さらに昨今は、ルールを明記できる業務の一部を自動的に実行する機能を備えた業務システムも登場してきている。PDFによる請求書作成を自動的に行う機能を持ったERPなどが具体例として挙げられる。「Traditional RPA」と違い、特定の業務を自動的に実行することしかできないが、昨今ではこうした部分的な自動化も「RPA」と呼ぶことがある。上記の図が示すように、部分的な自動化は、従来の関連技術とルールに基づく自動化の中間に位置する。

　このように全体を俯瞰してみると、「RPA」に関するさまざまな定義や説明を見ても迷うことがなくなるはずだ。例えば、冒頭に述べた「RPA＝ソフトウェアによって事務作業を自動化する仕組み」という説明はRPAを最も広く捉え、上図の赤点線で示した「広義のRPAが指す範囲」を指していることが分かる。一方、「RPA＝人工知能や機械学習を駆使して、人間の知的な労働を自動化する取り組み」という説明は「RPA」というものを上図の赤点線で示した「狭義のRPAが指す範囲」で捉えており、「Cognitive RPA」を指していることが分かる。さらに、RPA機能を備えたERPといった場合は上図の「部分的な自動化」を指している。このように、「RPA」について書かれた記事や資料に目を通す際には、どの範囲までをRPAと捉えているのかをまず確認することが大切だ。

RPAの適用場面については「手順を明記できる反復作業」が現時点の堅実な選択

　「RPA」の全体像が理解できたところで、次にRPAがどのような場面で利用されているのかを見ていくことにしよう。

以下のグラフは年商500億円未満のユーザー企業に対して、RPAを適用したいと考える業務場面を尋ねた結果のうち、代表的な項目をピックアップしたものだ。

画像をご覧いただくには会員登録が必要です

会員登録・ログイン

出典：2018年版 中堅・中小企業におけるRPA活用の実態と展望レポート（ノークリサーチ）

　選択肢に挙げられている業務場面におけるRPA活用の具体例は以下の通りである。

「紙面データからの転記」

　　例）紙面の申込書内容を顧客管理システムに入力する作業を自動化する

「Webサイトからの転記」

　　例）競合他社の価格情報を検索して一覧に整理する作業を自動化する

「データの集約と修正」

　　例）店舗や拠点の売上データを統一された書式にまとめる作業を自動化する

「資料やレポートの作成」

　　例）会計システムのデータを経営層向けにグラフ化する作業を自動化する

「ワークフローの分岐」

　　例）過去の履歴などを元にワークフローにおける条件分岐を自動的に判断する

「メールの自動返信」

　　例）過去の履歴などを元にメールで送られた問い合わせに対して自動的に応答する

　グラフを見ると、多くのユーザー企業が考える業務場面としては、紙面データからの転記やWebサイトからの転記といった『データ転記』、あるいはデータの集約と修正や資料やレポートの作成といった『データ加工』が多いことが分かる。データ転記やデータ加工の作業は一連の手順として明記できるので、これらは「ルールに基づく自動化」（「Traditional RPA」）に該当する。

　一方、過去の承認履歴を元に条件分岐を自動的に判断するワークフローの分岐や、メールの中身から返答文を自動作成するメールの自動返信は「認識、推論を伴う自動化」（「Cognitive RPA」）に該当する。これら2項目の回答割合は1割程度にとどまって、データ転記やデータ加工と比べるとまだ少ない。つまり、現時点では「ルールに基づく自動化」（「Traditional RPA」）が主流であり、「認識、推論を伴う自動化」（「Cognitive RPA」）が広く普及するまでにはまだ時間を要すると予想される。「RPA」が事務作業を行う人間を全て代替してしまうかのような議論も時折見かけるが、まずは「データ転記」や「データ加工」のように手順を明記できる反復的な作業からRPA活用を進めていくことが堅実な取り組みといえる。

RPA活用の課題は「野良ロボット」よりも、「自動化する業務内容の選定」

　続いて、RPA活用における課題について見ていくことにする。以下のグラフは年商500億円未満のユーザー企業に対して、「RPA活用における課題として想定されることは何か」を尋ねた結果のうち、代表的な項目をピックアップしたものだ。

