 このために CoE が大きな役割を担い、各部署へのボットの導入、進捗の監視、RPA ソリューションを拡張するための知識の活用にあたります。
RPA が完全導入されたら、最終的な、継続的ステップとして監視と改善を続けます。 RPA に習熟して快適に使えるようになると、自然に改善領域を特定し、より効果的なアプローチで自動化を進められるようになります。
RPA には、反復的なタスクの自動化や業務効率の向上に関して多くのメリットがありますが、固有の課題もあります。 ここでは、最も一般的な問題の対処方法をご紹介します。
- 課題：異なる部署間で RPA を拡張することは、困難で時間のかかるプロセスとなる可能性があります。
ソリューション：新しいボットを簡単に追加する機能や、既存のシステムと連携する機能など、効果的で拡張性の高い機能を提供する RPA プラットフォームを選択します。 - 課題：基本的な RPA ツールで処理が可能なのは、構造化データと単純なタスクに限られます。
ソリューション：より複雑なプロセスに対応する場合は、機械学習や自然言語処理など、インテリジェントな自動化機能をサポートする RPA ツールを選択します。 - 課題：不正アクセスやデータ侵害など、セキュリティ上の懸念が RPA に存在する場合があります。
ソリューション：RPA ツールに強力なセキュリティプロトコルがあることと、既存のセキュリティアーキテクチャと良好に連携することを確認します。 - 課題：ボットは、やり取りする相手の基盤となるアプリケーションが変更されると、機能を停止する可能性があります。
ソリューション：信頼性の高い例外処理とアプリケーション環境の変化への迅速な適応性を備えた RPA プラットフォームを選択します。 - 課題：RPA を導入すると、品質保証の新たな課題が発生する可能性があります
ソリューション：導入前の厳格なテストと継続的な監視は、品質の維持に役立ちます。 - 課題：機密データの処理には、プライバシーのリスクがあります。
ソリューション：RPA ツールが GDPR などのデータ保護規制に準拠し、機密情報を匿名化して保護する機能を備えていることを確認します。 - 課題：RPA は、ボットのメンテナンスが煩雑になる過剰な自動化につながる場合があります。
ソリューション：実装した RPA を定期的に監査して評価し、重複するボットを削除してプロセスを簡素化します。 - 課題：チームのメンバーが、新しいテクノロジーの利用に消極的な場合があります。
ソリューション：包括的なトレーニングを実施し、継続的なサポートを提供して、移行を容易にします。 フィードバックを定期的に収集し、継続的な改善を図ります。
RPA は、反復的なタスクの自動化やオペレーションの簡素化を可能にし、人的資本を戦略上の重要性が高くて付加価値の高い作業に振り向けることができる革新的なテクノロジーです。 セキュリティの強化や多数の分析、例外処理など、非効率性の束縛から組織を解放するさまざまな機能を提供します。 残念ながら、RPA の効果的な実装の妨げになりかねない障害が存在します。
IT 管理をリードする ServiceNow は、そのためのソリューション、RPA Hub を提供します。
自動化を促進し、ワークフローを簡素化するように設計された RPA Hub は、ボットのオーケストレーションと管理を行う一元化された管理ハブを提供します。 これには以下の特長があります。
- 使いやすいデスクトップデザインスタジオ
- ロボットのフローを簡単に構成可能
- ネイティブ統合によってタスクをシームレスに自動化
- ハイパーオートメーションイニシアチブの成功に役立つ豊富なコンポーネントをすぐに利用可能
レガシーシステムの連携を自動化する場合でも、データ入力を簡素化する場合でも、RPA Hub にはニーズを満たすボット、リソース、サポートが用意されています。
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