RPAとは？
「RPA」とは英語の「Robotic Process Automation」の頭文字を取った言葉です。
RPAの導入メリットは、ヒトがパソコンで行う定型作業をロボットで自動化できる点です。
RPAでは「シナリオ」と呼ばれる作業内容の指示書を準備して、ロボットに作業を代行させます。そのため、利用するソフトやアプリ、操作方法、判断基準などの詳細について、すべてシナリオで設定しておくことが必要です。シナリオを適切に設定することができれば、RPAは命令通りに作業を自動で行なってくれます。
たとえば、社内システムからダウンロードしたデータをExcelにコピペして集計を行なった後、メールに転記して自動で送信するといった作業が、ロボットで自動化できるのです。
RPAで作業を自動化することで、作業にかかる工数を大幅に圧縮することができます。また空いたリソースは別の重要な仕事に割くことができますので、企業の働き方改革推進に大きな効果が期待できるでしょう。
また、人が作業を行う際にはどうしてもヒューマンエラーが発生してしまいますが、ロボットであるRPAは一度プログラムした作業内容であれば毎回正確に実施できます。したがって品質面も向上するため、企業の生産性を大きく上げることが可能です。
さらに、RPAは導入費用が比較的安く、非エンジニアであっても扱えるツールもあるため、導入障壁が低い点もメリットといえるでしょう。
ただし、RPAでは、
・人の判断が都度必要になる作業
・毎回方法が変わる作業
など、シナリオ設定ができない作業は自動化できません。そのため、RPAを導入する際には「人が行う作業」と「RPAで自動化する作業」の棲み分けが必須となります。
データの処理やデータ分析にRPAが活躍
RPAを活用すれば、データの取得や処理作業を効率化することが可能です。
スクレイピング
「スクレイピング」とは、Webサイトから必要な情報を抽出し、分析や加工を行うことで新たな情報を生成する技術です。なお、スクレイピングは「データスクレイピング」や「Webスクレイピング」、「Webデータ抽出」などと呼ばれることもあります。
スクレイピングの活用例としては、以下のようなものが挙げられます。
・業務効率化
・企画・マーケティングへの活用
・新規事業・サービスなどの開発
RPAを使うことで、スクレイピングを自動化することが可能です。
例えば、RPAツール「ロボパットDX」では「高速スクレイピング機能」という機能があります。
高速スクレイピング機能を活用すれば、わずか30秒で1,200項目のデータ取得が可能になるため、データ取得作業にかかる工数を大幅圧縮できる点がメリットです。また、複数ページにまたがるWeb上のデータを一覧取得することや、データのCSVなどへの自動書き出しも行えます。
データクレンジング
「データクレンジング」とは、保存・蓄積されているデータの重複や誤記、表記揺れなどを抽出した後、検索や修正、削除して、データの質を上げる作業です。
企業が保存・蓄積しているデータは、データソースや入力担当者が異なるため、
・同じ意味なのに表記が微妙に異なる
・間違って表記されている
といった状態のものが存在します。つまり、データ分析を行うには不適切な状態のデータが多く含まれているのです。
よって、データを分析しやすくするためには、データ入力の基準やルールを明確化したうえで、適切な状態に形成や修正、場合によっては統合するデータクレンジングが必要になります。
データクレンジングで行う処理は、データの種類や形式、利用目的などによって異なりますが、
・文字の全角と半角の違い
・固有名詞の誤り
・住所や電話番号の表記方法の違い
・区切りの有無
・空白の有無
・法人名表記などの違い
・姓名の分割や統合
などを一定のルールのもとで統一することができます。
このようにデータクレンジングは、ルールが明確であるためRPAでの自動化に向いた作業のひとつです。データ量が多くなると、データクレンジングを人手で行うのは非常に困難です。また、人的エラーが多数発生するとデータクレンジングの意味がなくなるため、RPAで自動化するべき作業といえるでしょう。
BIツールで見える化
「BIツール」とは「ビジネス・インテリジェンス・ツール」の略語で、多くのデータの中から分析対象にしたい部分だけを見える化するツールです。つまり、データの帳票ツールともいえるでしょう。
