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RPA化のための業務フローチャートの作成方法と事例

RPAフローチャートイメージ

RPAの導入を成功させる業務設計の秘訣

RPAの導入に失敗する原因は、人の作業をそのままロボット化しようとすることにあります。RPA導入成功の秘訣は、ロボットに合った業務フローを作成することです。ポイントは人とロボットの分離、イレギュラーの標準化です。ここでは、RAP導入を成功させるための業務フローチャートの作成方法を事例で説明します。

 <目次>
RPAとは
RPAの対象業務
RPA業務フローチャート作成ステップ
RPAの目的・目標の設定
業務の棚卸し
業務の流れの設計とフロー図の作成
判断基準・異常処置の設計
RPAと人の作業のまとまり化改善
効果の確認と改善

RPAとは

RPAの説明イメージ

RPAとは、Robotic Process Automationの略称です。
ルールエンジンや機械学習、AIなどの認知技術を活用したロボットによる業務の自動化の取り組み、または、その自動化を支援するテクノロジーのことです。
ソフトウェアロボットに、主に事務処理などの、いわゆるバックオフィス業務を代行させます。
人間の補完として業務を遂行できることから、仮想知的労働者、デジタルレイバー(Digital Labor)とも言われています。
RPA導入のメリットとして、
・比較的低いコストで導入でき、人件費の削減ができる。
・作業速度が向上し、処理件数を増やすことができる。
・24時間稼働による工程の短縮化ができる。
・人に付き物のヒューマンエラーによるミスを最小限に抑えることができる。
・人手不足を補いながら、オフィスの生産性向上ができる。
・より創造性や付加価値の高い仕事に、人的資源を集中できる。
などが挙げられます。

RPAの対象業務

RPAの対象業務としては、次のようなものがあります。

RPA対象業務のリスト



手作業時間が絶対的に多く、機械化によって省人化効果が大きい業務。
ただし、この業務は、従来の業務ソフトによっても自動化ができるものです。

多くの人が同様の処理を行うが、処理ルールが徹底されず、後からの確認や修正に手間がかかっている業務。
この業務は、処理の自動化による省人化の効果よりも、業務品質の向上による効果をねらいましょう。

データや情報を異なるシステムから集めて、編集したり、集計したりする業務。
これは、RPAが最も威力を発揮する業務と言えます。

業務処理の品質管理が厳しく求められる業務。
RPAの効能として、あまり知られていない領域のものです。
入力や編集処理をした後、それら処理が正しくできているか検証することにRPAを使うことで、人による品質チェックの見落とし、見間違いを排除することができます。

業務処理の条件が複雑であったり、頻繁に変更されたりする業務。
処理条件の複雑さや頻繁な変更により、人が混乱しやすい業務は、RPA化によって飛躍的に品質と生産性が高まります。

異なるシステムやデータ間の追加、削除、バージョンの整合を確実に保証したい業務。
システムやデータ間の不整合による様々なトラブルの防止にRPAは大きく役立ちます。

RPA業務フローチャート作成ステップ

それでは、RPA化のための業務フローチャートのつくり方です。
7つのステップがあります。

RPA業務フロー作成ステップ図



ステップ1.準備
対象業務の選定、目的の明確化、現状把握、目標設定、開始と終了の決定を行います。

ステップ2.業務の棚卸しと流れの設計
対象業務に関する作業を洗い出し、RPAを取り込んだ流れを設計します。

ステップ3.フロー図の作成
記号を共有し、シートに開始~終了までの流れを作図します。

ステップ4.判断基準・異常処置の設計
明確な判断基準をつくり、異常処置を洗い出します。

ステップ5.RPAと人の作業のまとまり化改善
人とロボットの作業を分離して、まとまりをつくり、判断待ちや処理待ちがないようにします。

ステップ6.効果の確認と改善
RPA化の効果を確認し、それに基づいて、改善を行います。

ステップ7.規定類の整備
新しい仕事のやり方に沿って、規定類の作成、改訂を行います。
では、各ステップごとに説明していきます。

RPAの目的・目標の設定

RPA導入目的と目標の事例

何のためにRPAの導入をするのかを明確にします。
生産性向上なのか、品質向上なのか、コスト削減なのか、それ以外のものなのか、明らかにします。
業務フローチャート作成においては、作業者にそれなりの工数や負荷がかかります。
ともすれば、仕事が忙しい、面倒くさいなど様々な理由をつけられ、非協力的になりがちです。
投入する労力に対し、どのようなメリットがあるのか、
これをやらないと、どのようなデメリットが生じるのか、
各スタッフにねらいや意義を伝え、真摯に取り組んでもらうようベクトルを合わせます。
次は、現状把握です。
何人で月何時間の工数を要しているか?
ミス件数や手直し/確認作業工数は?
外注人件費/時間外労務費は?
など、目的に対する現状を、できるだけ定量化して把握します。
次は、目標設定です。
例えば、
・月当たり総工数500時間を100時間へ
・顧客への流出クレーム月10件をゼロへ
・時間外労務費月100万円をゼロへ
など現状把握で得られた数値に対し、何を、いつまでに、どれだけ、つまり、項目、期限、目標値を明確にします。

