こんにちはHiro’sblogのhiroです。

今回もRPAについて書いていきたいと思います。

さて、RPAのメリットと聞いて思い浮かぶものってなんでしょうか？

おそらく多くの人はコストの削減だと思います。

RPAは定型業務を自動化することにより、作業にかかる時間を大幅に削減してくれますからね。

RPA導入の規模や代替する作業によっても異なるため一概には言えませんが、ミニマムでも人間の２～5人分、多ければ数十人分に相当する作業を自動化することができ、導入のためのイニシャルコストと維持にかかるラニングコストは、フルタイムの派遣社員を雇用するのに比べ、一般的に3分の１に削減できると言われています。

例えば、派遣社員20名で行っていた業務を、RPAと派遣社員4名ほどで行えるようになったとします。

派遣社員給与額を1人当たり月30万円だとすると、それまでかかっていた月額600万円の人件費が月額120万円に抑えることができます。

また、RPAはソフトウェアロボットなので、アクシデントがない限り24時間、365日働き続けることができます。

休憩時間はもとより、休日も有給休暇も必要としません。

人間のように退職や転職をすることがないため、人材採用や教育・研修にかかる費用、さらには福利厚生などにかかる費用が不要となり、会社全体としてのコスト削減にもつながります。

ただ、誤解を招きたくないのが、本来RPAは人員削減を目的とするものではありません。

人員削減を目的とするのであれば、RPAは単なるリストラのツールに過ぎませんからね。

では、RPAを導入して得られる本当の効果とは何かといえば、それは人間にしかできない仕事に人間が専念するためのものなんですね。

RPAの本来の目的

人間が集計やコピー＆ペーストの繰り返しのような単純名作業を続ける場合、ミスやエラーを完全になくすることはできません。

作業結果をチェックするための人間が別に必要となり、さらなる時間やコストがかさむケースもあります。

ですが、RPAは、最初の設定（アルゴリズム）さえしっかりしていれば、どれだけ長時間同じ作業を繰り返しても、ミスやエラーは発生しません。

ミスやエラーに対するリカバリーやフォローが不要になることで、それに要していた時間を人間でなければできないイレギュラーな事態に対応する業務に回したり、本来やらなければいけない業務に回したりできるので、結果的に全体の生産性向上につながります。

また、思わぬミスによる情報漏洩を防いだり、個人情報や機密情報などの人為的な流失などを未然に防いだりできるのもRPA導入のメリットです。

さらに、従業員の独断と偏見に基づく不正行為やコンプライアンス違反といったトラブルもなくすことができます。

そして、RPAの導入によって、単純作業の繰り返しのようなルーティンワークから解放された従業員は、仕事本来の本質的な価値を高めるための業務に専念できるようになります。

それによって、新たな付加価値を生み出したり、新たなイノベーションに挑んだりすることができるようになります。

こうした、仕事本来の本質的な価値を高めたり、新たな付加価値を生み出したり、新たなイノベーションに挑戦することができる時間を確保することこそが本来のRPAの効果とも言えると思います。

それは従業員の労働意欲を高めることにもつながるでしょうし、企業にとってはよりアグレッシブな経営戦略の構築を図ったり、成長路線に向けた構想を練ったりするステップとなるに違いないでしょう。

仕事本来の本質的な価値を高める例として、例えば営業の仕事であれば、資料作りや報告書の作成といったルーティンワークに手間や時間を削減でき、それによって生じた時間を本来の営業戦略を考えたり、顧客との折衝に時間を使うなど、本来の営業活動に振り向けることで、売上の拡大につながることができるようになります。

その意味では、RPAの導入効果としては、コストの削減だけではなくて、売上増大・生産性の向上があると言えるんですね。

RPAの進化

RPAのテクノロジーは、今現在も日々進化し続けています。

近い将来、AI（Artificial Intelligence：人工知能）と連携することで自動学習機能の搭載が見込まれたり、そうなると、これまで人間しか行えなかった判断や検討を含んだ「非定型業務」まで自動化できるようになると言われています。

因みに、RPAは機能や作業難易度に応じて3段階のクラス分けがされています。

今の時点でRPAと呼ばれるもののほとんどが、定型業務だけを自動化できる「クラス1」にカテゴライズされています。

プロセスやルールが固定化されている定型業務を、ルールエンジンや画像認識技術、ワークフローなどによって自動化しますが、例外対応や非定型業務には人間の介在が必要になります。

具体的な業務としては、情報取得（クローリング）、構造化されたデータの読み取り、入力作業、検証作業などがあります。

これが「クラス２」になると、AIと連携して、ディープラーニングや自然言語などの非構造化情報を処理できるようになり、一部の非定型作業や例外対応も担えるようになります。

そうなると、非構造化データからの情報読み取り、データベースなどを用いた問い合わせへの回答、蓄積されたデータからのルール作成なども可能になってきます。

さらに、「クラス3」では、より高度なAIと結びつくことで、作業の自動化だけでなく、プロセスの分析や改善、意思決定までを自律的に行えるようになると期待されています。

RPAのコスト削減のまとめ

RPAでコストを削減できることは間違いないですが、かといってそれが最終的な目的ととらえるのは、正しい認識とは言えないと思います。

「RPAで削減できるのはコストではなくて生産性の低い作業に費やす時間」と認識するのがRPAの導入においては正しい認識です。

そして、生産性の低い作業についやす時間を削減した分、生産性の高い作業に時間を費やすことができた時、本当の意味でRPAの導入に価値があったと言えるのではないでしょうか？