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働き方改革の推進や、少子高齢化に伴っての人手不足を回避していくために、徐々にいろいろなシステムとRPAが連携し、今までできなかったことが少しずつできるようになってきています。 そんな中で、まず、RPAとOCRの連携についてご紹介していきます。 （※RPAについてはこちらの記事をご覧ください） OCRとは Optical Character Recognition/readerの略で光学的文字認識といわれていて、手書きや印刷された文字をスキャナーやカメラによって読み取りコンピュータが利用できるテキストデータに変換する技術のことです。 コンピュータは人のように見るだけで内容を把握したり、処理することは出来ないため、一度画像として取り込み、変換処理をするという手順を踏みます。 以前から存在していた技術ですが、RPAの急成長があり、最近また注目を集めています。 更にAIの発展により、AI-OCRも誕生してきており、より認識力が上がってきています。 一度読み間違えたとしても、その間違えたデータをAIが学習することで、文字認識率を向上することが可能になっています。 従来のOCRだと決まったフォーマットを設定し、どこの箇所を読み込む必要があるのか、どんな文字が入るのかと一つのフォーマットで設定箇所が多い上に、認識率はそこまで高くないものが多数存在していました。 しかし、AI-OCRだと、学習することが可能になったため、常に精度の向上が可能になりました。 その上、自動でテンプレートを認識することで、否定形フォーマットにも対応できるようになり、読み込みたい文字の座標の設定など、 細かく煩わしい設定が不要になってきています。 RPA×OCR RPAは人が行ってきた作業を代行してくれるツールですが、紙媒体のものはどうしても処理が出来ないことが課題でした。 RPAで自動化する際、自動化させたい業務に紙媒体があると、まずペーパレス化が可能かどうかを検討し、可能であれば紙媒体で行っていたやり取りを、データ化するところから始める必要がありました。 しかし、OCRと連携することで、紙媒体からデータを抽出して、データの入力処理や集計、出力といった一連での作業を自動化することが可能になってきました。 大幅に自動化可能範囲が広がるため、RPA×OCRは非常に注目を集めています。 請求書や発注書、注文書など紙媒体から、人が基幹システムへ入力していたような作業を一通り自動化が可能になるということで、 メガバンクや役所、カード会社や保険会社など、紙媒体が多く残る企業には導入実例も多くあります。 まとめ RPAとOCRを使用することで、自動でテキスト化することが出来るようになったため、今後迎える少子高齢化によって人手不足に悩む企業にとってはとても魅力的なものになっています。 RPA、AI、OCRと個々の技術もどんどん発展していく中で、それらを連携させた技術にも大きな注目が集まっています。 技術の発展によって、ルーティンワークに追われるのではなく、好きな仕事を楽しむことのできる時代が来るかもしれません。

以前、RPAとマクロの違いはご紹介しました。 (※RPAとマクロの違いはこちら) 今回はその他の自動化技術との違いをご紹介していきます。 チャットボットとは 人同士が会話するようにコンピュータとリアルタイムに対話をする技術のことを言います。 AIを搭載しているものだと会話や単語から趣味嗜好を学習出来ること、会話の意図を理解することが出来るのでより人に近い対話が可能になります。 現在では、「人工無能型」と「AI搭載型」の2種類ありますが、どちらにしても事前のシナリオ作成や学習データの準備が必要になってきます。 RPAとチャットボットの違い 人工無能型だとチャットボットは教えられたとおりに会話をし、チャットボットもRPA同様教えられたことしか、動作することが出来ません。 自動で会話を返信するという機能を持つRPAツールをチャットボットと言います。 つまり、このタイプはRPAの一部と言えます。 AI搭載型であれば会話を重ねるごとに学習していくためRPAではなく、AIの一部だと言えます。 会話の意図を理解しようとするため様々な受け答えが可能になってきます。 