【最新】RPAとは？メリットや自動化できる業務の具体例について詳しく解説

RPAは、定型的な業務をソフトウェアロボットによって自動化する技術を指します。作業の手順を「シナリオ」として設定することで、主にパソコンを使って行う定型業務の自動化が可能です。
RPAの特徴は、今ある業務システムの大きな改修を行う必要がないことです。これまで人の手で処理していた業務をアナログからデジタルに移行でき、決められたルールに従う繰り返し作業や単純作業を代行する形で業務効率向上に貢献します。
後述する人手不足の深刻化や働き方改革による労働時間の見直しなど、RPAの導入によってさまざまな課題の解決が期待されます。

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近年の社会情勢やビジネス環境の変化に伴い、RPAへの期待が急速に高まっています。

少子高齢化や労働者の減少が拍車をかける中、企業は限られた人材で生産性を高めることを求められています。さらに、長時間労働の是正や柔軟な働き方を実現する“働き方改革”の追い風もあり、ルーチンワークを自動化できるRPAの重要性が急上昇しています。また、デジタル技術を活用した業務改革（DX）に取り組む企業が増えたことで、システム連携力を持つRPAが導入しやすい土壌が整いつつあります。

人手不足の深刻化

少子高齢化とそれに伴う労働人口の減少により、多くの業種・業態で深刻な人手不足が起こっています。2010年時点では1億2,806万人だった日本の人口は、2050年には9,515万人にまで減少すると予測されており、高齢化率の上昇とともに生産年齢人口も減少することが見込まれるなど、将来的な人口減少への対応は必須といえる状況です。

RPAを導入すれば、単純作業をロボットに任せられるため、社員はより高付加価値な業務に集中しやすくなります。この仕組みは、経営資源の最適化や業務の高速化にも有効です。

働き方改革の機運の高まり

長時間労働の是正やワークライフバランスの改善は、多くの企業で優先課題になっています。RPAによってリソースを必要とする定型作業を自動化すれば、従業員の残業時間を削減できます。また、事務的負担を軽減し意欲的な業務に取り組む時間を増やすことで、企業全体の生産性も底上げ可能です。

DX推進への関心度の上昇

企業が競争力を維持していくためには、デジタル技術を取り入れた業務改革が不可欠です。RPAは既存システムと連携しやすく、データの入力・収集など作業面でのデジタル化を一気に進める手段として重宝されています。DXの第一歩として導入しやすいことも、RPAが注目を集める要因の一つです。

RPAと混同されがちなAIやマクロとの違いを整理し、RPAを正しく理解するための指標を提示します。

RPAとAIの違い

RPAとAIは共に業務自動化技術ですが、役割と能力が異なります。

RPA（Robotic Process Automation）は、定型的な事務作業を自動化するソフトウェアロボットです。人間のPC操作を模倣し、事前設定されたルールに従って正確・高速に実行します。請求書データ入力やWeb情報収集など、手順が明確で繰り返し発生する業務に効果的です。RPAは指示されたルールを忠実に守る「手足」の役割を担います。

AI（人工知能）は、学習・推論・判断・問題解決といった知的タスクを実現する技術です。膨大なデータを分析してパターンを認識し、自ら学習して判断を下します。画像認識による製品検査、自然言語処理による顧客対応、需要予測など、非定型で複雑な業務に適しています。AIは状況を理解し最適な判断を下す「頭脳」の役割を担います。

RPAとマクロの違い

RPAとマクロは共に業務自動化技術ですが、適用範囲と機能に大きな違いがあります。

マクロは、特定のアプリケーション（Microsoft ExcelやWordなど）内で一連の操作を記録・再生する機能です。VBA（Visual Basic for Applications）などで記述され、繰り返し行う定型作業を効率化します。Excelでのデータ集計やレポート作成、書式変換など、単一アプリケーション内での作業自動化に有効です。ただし、そのアプリケーションの機能に限定されるため、他のアプリケーションとの連携やOSレベルでの操作は基本的にできません。

