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10分間_RPA概論_あるある編__v1.pdf
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一戸寿哉
July 13, 2018
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10分間_RPA概論_あるある編__v1.pdf
一戸寿哉
July 13, 2018
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Transcript
10分間 RPA概論 ~あるある編~
自己紹介 • 一戸 寿哉(いちのへ かずや) • 34歳 • 青森県五所川原市 •
趣味 バスケ、カラオケ • 職歴 • 2017年2月までSE 無線LAN、カーエレ、金融(外為) • 2017年3月からコンサル RPA(約1年3ヶ月)
本日のテーマ RPALT vol2リアルタイムアンケートより抜粋 前回RPALT vol2のリアルタイムアンケート「RPAあるある」から いくつかコメントをピックアップし、その内容に関して、実務経験をもとに 情報や気付きを共有したいと思います。
なんでも自動化できると思っている偉い人が大勢いる • なんでもは出来ません。人が出来ることだけ。 • それをロボットは、人より速く、正確に行う。 • プログラミングは必要。 RPAを適用できる業務 • 業種は問わない
• 定型化された業務 ⇒ オペレーション領域が多い。金融・経理系の事例が多いのは、たまたま、この要素が強い業界のため。 • コンピュータ上で行う作業 RPA化の条件 • 業務ロジックが定義済み ≒ 業務分析、文書化する必要あり(システム開発と同じ) • 扱うデータが電子化済み
プログラムやExcelマクロで組んだ方がいい • その方が良さそうなら、そうしましょう。RPAは効率化手段の一つ、 適材適所。 • 一方、RPAツールはコーディングレスで出来ることも多いため、プロ グラミング未経験者の敷居が低い。 内製開発に取り組みやすい • RPAツール
と プログラミング(変数、型、ループ) の教育が必要 ⇒ 上級者フォローが受けられる体制も • 内製なら、使い捨て(システム改修までの繋ぎ)ロボも作りやすい • ガバナンス ①全社案件のツールと、業務部門が個別で使うツールを分ける ②ツールは統一し、統合管理しない
業務部門(プログラミング未経験者)には、 シナリオ作成が簡易、かつクライアント型のツールが導入し易い。
・業務フロー改善が後回し ・現場の作業内容を上長が把握していない ・フォーマットがバラバラであることを後悔する • 理想は、業務の最適化後にロボ化 • しかし効果が大きいなら、まずはそのままロボ化してしまうのも手 (後でも改善はできる) 「ずっと、そうしてきたから」と、何となくそのまま可視化・標準化 されていない業務が多いのが実情。
裏の目的(真の目的?) RPAを口実にして、社内業務の可視化・標準化をする ⇒ システム化・標準化しやすくし、将来のデジタル化に備える(AI利用など)
・とりあえず導入することが目的になっている ・かけ声だけで本格導入が進まない • 推進者が「本業の片手間」で行っている 片手間で出来るものではない。専任の組織・担当者を置くべき。 (業務・システム・DB・OS・インフラ等、幅広い範囲をカバーしなければいけない) • スキル、知識、意識の向上が必要 勉強会、ハンズオン研修、社内ポータル、評価・表彰・資格など •
プロジェクト初期は、全社共通的で、かつシンプルな定型業務をロボ化 効果を出しつつ、多くの人に知ってもらう。 ⇒ 初期は効果の大きい業務はよく見つかる。 ⇒ しかし徐々に候補業務が見つからなくなってくる。
RPAを導入する意義 • 作業効率化・生産性向上 ⇒ 働き方改革 • 外部委託、システム改修の削減 ⇒ コスト削減 •
人はコア業務に注力 ⇒ 付加価値の創出 • 24H365日稼働 ⇒ CS・サービスレベル向上 • 事務ミス防止 ⇒ 品質向上 • 業務フロー、マニュアルを作成 ⇒ 業務の見える化・標準化 工数削減だけを追いかけると、早期に手詰まりになる。 以下のような効果もあるので、参考にしていただきたい。
・RPA保守運用という業務が生まれた ・手間が減らない • 保守運用こそ、RPAプロジェクト成功の鍵 • 作りっぱなしでは、使ってもらえない(システムと同様) ⇒ 使ってもらうためのサポート体制が重要。運用には工数を割くべき。 要件定義 基本設計
詳細設計 製造 単体テスト 結合テスト システム テスト ユーザ テスト 要件定義 基本設計 詳細設計 製造 単体テスト 結合テスト システム テスト ユーザ テスト システム開発 RPA • 確かに運用業務は、システムのサポートと同等以上で、手間は減らない。 しかし開発・保守は減らせる。
OCRの精度… • OCRは、RPAではない 自動化プロセス中に組み込むイチ機能であって、RPAとは別物。 RPAと組み合せることで自動化範囲が広がるため、よくセットで出てくる。 • 精度よりも… • いかに効率的に紙をデータかするか •
データ化したものを、いかに効率的にOCRにかけるか • その結果を、いかに効率的に人の目で確認させるか(精度100%は有り得ない) を考えることこそ、RPAとしては肝要 #そもそも紙を止めるという選択肢もありますが、ここでは除外…
今後、考えたいこと • 例外設計、エラーハンドリング ⇒ どこまでしっかり作る?どんな作りがバランスがよい? • 運用 ⇒ 問合せ、障害管理、体制 •
効果測定 ⇒ どうやって利用状況を把握する?