ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）とは？ エンタープライズ向けにガイドします。
ロボティック プロセス オートメーション（RPA）とは、デジタル タスクを迅速かつ確実に自動化するためのソフトウェア テクノロジーです。 RPA は、企業の自動化を実現するための中核技術として、生成 AI などの AI ツールと連携し、ビジネス プロセスを迅速・正確・大規模に実行します。
RPA のタイプ
RPA は、ビジネス プロセス オートメーションの一手法で、通常人間が行うデジタル タスクを自動化するため、ソフトウェア ロボットである「Bot」を使用します。 RPA は、データ抽出、フォーム入力、コピー＆ペースト、計算、ファイル転送、API への接続など、繰り返し大量に実行されるタスクの自動化における信頼性が高いことで知られています。 RPA では、ユーザー インターフェースおよび API を介して作業を行うことで、レガシー エンタープライズ システムを含むアプリケーション全体のプロセスとタスクを統合および実行します。
その特徴の 1 つは、使いやすさです。 RPA 中心のワークフローを構成する場合、ソフトウェア開発やコーディング スキルは必要ありません。スマートフォンでビデオを撮影する方法がわかるなら、RPA を使って自動化を設定することができます。
エンタープライズレベルの RPA は簡単かつ直感的に使用できるだけでなく、セキュリティ、システム統合、拡張性、コンプライアンスに関しても大企業の要件を満たしています。 堅牢性と耐障害性に優れ、社内の各種業務にわたって高い可用性とパフォーマンスを確保しながら、数千もの自動化を同時にオーケストレーションできます。
ただし重要なのは、RPA 自体は人工知能（AI）のアプリケーションではないということです。 RPA は完全にプロセス駆動型であり、あらかじめ定義されたワークフローのみに従い、人間が行うタスクを再現します。
ただし、企業に RPA を導入する場合、RPA と AI を連携させることが一般的です。こうすることで、自動化機能をより複雑な事例に拡張し、より深いインサイトを提供して、プロセス ディスカバリーと自動化の開発を加速できるようになります。
アテンド型 RPA は、人間の作業者がルーチン作業を支援する形で使用されます。 この形式の RPA は、特定の自動化タスクを開始するため、トリガーまたは入力を必要とします。 アテンド型 RPA Bot は、人間のユーザーと共に作業するように設計されており、カスタマーサービスや IT ヘルプデスクの業務など、インタラクティブなビジネス プロセスにリアルタイムの支援を提供します。
無人運用 RPA は、その名の通り人間の介入なしで動作します。 こちらの自動化では、事前にプログラムされたトリガー、データ入力、スケジュールに基づき単独で実行されます。 無人運用 RPA は、データ入力、IT プロセス、アプリケーション統合など、いわゆるバックオフィス業務に最も多く採用されます。
ハイブリッド RPA は、アテンド型と無人運用型の両方の RPA を組み合わせたもので、Bot と人間の作業者がタスクやプロセスでやり取りを行い、協力することができます。 ハイブリッド RPA のワークフローは、現実の複雑なビジネス プロセスに適応しやすく、自動実行のスピードと効率を人間の意思決定と組み合わせて実現するものです。
RPA のメリット
RPA はビジネス運営において好循環をもたらします。導入直後からコストの削減、精度の向上、所要期間の短縮など、目に見える効果をビジネスにもたらします。また、変革の勢いが増し、組織全体の生産性が向上するにつれ、さらなる価値を生み出すことになります。
セキュリティとスケーラビリティの強化
RPA は、セキュリティとコンプライアンスの要件を完全に遵守しつつ、ビジネス プロセス オートメーションを大規模で達成するための迅速で低コストな方法です。 RPA を使用して、IT セキュリティを強化することもできます。自動化を導入して機密データを保護し、ヒューマン エラーに関連するリスクを排除できます。 RPA は分量の多いビジネス プロセスの柔軟性を高めます。予定されていたか、予定外であるかを問わず、必要に応じてリアルタイムであらゆる作業負荷を処理できるようになります。
生産性とデジタル トランスフォーメーション
RPA は、AI 技術と連携して、デジタル トランスフォーメーションの取り組みにおいて重要な役割を果たします。 RPA は、RPA の実行速度、信頼性、精度により生産性の向上をもたらすと同時に、従業員の時間を戦略的で付加価値の高い活動に使えるようにします。
プロセスとコストの効率化
