• 単純な定型業務

  多くのRPAツールは複雑な動作・ロジックに対応することが出来ないため、単純な定型業務に適応するのが妥当である。

• 定期的に行う業務

  高頻度で行う業務は一回にかかる時間が短くとも、年単位であれば膨大である。RPA化が可能であるなら多くの時間を創出できる。

• ヒューマンエラーを起こしやすい業務

  重複する作業などを何度も繰り返すと疲労が溜まり、ヒューマンエラーが発生しやすくなる。
  ロボットは機械なのでヒューマンエラーを起こさない。

• PC上で完結する業務

  ロボットはPC上で動くため、電子データしか扱えない。
  ただし、複数のアプリケーションをまたいで動作することは可能である。

1. 2015

   欧米をはじめとする諸外国では業務効率化に対する意識が高く、BPOが盛んで、BPO事業者が自社業務をより効率化するため、RPAツールを導入したのが注目のきっかけ。
   しかし、日本ではほとんど認知が無い状態。

2. 2016

   2016年後半頃から日本でRPAに対する認知が高まり、注目されるようになる。
   しかし、実際の導入件数は数百社程度。

3. 2017

   日本におけるRPA導入ブーム
   2017年にRPAに取り組みだした企業は1,000社を超えたと言われている。

4. 2018~2019

   2018年~2019年には更に導入社数が増えた。
   現在国内では延べ5,000社以上でRPAツールが導入されていると推測されている。

• 経理

  • ・売掛、入金管理
  • ・買掛、支払管理
  • ・経費精算
  • ・資産管理
  • ・証憑書類取り込み
  • ・帳票作成

• 人事

  • ・人事情報管理
  • ・人事考課管理
  • ・採用情報管理
  • ・給与計算
  • ・勤怠管理

• 営業

  • ・見積発行
  • ・契約書発行
  • ・資料作成
  • ・情報収集
  • ・メール配信
  • ・日報・レポート作成
  • ・顧客データ管理

• 人件費の削減
• ヒューマンエラーの防止
• 高付加価値業務への転換
• 業務上の不正の防止
• 属人化の防止

人間の知能を持つように振る舞う、人工的に作られたシステム

1. 第一次人工知能ブーム

   探索、推論

   コンピュータの性能は低く、ルールとゴールが厳密に決まっているゲームやパズルの中では対応できたが、様々な要因が絡みあう現実社会の問題は解けなかった。

2. 第二次人工知能ブーム

   エキスパートシステム

   複雑な問題にも対応できるように専門家の知識をコンピュータに教え込んだ。しかし、莫大な情報を人間が打ち込む必要があった。また、例外や矛盾したルールに対応できない。

3. 第三次人工知能ブーム

   ディープラーニング

   コンピュータの性能向上やビッグデータ・クラウドによる膨大な量のデータ管理が可能になった。そのため、機械が自ら学習し、知識を蓄積する技術が実用化された。