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ＲＰＡ（Robotic Process Automation）

－過去・現在・未来－

２０１９年６月２７日

株式会社フィジオ

堀米明

All Rights Reserved, Copyright © 2019 Figeo Co. Ltd

ＮＦ研資料

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毎月末スケジュールを思い出しながら、自ら交通費精算のために経路を検索

↓ Excelに入力

【現場のニーズ】

できる限り手間を減らして、交通費精算をすませたい！

交通費精算の現状は・・・

ＲＰＡの今・・・新入社員研修の実例：業務改善


サイボウズのスケジュールから経路情報を取得

そしてExcel「交通費精算書」へ乗降駅と運賃を入力

ロボが現場担当者に確認メールを送信

交通費精算ロボを作れ・・・

ＲＰＡの今・・・新入社員研修の実例：交通費精算ロボ


入力されている内容を確認して「発駅」と「往復」を修正するだけ！

ロボからメールが届いたら・・・

ファイル名に社員番号を入れて、ロボに返信

XX

ＲＰＡの今・・・新入社員研修の実例：確認修正


修正を返信すると、ロボが・・・

Excelに転記し、再度確認メールを送信

修正された駅名で路線検索

ＲＰＡの今・・・新入社員研修の実例：運賃計算


ロボから確認メール受信・・・

後は最終確認して従来通り提出するだけ！

申請日は「Today」式が入っている！

ＲＰＡの今・・・新入社員研修の実例：確認提出


※

5分30秒

9分

18分

ロボ導入前ロボ導入後

1分

30秒

2分【人】ロボの作成内容の確認と修正

【人】ロボの作成内容の確認と精算書提出

【ロボ】スケジュール取得→Excel精算書入力

【ロボ】運賃検索→Excel精算書入力

※スケジュールを見ながら機械的に検索、入力した際の所要時間です。

【ロボ導入前の時間測定】

【ロボ開発工数】新入社員２名✕７日間 → １４人日

ＲＰＡの今・・・新入社員研修の実例：導入効果

ＲＰＡ：「ディジタルレイバー」としてのソフトウェアロボット


■ 日本の労働人口は２０世紀末をピークに減少傾向

１９６０年典型的なピラミッド型の人口構成高度経済成長の時代

２０１０年釣り鐘型の人口構成、経済安定成長（デフレ？）時代

２０６０年棺桶型の人口構成、Ａｆｔｅｒ Singularity

=> 労働人口減少対策＝働き方改革＝ディジタルレイバーによる業務代行＊

ソフトウェアロボットによる労働人口の底上げ

大規模金融機関の先行成功事例（ＭＵＦＪ：８０００時間の事務処理作業削減）

=> 膨らむRPA（Robotic Process Automation）への期待

ユーザー：先行事例に続け！

ベンダー：ビジネスチャンスだ！

＊ Robotic Process Automation というよりは Robotic Process Agent とみるべき

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関係社数：最大27 書類数：最大40種

データ項目：200項目

銀行のバックオフィス業務合理化の例：

国際業務における輸出信用状の作成の場合

一般データ（取引1件あたり*）

データの再入力：60～70％

添付ファイル、ＯＣＲ等からの・転記ミスによる手戻り・同一項目の重複入力等

メガバンクにおけるＲＰＡ導入効果の例

RPA(Robotic Process Automation) その３つのクラス


出典： KPMG Bots in the back office -The coming wave of digital labor

Business Process Orchestration ＆ Ecosystem

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交通費精算ロボ事例


■ RPA(Robotic Process Automation) は産業用ロボットとは全く別の概念 → ＲＰＡツールは、産業用ロボットと区別するためにソフトウェアロボットと呼ぶ。また、ホワイトカラーの仕事を代替する「ディジタル労働者（Digital Labor）」と呼ばれることもある。

初期のRPAは、第２次AIブームの「エキスパートシステム」の延長上にある。これは、推論エンジン＋知識ベース（Knowledge-base）から構成されていた。（ただし、知識ベースは人間がルールとして与えなければならなかった。）・感染症の専門医の代わりに診断するエキスパートシステム MYCIN ・トレーダーの代わりに債権ディーリングを行うエキスパートシステム等「金融取引のための意思決定支援エキスパートシステム」１９９０堀米

