RPAとは、ロボティック・プロセス・オートメーション（Robotic Process Automation）の略で、コンピューターソフトウェアを使って人間が行う業務を自動化する技術です。
例えば、Excelでのデータ抽出・加工・整理などの同じような作業を繰り返す行う業務をコンピュータソフトウェアを使って自動化することができます。またExcel上だけでなく、インターネット検索や会社独自のシステムなど複数に跨いで業務が自動化できることから、人と比較して業務正確性や業務効率を圧倒的に高めることができます。RPAは、ビジネスプロセスの自動化において非常に効果的であり、近年非常に注目を集めています。

RPAは繰り返し行われる業務を自動化することができます。例えば、Excelファイルのデータ整理や顧客情報の登録など、ルーティン作業を効率化することができます。

RPAは大量のデータ処理を高速に行うことができます。また24時間稼働が可能なため深夜のうちに作業を終わらせるなど、作業時間を大幅に短縮することができます。

人手による作業ではミスが起こることもありますが、RPAはプログラムにより高い制度で処理を行うためエラーもほぼ無く正確な処理が可能です。

RPAは複数の条件を判断することができますが、条件が複雑である場合、正確な判断が難しくなります。

業務の変更や追加がある場合には都度変更するなど柔軟な対応が必要になるため、変更が多い業務には向いていません。またルールが細かすぎるとその全てを指示しなければならない為、ルールが細かすぎる業務にも向いていません。

総務省によると、RPAには三段階の自動化レベルがあるとされています。現在のRPAの多くは「クラス1」レベルで定型業務に対応しています。次のレベルである「クラス2」は、AIと連携して非定型業務でも一部は自動化されるようになります。また「クラス3」は、より高度なAIと連携することで、業務プロセスの分析や改善だけでなく意思決定までを自動化できます。

オフィスワークで用いられるさまざまな業務効率化の手法の中でも、最も有名なものが「マクロ」です。ExcelマクロはExcel上での作業に限定されています。VBAを利用することでExcel以外へ対象を広げることができますが、それでもMicrosoftのOfficeソフトウェアに限られ、プログラミング知識も必要になります。
一方、RPAは、Officeソフトウェア以外にもWebブラウザや会社の基幹システムなどパソコン上で行うすべての作業が対応でき、プログラミング知識も不要です。

RPAは、繰り返し行われるルーティンワークの自動化に特化した技術です。事前に定義されたルールに基づいて自動的にタスクを実行するため、ある程度の自動化が可能であり、ルールに従わない新しい状況やタスクを処理する能力はありません。
一方、AIは、自己学習能力を持っていており、プログラムに含まれていない新しいデータや状況を学習して適切な判断を下すことができます。 つまり、AIは、人間が与えた問題に対して自分自身で最適な方法を見つけることができるため、ある程度自律的に作業を行うことができます。

現在日本では少子高齢化に伴う労働人口の減少により、深刻な人手不足が問題となっています。特にIT人材については少子高齢化と合わせてIT関連市場規模の拡大により人手不足はとても深刻で、経済産業省が公表した「IT人材需給に関する調査※」によると、2030年には最大約79万人のIT人材が不足する見込み、と発表されています。RPAはプログラミングの知識がなくても作ることができると言われており、ITエンジニアが不足する現代において注目を集めています。

現在、政府が打ち出している働き方改革は、少ない労働力で生産性を維持・向上することが求められていることから、RPAは働き方改革を推進するためのツールとしても注目されています。
RPAは、定型的な単純作業を自動化することで単純ミスがなくなり業務品質が上がるだけでなく、24時間365日稼働できることから業務負荷の大幅な低減や、一部の作業をRPAに代行してもらうことで、従業員はコア業務や思考を必要とする業務に専念できる等、生産性向上にも繋がります。

株式会社矢野経済研究所が2020年に行った調査によるとRPAの市場規模は2016年にはわずか85.2億円であったのにたいして、2018年以降は毎年急激な増加を遂げており2023年度は、1,520億円にまで拡大すると予測されています。
RPAは大手企業では導入も進んではいるものの、今後も労働人口の減少や働き方改革の推進、グローバル市場における競争力強化の必要性も変わらないことから、引き続き市場拡大は継続すると考えられています。

次に具体的な仕事内容について解説します。RPAエンジニアの仕事内容は大きく以下の4つに分けられます。

RPAエンジニアの業務内容は上流工程から運用・保守までと幅広く、多数のスキルが身につきます。そのためRPAエンジニアのキャリアパスは、「プロジェクトマネージャー」、「RPAコンサルタント」、「AIエンジニア」など活躍の場も多くあります。
RPA習得にはRPAの知識だけでなくMicrosoft Excel、AccessなどのPCスキルや業務分析スキルなどが必要です。またプログラミングの基礎知識も習得しておくとRPAの理解が深まります。
RPAを習得する学習方法は、オンライン学習サービスや講座・研修に参加すること、実践的なプロジェクトに取り組むことが効果的です。パソナでは無料のeラーニング講座や割引特典などがあり、またRPAの求人も多く取り揃えております。これらの方法を活用してRPAを学び、キャリアアップにつなげていきましょう。