手間がかかるデータ収集・分析はRPAにお任せ!

顧客への訴求や企画立案など、あらゆる業務においてデータ収集や分析は必要不可欠です。

RPAは、こうしたデータ収集や分析が得意だということをご存知でしょうか。

今回は、RPAによるデータ関連の活用方法や事例についてご紹介します。

■RPAはデータ収集やモニタリングが得意

RPAは、ルール化できる単純作業を行うことで注目されがちですが、ロボットによる業務の自動化では、圧倒的な量の情報を継続的に扱い続けることが可能になるという側面もあります。

データ収集には、ある種のモニタリング能力が必要です。

すなわち、特定のデータを観察し続け、その中から情報を取捨選択して適切な判断を下す能力です。

本来、情報の選択やそれに紐付いた判断は思考力を伴うものであり、人間でなければできないとされてきました。

だからこそ、そのためのデータ収集も人間が行う必要があり、莫大な労働時間を必要としたのです。

AI搭載のRPAシステムは、継続的にデータ収集し、その結果からの判断を思考することができます。

目標が明確であればあるほど、データから判断し得る最適解を淡々と弾き出すことが可能です。

こうした適性は、システム管理や気象予報など、多大なデータから適切な判断を下す必要のある分野で力を発揮します。

工場のオートメーション管理なども、最終的には人員の目での確認が必要不可欠であった部分において、RPA導入が効果を発揮します。

■RPAの分析は確実かつ合理的

RPAは、データ分析についても大きな威力を発揮します。

分析力は人の能力の一つとして定義されていますが、その能力を分解してみると自動化可能なロジックに基づいて行われています。

与えられたデータの条件を観察し、それに基づいた最適解を判断するのが分析ですが、人間は過去の知見や自らの感情を排してこの判断を下すことは非常に困難です。

また、圧倒的な量のデータを均一に確認し、理解することにも限界があります。

したがって、人間の分析にはブレが生じるのです。

分析力の優劣が人間によって変わるのも、得意・不得意という側面だけでは片付けられないでしょう。

こうした分析に対するRPAの正確性が人間に勝ることは、言うまでもありません。

RPAは、ムラなく情報をモニタリングし、合理性に基づいて分析し続けることが可能です。

RPAに分析を任せることによって、人間では到達し得ない分析結果を導き出すことができるかもしれません。

たとえば、経営方針などの重要な決定であればあるほど、RPAに任せることが吉と出るかもしれないのです。

本来、今後の方針の決定など大きな決断は、権力とキャリアを持ったトップの人間が行うことが最も妥当であると考えられてきました。

それは、持ちうるデータの多さと、分析してきた試行数の多さによる信頼です。

しかし、仮にひとりの人間の目では見きれない隅々まで観察し続ける目が存在し、なおかつ年中無休で分析を繰り返し、その結果から自動学習を重ねていたのだとすれば、その結果に対する信頼はどちらが勝ち取れるかは言うまでもないでしょう。

■データ収集や分析の達成目標を明確に

先に述べたように、膨大な量のデータ収集や分析はRPAにとって得意な業務です。

近年注目されつつあるビッグデータの活用に際しても、RPAの活躍は親和性の高い分野と言えます。

一方で、RPAを導入すればすべてのデータが適切な収集を受けて分析されるかといえば、そう単純な話ではありません。

複雑な結果を導き出したいのであれば、それ相応の初期投資と準備期間を覚悟しなければなりません。

RPAは、AIによる自動学習を前提としても、一定のルールに基づいた試行が行動の基盤であるため、導入する人間のヴィジョンが明確でなければ適切な働きはできないからです。

たとえば、あるビッグデータをどのように活用すれば良いか悩んでいる状態のときに、そのビッグデータを観察した上で「どういった特徴が見出せるのか」など、活用の起点となるような傾向をロボットによってサーベイすることは可能です。

しかし、その活用を決断した先で、どういったデータ収集と分析をRPA導入によって自動化したいかを判断するのは人間の役割であり、更にそのデータ収集や分析をもとに最終的にはどのような目標を達成するかも意識しなければなりません。

■手間や時間のかかるデータ収集・分析をRPA導入で簡潔に

先に述べたような役割分担を踏まえた上で、最も時間や労力のかかるデータ収集や分析をRPAに一任できるようになれば、大幅な業務改革が期待できます。

IT設備の管理やシステム管理など、人による管理では業務時間が長時間にならざるを得なかった部分にRPAが活用されることで、人材が持ちうるべき役割や担うべき業務にかかる時間は大幅に削減されます。

全企業が向き合うべき目標である働き方改革では、生産性の向上が鍵になります。

その主たる課題である業務時間の削減が、データ収集や分析の完全自動化によって実現するかもしれません。

データに成果が依存した業種は、RPA導入を前向きに検討してみてはいかがでしょうか。

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