RPAも、人と同様にミスをする。

昨今のRPA ブームの到来に伴い、各企業でRPAツールの導入が急速に進み、様々な業務においてPCの画面操作を自動化しているケースが多くなってきています。RPAツールは、シナリオさえ正確に設定すれば、長時間稼働させても文句を言わないし、深夜や休日も関係なく働く、ひとと同様にとても頼りになる存在です。例えば、夜中にRPAツールが膨大な量の処理を完了させれば、翌朝には次の業務ステップに移ることができ、業務の大幅な効率化に貢献します。
働き方改革が叫ばれる中、業務効率化の救世主とも言えるツールです。

しかし、実際にRPAツールを運用している担当者には周知の事実ですが、RPAツールもひとと同様にミスをすることがあります。ミスをする要因は様々ですが、例えばシステム変更に伴う画面オブジェクトの変更で、本来入力すべき項目に正しくデータ入力がなされなかったり、データ入力のハンドリングが正しくされていないことに起因する「実行したふり」など、想定外の作業となることがあります。このため、RPAツールで業務を自動化している担当者は、ロボットが正しく想定通りに自動処理しているか否かを毎度毎度ドキドキしながら仕事内容や処理件数の一致等を確認している。という話も聞きます。

よくお客様から伺う、RPAツールが「失敗」する事例をご紹介します。

このように、予期せぬ事態は起こります。特にクリティカルな業務では、操作の間違いが大きな問題を引き起こす可能性があるため、RPAツールの実行結果をチェックすることはとても重要です。
金融機関では「再鑑」という概念がありますが、他者が行った業務に間違いがないかを、状況によっては万全を期すために2人でチェックすることは、これまでも行われてきています。また、人間が手作業で行っていた時には2人でダブルチェックを行なっていたとしても、RPAツールの導入により、チェック要員を1名に減らしたという話もよく聞きます。しかし、依然として多くの人手をかけて全件をチェックしているか、もしくは、全件チェックが現実的に難しいところでは、サンプリングしてチェックすることが実情になっているのではないでしょうか。

あるいはAccessなどを使い、マクロを組んでRPAの実行結果のチェックを自動化しているところもあるかもしれません。しかし、マクロだとチェックの実施ログを残すことが難しく、また、もし不具合が発覚しても、その後の適切な担当者への連絡などは、人手で行っているのが実情です。

RPAツールで画面操作の自動化を実行するためには、画面に入力する元のデータが必ず存在します。そのデータが、適切に画面に入力されたかどうかをチェックするには、データ登録後の画面から再度RPAツールを用いて入力済のデータを抜き出して、元のデータと突合する仕組みを用意することで実現できます。更に突合結果をログとして記録し、もし不具合が生じた場合には、自動的に適切な担当者にメールで通知できれば、チェック業務自体の完全な自動化が可能になります。

それを実現するのが、エンタープライズRPA　AEDAN（エイダン）であり、複数の技術要素を組み合わせたRPA＋AI
ソリューションです。ルールベースAI Progress Corticonは、PRAツールによる画面操作前と操作後のデータの突合を担い、突合ログも記録します。またEAIツール DataSpider ServistaはProgress Corticonと連携して、データの整形と、突合後にもし不具合が生じた場合には、事象によってあらかじめ設定している適切な担当者にチェック結果をメール等で連絡します。

このようにして、元データと画面入力後のデータに不一致がある場合には、該当部分の間違いを正していくことで、RPAツールの「失敗」をカバーし、実行結果の正確性を100%担保できるようになります。

冒頭に述べたように、RPAツールは業務自動化における強力な武器です。しかし、その実行結果に不具合があったのでは、RPAツールの信頼性を著しく損なうことになります。そして、実行結果のチェックに多くの工数をかけていては、せっかくコストや人員を割いて業務効率化した意義を損なう可能性があります。

現状では、RPAツールを導入して運用に載せる段階の業務も多いと思われますが、今後は自動化の効率性や結果の正確性、すなわち“RPA品質”が問われてきます。人手をかけずに万全なチェックを自動的に行うことにより、RPA品質の向上に取り組んでいきませんか？