この記事のゴール
- DPAとRPAの定義を理解する
- DPAとRPAの異なる点を探る
- DPAとRPAのユースケースと実例を知る
- 各技術の利点と課題を評価する
でははじめていきましょう！
はじめに
今日のデジタル時代において、企業は常に社内プロセスを合理化し、効率性を向上させる方法を模索しています。
このような悩みを解決するために自動化に対して大きなニーズが集まっています。
デロイト グローバル インテリジェント オートメーションによると、現在、世界中の組織の73%が、ロボット工学、機械学習、自然言語処理などの自動化技術を利用していることが明らかになっています。
その中でも近年注目されているのが、デジタル・プロセス・オートメーション（DPA）とロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）の2つの技術です。
どちらもビジネスプロセスの自動化を目的とした技術ですが、その範囲、インテリジェンスのレベル、データの処理方法に大きな違いがあります。
DPAとRPAとは
デジタル・プロセス・オートメーション（DPA）は、さまざまなシステム、アプリケーション、データソースを統合することで、複雑なビジネスプロセスを自動化する技術です。
DPAは、ビジネスプロセスマネジメント（BPM） (英語)、人工知能（AI）、機械学習（ML）などの技術を組み合わせて、ワークフローや意思決定プロセスを自動化します。
一方、RPA（Robotic Process Automation）は、人間の動作を模倣することで、ルールに基づいた反復作業を自動化する技術です。
RPAの場合、主な自動化内容はデータ入力、データ抽出、レポート作成などのコンピューター作業となります。
複雑な統合や処理をするのではなく、日々利用するシステムやアプリケーションで起こりうるタスクを自動化することが目的となります。
DPAとRPAに関するよくある誤解
- 「DPAとRPAは同じものである」： どちらの技術もビジネスプロセスの自動化を目的としていますが、上述した通り、その範囲、インテリジェンスのレベル、データの処理能力において大きな相違点があります。
- 「DPAとRPAは相互に排他的である」： DPAとRPAは連携することで、よりシームレスで効率的なプロセスを実現することができます。
- 「DPAとRPAは、人間をリプレイスする」： DPAやRPAは特定のタスクを自動化することはできますが、（人間を）完全に置き換えることはできません。参照。ワークフローを定義し、意思決定を行い、例外処理を行うためには、依然として人間の労働者が必要です。
DPAとRPAの主な共通点・相違点
DPAとRPAはどちらもビジネスプロセスの自動化を目的としていますが、いくつかの重要な点で異なっています。
ここでは、DPAとRPAの主な類似点と相違点を紹介します。
スコープ
- DPAは、ビジネスプロセス全体の自動化と最適化に焦点を当て、プロセス改善への全体的なアプローチをとります。
- RPAは、プロセス内の特定の反復作業を対象とし、プロセス全体ではなく、個々の動作を自動化します。
機能
- DPAは、AIやMLなどの先進技術を活用し、インテリジェントな意思決定と継続的なプロセス改善を可能にします。
- RPAは、あらかじめ定義されたルールとシンプルなロジックに頼ってタスクを自動化するため、時間の経過とともに学習したり適応したりする能力はない。
制限事項
- DPAは、技術、プロセス再設計、組織変更管理への大きな投資を必要とする場合があります。
- RPAは厳密なルールに従ったタスクのみを自動化することができ、複雑なタスクや変動するタスクに苦戦する可能性があります。
複雑さ
- DPAは、複数のシステムやアプリケーションを含み、それらの間の統合が必要なため、RPAより複雑です。
- RPAは、1つのシステムやアプリケーション内のタスクを自動化するために使用することができるため、より複雑ではありません。
スケーラビリティ
- DPAは、複数のシステムやアプリケーションを含む複雑なビジネスプロセスに対応できるため、RPAよりもスケーラブルです。
- RPAは、ビジネスプロセス内の特定のタスクを自動化するために設計されているため、スケーラビリティは低い。
コスト
- DPAは、複数のシステムやアプリケーション間の複雑な統合を伴うため、一般的にRPAより高価です。
- RPAは、単一のシステムまたはアプリケーション内のタスクを自動化するために使用できるため、コストは低くなります。
人的関与