RPAは、特定のアプリケーションに限定されず、複数の異なるシステムやアプリケーションを横断して操作できる点が最大の特徴です。人間がPCを操作するように、Webブラウザ、メールソフト、基幹システム、Excelなど、様々なアプリケーションを連携させながら一連の業務プロセスを自動化できます。例えば、Webサイトから情報を抽出し、Excelで加工し、会計システムに入力するといった業務をシームレスに実行できます。

RPAを導入することで得られる代表的な利点について解説します。

RPAによる最大のメリットは、手作業やヒューマンエラーを大幅に削減できることです。単純作業をロボットが24時間稼働で正確にこなすため、品質とスピードの両立が期待できます。また、定型業務に費やしていた人的リソースを自由に振り向けられることで、価値の高い業務に集中できる点も大きな魅力です。

ここでは、RPAの3つのメリットについて解説します。

業務を効率化できる

RPAは操作ログや画面操作を記録し、シナリオ化することで自動化を実現します。このため、一連の定型的な作業フローをロボットが代行し、従業員の手間を一気に削減できます。結果として、業務スピードやミス防止効果が大幅に向上し、組織全体の効率化を後押しします。

コスト削減につながり柔軟な経営判断ができる

RPAによって人的リソースの割り当てが軽減されることで、会社が長時間労働への対策や人件費の圧縮を図りやすくなります。浮いたリソースを新規プロジェクトや高度な分析などに回すことで、より戦略的な経営判断が可能になります。新規商品の開発や既存商品の改善、マーケティングの新規施策など、顧客満足度の向上に直結する「人がやるべき付加価値の高い業務」に注力すれば、ビジネスの成長も期待できます。

社内のDX推進によってRPAを活用しやすくなる

RPAはDX推進の流れと密接に関連しており、デジタル変革を進める企業文化があるほどスムーズに導入できます。RPA活用を機に社内にデジタル知識が蓄積されれば、さらなるスマート化の足がかりとなり、新たな自動化プロセスや高度なツール導入も検討しやすくなります。これらの要素が相互に作用し合い、組織全体のデジタル成熟度が加速します。

RPAを導入するにあたっては、いくつかの注意点が存在します。

RPAは万能ではなく、運用コストや業務範囲の選定など、事前に検討すべき課題があります。特にシナリオ設計が不十分な場合、トラブルやメンテナンスコストが増加する懸念があります。評価と運用を適切に行うためには、導入前の準備や体制構築が不可欠です。

ここでは、RPAの2つの注意点について解説します。

＜注意点＞業務フローの変更時にメンテナンスが発生する

RPAはあらかじめ設定した手順に沿って動作するため、標準フローが変更されるとRPAのシナリオも修正が必要になります。大幅な業務プロセスの更新が頻繁に起きる環境では、その都度RPAの設定を再調整しなければなりません。メンテナンスリソースを確保しておくことが導入成功のカギとなります。

＜注意点＞自動化できるのは基本的に定型業務

RPAは複雑な判断が必要な業務やクリエイティブなタスクには向いていません。あくまでルールベースの自動化が基本であり、例外処理や特殊な判断が多い工程では導入効果が薄くなる可能性があります。そのため、対象業務の選定は慎重に行うことが重要です。

ただし、AIと連携させることで一部の業務は自動化できる場合もあります。具体例としては、AI-OCRで手書き文字を認識・データ化し、その内容の集計・分析などをRPAが行うことが挙げられます。

導入時の失敗例と対策

RPAの導入は、計画の不備や運用体制の不足により、期待通りの成果が得られないケースも少なくありません。RPA導入が失敗に終わる主な要因としては、自動化対象業務の誤った選定、過度な期待、導入後のメンテナンス体制の不足が挙げられます。これらの失敗事例から学び、適切な対策を講じることで、RPA導入の成功確率を高めることができます。