RPA はアプリケーションに依存しないため、技術的なサイロに縛られることなく、機能や部門を問わず、ソフトウェア ツール同士をシームレスに接続することができます。 つまり、RPA は基盤となるシステムの変更を必要とせず、環境やアプリケーション全体を統合し、操作できるということです。RPA により、企業全体の効率向上が達成され、運用コストも削減されます。
コンプライアンスの保証
RPA は厳格なコンプライアンス基準に従い、毎回正確に指示に従いタスクやプロセスを実行し、すべてのアクションに対し完全かつ詳細な監査証跡を生成します。 金融、医療、ライフ サイエンスなどの業種では、RPA でプロセスを自動化することで常にコンプライアンスを保証し、機密データを保護することができます。
従業員体験の改善
RPA で業務から解放されることにより、人間の労働者は、問題を解決する、意思決定を行う、人間関係を築くなど、やりがいがあり、充実感を得られる高価値の仕事に集中できるようになります。
RPA の企業向け事例
RPA は、財務における請求書の請求およびコーディングや、医療提供環境での予約リマインダーの送信など、反復的な手動タスクにおいて威力を発揮します。 ほぼすべての業界の企業で、データ入力、カスタマーサービスの対応、レポート作成、さらにはメール管理など、時間を要するワークフローの自動化に RPA を使用すると、時間とコストが劇的に削減され、従業員は戦略的な業務に専念できることが証明されています。RPA はゲーム チェンジャーだと言えるでしょう。
AI ツールを使って RPA を拡張すると、さらにレベル アップが可能になります。より複雑なタスクやワークフローの自動化が実現し、革新的な価値や ROI を向上させることができます。
金融サービス
金融サービスのプロセスは、精度、セキュリティ、コンプライアンスの向上が期待できるため、RPA を使用した自動化導入の筆頭候補に挙げられます。 RPA で自動化するタスクには、顧客のオンボーディングも含まれます。顧客情報の収集と検証が高速化し、処理時間が短縮され、顧客体験が向上します。
RPA は、ローン処理の自動化にも効果を発揮します。データ入力や信用評価のための文書チェックを処理し、より高い精度により迅速な意思決定をサポートします。 担保の品質チェックの事例として、KeyBank では、RPA を使用して 2 週間で 9 年分の作業を完了することができました。 コンプライアンスおよび規制報告の場面では、RPA がデータを収集および処理することでヒューマン エラーの可能性を低減し、要件遵守の確認に役立てることができます。
医療
RPA は、医療プロセスに運用効率を導入することで、管理の負担を軽減し、個別化された患者ケアを実現して、最終的な成果を改善できます。 ある英国の病院ネットワークでは、RPA を導入することで年間 7,000 時間を節約しました。
医療における主要な RPA の事例には、患者のスケジューリングも含まれます。RPA が予約、リマインダー送信、キャンセルの作業を自動化し、患者の来院状況を改善して、予約の無断キャンセル率を低下させることができます。 RPA を導入すると、患者情報の確認、請求書の提出、フォローアップの追跡を自動化することで、請求処理を高速化し、払い戻しサイクルを短縮するという効果があります。
医療におけるもう 1 つの重要な RPA の事例は、患者データの管理です。 RPA は、複数のソースからデータを抽出・入力し、電子健康記録（EHR）内の情報を更新および検証することができます。 さらに、RPA はデータ収集と分析を自動化することで、規制の要件に準拠し、エラーを最小化して、コンプライアンスと規制の報告を強化できます。
製造
工場の現場からバックオフィスまで、製造業務全体の事例に RPA を適用することで、コストを削減し、生産性を向上させ、市場投入までの時間を短縮できます。 製造業における RPA の実用事例には、在庫管理も含まれます。この場合、RPA が在庫レベルのモニタリング、再注文プロセス、在庫調整を自動化し、最適な在庫レベルを確保して、商品の不足や過剰在庫のリスクを軽減します。
RPAを適用するもう 1 つの機会として、注文の処理があります。 RPA は、製品の発注、請求書、出荷追跡の処理を自動化し、正確性とフルフィルメントの時間を改善します。Stant では、RPA により 80% のストレートスルー請求書の処理を可能にしました。
RPA は、製品検査のためのデータ収集と分析を自動化し、品質基準への準拠を確保するのに役立ちます。 RPA は、予防保守タスクのスケジューリングを自動化し、機器のパフォーマンス データを追跡することで、メンテナンス管理を支援し、ダウンタイムの削減と運用の継続性に寄与します。
カスタマー サービス
