RPAが「意味ない」と言われる理由とは？導入時のポイントも解説
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- RPAは、効果を実感できない・使いこなせないなどの理由で「意味がない」と言われる
- RPA導入で失敗しないためには、目的・指標の明確化や運用体制の整備が重要である
- RPAは何でも自動化できるわけではなく、業務によってはプログラミング言語が必要
RPAは定型的な業務を自動化できるツールですが、意味がない・役に立たないなどと言われることもあるようです。この記事では、RPAが意味がないと言われてしまう理由や、失敗しないためのポイント・導入前に知っておきたい注意点などを解説します。
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RPAが「意味ない」「役に立たない」と言われる理由
RPA（Robotic Process Automation）とは、ソフトウェアを用いてビジネスプロセスを自動化する技術です。具体的には、製造工程におけるロボットのように、人間が行いルーチンとなっている業務タスクやプロセスを、ソフトウェアロボットが自動的に実行します。
これにより、手作業にかかる時間や労力を削減し、業務の効率性や正確性を向上させることができます。しかし、一部の専門家や企業では、「RPAは意味がない」または「役に立たない」と指摘する意見もあります。
そこで本記事では、「RPAが意味ない」「役に立たない」と言われる理由や、RPA導入で失敗しないためのポイント、導入前に知っておきたい注意点、RPAの将来性などについて、分かりやすく解説します。
RPAとは？メリットや向いている業務、ツールの選び方などを解説
RPAとは、定型業務をロボットを活用して自動化・効率化するシステムのことを言います。RPAを導入することで、業務処理の迅速化などに繋がりますが、対応が難しい業務もあるため注意が必要です。本記事では、RPAのメリット・デメリットや導入手順などを解説しています。
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RPAが「意味ない」「役に立たない」と言われる理由
効果を実感できない
RPAによって業務を自動化しても、業務の効率改善や品質向上などの効果を数値で可視化することは難しい場合があります。例えば、業務処理時間の削減やエラー率の低下は一つの指標ですが、これらを正確に測定し、RPAの貢献度として示すことは難しいです。
RPAの導入に伴う初期投資やコスト、導入にかかる時間、運用上の課題などが想定以上の負担となり、期待通りの成果が得られない場合があります。また、RPAの導入が業務プロセスの改善に繋がらず、本質的な問題を解決する効果が実感できないこともあります。
このように、RPAの効果を数値化することの難しさや期待通りの成果が得られないといった感覚により、RPAは意味がないと言われています。そのため、RPAの導入にあたっては、事前の目標設定や計画、適切な評価手法の選定、持続的な改善などが重要です。
業務がRPAに合っていない
RPAは、すべての業務の自動化に向いているわけではありません。業務内容によっては適していないものもあるため、RPAを導入したにもかかわらず、適用した業務が効果を発揮しないケースもあります。
RPAは、主に同じ作業を繰り返すような定型業務に適しています。一方、人間の判断や意思決定、洞察力が必要とされる業務には不向きといえます。例えば、顧客対応や戦略的な意思決定を必要とする業務には、RPAの適用は難しいです。
また、RPAは、特定のタスクや業務プロセスを自動化する場合に向いていますが、高度な専門知識やスキルが必要とされる業務には適していません。例えば、医療診断や法律的なアドバイスなど、専門的な知識が必要とされる業務には不向きなので注意しましょう。
野良ロボット化してしまう
RPAが「意味ない」「役に立たない」と感じられる理由の一つは、RPAが野良ロボット化しやすいためです。野良ロボットとは、組織内で許可や管理がされていない状態で開発・導入されたRPAプロセスやボットのことを指します。
この状態になる理由として、組織内の特定の部門や個人が自らの業務処理の効率化のみを目的に、RPAを導入したケースがあります。これらの導入が組織全体の戦略やポリシーと合致していない場合、適切に管理されずに野良ロボット化しやすくなります。
野良ロボット化すると、組織全体の効率性やセキュリティが低下する可能性があります。そのため、組織はRPAの導入に際して適切な管理体制やガバナンスを確立し、個別部門や個人の裁量によるRPAの導入を防止するなどの対応が重要です。
操作が難しく使いこなせない
RPAを使いこなすためには、ある程度のIT知識や技術が必要です。しかし、現場担当者にITに関する深い知識や経験がない場合があります。これにより、RPAの設定や運用するための技術的な理解やスキルが不足していると、効果的に使えないことになります。
また、RPAの実装には、自動化するプロセスの十分な理解が必要です。現場担当者がプロセスに関する深い理解を持っていない場合、RPAの実装が不適切になる可能性があります。そのため、RPAが正しく機能せず、予想された効果が得られないことになります。
RPAツールは、特定のプロセスを自動化するための複雑なプログラミングや設定、操作が必要です。したがって、現場担当者には、十分なトレーニングやサポートが必要です。しかし、そのようなリソースが不足している場合、RPAの効果的な活用が困難になります。
