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HRテックとは HRテックとはHuman Resource×Technologyを意味する造語です。 クラウドやビックデータ解析、AIなどの最先端のIT関連技術を使って採用・育成・評価・配置などの人事関連業務を行う手法です。 生産性向上や組織・人事戦略立案そして育成などの分野においてはテクノロジー活用が必要であるという回答も多いようで、HRテックへの期待は高まりつつあります。 企業人事はIT化やシステム化が進んでいる企業の中でもIT化から取り残されている最後の領域でした。 これは人を扱っているため、定量的に測定したり機械的に管理したりすることが困難なためです。 日本でのHRテック 日本のHRテックは、デジタル選考とタレントマネージメントが最近主役になってきています。 日本は新卒の一括採用という、世界的には特殊な選考方法が主流のため、採用側には数千数万という大量のエントリーシートが一度に押し寄せてきます。 そのため選考の効率化とコストダウンが望まれてきました。 それがAIの発達によって実現的となり、AIによる精度の高い選考が自動化できるデジタル選考が登場してきました。 タレントマネージメントは様々な人材データを収集分析し、採用・配属・育成・評価などの意思検定に役立てようという取り組みです。 これもAIによるデータ分析技術の発達に支えられています。 また、現在の日本では人手不足が大きな問題となっています。 企業としても貴重な人材を社外に流出されるわけにはいきません。 そのため離職を食い止めるために機械学習を利用したHRテックもあります。 ある企業では、社員の属性情報と過去半年の勤怠データをもとに、退職した社員のデータを機械学習でモデル化し、退職しそうな社員を指摘します。 指摘があった社員と面談し、その悩みに対応することで離職が防げるようになったとのことです。

IoTとは Internet of Thingsの略でモノのインターネットと呼ばれています。 以前はインターネットといえばパソコンという時代でしたがスマートフォンやタブレットが普及して以降、インターネットに接続されるデバイスは広がってきました YouTubeのような動画サイトを見れるテレビやレシピ提案や興味期限を管理してくれる冷蔵庫などこれまでの電化製品にも広がっており これがまさにIoTであるといえます。 IoTは電化製品だけでなく様々なモノがネットワークにつながる社会がやってくると言われています。 IoTで実現できること IoTで実現できることといえば モノから情報を取得 クラウドへのデータ蓄積 人へのフィードバック が挙げられます。 実際の実用例を紹介していきます。 IoTと製造業 機械整備では元々、担当者の目視チェックなどで異常を見つけていました。 目視チェックでは見落としなどのリスクが高くなり、監視にも限界があります。 IoTを導入することで生産中の異常がリアルタイムに検出・通知が可能になり、 即時対応ができるようになります。 早期発見が出来るようになることによって、損害を最小限に抑えることが可能になります。 IoTとドローン 農業の分野では、人口減少の影響で人手不足に対応しつつ生き残っていくために必要なってくるのが、これまであまり活用されてこなかった先端技術を取り込み生産性向上や販促活動に利用していくことです。 ドローンを活用することによって広い範囲でのデータを得ることが可能になり人工衛星を利用するより手軽に利用できることがメリットになります。 日本はアメリカに比べて中小規模の農地が多いということがあり、ドローンを利用した精密農業に向いているという分析も出ているそうです。 マルチスペクトルカメラを使って農作物の健康状態を表す指標を求める 赤外線カメラを搭載して土壌や作物の温度状態を観測する 更にこれまでは人が散布していた農薬散布をドローンで行うことが可能になります。 アメリカのようにセスナ機で一気に農薬散布することは日本では現実的ではありません。 しかし、ドローンでは狭い範囲に正確に農薬散布が可能で、騒音も少ないことがメリットに挙げられます。 ドローンを活用して作られたドローン米も発売されています。 