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  • RPAを導入しても成果が出せない組織がはき違えている「生産性」というマジックワード
  • RPAを導入しても成果が出せない組織がはき違えている「生産性」というマジックワード

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    ※本トピックは、withコロナの2020年8月に公開しました。

    恒例の質問からで恐れ入ります。

    皆さんは、日本の一人あたりGDPが世界何位ぐらいか、ご存知でしょうか?
    (仕事のできる人はここでググる。ただし、ロボットに仕事を奪われそうな人は一発で欲しい答えを探せない。)

    GDP総額が、中国に抜かれて3位にランクダウンしたことは多くの方がご存知だと思いますが、一人あたりになった途端に認知されていないであろうことが残念でなりません。

    国の国内総生産順リスト (一人当り為替レート) - Wikipedia
    いつもお世話になっているWikipediaに掲載されている直近のデータ(2018年・IMF:国際通貨基金)を見ると、日本は24位です。世界銀行によると25位、国連では27位となっています。

    GDP総額では3位なのに、≒1億2千万人で割ると24~27位になってしまうのはなぜでしょう?

    データ分析のアプローチで最初に読み取れることは、1億2千万人という人口は世界11位ですからそこそこ多い方であるということが一つ、もう一つは、上位にいる20~24位の国は日本より生産性が高いということかと思います。

    今回のテーマは RPA:Robotic Process Automation ですが、その目的を「GDPで言われるような付加価値生産性を高めるために利用するITプロダクト」と捉えて、導入失敗の予防策を考えてみましょう。

    RPAを導入しても成果が出せない組織がはき違えている「生産性」というマジックワード
    RPAを導入しても成果が出せない組織がはき違えている「生産性」というマジックワード

    ~目次~

    RPAを導入すると付加価値生産性が向上するのか?

    そもそもで恐縮ですが、日本のビジネス現場で誤って利用されていそうな“生産性”という言葉について、整理しておきたいと思います。

    日本の労働生産性は、製造業の生産現場で高く、非製造業やホワイトカラーでは低いという認識が広まっていますが、本当なんでしょうか?
    それは令和の現在でも、有効なのでしょうか?

    先ほどの一人あたりGDPランキングをご覧いただくと、トップに君臨しているのはルクセンブルグやリヒテンシュタインというテレビの旅行番組などでも滅多にお目にかかることのないヨーロッパの小国:金融国家であることがわかります。モノづくり国家でも農業大国でもなく、第三次産業に特化した国々です。
    軸を変えれば、装置産業でも労働集約型産業でもなく、知識集約型産業に特化した国々と見ることができるでしょう。

    ならば、G7:先進国首脳会議のメンバーはと見てみると、アメリカ・ドイツ・カナダ・フランス・イギリスの5ヶ国から少し離れて日本、その背後には最下位のイタリアが迫っています。

    モノづくり≒第二次産業(≒装置産業)を主戦場に定めた結果として成し遂げられた高度成長、奇跡の復興と教えられ育った世代にとっては、何とも嘆かわしいランキングです。

    ただ、こう見るとGDPは生産“量”ではなく生産性を見ていることがわかり、それは作業効率ではなく付加価値≒収益や所得の生産性を表していることがお分かりいただけるでしょう。
    GAFAをはじめとする欧米のグローバル企業が2桁の営業利益率が当たり前であるのに対し、日本のグローバル製造業の営業利益率は総じて1桁台に留まっていると言われています。

    RPAを導入すると付加価値生産性が向上するのか?
    RPAを導入すると付加価値生産性が向上するのか?

