RPA (Robotic Process Automation)

RPAは導入・ライセンス費用のほか、開発・テスト・運用・メンテナンスにかかる継続的なコストが発生します。一般的に、1ライセンスあたり年間50〜200万円程度のツール費用に加え、ロボット設計・検証・変更管理のための人件費が必要です。単一の業務プロセスをPoCレベルで自動化するだけであれば小規模でも実施できますが、組織全体で効果を出すためには専任の運用体制とガバナンスの整備が不可欠です。

ROIが成立するには、自動化によって削減できる年間工数コストが、ツール費用・開発・保守コストの合計を上回る必要があります。目安として、月間40〜80時間以上の削減が見込める業務であれば投資回収の可能性が高まります。従業員規模200名未満・年間売上30億円未満の企業では、対象業務の総量が少なく、1〜2本のロボットで対象業務が尽きてしまうケースが多いため、費用対効果が出にくい傾向があります。

規模が一定以下の場合は、RPAではなくExcelマクロ・Google Apps Scriptといった軽量な手段や、Make（旧Integromat）・Zapierなどのノーコード連携ツールで十分なケースも多くあります。大規模展開を視野に入れる場合は、RPA単体ではなくiPaaSやBPMプラットフォームとの組み合わせを検討することを推奨します。

RPAという概念は、2000年代初頭に英国を中心に発展した「IT駆動型BPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）」技術が起源とされます。Blue Prismが2001年に英国で設立され、金融機関のバックオフィス業務自動化ツールとして「Robotic Process Automation」という名称を広めました。その後2012年前後にUiPathとAutomation Anywhereが台頭し、クラウド対応・低コード化によって市場が急拡大。ガートナーが2018年の「テクノロジー・トレンド」でRPAを取り上げたことで世界的に注目度が高まり、2018〜2020年にかけてグローバル市場が年率40%以上で成長しました。

日本では、2017〜2018年頃から「働き方改革関連法」の施行を背景に大企業を中心に急速に導入が進みました。国内では株式会社NTTデータ、富士通、NEC、日立製作所などのSIerが独自のRPAソリューションを展開し、また国産ツールとしてWinActorがNTTアドバンステクノロジー（現NTT AT）から提供されています。日本特有の事情として、レガシーなオンプレミスシステムや、APIが整備されていない社内業務システムが多いことがRPA需要を押し上げた一方、「ロボットの属人化」「担当者退職後の管理放棄」といった日本企業特有の課題も生じています。2022年以降はAI-OCRやChatGPT連携による「インテリジェントRPA」への移行が話題となっています。