RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は、人間がパソコン上で行う定型的な事務作業をソフトウェアのロボットによって自動化する技術です。決められた手順に従ってデータを転記するなどの単純作業を、24時間365日ミスなく高速に実行できます。業務効率化や人手不足解消の切り札として、多くの企業で導入が進められています。
RPAとは
RPA（Robotic Process Automation）とは、人間の代わりにパソコン上のアプリケーションやシステムを操作し、定型的なビジネスプロセスを自動化するソフトウェア技術です。人間が手作業で行っていたデータ入力や情報の照合、システム間のデータ連携といった定型業務を、あらかじめ定義された手順に従って正確かつ迅速に処理します。
詳しく解説
RPAの多くは、あらかじめ設定された「ルールベース」に従って動作します。プログラミングの専門知識がなくても、視覚的な操作で業務フローを構築できるツールが多く提供されている点が特徴です。背景として、労働人口の減少に伴う生産性向上の必要性や、デジタルトランスフォーモメーションの推進があります。RPAの重要性は、単に人間の作業を代行するだけでなく、人間がより創造的で意思決定を伴う高付加価値な業務に集中できる環境を創出することにあります。近年では、画像認識技術やAI（「機械学習」など）と連携することで、より複雑な判断を伴う業務も自動化できる「コグニティブ技術」を取り入れたRPAへの進化が進んでいます。
具体例・使われ方
RPAの具体的な利用例には、以下のようなものがあります。経理部門における、取引先からの請求書データを会計システムへ自動で転記・入力する作業。人事部門における、毎月の勤怠データの一括ダウンロードと異常値の自動チェック。「OCR」技術と連携し、紙の申請書をデジタルデータに変換して社内データベースに自動登録する処理。ECサイトにおける、競合他社の価格情報を毎日自動で収集し、レポートを作成する処理。
似た用語との違い
RPAと従来のExcelなどのマクロとの主な違いは、操作できる範囲にあります。マクロは主に特定のアプリケーション内でのみ動作しますが、RPAはブラウザ、基幹システム、電子メールなど、複数の異なるシステムやアプリケーションをまたいだ自動化が可能です。また、「機械学習」などのAI技術との違いは意思決定の有無です。従来のRPAは、あらかじめ決められたルール通りの処理を行うのに対し、AIは大量のデータからパターンを自律的に学習し、不確実な状況に対して判断を下すことができます。そのため、RPAにAIを組み合わせることで、自動化できる業務の幅が大きく広がります。
注意点
RPAは万能ではありません。最大の限界は、あらかじめ設計された「ルールベース」以外の状況が発生すると処理が停止してしまう点です。例えば、操作対象のWebサイトのデザインが変わったり、システムの仕様変更があったりすると、ロボットが正しく動作しなくなります。また、自動化プロセスがブラックボックス化し、現場の担当者が退職した後に仕様が分からなくなる問題や、セキュリティ管理、システム障害時の対応体制の整備なども、導入・運用にあたって注意すべき重要な課題です。