4. RPAを適用しやすい業務例、その考え方
RPAツールの自社利用、導入コンサルティングの経験から、経営者視点と現場視点でRPAに関するノウハウを綴っております。
RPA適用業務例
RPA導入をイメージしやすいように、RPAを適用しやすい業務について例示します。
- 会計システムへのCSV取り込み業務
- 販売管理システムへの登録業務
- 申告書の作成
- 予算申請、予実分析資料作成及びマネジメントへの報告業務
- 従業員の勤怠管理や長時間残業に対する自動警告
- 勤怠管理システムのデータ抽出、分析、ミスの自動チェック、修正依頼業務
- 使用している外貨の為替相場を自動取得とアプリケーションへの登録業務
- Webサイト検索、インターネットからの情報収集
- 複数台の端末を用いた負荷テスト
- アンケート用紙のデータ入力作業と集計作業
- メールやチャットの自動作成、添付、送信作業
- データ分析、加工と配布
- 起案等のワークフローアプリケーションへの登録作業
- キッティング作業時の端末設定・アプリインストール作業
- 印刷・PDF化作業
- 蓄積されたデータの整理や分析
- アプリケーションへのデータ投入作業
- システムの異なるアプリケーション間でのデータの受け渡し
【RPA事例】ツバイソから消費税申告書に必要なデータを抽出し、申告書作成ソフト（魔法陣）で作成(UiPath)
これも当社で使っているロボットです。こちらはUiPathというRPAツールで開発したものです。1分強で申告書を作成していますが、UiPathは動作スピードが速いです。
- 消費税申告書を作成したいクライアントのコードをUiPathのダイアログに入力する
- ツバイソにログインする
- 事業年度、課税売上高、免税売上高、課税仕入の支払対価の額など必要なデータを抽出する
- 魔法陣を起動する
- 申告書のファイルを作成し、ツバイソから取得した必要なデータを登録する
- chatworkでレビューアに提出する
【RPA事例】EDINETから指定企業の情報取得、調査用のエクセル作成(WinActor)
これは当社で使っている、上場企業の調査用のエクセル作成をRPAで自動化した事例です。こちらはWinActorで作成しています。
- あらかじめエクセルのA列に指定した法人名を入力
- 上記の法人情報をEDINETで検索
- 事務担当者名、有価証券報告書のURL、概要をコピー
- 概要のコピーはエクセルの別シートにペーストし、鑑のシートから移動用のリンクを貼る
- 指定した法人分のエクセルを作成後、保存する
RPAを適用しやすい業務の特徴
上記の例示でなんとなく適用イメージが湧いたと思います。
ただ、上記の例だけでは、RPAが万能のように思えるかもしれません。
しかし、当然ツールには向き不向きがありますので、下記、応用しやすいように適用しやすい業務の特徴について説明します。
特徴１. 複数アプリケーションをまたがるクリックなどの簡単な操作
RPAは、複雑なロジックには向きません。
例えば、エクセルを使って、大量のデータを登録し、複数段階の加工を経て、複数の条件で分岐させた業務をRPAで自動化することには限界があります。
そもそもRPAツールは複数アプリケーションの簡単な操作の自動化を前提とした開発ツールですから、想定を超える複雑な開発は開発効率、メンテナンスコストが悪く、費用対効果が合わないのです。
複雑な情報処理や分岐、ループなどのロジックは、専用業務アプリケーションに任せて、RPAは極端に言えば、アプリケーションを開いてボタンをクリックするだけというような使い方が正しいと思います。
特徴2. 個人レベルの業務
組織をまたがる業務プロセスではなく、PCを操作する個人レベルの業務に向いています。
上記の通り、RPAは複数アプリケーションをまたがる簡易操作に向いており、あくまで個人のPC上での操作の自動化です。
新規取引先の与信申請を行い、与信残高を計算し、新規見積額がそれを超えているかによってプロセスを変え、見積書を作成し、起案、承認プロセスを経ることや、その後の顧客の業務プロセスの結果を受けて受発注業務を進めるといった、組織をまたがり、時間軸も長い複雑な業務には向いていません。
特徴3. 大量、高頻度の業務ではない、人間の手作業でできるレベルの業務
RPAは、一日100件のデータを繰り返し登録する程度の業務には向いていますが、２桁オーダーが大きい、１万件のデータ登録業務や、リアルタイム性の求められる業務には向いていません。
このような業務は、専用業務アプリケーションで行う方が性能が良く、RPAで行うよりも費用対効果が高いからです。
逆に言えば、専用業務アプリケーションを購入したり開発するには費用対効果が合わないような、そのため、人間が我慢してやっていた業務が向いています。
投資効果のある業務規模として、当社では下記の指標で判断の目安としています。
●現状かかっている作業時間：20～30時間/年（日次マストで発生する場合で約5分/日、月次マストで発生する場合で2～3時間/月）
●作成するシナリオの複雑さ
・ノード数の上限：推奨50（MAXで100程度）
・ループ数の上限：1つ
・分岐数：2～3
これ以上複雑なシナリオを作成する場合は、アプリケーション開発との比較検討を推奨しております。
ツバイソ株式会社
代表取締役 CEO 印具 毅雄(イング タケオ)
公認会計士、税理士
広島生まれ、福岡育ち。中学生の頃からパソコン、プログラミングが好きで、N88-BASICやマシン語に親しむ。大学、大学院では、AI関連技術のニューラルネットワーク、ファジィシステムとともに遺伝的アルゴリズムの改善研究をC言語で行う。
1999年、修士（芸術工学）。日本知能情報ファジィ学会論文賞受賞「単峰性関数当てはめによるGA（遺伝的アルゴリズム）収束高速化」
インターネットベンチャーを立ち上げるべく、経営の勉強のために公認会計士を取得（公認会計士二次試験2000年合格、登録番号19193）。監査法人トーマツ（Deloitte）を経て、2006年にブルドッグウォータ株式会社の創業、事業開始。
2015年、同社よりRobotERP®ツバイソ事業を会社分割し、ツバイソ株式会社を設立。