IoTと自動運転 自動運転とIoTの仕組み 車載センサーから位置、速度情報、走行環境などを取得 情報をクラウドへ送信 解析結果を車へ伝える クラウドへ送信した情報は、AI(人工知能)が解析し、その車の走行環境と走行状態を照らし合わして安全な運転の指示を送っていきます。 IoTと回転寿司 今では常識になった回転すしでのお皿のICタグですがこれもIoTといえます。 ICタグによって品質が管理され、古くなったお寿司を自動的にレーンから外し、商品の最適化と業務、売り上げの最適化に貢献しています。 それまで職人のカンに頼っていたお寿司をIoTによって数値化して、顧客も企業も得をする環境の構築に成功しています。 IoTまとめ このように業界問わずIoT活用が進んでおり、今後ますます勢いは加速していくことが予想されています。 IoTが医療現場での活用が進めば遠隔治療も可能になっていきます。 寝たきりで通院が難しい人や災害時の診察にも役立つとされています。 IoTとAI・５Gなど最新技術が併用され、自動運転や家電など、少しずつ私たちの生活が便利に変わっていくのではないでしょうか。

５GのGはGenerationの略で第５世代であるということを表しています。 第１世代　１G １９８０年代 このころはまだ携帯電話が普及しておらず、唯一あったのがショルダーフォンで肩にかける大きなものでした。 アナログ無線で液晶もメールもついていない話すだけのものでした。 セキュリティも確立されていなかったため盗聴されやすいという問題がありました。 高額な通信料の上にレンタル料がかかっていました。 第２世代　２G １９９０年代 アナログからデジタルに変わりました。 通信速度は最大２Kbpsで４Gスマホが約２００Mbpsなので、今の１０万分の１ほどでした。 電話だけでなくメールなどのデータ通信もできるようになりました。 この頃、携帯電話に初めてカメラが搭載されました。 パケット通信という概念もこのあたりからでき始め、個人用の携帯電話がおおく発売され始めました。 第３世代　３G ２０００年代 iモードやEZwebでネットを見られるようになりました。 最初のころは、今とは違い専用サイトのみの閲覧でした。 ２１世紀に変わる節目もあり、世界中がこのタイミングに合わせて動いていたようで 写メールの登場やテレビ電話携帯の発売など日本でも一気に高速化や携帯電話の進化が進みました。 ３Gが国際標準化になり世界中で携帯電話が使えるようになりました。 ただインフラが追い付かず重い、バッテリーがもたない、通信費が高いという問題が常にありました。 ２０００年代後半になると、パソコンと変わらないインターネットサイトを携帯電話で見られるようになりました。 さらに日本で最初のiPhoneが登場しました。 ここからガラケーからスマホへの時代に突入します。 まもなく到来する４G世代を見据えての発売でした。 LTE ３Gから４Gへ移行をスムーズにするために生まれた規格で３．９Gともいわれています。 通信速度は３Gの１５倍の最大１５０Mbpsという速さです。 LTEを４Gと呼んでも良いと国際的な認可が降りたため呼び方にばらつきがあります。 このLTEの登場でスマホ普及をスムーズにさせました。 第４世代　４G ２０１０年代 「すべてを変えていきます、もう一度」というキャッチフレーズのもとiPhone４が発売され、Androidスマホも発売されました。 通信速度は各社様々ですが約２００Mbpsほどになりました。 ほとんどの人がスマホを持っていて、スマホなしの生活が考えられないくらいになりました。 更に画質の高い動画配信サービスも携帯で見られるようになり、なんでもできてしまうので回線混雑の慢性化が課題になっているようです。 第５世代　５G ４Gに比べ通信速度２０～５０倍になります。 これは２時間の映画が数秒でダウンロードできるくらいになります。 通信速度で言えばこれも各社様々ですが最大２０Gbpsになります。 これは今まで使用していなかった高周波の波長を利用することによって速さを実現しています。 周波数が高ければ高いほど速くなり、より直進に進み、通信できるデータ量も増え、範囲も広がります。 また、同時接続といって一定の範囲内でどれだけの数の端末を同時に接続できるかどうかを表した数字も４Gのころとは桁違いになります。 ４Gだと１平方ｋｍあたり１０万台が同時接続可能だったのですが、 ５Ｇになると同じ範囲で１００万台の同時接続が可能になり多くの人が集まっても電波がつながらなくなるということが、大きく減ることが期待できます。 １Gから４Gまでは現状あるものを進化させより便利にしようという世代交代でした。 ４Gまでは携帯電話の進化ともいえると思います。 しかし、５Gは携帯電話やスマホだけでなく、ありとあらゆるものを進化させる、生活を一変させる可能性を秘めているということになります。