現在の第３次AIブームの牽引役となっているのが、ＤＬ（Deep Learning）であり、このＤＬを応用して知識ベースをシステムが獲得していく仕組みを導入したものがＣｌａｓｓ３のＲＰＡである。＊既存システム間を跨るデータ処理には、ＡＰＩエコシステムの取り組みが大きく寄与している。

RPA：第２次ＡＩブームに遡って振り返ると…

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ＲＰＡの今・・・既存システム間をつなぐソフトウェアロボット

■ 新入社員研修の事例では、スケジュール管理システム → ＥＸＥＬシート → 社内メール → 社外ウェブ → ＥＸＥＬシート → 社内メール以上のような人手で作業していたデータ転記をＲＰＡが自動的に実行することにより、人間には単純な繰り返しの（面倒くさい）作業を代行・・・デスクトップオートメーション ※ 市販のＲＰＡツールは、基幹システムや情報系システムとのデータ受け渡し、

ＳＡＰやSalesforce等のＥＲＰやCRMサービス間の連携にも対応している。 ■ 第２次AIブームの「エキスパートシステム」と現在のRPAの利用面から見た改善は、レコーディング機能とオーケストレーション機能にある。（１）レコーディング機能人間が画面上を操作する動きを記録・解析することにより、その操作をもとに自動的にワークフローを作成する機能（２）オーケストレーション機能複数のロボットが参照するリソースを管理したり、動作状況を監視したり、ロボットを統合的に管理するウェブアプリケーション機能


RPA：今世紀の初めにサービスオートメーションが…

■ ロンドン金融街ではバックオフィスの合理化が喫緊の課題とされ、２１世紀に入り（１）バックオフィス業務の集中化（２）業務フローの標準化…業務プロセスのモデル化（３）業務モデルの最適化（４）業務再配置…アウトソーシング（５）適用可能な技術の導入が大手の銀行等ではどこでも取り組むようになり、情報化装備が進んだ。 ■ ２０１０年代に入るとコストセービングからバリュークリエイティングへと進展し（６）顧客にはセルフサービス（７）社内にはサービスオートメーションによる省力化がＤＸを齎すようになった。

以前は人手により行われていたメールやスプレッドシートからＥＲＰやＣＲＭシステムへのデータ受け渡しのサービスオートメーションを２０１２～１３年ごろにＲＰＡと呼ぶようになった。

➞ 日本には２０１６年ころからＲＰＡ製品が市場に投入され、「働き方改革」に丁度マッチし急激に普及するようになった。

２００１年 BluePrism設立


【参考】働き方改革：業務自動化による生産性向上

ＲＰＡは、これまで人間のみが対応可能と想定されていた作業、もしくはより高度な作業を人間に代替して実施できるルールエンジンやＡＩ、機械学習等を含む認知技術を活用した業務を代行するツールになりつつあります。人間の補完として業務を遂行することから、仮想知的労働者（Digital Labor）として、２０２５年までに事務的業務の１/３の仕事がＲＰＡに置き換わるインパクトがあるともいわれています。ＲＰＡの導入と運用は、働き方改革につながる「業務改善・改革」の目標や方向性を明確にし、自社に合うツール選択とマネジメント方法に配慮して進めることが重要といえるでしょう。実装による自動化に伴う変化を見極め、現場部門とシステム関連部門が連携し、運用局面ごとのルール（シナリオ）策定や適用可能な業務領域の拡大を検討するなど、継続的にＰＤＣＡサイクルをまわしながら活用していく姿勢が望まれます。

【出典】総務省メールマガジン「Ｍ－ＩＣＴナウ」２０１８年５月１５日号より

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ＲＰＡはディジタル・レイバーなのか？

ＲＰＡクラス１は、これまで人間が行ってきた定型的なパソコン操作をソフトウエアのロボットにより自動化するもの。 → デスクトップオートメーションとも呼ばれる。

具体的には、ユーザー・インターフェース上の操作を認識する技術とワークフロー実行を組み合わせ、表計算ソフトやメールソフト、ＥＲＰ（基幹業務システム）など複数のアプリケーションを使用する業務プロセスを自動的に実行するものである。

ＲＰＡは、Robotic Process Automation の頭文字をとったものであるが、「自動」というコトバが経営層をミスリードすることが多々見受けられる。特にクラス１のＲＰＡは、指示されたことを間違いなく素早く「飽きることなく」実行するが、指示にないことは「想定外」としてストップしてしまう。（逆に暴走しないというメリットもある。） Robotic Process Automation というより Robotic Process Ａｇｅｎｔ (人間ではない知識はあるが知恵のないロボットの業務代行者）と理解すべきといえる。【補足】ＲＰＡは３段階の自動化レベルに分けて展望されることが多い。・クラス１は、定型業務の自動化・・・2010年代のＲＰＡ（日本では2015年以降に普及）・クラス２は、一部非定型業務の自動化・クラス３は、高度な自立化前出ＫＰＭＧの３つのクラス参照