自動化対象業務の誤った選定

RPAは定型業務の自動化に非常に有効ですが、非定型業務や例外処理の多い業務に適用しようとすると、かえって手間が増えたり、期待した効果が得られなかったりすることがあります。例えば、顧客からの問い合わせ対応など、個別の判断が必要な業務をRPAで完全に自動化しようとすると、シナリオが複雑になりすぎたり、誤った対応をするリスクがあります。また、業務フロー自体が頻繁に変わるような業務もRPAには不向きです。
→対策: 導入前に徹底的な業務分析を行い、RPAで自動化すべき業務とそうでない業務を明確に区別することが重要です。特に、繰り返し頻度が高く、ルールが明確で、例外処理が少ない業務を選定することがポイントです。業務フローの可視化を行い、ボトルネックとなっている定型業務を特定することから始めるのがおすすめです。

過度な期待と準備不足

RPAを導入すれば、すぐに劇的な業務効率化が実現できると過度な期待を抱き、十分な準備や体制構築を行わないまま導入を進めてしまうケースも散見されます。導入後の運用体制、エラー発生時の対応、効果測定の方法などを事前に計画しておかないと、期待値とのギャップが生じ、プロジェクトが頓挫する可能性があります。
→対策: RPA導入の目的を明確にし、達成可能な目標を設定します。また、導入効果を最大化するためには、PoC（概念実証）を通じて小規模で試行導入を行い、RPAの特性や自社の業務への適用可能性を事前に検証することが有効です。さらに、RPAを運用するための専門人材の育成や、外部パートナーとの連携も視野に入れるべきです。

導入後のメンテナンス体制の不足

RPAは一度導入して終わりではありません。業務フローの変更、システムのアップデート、RPAツールのバージョンアップなどにより、既存のロボットのメンテナンスが必要になることがあります。このメンテナンス体制が不十分だと、せっかく導入したRPAロボットが期待通りに稼働しなくなり、かえって業務の停滞を招く恐れがあります。
→対策: RPA導入後も継続的な運用・保守を行うための体制を構築することが不可欠です。社内にRPA専任チームを設置したり、RPAの知識を持つ人材を育成したりすることが望ましいです。また、メンテナンスの頻度や内容を事前に計画し、定期的な見直しを行うことで、RPAロボットを常に最適な状態で稼働させることができます。外部ベンダーのサポート体制も確認し、必要に応じて活用することも有効な手段です。

RPAロボットのメンテナンスはもちろん、RPAに任せている業務を忘れないように、あえて月に1回、人手で作業をするなど、運用の工夫をしている導入事例もご参考ください。

情報システム部門による開発と徹底したユーザー部門サポート　フードリンクの事例に見るRPAの活用・運用術

RPAツールには運用形態や技術レベルによって複数の種類があります。それぞれの特徴を理解し、導入環境や業務規模に応じて最適な種類を選ぶことが重要です。

自社の業務レベルやIT環境を考慮しつつ、将来的にどこまで自動化を進めるかを見据えてツール選定することがポイントです。

デスクトップ型

個々のユーザーのパソコン上で動作するタイプです。すぐに導入しやすく、特定の担当者が日常的に利用する範囲内であればコストも比較的低く抑えられます。一方、台数が増えると個別に管理が必要となり、運用負荷が高くなる場合があります。

サーバー型

サーバー型は、中央サーバー上でロボットを一元管理して運用します。ユーザーはクライアント端末から操作するだけで良いため、ロボットのバージョン管理やシナリオ更新を効率的に行いやすいです。大規模環境や多数のロボットを並行稼働させる必要がある企業に向いています。

クラウド型

クラウド上でサービスとして提供される形態です。インフラ管理の手間が少なく、インターネット通信環境があればどこからでも利用可能です。拡張性が高く、早期に運用を開始できる反面、インターネット接続が必須となる点には留意が必要です。

RPAの発展段階（技術レベル分類）

RPAは技術レベルによって段階的に分類されます。導入初期は定型業務を自動化するクラス1から始め、徐々に判断ロジックやAIを取り入れて高度な自動化を目指す企業も増えています。

クラス1：Robotic Process Automation（定型業務自動化）

比較的単純な反復作業を自動化する段階です。主に決まったパターンのデータ転記や書類作成などに適用され、導入スピードが早いのが特徴です。

クラス2：Enhanced Process Automation（拡張型プロセス自動化）

単なる繰り返し作業にとどまらず、条件分岐や複雑な業務フローにも対応できる段階です。シナリオに若干のロジックを組み込み、ある程度の判断が可能となります。

クラス3：Cognitive Automation（コグニティブ自動化）

AI技術を用いて、自然言語処理や機械学習による判断をシナリオに組み込みます。人が行う判断の一部を自動化できるため、非定型業務にも対応可能な高付加価値の自動化が実現します。