    確かに、バブルの頃に売れまくった高級輸入車市場でも「海外工場で月曜日(ブルー・マンデー)に出荷された車は買うな」と言われていたぐらい、日本の製造現場における品質保証能力は極限まで高められていると自負してよいと思います。しかしながら、効率よく生産された製品・サービスが消費者・需要家の購買によって収益≒付加価値を生み出してくれなければ、価値として算定されないことは理解できます。

    言い換えれば、作業効率と品質が高くてどんどん製品を出荷できたとしても、需要がなくて在庫が積み上がるだけなら企業は倒産してしまいます。
    値引きして何とか売りさばいたとしても、収益が残らなければ賞与はおろか給与を支払うこともできませんし、将来への投資など先のまた先の話しとなってしまうのです。

    そこでまず自問していただきたいのが、「RPAを導入すると付加価値生産性が向上するのか?」です。

    • RPAによって私たちのデスクワークが効率化された時、収益の拡大に直結するイメージがわいてくるでしょうか?
    • 効率化されただけで付加価値につながらないものに、投資してよいものなのでしょうか?

    そんな効率化投資を評価する時、機械化・自動化したことで入力・転記ミスが防止でき、データの精度があがるなら価値があることは確かでしょうから、対象作業を選定する場合は取扱いデータの重要度の高さが一つの基準になるでしょう。

    RPAの導入目的をはっきりさせる意味でも、あいまいで誤認されやすい“生産性”という言葉ではなく、あくまでもデスクワークの作業効率にフォーカスした方が、無駄な期待を排除した上で、きちんとROI:投資対効果を評価できるのだと考えます。

    RPA???まずETL使い倒してからでしょ!?

    RPAのように私たちのデスクワークを効率化・自動化してくれるツールの導入・活用にあたっては、ぜひこのような“ROI:投資対効果”の観点で、対象部門や作業に優先順位を設定してみていただくとよいでしょう。

    私たちビジネスパーソンの存在意義を考える時、個々人の作業効率を高めることは手段であって目的ではなく、所属組織の付加価値≒収益“額”に代表される効果や成果が拡大することに貢献できるか否かにかかっていると言っても過言ではないはずです。

    そんな観点から、「Excel定型作業のデータベース化」について考察した下記トピックも、ご参考としていただければ幸いです。

    ExcelマクロやVBAのスキルを高めても組織で評価されないならデータベース化すべき理由

    ・Excel集計/みなし時給@2,000円×25分/日×10人×20日間≒月16万円
    ・情報システム化/構築費一式500万円÷5年・60ヶ月償却≒月8万円

    この差額≒月8万円の人件費には多少の増減はあるものの、単純なシステム化のROI(Return on Investment :費用対効果)は200%、今後同様のExcelルーティンが増えた場合も、属人化Excelに頼ることなくこのシステムでカバーできるので効果は高まる一方という結論にして判断を仰いだわけです。


    このトピックでは、日次定型のExcel更新作業をデータベース化することで、引継ぎの難しいマクロやVBA≒悪いExcel・属人化Excelに依存しない状態を構築できました。今ならRPAを使うことで「非定型だけどそこそこの頻度で発生する、手動でなければ難しいデスクトップ作業」もカバーできるかもしれません。

    ただ、その前に私たちが提案しているのが「ETL:データ連携基盤」の構築です。

    RPA”???ETL使い倒してからでしょ!
    RPA”???ETL使い倒してからでしょ!

    そもそも、情報システムに求められるのは「組織内外にある有益な情報の記録・抽出・視覚化」のはずですから、その情報を入力・更新する作業自体をできるだけ機械化・自動化≒ロボット化することは手段の一つとして有効であると言えます。

    また、働き方改革が提唱されたことで同一労働・同一賃金による格差解消にもフォーカスがあたりましたが、数多あるデスクワークにおいても技能・スキルの難易度を初級・中級・上級のように仕分けした時、少なくとも初級レベルの作業は可能な限り機械化・自動化しようという動きにつながってくるのは必然とも言えるでしょう。

    これは、先のトピック「ERP再構築」の中でお勧めしたプロジェクトの成果物、「ロールマップ」と「スキルマップ」に紐づくものとお考え下さい。

    親プロジェクトの「ビジネストランスフォーメーション」からは、業務分析の結果として導き出されたビジネスプロセスの before/after と共に「JD:Job Description(ジョブディスクリプション:職務記述書)」をアウトプットしてもらいましょう。
    (中略)
    なお、有効なJDを作るために忘れてならないことは、対象者全員が網羅された「スキル(技能)マップ」と、組織ごとに必要とされる職務一覧「ロール(役割)マップ」がセットで必要になることです。