近頃、労働生産人口の減少が、問題視されており、中小企業では従業員の確保も以前より難しい状況で、こういった問題を解決するためにはITの活用が必須条件になってきます。 その中で注目を集めているのが、RPAやBPOになります。 今回はBPOについてご紹介していきます。 BPOとは BPOとは、ビジネスプロセスアウトソーシングの略で、厳密にいうとアウトソーシングの一種ですが、通常のアウトソーシングとは少し異なってきます。 一般的なものは自社業務を委託するだけですが、BPOでは業務設計から効果分析、改善案実行による効率化まで一括して外部業者に任せるという点です。 以前は自社で、出来ない業務だけを単体で提供する業者がほとんどでした。 しかし、ニーズや経営環境が常に変化している近頃においては、変化により柔軟に対応できる、専門性の高い一貫したソリューションが必要とされています。 そのため、従来のアウトソーシングに加え、専門性の高い業務を一括して提供するBPOとサービスが誕生しました。 BPOの進化 1990年頃に誕生したBPOは第一段階から第四段階に分けられます。 第一段階　コスト削減のみを目的 第二段階　海外のBPOサービスに移管するグローバルデリバリー 第三段階　プロセスの効率化を重視 第四段階　コスト削減とイノベーションの実現 今後出てくるであろう第五段階、第六段階では更なる飛躍が予想されています。 代表的なBPO業務はマーケティング・印刷・物流・経理・人事・社員教育サービスなどがあります。

導入検討を進めていくと各RPAベンダーは体験版として3日から1か月ほどツールを貸し出しているところが多いです。 無料で触れるこの期間を使わない手はないですよね。 体験版があるものは必ず体験版を使用するようにしましょう。 限られた時間の中でいかに対象ツールを見極めるかが問題になってきますので、使用時に注意したいことをまとめていきます。 ①社内主要ソフトをどこまで使用できるか 社内で使用しているソフトをどこまで触れるかは重要な課題です。 どこまで使用できて、どこからが難しいのかを短い期間で見極めなくてはいけません。 マニュアルなどはExcelやよくある動作のマニュアルなどが多いのでそればかり進めてしまうのではなく、社内ソフトを実際に動かしてみましょう。 ②サポートやサービス内容 マニュアルや実践テキストがどこまで充実しているかということも重要なポイントですし、ベンダーによっては使用者同士の共有スペースを設けており、質問を投げかけたり、答えたりとコミュニケーションをとれる場があるものもあります。 そういった、場が多くあると開発もスムーズに進んでいきます。 サポート内容にもどういった対応が可能なのかもチェックが必要です。 ③本があったりネットに情報が転がっているか 使用者が多い程、いろんなところに情報が転がっています。 情報が多いに越したことはありません。 活用事例なども数が多い程、自社のシステムや流れに近いものが見つかりやすいですし、そこからヒントを得ることが出来ます。 ④自社PCのスペック動作推奨環境以上か 動作推奨環境を超えていても環境によって変わるのでロボットを実際動かしてみることをお勧めします。 自社の主要ソフトを触った後、マニュアルなどを参考にロボットを実際作成してみて、動かしてみてください。 そうすることで、実際に導入した時にPCが問題なく動くかどうかを確認できます。 まとめ 導入検討の際必ず体験版は使用すると思います。 その中で、注意しておいてほしいポイントをご紹介していきました。 体験版は短いものだと3日ということもあります。 その短い時間の中で、ツールを網羅することは難しいですが、その中でもポイントはしっかり押さえておくようにしましょう。