事例にみる４つの神話


（１）最大限のコストカットの実現ができる？

反復的で定型的な単純作業に要する工数がロボットの処理に任せられるので

作業集中時の残業代がカットできる……

→ ＲＰＡ導入だけで業務プロセスの全自動化ができるわけではない。

例外処理や想定外の事象には人手が必要になるケースが多い。

（２）現場の担当者のＥＵＣで全て解決できる？

プログラミング知識は不要でビジュアルな操作で開発できるのでＳＥは不要、

現場の業務プロセスを分かっている担当者が自ら必要とする作業プロセスの

課題を解決できる……

→ 担当者まかせにすると属人的な「野良ロボ」が増えて後任者に業務引継が

できなくなるケースが生じうる。また、セキュリティや処理能力の問題が運用後

顕在化する恐れがある。

Research Paper 15/03, The London School of Economics and Political Science, June 2015

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事例にみる４つの神話（続き）


（３）スモールスタートから用意に全体展開できる？

スモールスタートでパイロットプロセスが成功したら、ロボットを次々と増やして

別な業務プロセスへ広げ、全社展開さらにはグループ会社にも展開する……

→ 単数から複数になると（数台から数十台・数百台になると）、氷から水に

水から水蒸気になるように状態が変わる。１台のロボットを導入するのは

ハードルが低いが、多数のロボットを養成するには全体展開計画や組織体制

について将来を見据えて作ることが必要である。

（４）情報システム部門は不要になる？

エンドユーザが自らロボットを作っていけるので、常にバックログを抱えている

情報システム部門に面倒な相談をしなくてもよい……

→ 基幹業務システムや外部のＡＰＩが変わればＲＰＡ作業プロセスの見直しが

必要になり保守作業が生じる。業務プロセスの連動が必要になるような

新しいビジネスが出て来た場合等ロボットを統合管理していないと難しくなる。

＊新技術の動向の目利きも必要なり、これこそＣＩＯの役割である。

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ＲＰＡは、ＩＣＴソリューションの一つである

第１次産業革命：蒸気機関による産業革命 → 大量生産、高速輸送第２次産業革命：電気エネルギーによる産業革命 → モーター（アクチュエイター）、微細な制御が可能第３次産業革命：コンピュータをベースとした自動化による産業革命 → 集積回路とソフトウェア、コストカット第４次産業革命：ＩｏＴ（Internet of Things）による産業革命 → ビッグデータと人工知能（ディープラーニング）、プロフィットメイキング第１次・第２次産業革命は主に動力革命、第３次・第４次産業革命は主に情報革命としてとらえることが出来る。特に、コストカットからプロフィットメイキング・バリュークリエイトへ経営視点が広がり、産業構造の大変革が起きている。経営課題を解決し、要求事項を具現化するＩＣＴ（Information & Communication Technology）から、問題提起し新ビジネスを創出するＩＣＴに成長している。新しいビジネスモデルをタイムリーに展開するためのＩＣＴソリューションの一つとしてＲＰＡを位置付けることが出来る。

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第４次産業革命とは…


ＲＰＡの導入と展開の手順

日本で開発されたエンドユーザが馴染みやすいRPAルールで試行し、開発の手順や問題点を蓄積整理し経験値を踏まえた統制ルールを作る。本格的に全社展開をする際にRPAツールについても再精査し、情報システム部門で試行時のソフトウェアロボットを作り直すということも「野良ロボ」を放置しないためには必要である。情報システム部門は、要求事項の変化を前提に、 ■ 業務ソフトウェアパッケージの導入 ■ モデルベース超高速開発ツールの導入 ■ RPAツールの導入等を目利きして経営とICTの連動をリードしていく必要がある。情報システム部門のトップがCIOであり、CEOとCIOは経営の両輪である。