業務の棚卸し

業務の棚卸し事例

対象業務に対する現状の作業を同じレベルで洗い出します。
どのような作業が、どれほどあって、どのような順序で、どこの部門をまたいで行われているのか、暗黙知となっている部分を明らかにします。
その際、付箋紙などを用いて、部門別で色分けしてカード化すると、抜け漏れの手直しや順序の修正などが容易になります。
先ほどの事例、旅費交通費精算業務の場合、「当月末締めで旅費交通費精算開始」が始まりでしたので、
そこから「当月分旅費交通費の口座振込」の終了までの具体的な作業を、1つずつカードにして、A3用紙に貼り付けていきます。

業務の流れの設計とフロー図の作成

業務の流れ設計とフロー図の事例


流れの設計

先ほどの業務の棚卸しでカード化した作業をもとに、新たに流れを設計します。
その際、今の作業を単純にロボットの作業に置き換えるというより、ロボットが最大限、効率的に作業ができるように、作業のやり方を変えていくスタンスで流れをつくります。
人が都度調整したり、検討して判断したりすることや、例外処理があれば、ロボットの連続的な作業が困難になります。
ですから、人が関わる都度の調整・判断や例外処理をなくせないか、少なくできないか、という視点で、標準化、簡素化、単純化、構造化をはかります。
参照するデータや入力画面をイメージしながら、RPA化する作業と人の作業を分けて、流れを設計します。

フローの作図

流れの設計で作成したカードを記号化していきます。
記号内には、No.と作業内容を記入し、開始~終了までの流れを作図します。
判断・分岐箇所は、矢印が複雑になりがちですので、分かりやすく表現します。

判断基準・異常処置の設計

判断基準と異常処置の事例

まずは、判断基準の設計です。
・人によるやり方や手順のバラツキ、
・例外処理、
・ルールの脆弱性、
・都度調整、検討、判断が必要なこと、
などへの対応は、人にしかできない仕事です。
RPA化のためには、このような、人が判断して行うことを、可能な限り、なくした上で、ロボットが処理できるような基準をつくります。
こういう場合はこうしろと、具体的な指示命令に落とし込むための判断基準を明確にします。
判断基準が複雑になれば、業務フローや、RPAツールを利用したロボットの開発も複雑になりますので、できるだけシンプルな基準をつくることが重要です。
次は、異常処置の設計です。
例外となる異常処置を洗い出します。
すべてをロボットにやらせるのではなく、異常があれば、人が介入して、処置を行うというものです。
これも、異常が多ければ、その都度作業が停滞し、処理待ちが発生するので、異常ができるだけ少なくなるように、作業のやり方を見直します。

RPAと人の作業のまとまり化改善

RPAと人の作業のまとまり化改善の事例

人の作業とRPAでの処理を分離して、まとまりをつくります。
RPAの処理の合間に人の作業が入り込むような流れでは、人の作業の度に処理が止まったり、人が付きっ切りになったりして、自動化の効果が発揮されなくなります。
まず、自動処理に先立ち、人が段取りをします。
その後、RPAによって自動処理を一気に進め、
最後に、人による確認や異常などの処置を行うという流れにします。
人とRPAのプロセスの集約化を行い、途中で判断待ち、処理待ちで寸断(停滞)させないようにします。

効果の確認と改善

効果の確認と改善の事例

ロボットの開発ができたら、実際の仕事でのテストとして、限定した範囲で処理を行い、効果を検証します。
実際の仕事でのロボットの動作や、アウトプットの品質、1件あたりの処理時間などを確認して、本番で使用できるか否か判断を行います。
そこで、不具合や改善点があれば、「ステップ4、判断基準・異常処置の設計」や、「ステップ5、RPAや人の作業のまとまり化改善」に戻って、改善を行います。
そして、本格的にRPAが導入された段階で、効果の確認を行います。
当初の目標、何を、いつまでに、どれだけ、つまり、項目、期限、目標値対する結果を確認します。
結果が思わしくないようであれば、再度フローの見直しを行い、業務を改善します。

RPAの業務フロー作成の動画も公開中!ご覧ください。

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