RPA は、カスタマーサービスにおいて、業務効率を向上させると同時に顧客を満足させる役割を果たします。 企業のカスタマーサービス環境における RPA の一般的な導入事例としては、チャットボットやバーチャル アシスタントによる問い合わせ対応の自動化があります。この場合、RPA を活用して質問に対応しますが、注文状況やアカウント情報のリクエストのような単純なケースでは直接 RPA で対応します。また、より複雑な問い合わせでは迅速に適切な担当者に振り分けて対応します。 その他の導入事例としては、チケット発行や問題解決があります。 RPA は顧客の苦情を記録および分類し、サポートチームに連絡することで、対応時間を短縮することができます。
新規顧客のオンボーディングでは、データ入力と検証を自動化できるため、RPA が最適です。より迅速でスムーズな顧客体験を提供できます。これは RPA なしではほぼ不可能と言えます。 RPA はフィードバックと調査を管理し、顧客フィードバックの収集と分析を自動化して、迅速なフィードバック改善ループを促進することができます。
企業の自動化構想に RPA はどのように適合するか
企業全体の自動化プログラムを構築または管理するには、RPA が単独のソリューションではないことを認識することが重要です。 人間のチームと効果的に協力し、企業のシステムとシームレスに統合して、重要なワークロードを管理するためには、複雑かつ大規模な、双方向のビジネス プロセスや相互に接続されたグローバルなオペレーションに対応する AI 主導の包括的な自動化戦略の一部として RPA を組み込む必要があります。
ただし RPA は、事前に構築された統合や API コネクターとともに自動化作業を完了するための中核的なメカニズムとして働く、企業での自動化において不可欠な要素でもあります。 RPA は、ワークフローの発見、自動化の開発、自動化された操作を推進するために必要なデータの調達を行います。つまり、より大きな AI 主導の自動化フレームワークにおける「手足」として機能します。
企業の堅牢な自動化ソリューションでは、プロセス ディスカバリーからプログラムの管理および拡張に至る自動化ライフサイクル全体に対応する、AI 主導の包括的自動化システムの重要なコンポーネントとして RPA を組み込んでいるのです。
AI と RPA： AI が企業における自動化をどのように変えているか
RPA は短期間で大きく進化しました。 RPA では、ローコードで導入しやすい自動化ツールを使用して、データの入力、スクレイピング、抽出など、大量の反復作業を自動化することで、長年の生産性の障壁を解消しました。
この RPA 主導の企業における自動化の基盤は、RPA と認識テクノロジー（機械学習、自然言語処理、コンピューター ビジョン、ファジー ロジック、生成 AI など）を組み合わせることで、インテリジェント オートメーションの出発点となります。
生成 AI はすでに企業の自動化能力を大きく変革しており、より迅速で簡単な自動化の開発や相互作用を可能にしています。 インテリジェント オートメーション プラットフォームに生成 AI を組み込むことで、自然言語による自動化支援、オートメーション開発ライフサイクルを加速する機能オートメーションの自動生成、基盤となるアプリケーションが変更された場合に自動回復可能な自己修復型の強靭な自動化が可能になり（以前は RPA 主導の自動化ではここが弱点でした）、実行における失敗が 50% 以上削減されました。
生成 AI は AI エージェントの心臓部でもあります。技術の大幅な進歩により、大規模言語モデル（LLM）の認識能力を活用して意思決定を行い、データから学習し、自然言語で人間とやり取りして、最終的に目標を達成するためのアクションを起こすことができるようになりました。 アクションを実行可能にするには、AI エージェントをメールの送信やレポートの保存などの作業を行うアプリケーションやシステムに接続する必要があります。 プロセス レベルでは、エージェントのワークフローが RPA Bot を選択して、タスクを正確に実行します。
事実、RPA と AI によりインテリジェント オートメーション ソリューションを提供するプラットフォームは、企業向け AI エージェントの構築、導入、管理の手法としての実用性が証明されています。 RPA と AI の自動化プラットフォームは、データソースの取り扱いからアプリケーションのアクセス制御まで、あらゆるレベルでの企業セキュリティを考慮して設計されており、企業への導入における複雑なセキュリティ、プライバシー、ガバナンスに対応可能となっています。 また、規模も拡大できるよう構築されており、集中管理と監視により数千の自動化機能を調整することができます。
エージェントのワークフローに組み込まれた AI エージェントは、いつでも企業の自動化の状況を変えることができます。 Forrester research によれば、現在この AI エージェントを導入するには、既存の自動化ワークフローの RPA と置き換える、RPA と連携して使用する、他の AI エージェントと接続し、マルチエージェントのシステムの一部としてエンドツーエンドのプロセスを実行するなどの方法がいくつか存在するとのことです。
