RPA業務自動化ソリューション

【特集】今使っているRPA、このまま使い続けて大丈夫？
～RPA製品乗り換えの真実をお伝えします（前編）

今お使いのRPA製品に満足していますか？
現在、RPAの導入効果を感じていますか？

RPAが注目され始めてから急速にRPAが世の中に広がり、既に日本の85%の企業が何らかの形でRPAを導入済みだと言われています。現在は多くの企業がRPAを一通り試し、自動化のステージを一歩進めようという段階に来ていますが、それと同時に、最初に導入したRPA製品を見直し、リプレイスを検討する動きが広がっています。

この特集では、なぜ今RPAの再検討が必要なのか、RPA製品の選び方のポイントや機能の比較、さらに実際にRPAのリプレイスを実施した事例をご紹介します。
今現在、RPAの見直しをしている方はもちろん、今のRPAに限界を感じている方、もっと自動化の効果を上げる方法に悩んでいる方は是非参考にしてください。

RPA製品の再検討をする企業が多い理由

2017年ごろにRPAが注目され始めて以来、業務自動化、効率化、人手不足の解消、など大きな期待を見込んでRPAを導入する企業が急激に増加し、2020年には85%以上の企業がRPAを導入済みと言われています(※RPA BANK調べ)。たった3年ほどでこれほどRPAの導入が進んだのは、RPAに対する大きな期待があったことや、まずは検証や一部業務に限定してスモールスタートで気軽にRPA導入を始めた企業が多かったためと考えられます。現在は、検証や初期導入を終えてRPAへの理解を深めた結果、現実的な方法で全社に自動化適用範囲を拡大していく段階に入っている企業が多くみられます。
しかし、実際にRPA活用を全社に展開できている企業は多くありません。

85%の企業がRPA導入済みとはいえ、全社でRPAを活用できているのはそのうち5%にすぎません。(※RPA BANK調べ)

実際のところ、RPAを導入済みの企業の状況はこのようになっています。

RPAを導入したものの、全社展開している企業は少ない
RPA導入の効果を感じられている企業は少ない
一通り試してみた結果、使用するRPA製品を見直す企業も多い

なぜ、せっかく導入したRPAが活用されずにこのような状態になってしまったのでしょうか。
実はRPA導入の各フェーズにその原因となるポイントがあります。まずはRPA導入のフェーズを確認しましょう。

RPA導入のフェーズごとに発生する、リプレイス検討の原因

● 個人業務レベル
● 部門単位
● 全社展開

①計画・検証
- 業務候補の選定
- RPA製品検討
- 費用対効果算出
- 実行計画の検討
PoC・計画策定・RPA製品の決定
②部分導入
- ロボット開発促進
- 開発人材育成
- ロボットの運用管理
- 体制・ルール整備
スタートアップ・基盤固めやルール整備
③本格導入
- 全社への展開
- ガバナンス統制
- 働き方改革の推進
- クラス2へのステップアップ
スケールアップ・RPA導入効果の最大化

フェーズ1は、計画・検証です。RPA製品の選定やPoCの計画を行います。通常、この時点で自動化の対象となるのは、個人業務レベルの狭い範囲です。

フェーズ2では、部門単位で部分的な導入を始めます。ここで必要になるのは、運用体制やルールを整え、RPA人材を育成してロボット開発を推進する、いわば全社展開の前の基礎固めです。

フェーズ3に入ると、いよいよ全社展開です。フェーズ2で固めた基礎をベースに本格導入を進めます。ガバナンスをとりながらスケールアップし、全社的でRPAを活用できるようにして導入効果の最大化を図ります。クラス2と言われる、AIと連携したさらに高度な自動化の実現をめざすのもこのフェーズでの取り組みになります。

前述のように、日本ではRPA導入企業のうちの5%しかフェーズ3で成功していません。
つまり、95%の企業はフェーズ1～3のどこかで、全社展開がうまくいかない理由にぶつかってしまっている可能性が高いのです。

フェーズ1（計画・検証）で起こりがちな問題

RPA製品選定の失敗
（価格重視で業務への適合性の低いRPA製品を選定した）
導入前の検討段階では、どの業務を自動化の対象にするか選定ができていない状態であることが多いです。そのため、導入前にROIが描きづらく、とりあえず初期投資を押さえて安く始められる製品を選んでしまうことがあります。この場合によく選ばれるのは、RDA（Robotic Desktop Automation）製品です。クライアント型RPAとも呼ばれています。管理機能を持たないデスクトップ型なので、フェーズ2以降、適切な管理ができない、自動化したい業務が自動化できない、などの問題が起こることになります。