RPAソフトはプログラミングの技術が無くても使用できるというのがウリではありますが、 現実問題として、詳しく調べていくとロボット作成は難易度が高い、結局簡単なロボットしか作れなかったという声もきくことがあります。 結局のところどうなのかをご紹介していきます。 RPAについてはこちら ロボット作成が難しい理由 RPAは簡単といえる人は、SEやプログラマーなど専門知識がある人に限られてきます。 そういった人たちにとっては、面白くないものだと言われます。 知識がある人にとっては、プログラミング言語を使用して、同じ結果を出すことは可能です。 しかし、それを毎回行っていては時間がかかりますし、エラー時に対応できる人は限られてしまいます。 RPAの特徴として、プログラミング言語を使用しないで、アクティビティをクリックしたりすれば、自動化のプログラムが作成できるというものです。 アクティビティを繋げていくことで、PCの内部ではプログラミングと同じ処理が行われているということになります。 ここが難しいと感じられるところでもあります。 自社でのやり方をもとにロボット作成を行っていく際にマニュアルがないからです。 次はこうしてくださいと誰も教えてはくれません。 終始、自分たちが考えたシナリオ通りに作成していくことになります。 プログラミング言語は必要ないですが、ソフト自体の使い方はしっかりと覚える必要があります。 実際にRPAソフト自体が難しいわけではなく、ソフトの使用方法を覚えなくてはいけないのが、煩わしいというところです。 使い方さえ攻略できれば、使用することは可能です。 社内にプログラミングの知識がある人などがいれば、手伝っていただきたいです。 導入の際にRPAチームを発足してほしい理由にもなってきます。 ひとりでは難しいものでも、システム部門や知識のある人の力を借りることが出来れば、スムーズに進んでいきます。 万が一社内にそういった人がいない場合であれば、RPAベンダーの力を借りましょう。 使い方をしっかり把握できるかどうかは、導入成功のカギであるといっても過言ではありません。 RPAは難しいからやめておこう！ではなく、難しいといわれるところを理解した上で、解決法を準備しておくとRPA導入後の開発をスムーズに進めていくことが出来るようになります。

RPA導入を前向きに検討していく中で、「ツールを決定するのに数が多すぎて決められない」「どのツールを選べばいいの？」という疑問があるかと思います。 選定する際のポイントを3つ挙げていきます。 ※RPAについて詳しく知りたい方はこちら ①対象システムを操作できるか 自動化の対象業務で使用するシステムとの相性が重要になってきます。 実際導入してみたけど、結局自動化したい対象の業務が出来なかったということになれば元も子もありません。 自社の業務内容に基づいてツールを選定するべきです。 体験版などで、事前に社内使用システムを操作可能かは確認しておきましょう。 ②プロジェクトの進め方 導入の際にスモールスタートで始めるのか、一気に全社に導入するのかなど、RPAプロジェクトの進め方によって、サーバー型かデスクトップ型かの選定から変わってきます。 ※サーバー型とデスクトップ型について詳しくはこちら 運用後のことも視野に入れ、スモールスタートするのであれば、最終的にどのくらいの規模までスケールアップするのかも考えておく必要があります。 さらに、ライセンスの体系や価格帯なども考慮していく必要があります。 ③開発のしやすさ 自社での開発を行っていくのであれば、開発環境や実行環境の構築が容易にできるか、開発のしやすさ、日本語への対応、プログラミング言語の知識が必要かなどを考えていく必要があります。 RPA製品の多くは海外製で、英語表記のものが残っています。 開発環境の扱いやすさと、日本語への対応は特に必要となってきて、開発画面上の文字表記、日本語のマニュアルがあるかなど、導入後のサポートにも関係してくるので、導入前に必ず確認が必要です。 まとめ RPAツールは今や何種類もあり、選定にも時間がかかってくると思います。 上記のプロジェクトの進め方と開発のしやすさをまずポイントに置き、絞り込んだうえで、対象システムの操作が出来るかというのが最終のポイントになってくるかと思います。 間違ったツールを選定してしまうと、かえって業務の足を引っ張る可能性もあります。 その場合導入コストが無駄になってしまい、別のツールにするとなると更にコストは膨らんでしまいます。 しっかりと検討を重ねたうえで、効果が出せるツールを選ぶことが重要になります。