メンテナンスに手間がかかる
RPAツールは、業務フローの変更や業務で利用する画面のUIが変更された場合、その都度メンテナンスが必要になり、手間がかかります。メンテナンスを怠ると、シナリオに則ってそのまま作業を進めてしまったり、エラーが発生したりして業務が滞るリスクがあります。
上述したように、RPAツールを使いこなすには知識が必要になり、適切にメンテナンスを行うにもスキルの習得が不可欠です。したがって、スムーズにメンテナンスを行い、RPAツールを効果的に活用するためには、知識や人材が必要になる点に注意しましょう。
RPA導入で失敗しないためのポイント
RPAを導入する際には、自動化するプロセスの適切な選択、目標や期待される成果を明確に定義し、それに基づいて計画を策定するなど、失敗を防ぐためのいくつかのポイントがあります。
ここからは、RPA導入する上で失敗を防ぐポイントとして、以下の項目について解説します。
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RPA導入で失敗しないためのポイント
目的・指標を定める
RPAを導入する前に、自動化したいプロセスやタスクを明確に定義することが重要です。これにより、自動化の対象が明確化され、無駄な労力や時間を省けます。また、自動化対象プロセスの優先順位付けを行い、効率的なアプローチをすることも大事です。
さらに、目的や期待される効果を明確に定めることで、導入の成功具合を測定し、成果を評価するための基準が確立されます。効果が見込める範囲の明確化により、目標達成の方向性を示し、導入プロセスを効果的に管理できます。
例えば、成功を評価するための指標として、自動化による作業時間の削減率やエラーの発生率の低下などが挙げられます。このように指標を設定することで、導入の効果を把握し、必要に応じて調整を行えます。
RPAに適した業務に活用する
RPAを導入する際の失敗を防ぐためには、RPAに向いている業務と向いていない業務を理解し、適切な業務を選択して自動化を図りましょう。RPAは、ルーチン業務のように繰り返し行われるタスクに向いています。
また、大量の作業を迅速かつ効率的に処理できるため、高い取引量を必要とする業務に適しています。定型化されたプロセスとして、特定の手順や条件が明確に定義されている業務にも効果を発揮します。
一方、RPAは戦略的な意思決定やクリエイティブな作業など、人間の複雑な判断や創造性を必要とする業務には不向きといえます。
RPAが得意なこと
RPAは大量のデータを自動的に入力し、処理できるので、人間の手作業によるエラーや遅延を削減し、高い精度と迅速な処理を実現します。例えば、顧客からの注文情報をデータベースに入力する作業や、顧客情報の抽出処理などに適しています。
また、RPAは請求書の読み取りやデータのマッチング、支払い処理の自動化など、請求書処理や支払い処理を効率的に行うことができます。例えば、受注から請求書の発行、請求書の確認と処理、支払いの自動化などの処理に向いています。
さらに、複数のシステムやソースからデータを抽出し、必要な形式に整形して処理する業務にも向いています。例えば、ウェブサイトから情報を抽出してデータベースに保存する作業や、複数のデータソースからの情報を統合して整形する作業などに適しています。
RPAができないこと
RPAは、人間のような判断力や推論力を持っておらず、複雑な意思決定を行うことができません。例えば、企業の戦略的な方針や投資判断などの意思決定は、RPAでは適切な処理が難しいです。
また、自然言語処理などの非構造化データの処理も向いておらず、文書の意味を理解したり、文章から情報を抽出したりするタスクや、画像処理や画像認識などはRPAには難しいです。
さらに、対話的なコミュニケーションや顧客対応など、人間とのインタラクションが必要なタスクの処理には不向きです。具体的には、顧客からの質問や要望に対応することや、瞬時の判断が必要な対話などに適していません。
運用体制を整える
RPAを導入する際に失敗を防ぐためには、運用体制を整えることが非常に重要です。適切なトレーニングを受けたRPAの知識を持つ人材や専門家を運用チームに割り当てることで、RPAの導入や運用がスムーズに行えます。
また、現行の業務フローを見直すことが重要です。自動化すべきプロセスやタスクを明確にし、効率的な業務フローを設計することで、RPAの導入効果を最大化できます。さらに、不要な手順や無駄な作業の削除によって、自動化の効果を高められます。
RPAの導入により、業務フローやプロセスが変更されることがあります。変更が発生した場合には、変更管理プロセスを確立し、必要な更新や調整を適切に行うことで、RPAプロセスを円滑に運用できます。
導入前に操作性を確認する
RPAツールの導入前に、無料トライアルを利用して、現場担当者が実際のRPAツールの操作性や使いやすさを確認することが重要です。ツールの操作性を事前に確認することで、導入後のトレーニングやサポートの必要性を把握できます。
また、無料トライアルの利用により、RPAツールが自社のニーズや業務に適しているか否かを検証できます。特定の業務プロセスやタスクを試し、RPAツールが期待通りの結果を出せるかどうかを確認することが重要です。
さらに、現場担当者からのツールの操作性などに関するフィードバックデータを収集できます。データを分析し、ツールへの意見や要望を反映させることで、導入後の成功確率を高められます。
ベンダーのサポートも併せて確認
RPAツールを導入する際は、ベンダーの導入支援も確認しておきましょう。ベンダーによっては、スムーズにツールを導入するための初期設定やシナリオ作成のサポートを提供していることがあります。