実際にどのような業務でRPAが利用されているのか、代表的な事例を紹介します。

RPAの適用領域は多岐にわたりますが、共通点として「定型的かつ繰り返し作業」が挙げられます。複数のシステムやツールを横断してデータを処理する際、ロボットにより高速かつ正確な作業が可能となります。結果として、ヒューマンエラーの削減と大幅な時短効果を得られます。

データの転記作業

社内システムからExcelへ情報を移したり、複数のファイルを一つに統合したりする作業はRPAが得意とする分野です。人が行うと単調でミスが出やすい処理も、ロボットに任せれば正確かつスピーディに終わらせられます。

情報収集業務

ウェブサイトからのスクレイピングや、社内システム間でデータを抽出する作業にRPAを活用できます。大量の情報を収集し、レポート作成まで自動化することで、分析担当者は高度な考察や意思決定に集中できるようになります。

データチェック作業

入力ミスや重複がないかを照合する工程は、RPAで完全に自動化しやすい領域です。ロボットがシステム間やファイル間を参照し、ルールに沿ってエラーチェックを実行するため、ミス発見の正確性が上がります。

アプリケーションの自動操作

経理ソフトや顧客管理ツール、Excelなど、複数のアプリケーションを連携させてデータを入力・抽出する作業を自動化できます。複雑な手順が必要な業務でも、シナリオ通りに操作手順を実行できるため、ヒューマンエラーのリスクを低減できます。

RPAはあらゆる業務を自動化できるわけではありません。RPAが不得意とする領域を確認しましょう。

RPAは定型的な手順に対して高い効果を発揮する一方で、判断や創意工夫が必要な業務には向いていません。また、イレギュラーなケースが頻繁に発生する業務では、ロボットのメンテナンスが煩雑になり、かえって負担が増える可能性があります。

非定型業務への対応限界

RPAはルール化された手順に従って作業を実行するため、タスク内容が日々変わるような業務には不向きです。柔軟な対応が必要な作業は、人間による判断やコミュニケーションが欠かせません。

判断を伴う業務

データを分析しながら方針を決めるような複雑な意思決定プロセスを、RPA単体で実行するのは困難です。こうした場面ではAIとの連携や別のソリューションとの組み合わせを検討する必要があります。

例外処理が多い業務

頻繁に特別対応が発生する業務や、手順が固定できないプロセスはRPAの運用が難しくなりがちです。イレギュラーケースの把握とロボットへの指示更新がこまめに必要となり、導入メリットを得にくい傾向があります。

実際にRPAがどのように活用されているか、部門別の事例をいくつかご紹介します。

RPAの適用範囲は、バックオフィスの定型業務だけでなく、営業・人事・経理・マーケティングなど多岐にわたります。

発注書・請求書等のデータ登録作業自動化

発注書や請求書をはじめとしたデータ登録作業は、RPAで自動化しやすい業務のひとつです。例えば、FAXで受信した発注書をOCRで読み取ってテキストデータ化し、そのデータをRPAで自動的に受注システムへ登録することができます。

人の手でデータの読み取りから登録を行うとかなりな手間と時間がかかりますが、RPAを活用すれば、短時間で高速なデータ登録が自動でできます。

最近ではOCRにAIを組み込んだ「AI-OCR」も普及しており、従来では判断が難しかった手書き文字も柔軟に読み取れるようになっています。顧客による手書きの申請書や入会申込書なども正確にテキストデータ化できるため、人による判断が必要な一部業務も効率化できます。

参考：ユーザックシステムのRPA「Autoジョブ名人」は、注文書の読み取りに特化したAI-OCRを搭載！詳しくはこちら→

営業業務での活用

営業部門におけるRPAの活用は、定型的な事務作業を自動化することで、営業担当者が顧客との関係構築や商談といったコア業務に集中できる時間を創出します。例えば、顧客情報管理システム（CRM）へのデータ入力、営業レポートの自動作成、見込み客情報の収集とリスト化、競合他社の情報モニタリングなど、RPAが担える業務は多岐にわたります。これにより、営業活動の効率が向上し、売上向上に貢献することが期待されます。