AIとは AIはArtificial Intelligenceで人工知能のことを指し、学習や記憶を人口システムが行えるようにしたものです。 AIを用いるとディープラーニングによって画像認識や音声認識、言語処理を実行出来ます。 (※AIについて詳しくはこちら） RPAとAIの違い 人に代わって作業を行うということではどちらも同じですが、具体的な違いとしては自己学習を行えるかどうかということになります。 RPAは良くも悪くも人が教えた通りにしか動きません。 仮に教える際に余計な手順を入れて教えたらその通りに動いてしまうので、修正は人が行うしかありません。 それに対しAIは人が余計な手順を教えてしまってもAI自身が学習をしていく中で、余計な手順だと判断すれば、自分で省くことができ、さらに、より効率的な方法を見つければそれを採用し、効率的に業務を遂行してくれます。 言うのであれば、「RPAは作業」「AIは思考」ということになります。 ただ、広い範囲で考えると、AIとされる分野がRPAの一部と言われることがあります。 人の代わりにロボットやAIを含めたコンピュータが作業を代わりに行うという意味でAIの力もRPAの一部として考えられることがあるからです。 また、RPAの分野がAIの一部と言われることもあります。 AIでの分析や提案を行うということはRPAで行われるデータ収集があって成り立つものです。 RPAとAIは先ほども書いた通り厳密にいえば作業と思考という違いがありますが、実際には連携されていて、そのために混同されることが多くあります。 まとめ RPA・チャットボット・AIなどその他にもいろいろな自動化技術があります。 その中で、AIと連携を図っていくツールが多くなります。 チャットボットだけでなく、RPAもその一つです。 AIの発展に伴い、ツールとの連携も進み、より精度の高い使い方が可能になってきます。

AIとは AIとはArtificial Intelligenceの略で人工知能のことです。 AIというと小難しいイメージで、なかなか概要をつかめていない方も多いのではないでしょうか。 すでに日常生活でAIを利用しているものが多く存在します。 Google検索を利用して何か検索したことがあるという方は多いですよね。 Googleでは検索結果を処理するために「Rank Brain」と呼ばれる技術を用いています。 そのランク付けの判断にAIの技術である機械学習、 そしてその中でも大きな影響を与えた技術であるディープラーニングが応用されています。 更にiPhoneのSiriやandroidのOK GoogleもAIを利用したパーソナルアシスタントです。 その中でもAIに人の自然な言語は声色も話し方も千差万別で機械に認識させるということはかなり難しいことでした。 SiriやOK Googleを使ったことがある方も、声を上手く認識してくれないという経験をした人も多いのではないでしょうか。 しかし、ここ数年での、ディープラーニングの発展によってAIが音声を認識する力は格段に上がり、自然な会話ができるようになってきました。 AIの区別 AIを区別する際に「弱いAI」と「強いAI」という言葉で分類することがあります。 弱いAIとは報道されているほとんどのAIに関するもので、人の知的機能をコンピュータがはるかに優れた能力で代行しています。 強いAIは人の知能そのものを持った人工知能のことを指します。 多くの研究者が力を入れて開発に取り組んでいますが、まだ完成はしていません。 現在は第３次AIブームと言われており、コンピュータの性能の向上やスマホの普及で大量データが取得しやすくなったこと、機械学習の進化やディープラーニングの活用によって巻き起こされました。 AIの「機械学習」や「ディープラーニング」 「機械学習」や「ディープラーニング」と出てきましたがここで紹介していきます。 機械学習 コンピュータに知識を学ばせる技術のことです。 例えばたくさんの写真の中から犬の写った写真を選ぶように教えたいとします。 AIにまず写真を見せてこれは犬だと教えてあげます。 その写真が教師データになります。 さらにAIに犬を見分けるポイントを教えなくてはいけません。 機械にとって、判断するための注目ポイントを見つけるということは、とても難しいことです。 このポイントを人がAIに設定していきます。 そこから犬が映った大量の写真や画像をAIに繰り返し学習させます。 