企業で RPA を導入する方法
自動化導入の成功に向けて進んでいる組織は、豊富なリソースおよび専門知識や、業界のアナリストとソリューション プロバイダーの両方による優れた RPA 実装例から集められた多数のベストプラクティスを備えています。 RPA を使用して自動化戦略を実現するための考慮事項として、何が考えられるでしょうか？
最初から関係者に関与させることで変化を始める
人間の労働力のニーズを計画の中心に据え、早期に人事部を巻き込み、変化に影響を与えることができるリーダーや自動化の推進者を含めた関係者を幅広く関与させます。 多様な意見は、堅牢で包括的な戦略の形成に役立ちます。内部および外部の両方で多数の質問を投げかけましょう。信頼できるパートナー、ベンダー、またすでに RPA 導入を進めている他の組織に連絡を取りましょう。
RPA の標準化と監督を行う中心部門を設立し、強固な基盤を築く
まず、センター オブ エクセレンス（CoE）を設立します。 CoE は、RPA の有効性とガバナンスに注力し、自動化ライフサイクル全体でのコンプライアンス、セキュリティ、継続的な改善を確保するための基準の作成を担当します。 これが専門知識の中心となり、ベストプラクティス、ツール、テンプレートを普及させ、組織全体が一貫した高品質の自動化を利用できるようにします。
最適なソリューションとサポート モデルを評価してベンダーを選択する
自社の長期的な自動化とビジネス目標に合ったベンダーを選択しましょう。 RPA の成功は労働者に受け入れられることにかかっています。つまり、堅牢な技術で作られていると同時に、IT 専門家だけではなくすべての従業員にとって使いやすいソフトウェアを選ぶ必要があります。
価格モデル： コストの仕組みがわかりやすいと、RPA 導入を拡大する際に予想外の支出を避けることができます。 Bot を無制限に使用可能など、価格設定で柔軟にオプションを選択できるものを探しましょう。
イノベーション： RPA 技術の状況は急速に進化しています。 実績と安定性を備え、継続的にイノベーションに取り組むベンダーを探しましょう。 移行ツール、オーケストレーション、AI 統合など、RPA 機能の強化に焦点を当てた専任チームを持つベンダーを優先しましょう。
サポート： 強力なカスタマー サポート、包括的なトレーニング プログラム、活発なコミュニティ活動があれば、自動化導入の成功に役立ちます。
セキュリティ： RPA の主なメリットの 1 つはセキュリティの強化です。これはソリューションが採用するセキュリティ アーキテクチャと認証機能に依存しています。 関連する場合、政府、金融サービス、医療など、厳格なデータ セキュリティ要件を持つ業界向けの特化型ソリューションを提供するベンダーを検討してください。
柔軟性： タスクの実行に柔軟性を提供するために、Attended オートメーションと Unattended オートメーションの両方を利用可能なソリューションを選択することが重要です。 RPA ソリューションは、レガシー アプリケーションやクラウド サービスなどの既存のシステムとシームレスに統合する必要があります。 自動化の効率と適応性を向上させるため、AI 主導の機能に投資しているベンダーを選択しましょう。
アクセシビリティ： ローコードまたはノーコードの開発オプションを提供するプラットフォームを検討しましょう。技術者とそれ以外のユーザーの両方が簡単に自動化を作成し、使用できるようになります。 ITの監視機能を維持し、品質とセキュリティを確保できる、市民開発者向けのトレーニングとツールを探しましょう。
規模拡大： 自動化は、成長を考慮して設計しましょう。 小規模の試験的レベルで始める場合でも、プラットフォームのインフラストラクチャ、ライセンス、ガバナンスのフレームワークが自動化のニーズの拡大に対応できるようにしてください。 負荷やユーザーの要求が増加しても、パフォーマンスを損なうことなく、動的にスケーリングできるソリューションを探しましょう。
ビジネス目標と労働力のニーズに合わせて RPA を調整し自動化を開始する
自動化を通じて最も高い ROI をもたらすプロセスを特定します。 多くの組織では、まず大きなプロセスの一部である小規模の自動化タスクから始めることを選びます。 こうして採用される RPA は Attended オートメーションと呼ばれます。これは、既存のワークフローの反復作業を任せながら、注意深く監視も続けるため、労働者が RPA に直接触れることができるというメリットがあります。
一方で、成功する企業の自動化導入では、実装に包括的なアプローチを取り、プロセスをゼロから再設計して自動化ツールを完全に組み込み、最初から最大の価値を得ることを目指します。