- DPAでは、ワークフロー、意思決定ルール、例外処理などを定義するために、人の関与が必要です。
- RPAは、人間の介入を必要とせず、完全に自動化することが可能です。
DPAとRPAの使い分け例
DPA を使用する場合
- 複数のシステム、アプリケーション、データソースが関与する複雑なビジネスプロセスの自動化
- AIやMLを活用してデータを分析し、インテリジェントな意思決定を行うことで、意思決定プロセスを向上させる
- 受注から支払いまで、または調達から支払いまでといったエンドツーエンドプロセスの自動化
- 電子メール、文書、画像などの非構造化データの処理
RPAを使用する場合
- データ入力、データ抽出、レポート作成など、ルールに基づく反復作業を自動化する。
- 単一のシステムまたはアプリケーション内のタスクを自動化
- データ入力や処理のミスを減らし、精度を向上させる
- 反復作業に必要な時間と労力を削減し、効率を改善
ユースケースと実例
デジタル・プロセス・オートメーション
- 顧客のオンボーディング： 金融機関ではDPAを利用して口座開設プロセスを合理化し、複数のシステムを統合して本人確認や信用調査などのタスクを自動化しています
- サプライチェーン・マネジメント： 製造業者ではDPAを活用して生産計画やスケジューリングプロセスを最適化し、効率化とリードタイム短縮を実現しています。
- 人事部門： 企業の人事部ではDPAを導入し、オファーの作成から福利厚生の登録、ITプロビジョニングに至るまで、従業員のオンボーディングプロセスを自動化しています
ロボティック・プロセス・オートメーション
- 請求書管理： ある企業は、RPAボットを使用して、受信した請求書からデータを自動的に抽出し、会計システムに入力することで、手動でのデータ入力エラーを減らし、支払い処理を高速化しています
- データ移行： レガシーシステムと新CRM間のデータ移行をRPAボットで行い、業務の中断を最小限に抑えながらシームレスに移行しました
- レポート作成： 金融サービス企業では、RPAを利用して月次コンプライアンスレポートの作成を自動化し、アナリストがより戦略的なタスクに集中できるようになりました
メリットと課題
メリット
- コスト削減： DPA、RPAともに、手作業の自動化やプロセスの効率化により、人件費の削減が可能です。
- スケーラビリティ： DPAとRPAの技術は、変化するビジネスニーズに対応し、成長をサポートするために容易に拡張することができます。
- カスタマーエクスペリエンスの向上： プロセスを合理化し、エラーを減らすことで、DPAやRPAは、より良い顧客体験と満足度の向上につながることができます。
課題
- 導入コスト： DPAやRPAの導入には、ソフトウェア、ハードウェア、トレーニングなど、多額の先行投資が必要な場合があります。
- セキュリティとコンプライアンス：DPAとRPAは、データセキュリティと規制準拠を明確な管理が必要となります。
- 組織マネジメント： DPAやRPAの導入を成功させるには、組織文化や考え方の転換が必要な場合が多く、その実現は困難な場合があります。
終わりに
デジタル・プロセス・オートメーション（DPA）とロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、デジタル・トランスフォーメーション（DX）の推進に大きな可能性を秘めていますが、万能なソリューションではありません。
どのテクノロジーを採用するかを決定する際には、企業独自のニーズ、プロセス、目標を慎重に検討する必要があります。
DPAとRPAを最大限に活用するために、企業は以下を行う必要があります：
- 自動化が容易で、短期間で成果を上げることができる、インパクトの大きいプロセスやタスクに焦点を当て、小規模に開始する。
- 導入の成功と長期的な利益を確保するために、従業員のトレーニングとチェンジマネジメントに投資する。
- 自動化の取り組みを継続的に監視・最適化し、データとアナリティクスを活用して継続的な改善を推進する。
DPAとRPAは、企業がプロセスを自動化し、効率性を向上させるのに役立つ2つの一般的なテクノロジーです。両者は、その範囲、インテリジェンスのレベル、非構造化データの処理能力に違いがありますが、両者を連携させることで、よりシームレスで効率的なプロセスを構築することができます。
DPAとRPAの主な違いを理解することで、企業はどの技術をいつ使うべきかについて、十分な情報を得た上で意思決定することができます。
