概要RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）とは？
自動化テクノロジーにより、2030年までに日本国内において、1,600-3,000万人の労働者が職を失う可能性があるといいます(マッキンゼー /2017年12月) 。
このように今後、私たちの働き方に大きな影響をあたる自動化テクノロジーの中で、もっとも注目を浴びている1つが、RPA（Robotic Process Automation）です。
世界的な調査会社であるガートナーは、RPAを
「ユーザー・インタフェース (UI) 上の操作を認識する技術とワークフロー実行を組み合わせることで、人間がPCなどのデスクトップ上で各種アプリケーション を操作する『手作業』を模倣し、各種アプリケーションを介してシステム間で構造化データを自動的に移動したり、入力したりできるよう設計された『ソフトウェア』の総称」
と 定義しています。
もっと簡単に説明すると、RPAは、主にホワイトワーカーが行ってきた定型的なコンピューターの操作をソフトウェア・ロボットが、人の代わりに実行することで、 業務の自動化を支援するものです。特に、繰り返しの多い定型業務や人為ミスが起こりやすい業務を中心にして、代行されています。 また、働き方改革の推進や人手不足の解消などの効果が期待され、導入が進んでいます。
そのため、人間の補完として業務を遂行することから、仮想知的労働者（デジタルレイバー）と表されることもあります。
RPAは、これまで業務が大きくない、優先順位が高くない、部署ごとに独自のエクセルファイルなどで業務プロセスを構築していることなどにより、 自動化できてていなかった手作業による業務を、品質を落とさずに、比較的低コストかつ短期間で導入できるという特徴があります。
多くのRPA導入事例では、 エクセルのような 表計算ソフトやメールソフト、ERP（基幹業務システム）、OCRなど複数のアプリケーションを 組み合わせて実施している業務プロセスをオートメーション化します。具体的には、帳簿入力や伝票作成、サポート業務の指示書、 Eメールやダイレクトメールの発送業務、経費精算、顧客データの管理、ERP、SFA（営業支援システム）へのデータ入力、インターネット広告の効果測定などの定期的な情報収集など定型業務があります。
日本においては、当初、 RPAは煩雑で定型的な事務業務が多い金融業界で先行して導入され、高い効果を発揮し、その後、業種を問わず多くの企業・団体に導入されつつあります。FPTでは、これらのお客様の導入を支えるために人的投資も実施し、グローバルで数多くの導入実績があります。国内では、保険と電気通信をはじめとした顧客での実績があります。
2017年の調査( ガートナー：https://www.gartner.co.jp/press/html/pr20171012-01.html) によると、国内では14.1％の企業が導入済み、6.3％が導入中、19.1％が導入を検討中でした。 つまり、これからますますの導入が期待されています。
今後、RPAは、ルールエンジンやAI、機械学習等を含む最新のテクノロジーと組み合わせ、さらなる発展が見込まれています。
RPAのメリット
プロセスの自動化
既存のIT環境に影響を与えることなく、プロセスを自動化します。プラットフォームは業務変更に対し、柔軟に対応できます。
コストの削減
大きな先行投資を必要とせず、最大で80%の処理コストの削減ができます。
効率と生産性の向上
24時間365日稼働し、ターンアラウンドタイム（TAT）を数時間から数分、数分から数秒にします。
ミスやリスクの排除
疲労や知識不足などの人為的な要因によるミスを排除することにより、全体のミスの発生率が下がり、業務運用のリスクも低減します。
高付加価値業務へのリソース転換
人材リソースを単純な間接業務から開放し、コア業務へとシフトさせることができます。
顧客満足度の向上
社内外の顧客の満足度を高めることができます。
RPA導入に適した主な業務
経理・会計
決算時のレポート、集計処理など
販売
契約・受注、集荷・請求などの伝票処理、発注・購買処理など
マーケティング・営業
膨大な外部データの収集、リアルタイムデータの分析
製造
品質データの収集や分析
監査
不正会計データのチェック、コンプライアンス違反データのチェック
情報システム
経費精算および勤怠データの入力処理、関連会社とのデータ連携処理
※ RPAは「ルールが決められた繰り返し行われる定形業務プロセス」において、最も効果的かつ効率的に利用することができます。
ライセンス販売
日本：WinActor
ベトナム：UiPath, Kofax, akaBot
技術支援
RPAツール研修
技術アドバイス
アセスメント
業務ヒアリング・分析
