RPA依存からの脱却とAPI等の自動化に適した環境整備

自動化推進においてRPA依存はコスト増と不安定化を招くため、APIやDB接続など他の手段を積極的に活用することが重要です。
RPAは最終手段と位置づけ、戦略的な自動化環境の構築を目指すことが望ましいです。
まずは、自社の自動化アーキテクチャを整理し、効率的な仕組みへの改善を図ることが必要です。

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要点

自動化推進が二極化し、一部の企業はRPAに過度に依存している。
RPAの限界：保守コストが高く、システム変更に影響を受けやすい。
代替策：API、DB接続、ETL、BIなど、より安定的な自動化手段の利用。
脱RPAへの取り組み：適材適所でRPAを活用しつつ、中長期的には脱RPAを目指す。
Automation推進の未来像：生成AIやAIエージェントの登場により、高度で自律的な自動化の実現が可能。
ソリューションアーキテクトの重要性：専門的な知識とビジネススキルを持つ人材が必須。
市民開発の課題：安易なRPA依存が自動化の効果を低減するリスクがある。

概要

Point
自動化の推進において、RPAツールへの過度な依存は企業にとってリスクが高く、より持続可能で柔軟なアプローチが必要です。
Reason
- RPAの限界
  - RPAツールはシステムのGUI（画面操作）を模倣して動作しますが、システム変更の影響を受けやすく、メンテナンスコストが増大します。
  - GUIの操作は人間向けに設計されているため、機械が操作するには不安定で効率が悪く、長期的な自動化手段としては非効率です。
- 代替手段の効果
  - APIの利用：安定した接続と高速な処理を可能にし、画面変更の影響を受けにくい。
  - DB接続：直接データにアクセスすることで、操作の安定性が増し、保守も容易。
  - ETL、BIの活用：データの取得や加工が効率化され、RPAによる操作を不要に。
- 脱RPAの取り組み
  - 自動化の選択肢としてRPAは最終手段に位置づけ、他の自動化手法を中心に据える。
  - 最終的にはAIエージェントや生成AIの活用により、より自律的で高度な自動化を目指す。
Example
- GUI操作のリスク
  RPAを利用して受注データを管理画面から手動で抽出していた企業では、画面のアップデートによりRPAがエラーを起こし、保守に多大なコストがかかりました。一方、APIを活用することで画面変更の影響を受けず、抽出業務が安定化しました。
- BIの活用例
  異なるシステムのデータを日次でレポート化する業務で、RPAのGUI操作をやめ、ETLでデータを収集しBIでレポート化。これにより、最新データの自動更新が可能になり、業務が効率化されました。

具体例

ETLとBIを活用した自動レポート化
社内の複数システムからデータを取得してExcelでレポートを作成する業務にRPAを導入した場合、画面変更やデータ量の増加で頻繁にエラーが発生しました。そこで、ETLツールでデータを定期的に取得し、BIでレポート化したところ、手作業がなくなり安定的に最新情報が確認できるようになりました。
API活用でのメンテナンス負担軽減
人事部門が従業員データを管理する際、APIを利用してデータベースから直接取得するように変更したことで、RPAによる画面操作が不要になり、システム改修時のメンテナンス負担も大幅に軽減されました。

結論

現在、RPAツールへの過度な依存は長期的には非効率であり、より戦略的なAutomation推進が求められます。まずはRPAを補完するAPIやDB接続、ETLの活用を検討し、HyperAutomationを見据えた環境を整備していきましょう。最初のステップとして、自動化アーキテクチャを整理し、RPAツールの使用箇所を再評価することから始め、持続可能な自動化への第一歩を踏み出してください。

以上