RPAを活用した働き方とは?現在できることと将来できるようになること

RPAで変わる労働の現場

人材不足、高騰する人件費など、先進国を中心に“労働”にまつわる課題はさまざまです。特に日本では、高齢化率が21%を超える超高齢社会に突入し、労働人口の減少とともに、労働生産性は低空飛行しており、企業では積年の課題になっています。

人手不足解消を背景に、生産性を向上させるサービスが次々に登場するなか、RPA(Robotic Process Automation)が欧米を中心に注目を集めています。

RPAは日本でも導入している企業は増加傾向にあり、国内全体で5,000社以上が導入しています。市場規模も増加傾向にあり、RPA事業者売上では2017年度は178億なのに対し、2022年度は802億と成長傾向でもあります。

RPA市場規模推移予測
出典元『矢野経済研究所』2018年度のRPA市場は前年度比134.8%増の418億円と予測​

RPA市場が拡大している背景には、危機的な人材不足があります。帝国データバンクの調査では、過半数の企業が人手不足である一方で、働き方改革の推進による長時間労働の是正のために、労働生産性の向上が求められており、企業の多くはより効率的かつ生産的な現場作りを求められているのが現状です。

従業員が不足している企業の割合
出典元『帝国データバンク』人手不足に対する企業の動向調査(2019 年 10 月)

今回はRPAを導入することで企業が実現できることや、将来実現できることはどういったことなのかなど未来の展望についてご説明します。

RPAが注目される背景と、RPAが可能にすること

2060年には、国民の約2.5人に1人が65歳以上の高齢者になるという、世界でも類を見ない超高齢化社会を控えている日本。総人口は減少の一途を辿り、労働力の中核を成す15歳以上65歳未満の生産年齢人口も1990年代をピークに減少傾向が続いています。日本経済へのマイナスのインパクトをできる限り軽減するための施策が至急であることは明らかでしょう。

我が国の高齢化の推移と将来推計
出典元『総務省』ICTがもたらす世界規模でのパラダイムシフト

できる限りシンプルでありつつも煩雑な業務を切り出し、限りある人的資産を有効に使おうということで、RPAは大きな注目を集めているのです。

現在、欧米を筆頭に政府レベルでRPAの導入が進みつつあり、日本の経済産業省も、「RPAによる国会答弁集作成の高度化」を検討・本格導入の方向に向かっています。

単純作業に近い事務処理や、書類関係の作業が比較的多い金融業界や人事・採用に関わる部署など、旧態依然とした業務が多く残る業種・職種にも業務改善の可能性が生まれています。RPAで削減したマンパワーを、より創造性が求められる分野に充てることによって、生産性の向上と経営の改善にもつながると期待されています。

現状のRPAで出来るようになったことや働き方の変化

工場などでは、産業用ロボットが作業を行い、ブルーカラーである人材は産業用ロボットのメンテナンスやロボットではできない難しい作業を行う構造となっていました。

オフィスでは、作業を行うのはホワイトカラーである人材が中心です。ロボットは基幹業務システムを扱うのが難しいため、基幹業務システムのアップデートや作業者のアウトソーシングで対応するのが今までの働き方でした。

RPAが登場したことで、基幹業務システムをロボットが作業することが可能になりました。ホワイトカラーの業務も、ブルーカラーの対産業用ロボットと同様に、RPAのメンテナンスやRPAでさえできない細かい業務をする方向に変わってきています。

RPAは、業務の粒度や優先順位、コストがROI(投資収益率)に見合わないなどの観点からシステム化が見送られてきた手作業の業務プロセスを、品質を落とさず、低コストかつ短期間で導入できるという特徴があります。

具体的な適用業務としては、帳簿入力や伝票作成、DMなどの発送業務、顧客データの管理、営業支援システムへのデータ入力など、主に事務職の人たちが携わる定型業務があげられます。現在では、人事などのバックオフィス、金融、保険、政府関連、顧客情報を処理する通信やヘルスケア、小売など、幅広い領域で活用が進んでいます。

今後RPAでできるようになると予測されている内容と時期

RPAの現在の主流は、定型業務でかつ少しAIを入れた高度な自動化に取り組まれています。AI技術がより発展することで完全な自動化が目標とされていますが、それには今後10年~15年ほどかかる見通しです。

とはいえ、今後はルーチンワークだけでなく、AIを用いて定形化されていない業務も対応できるよう、技術の向上が期待されています。具体的に言うと、現在広く使われているのがClass 1のRPA。今後はClass 2、3へと発展することが期待されているのです。

それぞれの違いは、「判断力」や「自己学習機能」です。第1段階は、定義されたルールに従ってデータを処理し、第2・3段階は、複数のデータをひも付けて分析、システム自体で判断ルールを組み立てていきます。

  • Class1:RPA

Robotic Process Automationと呼ばれるこの段階は、狭義的な意味でのRPAです。

確定された方法にしたがって、自動的に処理をしていくのが特徴で、人為的なミスを防げるというメリットがありますが、決められたこと以外はできず、単純作業の反復に組み込まれる傾向があります。

  • Class2:EPA

2番目の段階は「Enhanced Process Automation」と呼ばれます。

大量のデータを解析し、その結果を出力するのが主な範囲です。既存の画像をもとに新たな画像をカテゴリ分けしたり、ビッグデータから顧客の傾向を分析する機能などを有しています。より大量のデータを処理・分析する点において、Class1と異なります。

  • Class3:CA

「Cognitive Automation」が3段階目にあたります。Class2と異なる点は、より自立した結果を出力できる点です。

売上データや各種流行などを多面的に分析した経営意思決定が可能で、たとえば、顧客対応データをもとに自動対応するか、コールセンターに代わるかなどをオートマティックに判断し実行できます。読み込んだデータを加味したうえで、多様な選択肢を提案することが可能です。

RPAは発展途上で、今後も進化し続ける

RPAの技術も発展途上であり、人工知能の進化による高度な自動化が10年~15年後を目処に期待されている領域です。

現在は、定型業務の置き換えを目的としてRPAが導入されていますが、24時間365日の稼働が可能であったり、ヒューマンエラーを防ぐなどの観点でも、多くの企業が導入成果を実感しているといえるでしょう。

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