RPAの向き不向き

RPAの普及は、主に金融業界や保険業界が中心となって進行してきたと言えるのではないでしょうか。

金融業界と保険業界における業務では、情報入力作業をはじめ、入力後のダブルチェックなど情報処理業務といったものが多い上、これまでの顧客情報に加え、次から次へ増えていく契約申し込み書類、また変更書類など、多くの手続き業務が重なり、その情報処理の内容は複雑で細かい、言わば最悪とも言える業務と言えるでしょう。

そのため、こういった情報処理にあたって書類整理だけに人材を派遣しなければならい状況であったりと、人件費がかかりすぎるという事が悩みのタネだったのではないでしょうか。

そこで、それらの業務をルール化しRPAに代行させることで、人件費削減や作業時間の短縮を図り、今までその業務に当たっていた人材を新しい業務へ配置することが可能になったことは、2つの業界にとってとても画期的な出来事だったのではないでしょうか。

ロボットは人と違い、疲れてミスをすることもなく、また、過労で倒れてしまうといった心配もないため、経営面でも健全な会社を目指せるきっかけとなったのではないでしょうか。上記2つの業界のように、消費者向けの経営というのは、お客さんごとに丁寧に対応しなければならないのはもちろん、膨大な事務処理が発生すると考えられるでしょう。

つまり、こういった単純作業であるけど、情報処理の量が非常に多い業務というのが「RPA向き」という風に考えられるでしょう。

これからは、普及の発端とも言える保険や金融業界での導入ノウハウを応用し、幅広い職種の事務処理といった部分的な業務を中心にRPAは適用できる範囲を広げていくと予想されるでしょう。

基本的に判断基準が単純でルール化できるもので、処理しなければならない情報が大量である場合は向いていると言えますが、反対に、ケースバイケースといった判断基準が曖昧な業務や、高度な知能が必要といった業務に対しては向いていないと言えるでしょう。