画像をご覧いただくには会員登録が必要です

会員登録・ログイン

出典：2018年版 中堅・中小企業におけるRPA活用の実態と展望レポート（ノークリサーチ）

　RPA活用における課題として指摘されることが多いのが、「野良ロボット」の問題だ。これはさまざまな業務が自動化された結果、RPAによる自動処理（＝ロボット）が野放しになってしまう状況を危惧したものだ。だが、上記のグラフを見ると、「自動化された処理内容を把握できなくなる恐れがある」や「意図しない処理が自動的に実行される危険がある」といった「野良ロボット」に関連する課題の回答割合は1割未満にとどまっている。

　その一方で、「自動化できる業務内容がごく一部に限られる」「ヒトによる手作業をゼロにすることができない」「自動化できる業務内容がどれか分からない」といった課題の回答割合は2～3割に達している。

　つまり、現時点では自動化が進んだ結果がもたらす野良ロボットの懸念の前に、どの業務を自動化すれば良いのか、自動化できる業務は意外と限定されるのではないかの選択や判断に課題を抱えるユーザー企業が多いということになる。

　事例として紹介されることの多い、大手保険業者における顧客からの申し込み書類のデータ入力処理などの場合は、自動化すべき業務場面が明確で反復作業も大量であるため、十分な投資対効果を得られやすい。だが、中堅・中小規模も含めた一般の企業では「データ転記」や「データ加工」を人間の手作業でカバーしている業務場面は企業内のさまざまな場所に点在している。それらを全て特定し、自動化した場合の投資対効果（従業員の作業時間をどれだけ短縮できるかなど）を試算し、RPA導入に要する費用に見合うかを判断することは容易ではない。このように、RPA活用においては、自動化する業務内容の選定が現時点では最も大きな課題となっている。

既存業務システムにおけるデータ連携、集計、分析への適用が有効な第一歩

　では、ユーザー企業がRPAによる自動化に取り組む場合、どこから始めれば良いのだろうか。そのヒントとなるのが以下のグラフである。

　以下のグラフはERPを導入している年商500億円未満の企業に対して、ERP活用における課題を尋ね、その中から代表的な項目をピックアップしたものだ。さらに、その結果をRPA活用の状況別（「RPA導入済み」「RPA導入予定」「現時点では判断できない」）に集計している。

画像をご覧いただくには会員登録が必要です

会員登録・ログイン

出典：2018年版 中堅・中小企業におけるRPA活用の実態と展望レポート（ノークリサーチ）

　ERPにおける課題の中で、「最新バージョンへの移行が困難である」の回答割合はRPA活用の状況によって大きな違いが見られない。一方、「複数モジュール間のデータ連携ができない」や「データを集計、分析して経営に生かせない」といった課題の回答割合はRPA活用が「現時点では判断できない」→「RPA導入予定」→「RPA導入済み」へと進むにつれて高くなっている。

　つまり、RPA活用に積極的なユーザー企業はERPにおけるデータ連携、集計、分析の課題に対する意識が高く、それらを解決する手段としてRPAによる自動化に取り組んでいる可能性が高いと考えられる。

　実際に、ERPを導入しているが、会計管理と販売管理のデータが十分に連携できておらず、経営に役立つデータ活用ができていないという悩みを抱えるユーザー企業は少なくない。こうしたデータ連携、集計、分析を行おうとすると、ERP自体のカスタマイズが必要となり、手間と費用がかかる。また、ビジネス環境や経営方針が変わると、データ連携、集計、分析の手順も変わり、カスタマイズ部分を改変する必要が生じることもある。その結果、会計管理や販売管理からデータを抽出し、Microsoft Excelなどを使って集計、分析を行うといった一連の流れを人間の手作業でカバーしているケースも少なくない。これをRPAによって自動化すれば、従業員の作業負担も減り、変化にも強いデータ活用の仕組みを構築できる可能性がある。

　このようにRPA活用を検討する際、自動化する業務内容の選定に悩んだ時には、ERPなどの既存業務システムにおけるデータ連携、集計、分析へのRPA適用を検討してみる価値がある。

　本稿ではRPAの全体像を俯瞰した後、市場調査データを交えながら、RPA活用における課題とRPAを適用すべき業務場面について考察してきた。RPAは「あらゆる業務を自動化できる魔法の道具」ではない。だが、適切なステップを踏んで適用場面を少しずつ拡大していけば、企業全体の作業効率を大きく改善できる可能性がある。本稿で述べた内容がその第一歩を踏み出すための良いきっかけとなれば幸いである。