ポイントさえわかればAIは急速に学習していきます。 機械は疲れませんし、頭の回転の速さは人と比べ物になりません。 これを繰り返していくうちに判断が正確になっていき、犬だけを瞬時に判断できるようになります。 この機械学習には大量のデータが必要になります。 昔は大量の画像データをそろえることが困難でしたが、 現在ではインターネットのおかげで大量のデータを準備することが容易になり、 機械学習の発達の助けになっています。 AIの認知能力が人の力を超えてきたとまで言われています。 ディープラーニング 先ほどご紹介した、機械学習の特徴として、AIに判断させるためのポイントを人が設定しなくてはいけません。 「いろいろなところで機械学習を使えばもっと効率的になるのに」と思われながらもその注目ポイントを見つけ出すのは時間と手間がかかる大変な作業でした。 ところが、AI自身が判断のポイントを見つけ出し、設定することができるという、ある意味での機械学習における技術革命が起きました。 それがディープラーニングで、新しい機械学習の手法になります。 このディープラーニングの手法はいろいろな分野で使われだしています。 AIまとめ コンピュータが仕事に使われ始めた時、 インターネットが仕事に使われ始めた時など 今では日常生活として取り入れられていることですが、拒否する人も確かに実在していたそうです。 AIは知能という人のアイデンティティにかかわるものなので、受け取り方の振れ幅が大きいというところはありますが、その他の点では今までと同じです。 新しい技術を取り入れず、自分たちの伝統的なモノだけでやっていくという国や民族もあると思います。 しかし、日本は今後待っている人手不足に対応していくためにも、 ITの活用は必須ではないでしょうか。

RPAツールをいろいろと調べていく上で、マクロと何が違うのかと疑問に思ったことはないですか？ RPAとマクロ、2つの違いをよく理解して、適切なタイミングで必要な自動化を使用していけるといいですよね。 RPAについてはこちらをご参照ください。 マクロとは マクロはVBAのことだと言われる方もいますが、マクロはVBAを使って作成したプログラムのことを言います。 VBAとはOffice製品でマクロを開発するために使うプログラミング言語のことです。 そしてマクロとは、Excelでデータを集計するときなど、同じ動作を繰り返すときや、ある一定の期間でやることが決まっていて、その都度同じ動作を行う際に、マクロを使用してワンクリックでその動作を行ってしまうというものです。 Office製品では、共通マクロ言語としてVBAを使って書きます。 Excelでマクロを学べば、他のアプリケーションにも応用が利くということです。 RPAとマクロの違いとは ①自動化できる範囲 RPAもマクロも一連の動作を自動化していくという点では同じですが、マクロに関してはVBAコードを用いてパソコンの限られたシステムを自動化することが可能です。 それに対してRPAではより幅広く他のアプリとの連携を行うことが出来、様々なシステムを利用していても、それらを横断して処理することが可能になります。 そういったことも踏まえて、広い範囲での自動化が可能になります。 ②プログラミング知識 プログラミング知識が必要かどうかという点で違いが出てきます。 マクロに関しては、一部「マクロの記録」と言う機能で基本的な作業であれば記録が可能ですが、処理が難しくなればなるほどVBAの知識は必要となってきます。 修正や変更したい場合、VBAを扱える人に頼まないと変更が出来ないということも起こってしまいます。 一方RPAは、ドラック＆ドロップで手順を指定したり、よくある動作のテンプレートが用意されていたりするため、基本的にプログラミング知識を必要としません。 なので、RPAはプログラミング知識がない人でも修正やカスタマイズすることが可能になります。 ③コスト コスト面を考えた場合、初期費用や利用金額に関してはマクロの方が安価になります。 Excelは多くの企業が導入しており、ExcelなどOffice製品は企業の業務を担うため必要経費として事前に取り入れられていることがほとんどで、新たな出費としてみなされることが少ないと言えます。 RPAに関していえば、製品によってまちまちですが、年間コストがかかり、Excelよりもコストがかかります。 しかし、自動化によって人件費や時間を大幅に削減できた場合、導入費用以上の利益を得ることも可能なため、RPAもコストメリットがある場合もあります。 RPAとマクロの違いまとめ RPAとマクロの違いについてご説明してきましたが、自動化できる範囲と、開発の仕方という所で大きな違いが出てきます。 RPA自体にコストはかかりますが、働き方改革や少子高齢化などで効率化や、人手不足を見直す必要がある今、人が行ってきたPCでの一連の作業を自動化できた時のメリットは大きいです。 その上で表計算などはマクロで、他のアプリとの連携が必要な部分はRPAでと言う風にうまく使い分けていきましょう！