RPAツールの導入企業は増え続けていて、コストや操作性などで選択肢がどんどん増えていることから、業種や企業の規模などに関係なくRPAが活躍しています。 コストや操作性などの選択肢が増えていくことで、RPAは万能だという間違った認識が広まっているのも実情です。 中にはRPAツールを導入すれば、業務効率化が出来てしまう！と間違った解釈をしてしまっている場合もあります。 RPAツールはソフトウェアであって、認識を間違うともったいないツールになってしまいます。 （※RPAについてはこちら） RPAは導入するまでの間にいかに準備ができるかがカギになってきます。 （※RPAの導入準備についてはこちら） RPAで重要なこと 業務の見える化 最も重要になってくるのが業務内容の見える化です。 先進諸国ではRPAの導入の有無に関わらず常に業務内容の見える化が出来ている状態です。 その為、RPA導入もスムーズになり、導入後の効果も見込めるということです。 しかし、日本では従来の現場主義ということから、業務内容の見える化が出来ていない企業が多く、他部門の業務内容を知らない、同じ部門内でも属人化によって作業内容が把握できないという状況が日常茶飯事に発生しています。 見える化していない状態でRPAを導入しても、効果は期待できません。 RPAにも得意なこと、苦手なことがあり、見える化することで課題を見つけ、どの業務に導入するべきかの判断をしなければいけません。 RPAの導入準備についてはこちらの記事も確認ください。 導入体制 次に導入体制を整えておく必要があります。 RPAツールはプログラミングを必要とせず、誰でも簡単に扱えるという特性上、体制を整えずに自動化対象の部門に導入し、誰でもロボットを作成できてしまう状態を作ってしまうと管理が行き届かないロボットが出てきてしまったり、結局同じ動きをしているロボットが出来てしまったりします。 ロボットの管理は誰が行うのか、トラブルの際も間違うことなく、最短に処理を行うためIT部門との連携も考慮した上での体制構築をしておく必要があります。 現場とIT部門が連携できていないと、万が一トラブルが起きた際に解決に時間がかかってしまい、業務が止まったままになる可能性もあります。 まとめ RPAは万能ではありません。 しかし、うまく活用することができれば、業務効率化、働き方改革、人手不足を解消することが出来る優秀なツールです。 それをうまく利用するのは人の仕事だということ忘れないようにしなければいけません。 できること、できないことを正しく理解し、　最大限にRPAの力を発揮できるようにしましょう。

RPAを導入することに決めたけど、導入ツールに対してどうやって勉強したらいいの？だったり RPAに挑戦してみたいけど、どうやって勉強するの？と思っている方もいらっしゃるかもしれません。 今回はRPAの学習についてご案内していきます。 RPAについてはこちら 企業で導入ツールが決まっている場合 RPAについてはいろいろ調べてどんなものかは大体わかった上で、使用ツールも決まったという方は、使用ツールについて勉強を始めていきます。 大きな長所や短所はそこまで変わることはありませんが、特化している所、使い方はそれぞれ異なってきます。 ですので、使用するツールのことを確実に知っていかなければなりません。 導入後には購入元や、ツールベンダーから操作セミナーやマニュアルなどのサポートが受けられるはずです。 まずはそれをしっかりと活用していきましょう。 それでも、何かつまずいたときにメール問い合わせなど何か使用できるサポート体制があるのか確認しておくことが必要です。 万が一、そういったものを使用しても解決しない場合や、購入元やツールベンダーからの操作セミナーではもの足りないから、もっと教えてもらいたいと思ったときは、ぜひ私たちにご相談ください。 （お問い合わせはこちらから） 導入予定はないけどスキルとして学びたい 会社では導入していないけど、スキルとして学びたいという方は、まだツールに触れる機会もない方が多いです。 各ツールセミナーやイベントを開催していたりするので、日にちや会場が合うのであれば、まず参加してみるのもいいかと思います。 その他にも、RPAに関する本を読んで勉強し、全体的なRPAの概要をつかめるといいです。 概要をつかめた後、どんな製品があるのか、どんな特徴があるのか調べてみましょう。 今、RPAツールは多数あり、製品それぞれ特徴があります。 本やネットを使用して情報収集してみてください。 そして最後に無料体験ができるツールは積極的に無料体験してみましょう。 企業向けで企業の名前が必要であったり、ハードルが高いものもありますが、中には個人であれば無料で使用できるものもあり、使用方法が学べるマニュアルやアカデミーが利用できます。 そういったツールを使用して、勉強することが出来ます。 結局触ってみないとわからないことは多くあります。 体験版をしっかり使えるように、事前に情報収集しておくことは必要です。 RPAの学習の流れまとめ RPAは「簡単」「プログラミング不要」などいい面に目が行きがちですが、実際ツールが手元に来ても慣れるまでは、どうしたらいいんだろう？と悩むことは多いと思います。 すぐ解決できるものはそれでいいですが、行き詰ってしまい開発が進まないと、業務効率化は実現しないままです。 使用方法をマスターすることと、的確な業務を選定することが出来れば、RPAのメリットを最大限に生かすことが可能になります。

RPAは現在、定型業務を行うことに使います。 それが今後、RPAとAIを連携することで、非定型業務までこなすことが出来るようになります。 （※RPAについて詳しくはこちら） （※AIについて詳しくはこちら） RPAとAIを連携 実はRPAにはクラス分けがあり、3つのクラスに分かれています。 現在のRPAの多くはクラス1といわれるRPAに属し、定型業務に対応しています。 クラス2といわれるEPA(Enhanced Process Automation)は直訳すると「より強力な手段の自動化」になります。 AIと連携しルール付けや情報の構造化がされていないデータや知識を処理することが可能になります。 クラス3といわれるCA(Cognitive Automation)は、直訳すると「経験的知識に基づいた自動化」になり、更に高度なAIと連携することによって業務内容の分析や改善だけではなく、意思決定までを自動化できるようになり、自然言語学習やビックデータ分析、機械学習、個別最適処理といったデータや情報の難しい処理を意味します。 将棋やオセロなど決められた手数の中で考えられる戦略パターンを何千通りもインプットし、動かすロボットであれば、クラス1のRPAといえます。 それに対し、囲碁のように盤面を見て、過去の対戦を参照しつつ、次の一手を「考えて判断する」ロボットであればクラス2のEPAかクラス3のCAにあたるということになります。 クラス2のEPAは先進国ではすでに取り組んでいるところもあるようですが、クラス3であるCAに関しては、将来的にそういったロボットの誕生を待ち望んでいる状態です。 EPAは、RPAよりもレベルの高い業務処理を可能にしたシステムのことで、機械学習やAIが導入されることでこのシステムも手に入れやすくなりつつあると言われています。 EPAは大量のデータを解析してその結果を出力するのが主な仕事になります。 RPAでは対応しきれないビックデータのような膨大な情報の処理や複雑な問い合わせに対応できるのはEPAで、想定外の業務にも対応することが出来るということに大きなメリットがあります。 まとめ 現在、主流のRPAは定型業務を自動化していくものですが、AIと連携させることで、非定型的なものも対象になるので、RPAでできなかったことがAIとの連携で可能になり、大幅に自動化の可能性が広がることが魅力です。 RPA×AIは業務効率化や働き方改革、そして今後深刻化していく人手不足を回避していく為の手段のひとつであり、新たな労働力として期待されています。 技術的にも活用場面もまだまだ発展途中ではありますが、将来仕事を担ってくれる存在として、なくてはならないものになっていきます。