広がる適用領域、まずはコピペや集計作業から

企業に浸透しつつあるRPA。その多くは定型業務をこなす使い方である。ただ今後、AIなどとの組み合わせにより、RPAもさらに進化していく。

RPAは、コンピュータ画面に表示される文字や画像を識別して、利用者があらかじめ設定した手順に則って、データを抜き出したり入力したりする。データの確認や、その結果に基づいた判断を代行するよう設定することもできる。データAとデータBを比較してデータAの方が大きければ処理Cを実行し、データBの方が大きい場合は処理Dを実行する、といった条件分岐を伴う処理にも対応可能だ。

具体的な作業でいうと、「ログイン、Excelのデータコピー&ペーストや集計、Web上のデータ取得、ダウンロード、アップロード、データ加工・集計、メール送信、資料添付といったもの」(ロボット作成ツール「ロボパット」を提供しているFCEプロセス&テクノロジー社のカタログによる)である。営業関係なら管理表のとりまとめや営業リストの作成/とりまとめ、Webに新規作成された情報の収集。メルマガ対応などである。

これを具体的な業務に当てはめてみると「画面上やファクシミリ、帳票などのある項目のデータコピー、別システムの指定の項目へのデータ入力」、「請求データと発注データの整合性チェック」、「画面上からデータのダウンロード、Excelのマクロなどと連携したデータ加工」といった作業だろう。

そして、この先のRPAは、例えば一つの業務にロボットを導入するのではなく、ロボットとロボットを別のロボットがつなぎ、ワークフロー全体のシステムにRPAは使われるようになる。そうなれば、ロボットを起動したあと、人間は途中経過を確認し、処理継続などのボタンを押すだけになる。前述の安部氏は、こう展望する。既にRPA同士をつなぐワークフローは導入を進めているところに来ているという。

将来は、RPAとRPAをつなげて、ビジネス工程の単純化をロボットに任せ、人間は創造性のある仕事でモチベーションを高めることが働き甲斐のある理想的な仕事の形態となるだろう。

加えて、AIとして発展しつつある画像認識や、AIスピーカーがモツような音声認識、音声入力といった機能が加わることで、さらに様々な処理に対応できる仕組みへと進化していくと見らている。

参考資料
1. 労働生産性の国際比較 2017 年版、プレスリリース、本生産性本部、2017年12月
https://www.jpc-net.jp/intl_comparison/intl_comparison_2017_press.pdf
2. 2017年3月期決算の上場企業2,430社「女性役員比率」調査、東京商工リサーチ
http://www.tsr-net.co.jp/news/analysis/20170710_07.html
3. Better, Bolder, and Built for AI: Introducing Cisco Spark Room 70
https://blogs.cisco.com/collaboration/cisco-spark-room-70?_ga=2.180896871.1981757889.1510045490-1935555281.1478676048
4. RPA (ロボティックプロセスオートメーション)による定型業務からの解放
https://www.ibm.com/think/jp-ja/business/rpa/