CEO

CIO

CEO CIO

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失敗しないＲＰＡのプロジェクト展開手順 ■ RPAプロジェクトはスモールスタートから「小さく生んで大きく育てよ」失敗回避に向けたアプローチとして次のような手順が推奨される。（１）業務抽出業務ごとの標準テンプレートを活用（モデルベース）（２）業務分析定型化された業務負荷・スキル・属人業務・コストを分析（効果検証の元ネタ）（３）業務フロー作成改善すべきと判断した業務のプロセスを把握して問題点の明確化（４）業務改善計画 P：Plan RPA導入に向けた適用業務・ツール選定・プロジェクト推進計画立案（５）ワークフロー作成 D：Do PoC（Proof of Concept）パイロット作成、ロボットの動作上の問題点対処（６）業務運用 C:Check ロボットの管理、運用ログ検証、利用者トレーニング（７）運用評価 A:Action 業務改善アクションの効果検証（業務分析時のデータと比較） PDCAサイクル（４～７）を繰り返していく！

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絶対成功するＲＰＡのプロジェクト展開手順 ■ 失敗回避に向けたアプローチにおけるPDCAサイクルで次のような付加が推奨される。

（４）業務改善計画 P：Plan

RPA導入に向けた適用業務・ツール選定の最初の段階では、馴染みやすい

日本語対応が良く出来た、デスクトップオートメーションレベルのRPAツールで

トライアルしてみる。

・RPAのレコーディング機能を使って業務のワークフローを検証する。

・属人的な業務プロセスもレコーディング機能を使って見える化する。

・運用評価結果を踏まえて、全体展開計画の組織体制を作る。

＊体制作りと合わせてRPAツールの見直しを行う。

ロボットの統制管理機能やRPAツールのロードマップを精査し、別のツールで

再作成し全体展開を行うということも初期の計画で盛り込んでおく。

すなわち「脱皮し変態し」成長していくものなのである。

新しい組織とRPA環境でPDCAサイクル（４～７）を繰り返していく。

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代表的なRPAツール（１）

BizRobo

ＲＰＡテクノロジーズ株式会社

Kofax （米国: KOFAX Japan 株式会社） OCR ソフトを富士ソフト株式会社等などが販売していますが、Kofax が買収したKapow 社がKofax Kapow というRPA 製品を持っており、RPA テクノロジーズ株式会社が、OEM 契約により、BizRobo!として日本で大々的に展開し、株式会社日立システムズをはじめ、多くの企業がBizRobo! を提供している。

BizRoboは日本語対応およびサポートがあり、オーケストレーション機能、レコーディング機能を装備している。

また、BizRobo!は色々な業界の業務ロボット群＊１を用意している。優れたUI を持ち、仮想マシンによるロボットの集中管理も可能となっている。

＊１人材派遣ロボット、見守りロボット、ウェブ定型業務自動化ロボット等

ソフトハウスや先行ユーザの事例をＲＰＡテクノロジーズ株式会社が業務ロボットのアプリケーション・エコシステムを構成している。


代表的なRPAツール（２）

WinActor

NTT-AT （NTTアドバンステクノロジ株式会社）

純国産RPAツールであり日本語対応で作られている。直感的な操作で作成することが出来る、導入しやすいツールである。簡単なデスクトップオートメーションレベルなら初心者でもソフトウェアロボットを作ることが出来る。

レコーディング機能やフローチャート形式で操作シナリオを追加する機能も用意されている。

クラウド上でWinActorを集中管理するサービスを提供する機能が追加され大規模なデータ処理アプリケーションにも対応できるように成長している。

国内サポートも受けられるので最初に導入するにはハードルが低いＲＰＡツールと言える。

※ まずトライアルをWinActorで行い、業務プロセスを整理し、全社展開はより機能の充実したＲＰＡツールを選定し、本格展開を行うという方法もある。

NTTデータが販売


Automation Anywhere （米国)

世界トップ３のＲＰＡツール（フォレスターリサーチレポート）

Automation Anywhere Enterprise は、コグニティブボットと共に構成されたクラス３のRPAツールである。Windows 環境で稼働し、タスクエディタにより、自動化したい作業ステップを記録し、スクリプトを作成するレコーディング機能がある。バックオフィス系の業務に強いＲＰＡツールといえる。 Web サイトのデータ抽出やスケジュールされたファイル転送などの一般的なタスクを自動化する数十種類の事前構築タスクテンプレートが含まれている。光学式文字認識（OCR）やJava との統合などの高度な機能を備えたオプションの統合パックを購入することで、幅広い外部アプリケーションと統合することができる。

