TOP>製品/サービス>課題から探す>業務をRPAで自動化し、組織の生産性を高めるために必要なこと

業務をRPAで自動化し、組織の生産性を高めるために必要なこと

業務を自動化し、組織の生産性を高めるために必要なこと

現在、多くの企業がRPA(Robotic Process Automation)により、自社の定型・反復型業務を自動化し、労働生産性を高めようと取り組んでいます。
具体的にはデータの転記・加工や自動応答など、一定の基準や手順に基づく定型的・反復的な業務が自動化対象として挙げられており、「RPAツール」を導入しさえすれば、日々のルーチン業務が大幅に効率化され、組織の生産性が飛躍的に向上すると夢見がちですが、本当でしょうか?
市場には様々な業務を自動化するためのツールが乱立し、そのセールス活動も盛んですが、各ツールには得意分野、不得意分野があり、自社業務に適合させる製品を調査、検討されていると思います。
そして、業務自動化の事例より、最大限の効果を得られる方法や適用箇所を学ぼうとされていると思います。
業務の自動化で組織の生産性を最大化するにはどのような視点が必要なのか?
具体例を挙げながらご説明します。

定型的・反復的な業務は多岐に渡り、企業や組織により多種多様

定型・反復的な業務

■定型で反復的な業務とは?
経理部門であれば日々上長承認を経て申請される経費と勘定科目の妥当性を確認し、修正するような業務です。
営業部門であれば、作成した見積りや請求の妥当性を検証し、承認を得た上でお客様に提示するような業務です。

このようなバックオフィスに於ける定型かつ反復的な業務は、最新IT技術で一部または全部を自動化し易い領域であることは間違いありません。しかし、改めて現在の業務を振り返ってみれば、多くの企業がRPAツールで改善しようと検討している「PC上の定型操作」は業務フロー中ほんの一部のタスクに過ぎず、例えこの部分のみ自動化できたとしても、結局組織の生産性はあまり向上しないことに気づきます。
その理由は、1つの仕事は複数のプロセスや人の手を経て完結するもので、その各所で定型・反復型の意思決定(以下:ディシジョン)を下す属人的な知的作業が存在し、これが業務進行を妨げ、組織の生産性を下げる大きな要因の一つだからです。
単純な例を挙げれば、必要なデータとその洗い出しは完了したとしても、確認の上承認を得なければ先に進めません。しかし、確認と承認を実施する役割の上級社員は不在のことが多く、次に確認できるのは2日後です。
このようなケースが残存する限り、組織に於ける生産性を飛躍的に向上させることはできません

▼ 何故RPAツールだけでは不十分なのか? ホワイトペーパーを読む ▼

業務に於ける定型・反復型のディシジョンとは

■資格判定
受給資格や会員グレードなどで人やデータ等を分類し、適用すべき施策やサービスを判定することなどを指します。

■妥当性確認
請求や注文、入出金などを正しく処理するための仕組みと結果の検証を指します。

■確認と承認
次のタスクに移動させるか否かの判定行為を指します。

このようなディシジョンを下す作業をロボット化し、自動化の範囲をさらに拡大することで生産性の高い組織の実現が可能になりますが、ディシジョンの自動化はRPAツールに任せることができない分野です。

定型・反復型業務に於けるディシジョン

定型・反復型業務に於けるディシジョン

例えば、「受注リストを基に、基幹システムから顧客情報を抽出する」、「メールに定型文を付与して送信する」といった典型的なPC上の定型かつ反復的なタスクは、繋がっていないシステムを人力で繋げるために必要な作業で、RPAツールによる自動化がしやすいタスクです。
しかし、自動化の範囲を拡大するために、このようなタスクと連続するディシジョンタスクをRPAツールの拡張開発で実現しようと検討するケースがありますが、これはお薦めできません。この理由は、ディシジョンの自動化はRPAツールの適用限界を超えるもので、その実現のためには「作り込み開発」が必要となります。これはロボット自体の属人化を招くもので、これでは本質的な問題は全く解決しないからです。
また、この問題を利用部門自らRPAツールで解決しようと考えがちですが、社内外のシステムやソフトウェアを含むITを熟知しているのは情報システム部門であり、その解決は本来情報システム部門の役割かもしれません。
もし、利用部門が独自にこの問題をRPAツールで解決しようとすれば、ロボットが参照するシステムやツールのバージョンアップ・機能改修時には、想定以上の対応工数が必要となることを認識しておくべきです。

