RPAの3つの段階とは?それぞれのクラスで実現できること

働き方改革やDX化の波でRPAという言葉をよく耳にするようになりましたが、RPAに3つの段階があるのはご存知でしょうか?RPAの3つの段階とは、総務省が定義するRPAの3段階の自動化レベルのことです。この記事では、そもそもRPAとは何か、RPAの3つの段階とは、RPAの3つの段階で実現できることについてご説明します。

RPAとは

RPA (Robotic Process Automation) は、ソフトウェアロボット(またはボット)を使用して、人間が行う定型作業を自動化する技術です。

主に毎日やることが決まっている繰り返しの作業を自動化するために、RPAはよく導入されています。

自動化できる業務の例をいくつかご紹介します。

  • データ入力と処理: データを収集して、Excelファイルやデータベースに保存し、必要に応じてデータを処理して出力します。例えば、複数のWebサイトからデータを抽出し、データベースに保存することができます。
  • 顧客サービスとサポート: 顧客からの問い合わせに応えるために、チャットボットを使用して自動的に回答することができます。また、顧客からのメールに返信することもできます。
  • 財務処理: 請求書の処理、給与の計算、および顧客の支払い処理など、財務関連のタスクを自動化することができます。
  • 人事管理: 従業員の勤怠管理、従業員の給与計算、従業員のパフォーマンス評価などの人事管理タスクを自動化することができます。
  • 購買管理: 注文処理、在庫管理、輸送管理、請求書処理など、購買管理タスクを自動化することができます。
  • マーケティングとセールス: 営業リストの作成、リードの生成、営業担当者にリードを割り当てるなど、マーケティングとセールスのタスクを自動化することができます。

幅広く様々な業務を自動化できることで、RPAは金融、保険、製造、小売、および医療など業界問わず活用されています。

RPAを導入することで作業の自動化による生産性の向上、作業の品質向上、および人的ミスの削減が可能になり、働き方改革やDX化に大きく貢献しています。

RPAの3つの段階とは

RPAの3つの段階とは、RPAにある3段階の自動化レベルのことです。

総務省によると、RPAの1段階目の自動化は上記でご紹介したような定型作業の自動化のことを指します。

RPAの2段階目の自動化はより高度となった非定型作業、例えばRPAとAIを組み合わせることによる画像認識や音声認識の自動化のことを指します。

そしてRPAの3段階目の自動化は、ディープラーニングや自然言語処理を活用した、より高度になったRPAの自律化のことを指します。それぞれ下記の項目で詳しく解説していきます。

RPAのクラス

クラス主な業務範囲具体的な作業範囲や
利用技術
クラス1
RPA(Robotic Process Automation)
定型業務の自動化・情報取得や入力作業、
検証作業などの定型的な作業
クラス2
EPA(Enhanced Process Automation)
一部非定型業務の自動化・RPAとAIの技術を用いることにより非定型作業の自動化
・自然言語解析、画像解析、音声解析、マシーンラーニングの技術の搭載
・非構造化データの読み取りや、知識ベースの活用も可能
クラス3
CA(Cognitive Automation)
高度な自律化・プロセスの分析や改善、意思決定までを自ら自動化する
・ディープラーニングや自然言語処理

引用:情報通信統計データベース|RPA(働き方改革:業務自動化による生産性向上)

クラス1:RPA

クラス1:RPA(Robotic Process Automation)は先ほどもご説明した通り、定型業務を自動化するレベルです。

情報収集やデータの入力作業などの定型作業を自動化します。世の中にあるRPAのほとんどがこのクラス1に該当します。

クラス2:EPA

クラス2:EPA(Enhanced Process Automation)は、人工知能(AI)、マシンラーニング、(コンピューターに学習させて解析する技術)などの技術を組み合わせて、非定型作業を自動化するレベルです。

EPAは、クラス1のRPAで自動化できる定型作業に加えて、AIによる自動化や予測分析などの機能を取り入れることで、より高度な自動化が可能になります。

例えば、自動的に判断や決定を行うAIによって、顧客の問い合わせを迅速かつ正確に処理することができます。また、マシンラーニングを活用することで、ビジネスプロセスの改善や最適化を進めることができます。

クラス3:CA

クラス3:CA(Cognitive Automation)は、人工知能(AI)の技術を組み合わせて高度な知識処理や判断能力を持つ自律的なシステムを作り出し、ビジネスプロセスの一連の流れを自動化するレベルです。

CAは、AIを使って言語理解、画像認識、自然言語処理、音声認識などの高度な処理を行うことができます。そして、これらの技術を組み合わせることで、コンピュータが自律的に意思決定や判断を行うことができるようになります。

ビジネスプロセスの自動化、顧客サポート、セキュリティ、健康医療分野など、CAはあらゆる分野で活用されています。

例えば、顧客サポートにおいて、自然言語処理技術を活用することで、顧客の問い合わせに対して自動応答を行うことができます。また、医療分野においては、AIを活用して診断や治療を支援するシステムが開発されています。

人工知能技術が進化する中で、CAはますます重要性を増していくと予想されています。

AIの技術を活用する点は、CAはEPAと共通ですが、EPAはビジネスのプロセスの改善や効率化を進めるのに対して、CAはビジネスのプロセスの分析、改善、決定まで一連の流れを自動化します。

RPAの未来

AIの技術革新が進むなか、AIと組み合わせたRPAの技術も今後ますます発展していくことでしょう。

CAが今後ますます発展した未来の例をご紹介します。

  • ロボットの自律化:CAは、ロボットの自律化を促進することに役立ちます。CAと組み合わせることで、ロボットは自己学習や自己修復などの能力を持ち、人間が介入することなくタスクを実行することができるようになります。
  • クラウド上での使用:CAは、クラウド上での使用がますます一般的になると予想されています。これにより、企業は、大量のデータをより効率的に処理し、コストを削減することができます。
  • IoTとの連携:CAは、IoT(インターネット・オブ・シングス)との連携にも役立ちます。IoTデバイスからのデータとCAを連携させることで、より正確で効率的なビジネスプロセスを実現することができます。

まとめ

世界中でRPAとAIの技術が発展していますが、人口減少による働き手の不足が叫ばれる日本では特にRPAとAIの利用はますます広がっていくことでしょう。

もし現状で人手不足に困っているなどの問題があれば、今のうちからRPAの利用を検討するのが良いでしょう。

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この記事を書いた人

Mori Chihiro
Mori Chihiro

2023年1月にオートロ入社。 主にイベントやセミナーの運営、web広告の運用を担当しながらマーケティングを勉強中。 趣味は映画鑑賞でたまに怖い映画を見るのが好きです。 東京育ちでお気に入りスポットは上野。