BIツールは、さまざまな形でデータ分析や集計、ビジュアライズが行える点が最大の特徴です。直接データベースに接続できるため、データが格納してある場所から自動でデータを取得します。手作業でデータを転記する必要はありません。
RPAと組み合わせて使う場合は、データクレンジングやデータベースへの保存はRPA、そこからビジュアライズして表現するのはBIツール、といった役割分担が一般的です。
RPAを使ったデータ処理における注意点
RPAをデータ処理に活用する際には、以下の点に留意するようにしましょう。
・データ量が少ない場合は有効活用できない
RPAのメリットは作業の自動化です。たとえ1回の作業にかかる時間が短くても、長期的に見ればかなりの時間の工数削減につながります。
しかし、人が行ってもすぐに終わる業務や、発生頻度が短いものを自動化しても、当然ながら大きな工数削減にはつながりません。
データ処理にRPAを導入する場合は、工数削減効果が大きいものから優先度をつけていくとよいでしょう。
・エラー発生のリスク
RPAはパソコンで行う作業を自動化できますが、使用するソフトのバグやエラーなどが原因で正常に作業が行えなくなる可能性もあります。
たとえば、
・クラウドサービスがメンテナンスで使えなくなる
・ソフトのバグが発生して、動作しなくなる
・ソフトのバージョンアップで、これまでと動作が異なる
といった事象が原因で、RPAで自動化した作業ができなくなり業務がストップしてしまうリスクがあるのです。
こうしたトラブルへの対策をすべて事前にカバーすることは困難ですが、有事の際を想定したエラー処理を検討しておくことも重要になってきます。
・ソフトAが使えなくなった場合は、人力でカバーする
・ソフトAに不具合が出た場合は、ソフトBに切り替える
といったように、業務が止まらないための対策を事前に検討しておくと安心です。
・RPAの設定業務が属人化することも
RPAで作業を自動化すると、基本的には人手を介することなく業務を遂行できます。しかし、RPA導入時の担当者が転勤・退職などで居なくなってしまうと、メンテナンスやトラブル対応ができなくなります。
RPAを導入する際には、ノウハウがブラックボックス化するのを避けるためにも、担当者を少数に限定せず複数人にアサインしておくことはもちろん、利用方法やメンテナンスに関するルールやマニュアルの整備も怠らないようにしましょう。
RPAの扱い方を学ぶには？
これからRPAを導入しようとする企業の担当者の中には、RPAのことを知らない方も多いでしょう。そのため、業務でRPAを使っていくためには、RPAの扱い方を学ぶ必要があります。
RPAの扱い方を学ぶ方法としては、
・RPAの専門書で勉強する
・RPAの情報を扱うWebサイトなどを参照して勉強する
・RPAの検定を受験する
・RPAベンダーの講習を活用する
などが一般的です。
ちなみに、RPAツールにも様々な種類があるため、自社で導入するツールに特化して習得を進めていくのが効果的です。ツールが決まり次第、ベンダーによって提供されている内容を確認してみましょう。
データを有効活用したい企業にはRPAが最適
今回は、データ分析を効率化したい企業の担当者の方のために、RPAを活用したデータ処理・データ分析や注意点などについて紹介しました。
ビッグデータを有効活用するためには、RPA導入による業務効率化も並行して進めるとよいでしょう。しかし、具体的にどのRPAツールを導入するべきか迷ってしまうかもしれません。
RPAツールのベンダー各社は、RPAツールのトライアル導入を行っているところもありますので、お試しでいくつかのツールを使ってみた後、自社のニーズに合ったものを決めるのがよいでしょう。
ちなみに、「ロボパットDX」も無料トライアルが可能です。1ヶ月の間、3アカウントまで無料でご利用いただけます。もちろんトライアル期間中は、弊社スタッフが御社のデータ処理業務の自動化についてサポートしますのでご安心ください。
また、もしまだRPAの導入が決まっていない場合は、無料のハンズオンセミナーやオンラインでの活用セミナーにて効果的な活用方法について学ぶことができ、導入検討の参考にすることができます。
本記事を読んで、ロボパットDXのトライアルをしてみようと思われた方は、ぜひこちらにアクセスしてみてください。