    RPAに担ってもらう作業にあたりがついたところまではよいのですが、そこで改めて浮き彫りになってしまう問題は、個々の情報システムに入力・更新されるデータが有機的に連携されておらず、肝心な情報が抽出・視覚化できないことです。

    withコロナの今、私たちが目にしているのがまさにこの状態ではないでしょうか?
    メディアを通じて日々公表される感染者数・陽性者数だけが独り歩きし、その裏にある検査母数や性別・年代別のような基本属性、重症者数や空きベッド数、さらには陽性率・重症化率などなど、市場調査などでは当たり前に行われているデータ分析に必要な情報が分断され、誰が見ても一目で現状を理解できるような視覚化は放置されていると言っても過言ではないでしょう。

    かといって、「医療機関や保健所、自治体や省庁のシステムが異なるから一元管理できない」などと言っていては、時間もコストも莫大でありながら、時代の変化に柔軟対応できない巨大なシステムができあがるだけで、完成した頃には使えない情報システムとして負の遺産に成り下がってしまうことは火を見るより明らかです。

    例えば医療現場では、カルテやレセプトなどでも医師・看護師と医療事務という職務ごとに記録・参照すべきデータが異なるはずですし、それらすべての医療情報システムを巨大システムとして一本化することは全体最適にあらず、職務:ジョブごとに個別最適された使いやすい情報システム≒ユーザーインターフェースがまずあって、その裏で必要な情報を抽出・連携できるデータ連携基盤が整備されていることが合理的な選択肢と言えるのではないでしょうか?

    毎々お世話になっているGoogleトレンドを見ると、ここ2~3年で盛り上がった“RPA”が1年前あたりから下降トレンドを見せる一方で、“データ連携”が2000年代中盤にあった山を越えて伸びてきていることがわかります。

    データ連携, RPA - 調べる - Google トレンド

    以前のトピックに掲載した「ETLツールと周辺ツールの比較表」の中でも、ETLツールとRPAの違い・選び方について考察しましたが、“ETLツールと組み合わせることで最も効果が高まるのがRPA”と結論付けていますので、ぜひご参考としてください。

    RPAがそのポテンシャルを最大限に発揮できるよう、サーバーサイドのデータ連携基盤としてETLツールを稼動させておき、RPAがデスクトップ作業の自動化に専念できる状態を作っておくことが、全体最適にかなう要件とご理解いただければ幸甚の限りです。

    RPA選定前に、理想のRPAについて考えてみる

    データ連携基盤が整備されたらいよいよRPAの導入ですが、一つ注意が必要です。

    ツール導入で陥りやすい誤りの一つが、「ググっただけの浅い知識で、いきなりベンダーにオファーしてしまい、狭い観測範囲の中で妥協≒選定する」ことでしょう。
    そこはグッと我慢して、後になってRFP:Request For Proposal(提案依頼)の冒頭で示されることになるであろう「導入の背景・目的」について、充分な議論を経ておかれることをお勧めします。

    1. RPA導入後の未来像・理想の姿を、「導入の背景・目的」として明文化する。
    2. RPAの導入効果を試算するために、モデル部門の業務フローとデータフローを視覚化しておく。
    3. お付き合いのあるベンダーにRPAに関する情報提供を求める。※RFI:Request for Information(情報提供依頼)
    4. 集めた情報を加味したRFPおよび提案比較表を作成する。※比較項目は重要度に応じて重みづけしておく。
    5. RFPを配布する。

    実際の選定プロセスの前半はこのような流れで進められるかと思いますが、「ググっただけの浅い知識」では見つからなかった製品・サービスの中に、理想像に近いものがあればこれほど嬉しいことはないでしょう。

    例えば、私が考える理想のRPAとは、

    • C/S:クライアントサーバー型のもので、
    • 従業員に支給されているPCに(軽い)プログラムが常駐し、
    • 日々のデスクトップ作業をサーバー上に記録した上で、
    • 「あなたのAという作業の2工程目はロボットで代替できますがいかがいたしましょう?」と

