RPAによる業務効率化と属人化の解消の実践手法

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RPAと属人化の問題の紹介

世界中の多くの企業が業績の向上や改善を図るために、テクノロジーの力を活用しています。その一つとして、RPA（Robotic Process Automation）が注目されています。
さらに現場で語られるようになったのが「属人化」の問題で、RPAとの関わりにも一定の焦点が当てられてきました。

RPAの基本的な理解

RPAは、ルーチンな業務を自動化するためのテクノロジーの一つで、誤差のない作業の実現や効率の向上を目指しています。
最も鍵となる点は、RPAが、人間によって行われる作業を模倣し自動で代行することで、高速かつ完璧な実行を可能にします。こうして時間を節約し、人間はより価値のある作業に専念することができるのです。

ところが、RPA導入には大きな問題が潜んでいます。それが「属人化」の問題です。RPAはあくまで人間の操作を模倣するため、元々の作業が個々の担当者によって違う場合、その違いを全てカバーすることは困難となります。これは属人化された作業が自動化の阻害要因となることを意味します。

企業における属人化問題の深刻さ

決まった形で作業が進行されず、その担当者により業務が大きく左右される「属人化」。これが企業にもたらす影響は少なくありません。 特殊な知識やスキルを持つ特定の個人が重要な業務を担当する場合、その人物が退職や異動といった変化が生まれた時、組織全体が機能不全に陥るというリスクがあります。

また、同じ業務を異なる方法で行ってしまうと、統一された質の確保や改善に向けた取り組みが難しくなります。例えば、新人教育などの場面で大きな課題となるでしょう。

RPAを導入するにあたっては、これらの属人化が社内で提起される問題を十分に認識して、業務フローの整備や標準化の推進に努める事が大切となります。

RPAの属人化解消への対策

業務の自動化を図るためのテクノロジーとして広く採用されているRPAですが、導入した組織内だけでなく、専門的な技術知識を持つ一部の人間に過度に依存する状況、つまり「属人化」が起こることがあります。

RPAを持続的に活用し、組織全体の生産性向上を図るためには、この属人化をいかに解消するかが重要となります。

業務効率化の一環としてのRPA利用

RPAは業務プロセスにおけるルーチンワークや、人間が手間をかける作業を自動化し、効率化を図る技術です。これにより、人間はより高度な判断を必要とする業務に専念できるようになります。

しかし、RPAの利用を業務効率化の一環とする上で問題となるのが、先述の「属人化」です。RPAの導入・運用には特化したスキルが必要であり、少数の専門家に依存する状況が生じやすいのです。

これを解消するには、RPAの知識を組織全体に広め、多くのメンバーがRPAの運用に関与できる環境を整えることが求められます。運用マニュアルを整備し、定期的にトレーニングを行うなどの対策が考えられます。

RPAでの作業の標準化

RPAの導入によるもう一つの利点として「作業の標準化」が挙げられます。人間の手による作業では、個々の作業者のスキルや経験により、作業内容や品質にばらつきが生じることがあります。

しかし、RPAではロボットが定められたルールに従って作業を進めるため、そのようなばらつきを最小限に抑えることが可能です。
この作業標準化の効果を最大限に引き出すためには、RPAの導入段階でしっかりと作業ルールを設定し、それを改善・最適化していくことが重要です。

これもまた、属人化解消の一環と言えるでしょう。標準化された作業ルールは明確かつ共有されやすく、組織全体でのRPAの理解と利用を促進します。

それぞれのメンバーが作業ルールを理解し、それを実行することで、RPAの導入・運用は組織全体の共有課題となり、属人化を防ぐことができます。

RPAとAIの関連性

RPAとAIは現代のビジネスを効率化し、自動化するための重要なテクノロジーです。これら二つの技術は異なる機能を持つ一方、その関連性もまた見逃せないものがあります。
RPA、すなわちロボットプロセス自動化は、単純かつ反復的な業務プロセスを自動化するための技術です。

一方、AI、すなわち人工知能は、機械が人間のように思考し、学習する能力を持つ技術で、質問の解析から評価、意思決定など、より複雑な業務プロセスを自動化することが可能です。
この二つを組み合わせることで、業務プロセスの自動化は更なる効率化と最適化が進みます。

RPAとAIの違い

RPAとAIは両者ともに業務の自動化を目指すテクノロジーですが、その活用範囲や機能には大きな違いがあります。RPAは主に定型的でルーチンな業務を自動化するのに適しています。

操作手順が決まっており、特定のパターンに従って行われる作業を自動的に行うことで、人間の手間を省きます。例えば、データ入力やファイルのコピーなど、単純で反復的な作業にRPAは適しています。

一方、AIは人間のように複雑な判断を行うことができます。AIは学習・推測し、新しい問題を解決する能力を持っています。AIは自然言語処理(NLP)や画像認識など、高度な機能を持っており、顧客サービスや商品推奨などの業務で活用されます。

RPAとAIを組み合わせた事例

RPAとAIを組み合わせることで、更なる業務の効率化と自動化が実現可能になります。一つの代表的な事例として金融業界での活用があります。

銀行業界では、RPAとAIを組み合わせて、顧客の問い合わせに対する自動応答システムを構築しています。RPAは顧客からの単調な問い合わせの自動処理を担当し、一方でAIは複雑な問い合わせの解析と対応を担当します。

また、製造業でもRPAとAIの組み合わせが進んでいます。工場では定型的な作業をRPAが、品質管理や不具合予測など複雑な判断を必要とする部分をAIが担当しています。

これにより、生産効率の向上と品質向上が同時に達成されています。以上のように、RPAとAIはそれぞれの特性を活かし、多様な業界での業務効率化と自動化を実現しています。