RPAとは

RPAとは

RPA(Robotics Process Automation)

RPAは、仮想知的労働者(デジタルレイバー)とも呼ばれ、従来人手で行っていた業務をAIや機械学習等を含む認知技術の活用により自動化するものを指します。

  • 仮想知的労働者(デジタルレイバー)
    今まで人の手でしかできないと思われていた作業の大部分を、コンピュータ上で自動処理する「ソフトウェア」。
  • 人の手でしかできないと思われていた作業=ホワイトカラー業務
    例)工場における重労働 → 産業用ロボットが代行
      事務系のオペレーション → ソフトウェアや人工知能を用いて代行

RPAの活用と効果

RPA活用の代表例として「経費書類のチェック・システム入力作業」を例に、具体的な活用イメージと効果についてご紹介します。

従来の業務フロー

  1. 交通費申請者が領収書を受け取る
  2. エクセルファイル等にその内容を記載
  3. 記載された経費情報と領収書の突合を経理がチェック
  4. システムへの入力
  5. 精算

RPAを活用すると

従来の業務フローで行われていた①~⑤の手順を、仮想知的労働者(デジタルレイバー)は秒単位で実行することができます。
人の手順(ルール)をソフトウェアに学習させているので、動作はスピーディかつ確実でムラの無いものになります。人がコンピュータ上で行うほとんどの作業は、仮想知的労働者(デジタルレイバー)によって代行することができると言われています。

仮想知的労働者(デジタルレイバー) には、人的リソースが避けることにできない、「睡眠」「疲労」「休息」「抜け忘れ」「ミス」「離職」等の業務に差し支える要因が存在しません。
自動化により作業から解放されたリソースは、より付加価値の高い業務へと移ることができるようになります。

RPAと学習

人の手順(ルール)をソフトウェアに学習させることで、人がコンピュータ上で行うほとんどの作業をこなすことができるRPAですが、その手順をソフトウェアに学習させることは、AI(人工知能)における初期段階のルールベースとも言えます。

その後のフェーズとして、機械学習・ディープラーニング(深層学習)も可能なRPAも実現され始めています。
これにより、自ら学習し、膨大なデータを基に臨機応変な回答を出すということが可能になり、天候に応じた販売予測や、生産指示など、人の力ではとても無理な量のデータ分析による対応ができるようになります。
このRPA の最終進化形は、「Cognitive Automation」と言われています。

過去のデータを基に会社の継続・発展のために最良の予測・判断が必要な仕事は、単純作業のルール化とは異なり、膨大な量のビックデータを基に分析を要するので、RPA で簡単に自動化できるものではありません。

RPA製品の特長

稼働方法:クライアント型/サーバ型

方法特徴 クライアント型RDA サーバ型RPA
特徴 各PCに1台ロボットをインストールし、1つのPCで個人の業務で完結する RPA管理サーバ上に複数のロボットを作成し、集中管理することができる
全社的に導入することができる
メリット ・短期導入可能
・初期投資が非常に安い
・個人レベルでの導入が可能
・大量データの取り扱える
・ダッシュボード機能で管理でき、内部統制がきく
・他システムとの連携、BPMとの連携等ができる。
・複数のロボットを動作管理できる。
デメリット ・セキュリティが個人レベル
・大量のデータには向かない
・複数のロボットの管理はできない。
・初期投資がシステム構築と同様にかかる
・大規模展開、他システム連携等の業務改善を目的としないと、大きな費用対効果にはならない

RPAの認識方法

方法特徴 オブジェクト認識 画像認識 座標認識
特徴 HTMLタグを検出して、条件を絞り込む。
例:お菓子コーナーの??社製の、??という製品だけ取ってくる。のようなイメージ
クリックするアイコン、マウスポイントするアイコンを覚えさせる。 ディスプレイの左上隅を基準にして、横・縦に何ピクセルの部分を、クリックする。
というように座標軸のルールを覚えさせて動作させる。
イメージ 四角の中の要素であれば、
検知して実行する。
Outlookの色の検知
送信ボタンの画像の検知をして実行
X軸30ピクセル
Y軸50ピクセルを実行
メリット ・対象を構造的に処理することができる。
・類似のものを間違えることがない。
・人間と同様の動き。
・解像度のゆらぎに対しても、登録した画像と50%のマッチングで処理を進める等、マッチングの具合を調整できる。
・人間と同様の動き。
・シンプルでわかりやすい。異なるアプリケーションでも容易に対応ができる。
・処理も高速で対応できる。
デメリット ・ロボット開発者の腕次第
・開発者が構造上変化のないポイント・要素を抑えることができないと、止まる。
・異なるアプリケーションでは、構造が異なる。変化の多いWebサイト等では、ポイントを抑えることが難しい。
・画像検知・認識のエンジンの精度によってしまう。
・同じ画像がある場合はどちらを選択させるのか?
・業務処理のルールの他に、必ず新しい画像を覚えさせる必要がある。
・当初の想定から変更された場合に対応しにくい。
・解像度・APの表示位置やレイアウト等が、当初と変更されると対応がしにくく、止まる。
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