    適宜提案してくれるものです。

    その記録範囲はローカル作業に留まらず、

    • 作成・更新した成果物がメール添付やクラウドストレージを通じて提出され、
    • 成果物の受け手のアクションまで一気通貫で記録されることで、
    • サーバー側で視覚化された業務フローとデータフローを勝手に作成・更新してくれる。

    というものです。

    RPA選定前に、理想のRPAについて考えてみる
    RPA選定前に、理想のRPAについて考えてみる

    さらに、

    • 前述の業務フローとデータフローは全社的に統合され、
    • 「あなたと△△さんはほぼ同様の作業をしていますから、どちらかに集約しませんか?」といった提案

    も可能になるはずでしょうから、

    • 社内のあちこちに散在している部分最適やサイロによる重複作業まで解消しつつ、
    • 機械化・自動化を推進することができるものです。

    このような形で理想像を明文化しておくと、見方によっては、BPM:Business Process Management や WFM:Workforce Management と呼ばれるツールにも同様のものがあるかもしれませんから、RFPの配布先にバリエーションが生まれます。

    あるいは、「こんな機能の実現にはAIを組み込まないといけないが、一企業だけでは学習量が足りないから機能しないだろう。」と言われるかもしれません。

    それでも、RFPを見てコンペにエントリーしてくれたベンダーの中に、このような理想像と近しい製品ビジョンやロードマップを持っている企業があれば、3年後・5年後のバージョンアップに対する期待度を、比較項目に加えることができるようになるのではないでしょうか。

    RPAの導入成功によって仕事を奪われてしまう人は本当にいるのか?

    AIやRPAのような自動化ツールを導入する時に、もし障壁が生まれるとしたら「仕事の効率化と言いながら人員の合理化をやろうとしているのではないか?」という疑心暗鬼です。

    こればかりは経営陣の意思によるものでしょうから、導入主体となる1部門では何ともコメントのしようがないはずですが、前述の理想像などを含めた導入の目的は誤解を生まないようにフォーカスを定めて開示しておきましょう。

    データ更新作業の効率と精度を高め、付加価値向上のために必要な時間的余裕を生み出す

    私が導入の目的を記載するとしたらこのような一文にするでしょうか。

    ただ、御社の人事考課・評価基準の中に下記のような「評価されない人」が例示されていれば、疑心暗鬼になった方々に対する回答として「それ以上でも以下でもない」ことを示していただくのがよいかもしれません。

    • 仕事を惰性で進め、改善・改革しようとしない人
    • いつも自分本位で仕事を進め、相手本位で考えることができない人
    • 納期や期限が守れないなど、他人の時間を無駄に奪う人

    AIやRPAに対して疑心暗鬼になる以前の問題として、このような姿勢・態度が顕著な人は、できるだけ仕事で絡みたくないと思われるのではないでしょうか?

    RPAの導入成功によって仕事を奪われてしまう人は本当にいるのか?
    RPAの導入成功によって仕事を奪われてしまう人は本当にいるのか?

    この「評価されない人」はかつての所属先で明示されていたものを要約したものですが、求人から人事考課までカバーした全従業員共通となる負の評価基準でした。

    純然たる日系企業でしたが、ビジネスモデルが米国発祥だったこともあって組織運営はグローバル・スタンダードに依拠しているところが多分にありました。
    まず、多言語・多民族なダイバーシティ組織でも通用する価値判断の基準がミッション・ビジョン・ポリシーとして公言されていて、ポリシー(行動指針)に紐づく人材管理のKSA(Knowledge、Skill、Attitude)に落とし込まれていたものです。

    このKSAの中で、AIやRPAにインストールすることが難しい概念の一つがAttitude(仕事と向き合う姿勢)でしょうから、RPAの導入効果を最大化するためにも、「仕事のできる人:仕事を改善・改革しようとする人」に先行事例となってもらうことで、導入の目的を正しく示してくれるモデルケースとなるのでしょう。