KPI と分析のシステムで効果を測定する
Bot のパフォーマンス、稼働時間、ROI を追跡し、このデータを使用してプロセスを最適化して、自動化戦略を改善します。 自動化プロセスの監視、構成、ガバナンスのための管理機能を含むソリューションを確保しましょう。 ユーザーや関係者から定期的にフィードバックを収集し、自動化を改善して、導入後に発生する機会や課題に対処します。
RPA ソリューションを導入する際の課題と考慮事項
RPA ソリューションを実装すると、各組織の独自の運用環境を反映したさまざまな課題や考慮事項が見えてきます。 ビジネス ニーズと障壁を徹底的に評価し、ベンダー選定や自動化の開発の一環としてインサイトを積極的に共有します。これが RPA 導入の成功に役立ちます。
プロセス ディスカバリーが困難
組織は既存のプロセスの正確な特定やマッピングに苦労する事が多く、その結果、自動化の機会を逃すことになります。 この問題は、プロセス ディスカバリーと文書化のための統合された AI ツールを備えた RPA プラットフォームを選択することで簡単に対処できます。
非効率的なプロセス最適化
プロセス ディスカバリーが困難な場合にも密接に関連しますが、組織では、タスクの実行状況やボトルネックの発生箇所が明確にわかっていないために、ワークフローの最適化が難しくなっていることがあります。 これを解決するためには、プロセスの可視化が組み込まれたソリューションの実装が有効です。
データ構造化の必要性
RPA で自動化されたプロセスは、単独で機能するために事前に構造化されたデータを必要とします。 しかし、ほとんどのデータは詳細な取り扱いに対応していません。これは、ビジネス情報がメールや文書のような非構造化フォーマットで存在しているためです。 統合されたドキュメント自動化ツールは、適切なデータを適切なタイミングで調達、抽出、提供することにより、自動化されたワークフローのデータ構造化のニーズを解決できます。
ガバナンスが不十分である
ガバナンス モデルが不足していると、自動化の実践で一貫性を失い、拡大の努力が損なわれる可能性があります。 効果的なガバナンスは、オートメーション プログラムの信頼性、コンプライアンス、運用効果を確保し、拡大に対応して、組織と顧客をサービス中断やデータ漏洩のようなリスクから保護するのに役立ちます。
自動化の維持
組織によっては、自動化を維持するための熟練した人員が十分に揃っていない可能性があります。 UI ベースの自動化では、ソース アプリケーションのインターフェースが更新によって変更されると失敗してしまい、ダウンタイムが数日発生する可能性があります。また、自動化を更新するための変更点を探すためのリソースも必要になります。 ただし、利用可能な新しいツールがあります。生成 AI を使用して変更を特定し、自動化をリアルタイムで更新するツールです。
RPAの状況： 全体の概要
自動化技術は急速に進化する市場です。 AI 主導の進歩と専門的なソリューションにより、ベンダーと機能の急速な普及が促進されています。 同時に、一部のエンタープライズ ソリューションは依然として市場のリーダーシップを維持しています。例えば、Automation Anywhere は、Gartner の年次 RPA 市場レポートのリーダー クアドラントに 6 年連続で登場しています。 2024年 Gartner の自動化マジック クアドラントは、RPA ベンダーの現状を理解するために非常に役立ちます。
エンタープライズ ソリューション
これには Automation Anywhere と UiPath があります。 これらのベンダーは、企業の要件に特化して設計されており、広範な統合とパートナー エコシステム、強力なトレーニングプログラム、企業の事例をサポートするための拡張性を備えています。 重要なのは、エンタープライズ ソリューションに、複雑で動的なビジネス プロセスの自動化に役立つ RPA の実行力を活用する、強力な AI 機能が含まれていることです。
エコシステムベースのソリューション
これには ServiceNow、Salesforce、SAP があります。 これらのベンダーは、自社のエコシステムと統合するために特別に設計されたツールを提供しており、スタンドアロン ソリューションとしては適していないため、エンタープライズ ソリューションと比較すると、提供内容があまり包括的とは言えません。
専門ソリューション
これには IBM と Nintex があります。 これらのベンダーは特定の領域に焦点を当てており、ソリューションはワークフロー自動化を中心に展開されています。 エンタープライズ ソリューションと比較すると、機能に大きな違いがあるかもしれません。多くの場合、コンプライアンス サポートや開発ツールのマーケットプレイスなど、エンタープライズでの導入に要求される重要な要素が欠けています。