RPAを導入する企業が増えてきている中で、実際に導入する企業は何を求めて導入を決めているのでしょうか。 ※RPAについて詳しく知りたい方はこちらの記事をご覧ください。 企業が何を求めRPAの導入に踏み切るのかをご紹介してきます。 「働き方改革」とRPA まずはRPAの話をすると必ず出てくる、「働き方改革」と「少子高齢化問題」です。 少子高齢化問題で、人手を確保することが難しくなってきている上に、働き方改革で、長時間労働の解消など、日々働く環境は変化していっています。 そこで、企業としては、より短時間で生産性を高めていかなければいけません。 今までと同じやり方でと言う風にはいかなくなってきています。 次に効率化に向けてシステムを導入してきたけれど、結局システム間をつなぐのは、人の仕事になっているということです。 そこで、短時間で処理を行わせる、システム間をつなぐ作業を行うことが出来るRPAの導入が急速に進んでいます。 RPAに求めるものとは？ 現場で実務に関わる人達の求めているものとは 仕事や作業の効率化 大量な事務処理 人の手が空くので他の業務を行える RPAを導入することで、効率化、大量な事務作業を担ってもらうことで、空いた人手で付加価値のある業務を行いたいということです。 経営陣が求めているのもとしては サービスの迅速化 大幅なコスト削減 業務改革 効率的な人材の配置が可能になる 競合優位性を確立したい など、以上のことが挙げられるようです。 RPAの導入によってサービスの迅速化や大幅なコスト削減、業務改革を行い、人員の再配置を行えるようになり、競合優位性を確立していきたいというものです。 視点はそれぞれ違うものの、実務に関わる人も経営陣も、期待している事柄としては大きな意味で同じです。

RPAに興味がある方、導入してみたいと思ったとき、導入前にぜひ知っておいてもらいたいことをご紹介していきます。 まず、RPAに対して興味があり、導入したいと思ったときに、全社に向けて、大々的に取り入れていきたい！と考える方も多いと思います。 しかし、RPAは『スモールスタート』をお勧めします。 RPAツールは多種多様で、スモールスタートから始め、だんだんとスケールしていくことが可能なツールが多くあります。 そういったものから導入を考えてみてはいかがでしょうか。 スモールスタートで導入するのは、大掛かりな準備は必要ありません。 また、使用してみることで、実際に理解できることが多く有るため、万が一事前計画と異なる点が出てくれば、早い段階での変更修正が可能になります。 しかし、『スモールスタート』と言いましたが、導入が目的なのではなく、それを踏まえたうえで、本来の目的である生産性向上、業務効率化のために導入範囲を広げていくことが重要であることを忘れてはいけません。 今、RPAとAIを連携させることを視野に入れての、導入や運用している企業も増えています。 長期的な視野で、目標や計画を立てることも必要です。 RPAとAIの連携は、今すぐには難しくても、今後必ずと言っていいほど連携し、使用することが出来るようになるでしょう。 まずは、定型業務や繰り返し業務でRPAを活用し、RPAで得られる効果をしっかり見極めたうえで、徐々に適用範囲を増やしていき、 ゆくゆくはこういったことをRPAに任せたいなどの目標、計画を立てておきましょう。