    2016年8月には、厚生労働省の懇談会によるレポートが公表されていますので、参考になりそうなところを引用させていただきます。

    「働き方の未来2035:一人ひとりが輝くために」懇談会について |厚生労働省

    人間の仕事としては人々のニーズを捉えるサービス開発、商品開発といったところがメインになり、それをロボットやAI を使って提供するといった企業の形態が多くなるのではないかと考えられる。


    このレポートにある「時間や空間にしばられない働き方」は、2035年を待たずともwithコロナによって2020年に実現されようとしています。そんなテーマについて想像を膨らませてみると、週休二日制といった労働習慣は2035年になるとなくなっているように思えてきます。

    いずれにしても、2035年になってもExcel集計・更新に代表されるデスクトップ作業を続けていたいという人は別として、「今よりもっとみんなが楽して稼ぐ」働き方ができるよう、常に改善・改革できる人間でありたいと思います。

    RPAとETL:データ連携ツールを組み合わせた活用事例はこちら

    ここまでお読みいただき、ありがとうございました。

    最後に、データ連携基盤とRPAを組み合わせた事例をご紹介しますので、ぜひご参考としてください。

    CTCシステムマネジメント株式会社様
    CTCシステムマネジメント株式会社様
    基幹システム内の情報が取得できるWeb サイトからRPA がデータをダウンロードし、その情報をもとに「Waha! Transformer」がデータ加工することで、帳票作成までの自動化を実現しています。「以前は複数の人間が帳票作成に関わりつつ、トータルで7 時間ほどの工数が必要でした。今は私が出社して実行ボタンをクリックするだけで、40 分ほどで帳票を作成できています」
    アライズイノベーション株式会社様
    アライズイノベーション株式会社様
    FAXや書類の内容をAIによって判読可能な形にデジタル化するAI×OCR「AIRead」を提供しています。 この「AIRead」で採用されている、OCRから読み出したデータをマスターデータと突合することでAIの精度を補完するオプション製品に、ユニリタが提供する「Waha! Transformer」が採用されています。

    参考にしたニュース記事

    コロナ禍で脚光浴びるRPA 企業が「業務自動化」に今対応すべき理由 (1/2) - ITmedia NEWS 2020/08/21
     政府も新型コロナ対策にRPAやAIの活用を推進するとして、UiPathと協定を結んだ。コロナ禍での企業のデジタルシフトを共同で支援する考えだ。
     つまり、この感染症流行下では幅広い業種で働き方の変革を余儀なくされ、その方向はテレワークシステムや、RPAなど自動化ソリューションを用いたデジタルシフトへ向いている。

    中堅中小企業でもRPA導入が加速---ロボフィスとNTTデータが共同調査 - ZDNet Japan 2020/08/19
     RPA(ロボティックプロセスオートメーション)の導入コンサルティングやサポートを手がけるロボフィスは、NTTデータと共同でRPAユーザー3000社の動向を調査した。
     これによるとNTTデータのRPAユーザーが、2018年度末の1000社から2019年度末の3000社へと拡大する中で、特に300人未満の企業の増加が著しいことが分かった。2019年度末時点で従業員300人未満の企業が44%を占めている。

    「RPAは局所的な業務自動化ツールではない」─UiPathが訴えるRPAの本質的価値とは? | IT Leaders 2020/07/16
     先に日本企業での採用が進んだと書いたが、「RPA=ソフトウェアロボットがルールベースのPC作業を代理で行う」という狭義のRPAのイメージが定着してしまったため、現在でも局所的/対症療法的なデジタル化にとどまっているRPA事例が多い。
     UiPathは、こうした狭義のRPAではなく、既存のシステムも生かしながらRPA×AIを基軸に自動化を進め、従来の業務のリプレースにとどまらない、企業の可能性を最大限に引き出す「実効的な次世代の業務」を作り出すことを目指している。具体的にはハイパーオートメーションを「発見」「開発」「管理」「実効」「協働」「測定」という6つのフェーズに分類し、これに沿ったRPA製品を提供している(図1)。
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