逆に、ディシジョンタスクは組織の業務そのものです。これを自動化するためには、「人が考える業務」を自動化することに最適化されている、ディシジョンオートメーションを実現する推論型AI を活用することが最短です。
そして、ディシジョンの自動化は、業務を熟知する該当部門がそのオーナーとなり、自ら率先して推進すべきものです。前述例と同様に、この部分をIT化要件として情報システム部門が主導してしまえば、制度変更時には都度都度業務説明より実施し、その後改修する今までと同様の変化に弱い自動化システムとなる可能性が大きいからです。
市場には様々なツールが乱立しセールス活動もまた活発ですが、採用するツールの適用限界を見極め損なったり役割が入れ替わってしまうだけで、常に監視が必要なロボットになりかねません。

まとめ

業務自動化にIT技術を適用する時のポイントは、プロセスやフローの見直すことなくそのまま適用させることができるものを選択し、適切な推進部門を定めることです。長らく積み上げてきた方式で自動化すれば、誰もがその効果をまず実感することができるからです。また、自動化実施後にフローや内容の見直しが必要となっても、適切な推進部門がオーナーであれば、迅速に改善し続けることができます。

課題をピンポイントで解決するツールの例

RPAツール

RPAツール
システムへのデータ入力やダウンロード、データの転記などの“単純なPC手作業”のロボット化に有効です

データ連携ツール

データ連携ツール
データベースやクラウド、エクセルなどに直接繋ぐ”データを集める作業”のロボット化に有効です。

推論型AIツール

推論型AIツール
データの分類、チェックや判断など、業務に於いて“人が考える作業”のロボット化に有効です。

RPAツール、データ連携ツール、推論型AIツールの利活用による業務 Before/after

RPAツール、データ連携ツール、推論型AIツールの利活用による業務 Before/after

このような既存IT技術を組み合わせ、業務自動化の範囲を拡大し、効果を最大化させたお客様のケーススタディをご紹介します。

例えば、見積や発注、審査などは、労働生産性の向上のために既にシステム化されていることが多いですが、長年使われたこのような「基幹システムの機能」は、度重なる改修を経て肥大化・複雑化しており、その迅速な改修が難しくなっています。
以下のケーススタディは、既存システムの変更なくサブシステム化による業務改革を実現されたお客様の事例です。

現状のクレジットカード発行審査プロセスを変更することなく業務効率化を実現

例:現状のクレジットカード発行審査プロセスを変更することなく業務効率化を実現

特定のツールありきで課題解決を検討する前に、「目指すゴール」を正しく設定し、ツールを使い分け、業務自動化の範囲を拡大してゆくことが組織の生産性の大幅な向上に繋がります。

関連製品/サービス

Progress Corticon

人工知能(AI)研究から派生した、ひと(エキスパート)の知能を擬似的に実現させるシステムです。

  • 100%コーディングレス
  • 1クリックでルールの論理性を自動検証
  • DeTIアルゴリズムによる優れたパフォーマンス

詳細へ

DataSpider Servista

DataSpider Servista(以下、DataSpider)は、異なるシステムのデータやアプリケーションをノンプログラミングで「つくらずにつなぐ」データ連携(EAI)ツールです。アイコンを使用した簡単開発、充実した運用管理機能で連携処理の自動化を実現。DataSpiderなら、開発生産性の向上と運用コストの低減を図れます。

  • ノンプログラミングによるデータ連携開発を実現
  • 豊富なアダプタでExcelからクラウドまで幅広く連携可能
  • 顧客満足度実績No.1 EAIソフトウェア

詳細へ

AEDAN

推論型AIを中核に据えた、業務自動化のためのフレームワークとソリューションです。

  • 業務の自動化に即活用できるビジネスプラットフォーム
  • 業務の見直し無しに即時に適合
  • 企業のデジタルトランスフォーメーションを強力に後押し

詳細へ

AEDANに関するお問い合わせ

資料請求/お問い合わせはこちら(専門の担当者が確認し、ご対応します。)

お客様の状況に合わせて詳しい情報をお届けできます。お気軽にご相談ください。

情報活用に関するその他の課題

ページの先頭へ戻る