フェーズ2（部門導入）で起こりがちな問題

開発が難しく、人材が育たない
プログラミングスキルは不要、簡単にロボット作成可能、という触れ込みで販売されているRPAツールが多くあります。しかしそういった製品の中には、業務に利用するためには機能が足りなかったり、プログラミングをしないと希望の自動化が出来ないといった製品も多くあります。その製品を導入した結果、ロボット開発に時間がかかったり、スキルやノウハウが属人化してしまい、RPA人材の育成ができず人的リソース不足に陥ってしまいます。
ロボットの運用・管理がうまくいかず、野良ロボット発生
RPA製品に運用・管理機能がない、またはあったとしても貧弱であれば、開発したロボットの管理ができず、野良ロボットが発生してしまいます。
体制・ルール整備ができない
開発が難しくRPA人材が育たない、という問題は社内ルールの整備や標準化にも影響を及ぼします。人材が足りなければ、どうしても目の前のロボット開発にリソースを割いてしまい、体制や運用ルールの整備は後手に回ってしまいます。しかし、きちんとしたルールがないまま開発を進めていくと、品質がバラバラのロボットや、似たような機能を持つロボットがいくつも作られたりと、まさに無法地帯が広がっていってしまいます。これでは全社に展開する基盤を固めることができません。

フェーズ3（全社展開）で起こりがちな問題

スケーラビリティに問題がある
導入時は安価だったRPA製品も、スケールアップの時点で膨大な追加コストがかかることが判明する場合が少なくありません。さらに、スケールすると既存のロボットの運用に影響が出るなど、あまりスケーラビリティが考慮されていないRPA製品もあります。このようなRPA製品を使用し続ける場合は、全社展開はかなり大変だと言えるでしょう。
ガバナンスを効かせにくい
そもそも使用しているRPA製品にロボット管理機能がなければ、ガバナンスに配慮した管理統制を行うことはできません。ロボットの増加に伴い、管理統制の必要性は高まりますが、管理機能は高額なオプション扱いである場合があります。全社展開するためには、ガバナンスが必須ですが、使っているRPA製品によってはガバナンスを効かせることが難しいこともあるのです。
低い拡張性
より高度な自動化を実現するには、RPAとAIや他のテクノロジーとの連携が必要になります。それにより、RPAだけによる定型業務の自動化から、AIや他の技術も活用した非定型業務の自動化が可能になります。しかし、RPA製品にAIなどとの連携機能がない場合は、すぐに連携へのステップに進むことはできません。まずはAI連携が可能なツール選定や、追加の投資が必要になり、業務自動化のステップアップに多くの時間と費用が必要になってしまいます。

このように、各フェーズで起こりえるさまざまな問題のためにフェーズ3の全社展開の段階に到達していない、またはうまくいっていない企業が多く見られます。
しかしこれらの問題は、RPAツールに管理機能がない、業務に合わない、開発が難しい、などその企業が現在使っているRPAツールに起因していることも多いのです。RPAを全社に本格展開する前に、自社のRPAでそれが可能なのか、一度吟味してみることが重要です。
その結果、とりわけ導入時に価格重視でRDA製品・デスクトップ型RPAを選定された企業においては、使用中のRPA製品に限界を感じ、RPAのリプレイスや追加導入を検討することが増えているのです。

詳しくはこちら：オンデマンドセミナー「業務自動化のステージに合わせたRPA見直しの重要性」

RPA製品を見直すときのポイント

では、RPA製品を再選定する場合は、何を重視して選べばよいのでしょうか。
検討すべきことは多くありますが、日立ソリューションズが考えるRPA製品選定、およびRPA製品見直しの際の重要キーワードはこのとおりです。

業務プロセス・ROIの可視化
業務に適合性があること
高度な開発機能
高度な運用・管理機能
拡張性
連携機能
先進的である
高可用性
セキュリティ
コストメリット

開発・運用・管理
しやすくて

ロボットが
止まらない

コロナ対策
は急務

コスト面
も大事

ROI
が出せなきゃ

ガバナンス統制
とれて

拡張性
があって

セキュリティは
最優先！

AI連携やDX
も視野に

これらが実現できる
RPA製品って？

日立ソリューションズは、多くのRPA製品を比較検討した結果、このキーワードを満たすものとしてAutomation Anywhereを選び、社内で活用してきました。その結果全社展開にも成功しており、AIや関連技術と連携させてさらなる業務自動化を推進しています。この経験と実績を元に、日立ソリューションズはお客様にもAutomation AnywhereのRPAをおすすめしています。