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RPA導入に向けた適応領域と導入パターン

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なぜ今、RPAが求められているのか

「働き方改革」と人材不足

2060年には、国民の約2.5人に1人が65歳以上の高齢者となる「超高齢化社会」が迫り、日本では労働人口の減少が深刻な問題となっています。生産年齢人口も1990年代をピークに減少傾向が続いており、人手不足をいかに解消するのかは継続的な課題です。また、政府主導による「働き方改革」の推進により、長時間労働の抑制や多様な働き方への取り組みも企業には求められるようになりました。加えて、必要とする人材を採用できないという採用難や、人材市場における需給のアンバランスも続いています。

こうしたビジネス環境の変化を背景に、ロボットによる業務自動化の取り組みである「RPA」に注目が集まっています。なぜでしょうか。高度経済成長期の日本は、工場などブルーカラーの業務ラインにロボットを取り入れることで生産性を飛躍的に向上させました。しかし、現在のビジネスでは、ホワイトカラーにおける生産性向上が課題となっています。そのため、ホワイトカラーの業務を、コンピューター上で人間の知能を再現するAIや、AIによる「機械学習」の技術を用いて代行できる、RPAの導入が急速に進んでいるのです。

RPAの定義や基本をもっと知りたいという方はこちらから

RPA導入に適した領域とは?

それでは、RPAはどのような業務に導入するのが効果的なのでしょうか。ERPやCRMなど粒度の大きな業務は、システム化やBPR投資によってすでに効率化されています。一方で、間接部門での帳簿の入力や、APIのないシステム間での情報連携、定期的な情報収集やモニタリングなどは、IT開発や修正が困難なことから、ROIに見合わないと経営判断により、投資を断念されることが多い傾向があります。

しかし、「仮想知的労働者」や「デジタルレイバー(Digital Labor)」とも呼ばれるRPAは、これらのシステム化をあきらめ、人手でやるしかないとされていた領域のルーチンワークを担うことに特徴があります。圧倒的なスピードで、大量の業務をミスなく代行できるのです。

どのような業務でRPAは有効なのか、事例の紹介

RPAで導入するロボットには、コールセンター業務や事務業務等の定形作業を行う「業務代行ロボット」、EC特有の商品登録や在庫連携を行う「EC支援ロボット」、事業者間の情報連携を担う「EDI―ロボット」、価格調査や特許調査を行う「調査ロボット」などがあります。

  1. コールセンター業務代行ロボット
    従来20画面遷移で行っていた問い合わせ対応の代行により、初心者でも対応できるようになったことから、リクルーティングコストが下げられました。加えて、ミス・不正コスト、ナレッジコスト、システム開発コストも下げ、コスト構造の抜本的改革に成功しました。
  2. EC支援ロボット
    これまで人手で1件1件対応していた商品情報の登録などをロボットを使って自動化することで、単純膨大な作業からの開放と、コスト削減に成功した事例があります。
  3. トラベルEDI―ロボット
    交通機関の日別在庫の一括取得を行い、宿泊と交通の一括予約を可能にしたことで、事業者間の情報連携・業務連携を可能にしました。「調査ロボット」は人間やITでは対応できない膨大な量の、競合他社の商品情報や価格情報の検索・収集を行っています。

 
こうした人間が手作業で実行していた領域の業務を「デジタルレイバー(Digital Labor)」が担うのが、RPAです。定型業務を得意とし、24時間365日稼働できるこの労働力をどこで活用するのかを検討することが、導入のポイントとなります。

「デジタルレイバー(Digital Labor)」をもっと知りたいという方はこちらから

RPA導入方法は3種類

RPAの導入形態に3つの種類があります。

  1. センター型RPA
    ユーザ部門とは独立した組織で一括管理・運用します。部門を越えた大量の定形処理をセンター内で一括管理できるため、スケールメリットを得られるのが特徴です。一方で、ロボットの開発や運用体制がユーザ部門と分離していることから、案件の選定でユーザの要望が反映されないケースが発生しやすいことや、ユーザの品質要求が過剰になり、ロボットのコストが上がる傾向もあります。
  2. 独立系RPA
    小規模な組織や各ユーザ部門内において、ユーザの管理下で開発・運営します。ユーザ主導でRPAを推進でき、直接ロボットを作成・運用することも可能。スポットでロボットを取り入れて業務補助を行えるなど、業務効率改善の幅が広いのがメリットです。ただし、RPAの基盤が部門ごとに存在する状態となるため、全社的にRPAを展開する際のハードルとなります。また、ユーザ自身へのロボット開発に関するトレーニングや、ユーザ開発によるロボットが氾濫しないためのガバナンスも必要です。
  3. 協働型RPA
    ユーザのPC上で直接動作し、人の作業を半自動化するRPAで、ロボットの業務と人の業務の切り分けが必要ありません。人による特定の作業がトリガーとなり、その後の処理をロボットが代行します。しかし、ロボット化できる業務が限定されることや、「独立系RPA」と同様、ロボット開発のトレーニングや、氾濫を防ぐガバナンスが必要な点が課題となります。

 
より詳しい事例を知りたい方や、デジタルレイバーの導入を検討されている方は、ぜひお問い合わせください。



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