前回、「RPAにチャレンジしてみよう！」と思ったときに考えておきたいポイントの①をご紹介しました。 前回記事をまだご覧になっていない方はこちらからご覧ください。 今回は残りの2つをご紹介していきます。 導入体制を整えよう！ 個人で使用する場合は、今使っているPCにRPAツールをインストールしても問題ないかなどを調べておきましょう。 PCのスペックが追い付いていないのにRPAツールを導入してしまっては、PC自体重くなってしまい使い物にならなくなってしまいます。 ですので、各RPAツール会社が推奨している基準のスペック以上は必ず必要になってきます。 企業ですとRPAの専門チームを発足するのが理想的です。 導入、開発、運用までを考え、IT部門だけに頼るのではなく、導入対象部門も巻き込んだチームが良いでしょう。 その時に注意してほしいのが、上層部だけで盛り上がり、導入対象部門と温度差が出てしまうことです。 導入対象部門からすると、導入の目的が分からず、自分たちの仕事がなくなってしまうのではないかなど、不安になってしまうことがあります。 スピード感だけを重視してしまい、導入対象部門を無視して体制を構築してしまうと期待していたほどの効果が出なかったり、 最悪の場合、協力が得られないことさえ考えられます。 RPA導入では導入対象部門の協力は必要不可欠なものです。 そうならないためにも、上層部や促進担当者、導入対象部門、全社を挙げて意識を一致させることが必要になります。 導入の目的は何かということを理解してもらい、不安を取り除き現場にとってメリットが大きいということを認識してもらうことが重要です。 社内全体を巻き込んで、RPAプロジェクトを推進していくと、RPAツールに対してネガティブになることなく、前向きな導入ができるのではないでしょうか。 セミナーなどを受けてみよう！ 導入の際に検討ツールはいくつか上がってくると思います。 その際に社内ソフトとの相性や、使用する人との相性などもあります。 実際RPAツールに触れる機会を作りましょう。 触れてみることで、新たな知識を得ることが出来、具体的な計画も立てやすくなるはずです。 各社、ハンズオンセミナーやWebセミナー、無料の体験版の配布など行っていますので、しっかりと情報収集しておきましょう。 RPA導入まとめ 導入に向けてのポイントをご紹介してきましたが、導入前に準備しておくことで、RPAの効果を最大限に発揮してくれます。 RPAはいま注目を集めていて、いい面に目が行きがちですが、ロボットに確実に仕事をさせるのは人の仕事だということを忘れてはいけません。 準備をしっかり行い、最小限のコストで最大限の効果を発揮させていきましょう。

RPAについてご紹介していきましたが、「じゃあ実際どうやって導入すればいいの？」だったり、「導入するまでに何か準備しておくことはあるの？」とまだまだ疑問は多いかと思います。 「RPAにチャレンジしてみよう！」と思ったときに考えておきたいポイントを3つご紹介していきます。 ※RPAについてはこちらの記事をご覧ください。 何を自動化したいか考えてみよう！ まずは、具体的にどんな作業を自動化していきたいか考えてみましょう。 企業の場合は、棚卸しや洗い出しも併せて行いましょう。 業務内容や手順がしっかりと見える化をすることが理想的です。 RPAツールの得意分野は、定型業務や繰り返しの単純作業です。 個人で使用する場合は、メールの送受信や、日報の作成など、企業の場合は給与計算や集計作業などが挙げられると思います。 手間はかかりますが粘り強く行っていくことで導入後の効果も、格段に違ってきます。 その時のポイントとして2つ挙げていきます 業務の棚卸し 業務の見える化 業務の棚卸し 自動化の対象となる業務はこれまでにシステム化できていない業務となるので、棚卸しを行い手順や内容を整理していくことが必要になります。 業務効率化を手助けしてくれるRPAツールですが、今までのやり方をそのまま自動化してしまってはいけません。 今のやり方が最善だとは限らないからです。 もっと手順が少なく、単純な処理で同じアウトプットを手に入れる方法がないかや、 定型的な業務なのか、手順の中に人の作業がどれだけ入っているかなど、いろいろな角度から業務の棚卸しを行っていきます。 ムダな業務を自動化する程ムダなことはありません。 RPAを必要としている業務にしっかりとRPAを活用できるようにこのタイミングで棚卸しを行っていきましょう。 業務の見える化 次に見える化です。 棚卸しを行い、業務の内容がすっきりしたはずです。 そのままではまだ自動化の見通しは立たないので、 具体的に、RPAに任せたいと考えている業務を選定してフローやマニュアルを作成していきましょう。 ここでフローやマニュアルを作成しておくと、開発時や、万が一システム障害などでロボットが止まってしまったときにロボットの作業内容や手順が分かり役立ちます。 最適なのは作業や処理が多い業務のプロセスから選定し、自動化を進めていくことです。 RPAロボットは適切に指示を出し、仕事を任せると人が行った場合と比べて桁違いのスピードと正確性で業務をこなしてくれます。 重要なのはRPAロボットの用途を誤らないことということです。 次回、残りの2つのポイントをご紹介していきます。