人事業務での活用

新入社員の入社手続き、従業員の異動・退職に伴う情報更新、給与計算システムへのデータ入力、勤怠データの集計とチェック、採用応募者情報の管理など、多くの定型的な事務作業が存在します。これらの業務をRPAで自動化することで、人事担当者は、従業員とのコミュニケーションや人材育成、戦略的な人事企画といった、より付加価値の高い業務に時間を割くことができます。

経理業務での活用

経理部門では、伝票処理、請求書発行、入金消込、経費精算、月次・年次決算処理など、大量の定型作業が日々発生します。RPAはこれらの業務において、ヒューマンエラーの削減と処理速度の向上に大きく貢献します。例えば、銀行口座の入出金明細データの自動取得と会計システムへの連携、経費精報のデータチェックと承認フロー、売掛金・買掛金の自動突合など、RPAによって自動化できる範囲は非常に広いです。経理部門の業務負担が軽減されれば、決算の早期化や内部統制の強化にもつながります。

マーケティング業務での活用

顧客データを抽出・加工し、レポートを生成するプロセスを自動化できます。キャンペーンの成果分析や顧客セグメントの再検討など、より高度なマーケティング戦略立案に人材を集中させることができます。

RPAを成功裏に導入するためには、入念な準備と段階的な実施が欠かせません。ここでは導入プロセスを解説します。

導入準備と計画

最初に、RPA導入の目的と目標を明確化し、どの業務を自動化するかを検討します。現場担当者とのヒアリングを通じて業務フローを可視化し、課題箇所や自動化できるステップを洗い出すことで、最適な導入計画を立てやすくなります。

目的と目標の明確化

コスト削減や業務効率化、人材の生産性向上など、何を重要視するかで導入スコープが変わります。経営層や現場の要望をすり合わせ、明確な目標を設定することで、施策全体の方向性が定まります。

業務の可視化と分析

自動化対象のタスクを洗い出し、作業手順・データフローを整理します。特に、どの部分がボトルネックになっているかを見極めることで、RPAの導入効果を最大化しやすくなります。

自動化対象業務の選定

業務分析の結果に基づき、RPAによる自動化に適した業務を選定します。選定のポイントは以下の通りです。

• 定型性:手順が明確で、繰り返し発生する業務。

• ルールベース:人間の判断を必要とせず、明確なルールで処理できる業務。

• 処理量:処理量が多く、自動化による効果が大きい業務。

• 例外処理の少なさ:イレギュラーなケースが少ない業務。

• システム連携の明確さ:複数のシステムを跨ぐ場合でも、連携手順が明確な業務。

単純作業であっても、頻度が高く総工数が大きい場合などは、導入効果が見込みやすいので最初の選定に適しています。

費用対効果（ROI）の算出

選定した業務をRPAで自動化した場合に、どの程度の費用対効果が見込めるかを算出します。導入コスト（ツール費用、開発費用、コンサルティング費用など）と、削減できるコスト（人件費、残業代など）や業務効率化によるメリットを比較し、投資の妥当性を評価します。

RPAツールの選定とPoC（概念実証）

業務規模や既存システムとの親和性を考慮しながら、候補となるRPAツールの機能やコストを比較検討します。次に、実運用前に小規模でPoCを実施し、使い勝手や費用対効果を確認することで失敗リスクを最小化します。

RPAツールの選定

サポート体制、ユーザーインターフェース、拡張性などを総合的に評価し、自社ニーズに合致したツールを選びます。複数のベンダーを比較し、将来のシステム構成との整合性も検討することが大切です。

PoC（概念実証）の実施

まずは小規模かつ短期間で成果が期待できる業務を選び、RPAによる自動化を実験的に導入します。この段階でトラブルや不明点を抽出し、導入効果を数値化して社内に共有することで、意思決定をより確実に進められます。