また、RPAツールの運用時に発生した疑問やトラブルに対して迅速にサポートしてもらえるかも確認しましょう。サポートの受付時間や曜日、問い合わせ方法などをチェックしておくと、RPAツールの効果的な運用に繋がります。
RPA導入前に知っておきたい注意点
RPAを導入する際には、プログラミングの知識が必要とされるケースもあることや、何でも自動化できるわけではないなど、いくつかの注意すべきポイントがあります。ここでは、RPA導入前に知っておきたい注意点として、以下の項目について解説します。
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RPA導入前に知っておきたい注意点
プログラミングの知識が必要なケースもある
RPAツールは、一般的にプログラミングの知識がなくても使用できるように設計されています。しかし、特定の業務やタスクを自動化する際には、プログラミングの知識が必要となる場合があります。
複雑な業務やプロセスを自動化する場合、特定の条件に応じて異なる処理を行ったり、同じ処理を繰り返したりする必要があります。例えば、特定の条件下での分岐処理や、一連の処理を複数回実行するループ処理などのプログラミングが求められます。
また、他のシステムと連携してデータの受け渡しを行うことがあり、APIを使用したデータ送受信の処理が必要となります。このように特定のタスクを自動化するためには、APIの利用方法を理解し、適切に実行するためのプログラミング知識が必要です。
何でも自動化できるわけではない
RPAは、特定のプロセスやタスクを自動化するのに適していますが、人間の判断や創造性が必要な作業には向いていません。戦略的な意思決定や創造的なアイデアの生成などは、人間の考えや経験に基づいて行われるため、RPAによる自動化が難しいです。
また、特定のルールや条件に基づいて自動的にタスクを実行できますが、人間との対話が必要な業務には適していません。例えば、顧客対応や折衝業務など、対話的なコミュニケーションが必要な業務は、RPAによる自動化が難しいです。
構造化されたデータやパターンに基づくタスクの処理に適しています。しかし、自然言語処理や画像処理などの非構造化データを扱う場合、RPAでは適切に処理できません。
小規模の業務から始める
RPAの導入においては、いきなり大規模な業務の自動化を試みると、失敗するリスクが大きくなることがあります。そのため、小規模な業務から始めることがおすすめです。
小規模な業務からRPAを導入することで、導入プロセス全体のリスクを最小限に抑えられます。小規模な業務での実践を通じて、RPAツールやプロセスの適合性を確認し、問題や課題を特定しやすくなります。
また、効果の確認と結果の可視化が容易になります。これにより、導入の成功事例を示すことができ、組織内でのRPAの認知度や信頼度の向上に繋がります。成功した導入事例を基に、より大規模な自動化プロジェクトへの適用性を高めることも可能です。
RPAの将来性
一部では、「RPAには将来性がない」「時代遅れの終わったコンテンツ（オワコン）」などという意見もあります。しかし、実際には、労働人口の減少や働き方改革の推進などの背景から、RPA市場は拡大すると予測されています。
近年、働き方改革が推進されており、柔軟な働き方やワークライフバランスの重視など、従業員の働きやすさを向上させる取り組みが進んでいます。RPAにより、ルーチン作業や繰り返し業務を自動化することで、従業員の負担を軽減し、生産性を高める一助となります。
労働人口の減少や働き方改革の推進、デジタルトランスフォーメーションの加速などの背景から、RPA市場は拡大していくと予測されます。企業や組織には、効率化や生産性向上のためにRPAを積極的に活用し、競争力を維持・強化することが求められます。
AIとの組み合わせが注目されている
RPAとAIを組み合わせることで、RPAが対応できない複雑な作業や意思決定が必要な業務の自動化も可能です。AI技術の活用により、自然言語処理や画像認識などの高度なタスクを処理し、RPAと連携して自動化できます。
また、業務プロセス全体の最適化も図れます。AIがデータを解析し、優先順位付けや推論を行い、RPAがそれに基づいて自動化されたアクションを実行することで、業務の効率性や品質が向上します。
RPAとAIの統合によって、より高度な作業の自動化や業務の効率化に繋がります。これにより、企業や組織の競争力が強化され、より価値のある製品やサービスを提供できるでしょう。
RPAとAI（人工知能）は、どちらも企業の業務効率化をサポートするテクノロジーですが、得意なことや動作の基準が異なります。この記事ではRPAとAIの違いを解説し、より業務を効率化させるための連携・組み合わせ事例を紹介します。
まとめ
RPAは、単純かつ反復的な業務の自動化に特化したテクノロジーであり、人間の労働力を解放し、業務の効率化や生産性向上を実現します。また、ヒューマンエラーの削減や処理時間の短縮など、多くの利点があります。
労働人口の減少や働き方改革の推進などの背景から、RPA市場は拡大すると予測されており、企業や組織は競争力を維持・強化するためにRPAを積極的に活用する必要があります。
「RPAは役に立たない」「意味がない」などの意見がありますが、ルーチン業務の自働化による効率アップや、AIとの組み合わせによる将来性などに注目して、RPAを大いに活用しましょう。
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