使いこなす上では、シナリオ作成の難易度が高い上に、プログライングの専門的な知識も必要である。 RPA のソフトウェアベンダーではシェアトップですが、導入のハードルは高くシステム技術者のサポートが必須といえる。

日立ソリューションズ提携

代表的なRPAツール（３）


UiPath （米国) RPA のソフトウェアベンダーではAutomation Anywhere とともにシェアトップ。

日本語マニュアルやサポートが整備されており、日本の金融機関等で導入が進んでいる。エンジニア向けであり、一般のエンドユーザが使いこなすのは難しくハードルが高いと言える。

動作シナリオの作成、実行、管理支援などの機能群をモジュール化しており、「小さく産んで大きく育てる」ＲＰＡソリューションを提供している。小規模システムから大規模システムまでスケーラビリティがある。

ＳＡＰやOracleEBS等のＥＲＰ、ＳａｌｅｓＦｏｒｃｅ等のクラウドサービス、Ｃｉｔｒｉｘ環境等の仮想デスクトップ統合にも対応している。

レコーディング機能やオーケストレーション機能を装備しており、教育コンテンツも充実しているので、トライアルから全社展開まで一貫して対応可能である。

※ 株式会社フィジオはＵｉＰａｔｈの開発パートナー及びトレーニングアソシエイツとなっている。

代表的なRPAツール（４）


代表的なRPAツール（５）

Blueprism （英国) 老舗のRPA のソフトウェアベンダー（2001年創立）

ＵｉＰａｔｈ、 Automation AnywhereとならぶＲＰＡトップ３

金融機関や医療機関など高度なセキュリティ維持やガバナンス強化が要求される大企業向けのRPAツールでる。開発の難易度は高く専門的なIICT技術者が不可欠であり、導入のハードルが高いと言える。

レコーディング機能やオーケストレーション昨日はもとより、ロードバランシング、暗号化通信、監査機能で他のＲＰＡツールと差別化を図っている。

ＰｅｇａＲＰＡ

ペガシステムは元々ＢＰＭＳベンダーで、ガートナーの調査によれば、iBPMSのトップベンダーである。

ＰｅｇａＲＰＡはビジネスプロセスレベルまで対応可能といわれている。


ＲＰＡの展開方向ロードマップ ■ ＲＰＡによるコストカット

海外へのＢＰＯ（Business Process Outsourcing）が人件費高騰により、コストメリットを失いつつあり、国内でのディジタル労働者によるコスト削減に経営者の目が向いてきている。 → まずクラス１のＲＰＡ市場が膨らみつつある状況である。

■ ＲＰＡによるプロフィットメイキングビッグデータマイニングによるマーケティング戦略構築のためのＳＮＳに偏在する情報からターゲット市場を選定し、社内外のオープンデータベースから新たなビジネスモデルを創造することである。 → クラス２および３のＲＰＡに先行着手する大手企業も出てきている。

■ ＲＰＡとＡＩ/ＤＬの関係初期のＲＰＡはルールベースを人手で与えねばならずＳＥが現場で業務オペレーションを観察し知識ベースを蓄積しルール化する必要があった。最新のＲＰＡはＤＬを組み込むことにより、人手を介さずにＲＰＡシステムがルールベースを自動的に獲得できるようになっている。今後は自然言語処理や音声認識等も含めてクラス３に発展していくものと予想されている。



大企業（メガバンクや自動車会社等のリーディングカンパニー）がＲＰＡ導入による大幅なコストカット成果を喧伝しているが、中小企業にそのまま当てはまるのか？むしろ政府が主導している「働き方改革」に便乗し、中小企業がコアビジネスとして保有している「ノウハウ継承のスピーディかつバリュークリエイティブなツール」としてＲＰＡを活用できるのではないか？

第１次産業革命（蒸気機関）と第２次産業革命（電機電力）は動力（ハードウェア）革命であり、第３次産業革命（コンピュータ）と第４次産業革命（ＡＩ！）はソフトウェア革命であると捉えることが出来る。

動力（ハードウェア）革命はブルーカラーの仕事に変革を齎し、ソフトウェア革命はホワイトカラーの仕事を大きく変えつつある。行き着く先は、働き方改革というより「働き方革命」になるのではないだろうか？

その結果、ライフスタイルも劇的に変わるという近未来のＤＸ社会をイメージすると、それはブルーカラーもホワイトカラーもない「ノーカラー」の世界なのではないか？

ノーカラー・リボリューション（No Collar Revolution）

ディスカッション

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