RPA適用範囲選定
最適ツール提案
PoC
POC環境構築
ロボット作成
費用対効果確認
本格導入
複数部門でのロボット作成
業務へのRPA適用
運用・保守
仕様変更対応
障害対応
サーバー運用・管理
QA対応
ロボティックプロセス
従業員が、トランザクション処理やデータ操作のために、既存のアプリケーションをキャプチャして解釈するように、オートメーションロボットを構成することを可能にします。
ビジネスプロセス
RPAにより、複雑で冗長な手順を顧客のビジネスプロセスから取り除く方法を提供します。
買掛金オートメーション
企業が手動で請求書を処理する際の運用コストを削減することを支援します。
保険請求処理オートメーション
保険業務の核である保険請求処理において、手動入力やデータ検索、レガシーアプリケーションなどとの連携作業時には、低い効率性やミスの発生など、多くの課題があります。顧客がこれらの課題に対処する際の支援をします。
インテリジェントプロセスオートメーション
基本的なプロセス再設計とRPAおよび機械学習を組み合わせた一連の新しいテクノロジーです。
BPOオートメーション
RPAを活用して、BPOのイノベーションを支援します。人の作業を最小限に抑えることにより実現します。
バックオフィスオートメーション
非生産部門において、ルールに基づいて反復的に実行するタスクを自動化するために、ソフトウェアロボットを導入します。
コールセンターオートメーション
チャットボットの技術を強化することで、コールセンターのエージェントをロボットで置き換えるソリューションを提供し、反復的な手動のタスクを処理することを不要にします。
40社以上にRPAサービス提供中
500名以上のRPAエンジニア
100名以上の大規模のRPA案件実績
数百枚のRPAツールの認定資格保有
akaBot™️採用の理由
多くのRPA実績を持つFPTのトータルRPAサービス、迅速なRPA導入を実現する業界用のパッケージを標準実装、コストを削減する競争力のある提供価格、安心のグローバルサポート体制、RPAにさらなる付加価値を実現するAIとの親和性、FPTのakaBot™️はお客様のビジネスを強力に支援します。
akaBot™️の情報や事例はakaBot™️公式サイトにてご確認いただけます。
事例1. データ入力の自動化
背景:
- Ａ社は電子メール、ファックス、電話から発注を受けた情報をベンダー管理システムに手動で入力していた。
ソリューション
- IBM Watsonを利用して、電子メール、ファックス、電話からの発注情報を自然言語処理と機械学習アルゴリズムを活用し、CSVファイル（顧客情報、住所、製品カテゴリなど発注情報が含まれる）として抽出。
- RPAツールを利用して、CSVファイル内の発注情報を読み取り、ベンダー管理システム画面上の該当フィールドに自動的に発注情報を入力処理。
事例2. 新規社員に対するITセットアップ
背景:
- 新規社員に対するITセットアップのプロセスは手動で実施されていた。
- 多くのシステムがあり、それらはお互いに総合されていないため、同じ情報であっても、同じ入力データを再利用することができず、各システムに入力する必要があった。
- そのため、リクエストをシステムに入力するには時間がかかり、また、入力ミスも多かった。
- リクエストのステータスを追跡することが難しかった。
ソリューション
- 「UiPath」を使ったRPAソリューションの導入を提案し、以下のように自動化プロセスを実装。
- 各システムのデータ入力テンプレートを定義。リクエストデータがテンプレートに記入されると、ロボットはそのデータを読み込み、システムに自動的に入力。
- ロボットは各リクエストのステータスを定期的にチェックし、ステータスの更新を促すメッセージを送信。リクエストが承認されたときに次のプロセス自動化をトリガーするロジックも実装。
事例3. メールの受信と分類の自動化
背景:
- 担当者は、関連する作業や後続の作業で使用する電子メールや添付ファイルを手作業で実施していた。
- 電子メールの分類を忘れるリスクもあり、操作ミスによるエラーは致命的なリスクともなる。
ソリューション
RPAツールとして、「UiPath」を利用し、電子メールの受信や添付ファイルの分類の自動化を実現。自動化されたプロセスは以下のようになる。
- 「UiPath」において、メールの受信と分類用のジョブを作成。
- ジョブには、電子メールの受信、分類と添付ファイルの保存に使用されるトランザクションが含まれる。
700+ エンジニア
RPA、AI、Chatbot、OCRのスペシャリスト
経験
グローバルでのRPA、AI、自然言語理解などのさまざまな技術に関する知識
実績
金融、通信業界などにおける有名な顧客での開発実績