開発とテスト

PoCの結果を踏まえ、実際の運用を想定してロボットのシナリオ開発を進めます。単純作業でもテスト環境でさまざまなケースを想定し、バグや誤作動がないかを入念に確認することが重要です。

シナリオ開発

選定した業務フローに基づき、RPAロボットが実行するシナリオ（スクリプト）を開発します。この際、業務担当者と開発者が密に連携し、実際の業務に即したシナリオを作成することが重要です。効率的でエラーの少ないシナリオを作成するためには、業務の専門知識とRPAツールの知識の両方が求められます。

テストとデバッグ

開発したシナリオが期待通りに動作するか、様々な条件下でテストを行います。正常系だけでなく、イレギュラーなデータやシステムエラーが発生した場合の動作も確認し、バグがあれば修正（デバッグ）します。網羅的なテストを実施することで、運用開始後のトラブルを未然に防ぎます。

運用と改善

運用開始後は定期的にモニタリングを行い、エラーの発生状況や処理速度をチェックします。システムや業務フローが変わる際は、速やかにロボットのシナリオ修正を実施し、安定運用を維持する必要があります。

運用体制の構築

ロボットのシナリオ管理者や問い合わせ対応窓口など、役割分担を明確にし、メンバーがスムーズに連携できる体制を築きます。これによって障害発生時にも迅速な復旧が可能になります。

効果測定と継続的な改善

導入前に設定した目標に基づき、RPA導入の効果を定期的に測定します。削減できた時間やコスト、業務品質の向上などを定量的に評価し、ROIを検証します。また、運用中に新たな課題が見つかったり、業務フローに変更があったりした場合は、シナリオの改修や見直しを行い、RPAの効果を継続的に高めていきます。

RPAの市場は今後も高度化・普及が見込まれており、AI技術との連携など新たな展開が期待されています。

国内外でRPA導入が進む中、技術的な進化も加速しています。特にクラウド型サービスの普及に伴い、企業の規模や業種を問わずスピーディにRPAを導入するハードルが下がっています。

さらに、AIと連携したコグニティブRPAが市場で注目を集めており、人手では困難な高度な分析や判断が可能となる未来も近いです。単なる定型業務の自動化に留まらず、ビジネスプロセス全体の高度化が期待されています。

市場の予測と動向

働き方改革や人手不足に対応する手段としてRPA需要は高まり続けており、国内外の調査機関のレポートでも市場規模の拡大が予測されています。導入企業が増えるにつれ、RPAの導入支援サービスやコンサルティング需要も拡大しており、エコシステム全体が活性化しています。こうした動向がさらなる技術革新を促す好循環が作られています。

新たな技術とRPAの融合

クラウドやAIとの融合が進むことで、RPAが担える役割の幅が広がっています。特にAIを搭載したRPAは、一般的には難しいとされる半定型作業や自然言語処理が求められる業務の自動化に取り組みつつあります。人間の判断とロボットの処理を組み合わせ、より高いレベルの自動化を目指す動きが活発化しています。

RPA「Autoジョブ名人」は生成AIを搭載、定型業務の自動化だけでなく、営業資料やマニュアル、社内ルールなどのナレッジをクラウド上に蓄積し、生成AIが必要な情報をチャット形式で分かりやすく回答するなど、業務の生産性向上をサポートします。

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RPAはルーチンワークをロボットに代行させることで業務のムダを省き、人的リソースを高付加価値業務へ集中させる有効な手段です。特に、定型的で繰り返しの多い業務に適しており、導入後は時間短縮とミス削減という明確な効果を得やすい傾向にあります。

導入を成功させるためには、事前の業務可視化やROIの算出、シナリオ開発とテスト、そして運用体制の整備が欠かせません。RPAツールの種類や技術レベルも多様化しているため、自社の状況に合わせて最適な選択を行うことが重要です。

今後はAIやクラウド技術との連携により、さらに高度な自動化が進むと予想されます。RPAの導入は生産性を高めるだけでなく、DX推進や働き方改革の実現にも寄与する可能性が高く、企業の将来を支える重要なテクノロジーとなるでしょう。

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