RPAツールのメリットとデメリットをご紹介していきます。 RPAツールは開発が容易、扱いやすいなどいい点に目が行きがちですが、当然デメリットも存在します。 デメリットに対してしっかりと対策しておくことで、スムーズに導入に進むことが出来ます。 メリット 人員不足を補える ヒューマンエラーがなくなる 付加価値の高い業務に専念できる メリットとしては日本が今後抱える問題である労働人口減少によっておこる人員不足を補うことが出来ます。 人間だと一人当たりの労働時間には限りがありますが、それに対してロボットは24時間365日休みなく稼働することが出来て、さらに人間が処理する速度に比べて格段に速くミスが起こりません。 その為、ルーティンワークから解放され、余裕をもって人手が必要な業務に専念することが可能になります。 デメリット ソフトウェアのバージョンアップやシステム改修などで正常に動いていたロボットが誤作動してしまうことがある 災害時やシステム障害の際の業務停止 業務がブラックボックス化してしまう システム導入にデメリットはつきものですが、それでも業務効率化の為にRPAツールは非常に力を発揮してくれます。 その為、デメリットにあらかじめ対策を練っておくと安心して導入することが出来ます。 システム障害が起きた際についてはシステムのバックアップを取り、業務を継続できるような仕組みを構築しておきましょう。 ブラックボックス化については業務のプロセスを誰が見てもわかるようマニュアル化しておき、担当者の間で共有できる環境を整えておくことも必須です。 導入検討の際にメリットを最大限発揮できるような体制と、デメリットをカバーできるような体制を整えておくことで、安心して導入までのステップに進めるのではないでしょうか。

RPAをご紹介していく中でデジタルレイバーという言葉をよく耳にします。 RPAを理解していくにあたって必要な単語ですが、 その意味合いについてまだよくわからないという方も多いのではないでしょうか。 今回は、デジタルレイバーを少し詳しくご紹介していきます。 ※RPAについて詳しく知りたい方はこちら デジタルレイバー概要 「デジタルレイバー」とは日本語で「仮想知的労働者」と言われており、 もともと人が行ってきた定型業務をロボットが自動で処理をする労働力のことをいいます。 デジタルレイバーが導入されるとすぐに人手が必要なくなるかというと、そういったことではなく、やるべき手順などを教育していき、 ルール変更があればそれを教えていくということが必要です。 新人社員が入社するとロボットと同様に新人教育が必須ため、現場で働く仲間の一人として考えられています。 現在日本が抱えている、急速に進む少子高齢化とそれに伴った人手不足や働き方改革が背景となり、長時間労働が見直され、企業として成長を続けていくために限られた人手と時間を使って、より効率的に生産性を高めていく必要があります。 このような社会的なニーズとデジタルレイバーというソリューションがマッチして、爆発的な普及に繋がっています。 RPAとの違いについて RPAとデジタルレイバーは一緒に使われることが多い単語です。 その為、混同して考えられてしまうこともありますが、 「デジタルレイバー」は「労働者」なのに対して 「RPA」は「労働力をロボットによって代替えする技術」を指して言います。 そのため、『人がRPAを使って開発したロボットをデジタルレイバーという』ということになります。 デジタルレイバーまとめ 日本は世界に比べるとAI後進国と言われています。 そのため同僚にデジタルレイバーが当たり前のようにいるという状態を創造することが難しいかもしれません。 しかし、実際にメガバンクや大企業では多くの企業が導入されており、デジタルレイバーもみんなが当たり前のように使っていく日はもうそこまで来ています。