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働き方をAIで改革!生産性向上術

政府の提唱する「働き方改革」では、少子化による労働力減少の対策として、生産性向上が重要視されています。労働人口が不足している状態での労働時間削減は、企業にとって大きな問題です。そういった問題を解決に導く手段の一つとして、RPAやAI(人工知能)が期待されています。

RPAとAIの親和性は抜群

RPAとAI(人工知能)は、人間の仕事を自動化してくれるツールとして様々な場面で活用されるようになりました。RPAは定められたルールを基本として作業をするソフトウェアロボットです。対してAIは自己学習機能を持ち、処理することのできるロボットで、特定の領域に関して特化したAIは人間の処理能力を超える力を発揮します。

より効率的に業務を処理するためには、RPAとAIを組み合わせることが効果的です。例えば、文字認識や音声認識に特化したAIによって紙や画像内の文字、および音声をデータ化し、RPAでデータ処理を行える形に変換します。単純作業でありながら人間でしか行えなかった業務を、AIを活用して情報をデータ化することで、RPAでも自動処理を行うことが可能になるのです。

また、過去のデータに基づいた判断が必要な業務や、場合に応じて適用条件の変更が必要な業務は、RPAで処理することができません。数種類の分岐には、いくつかのルールを設定することでRPAのみでも対応できますが、回答が多岐にわたる複雑な業務ではAIと組み合わせることが必要です。自動化できる業務の幅が広がることから、RPAとAIの親和性は高く、生産性向上に役立つツールとして期待されています。

生産性とはなにか

それでは、生産性とはどういったものなのでしょうか。簡単に言うと、生産性とは労働時間に対してどれだけの成果を得たのか、ということです。生産性は、サービスや商品などの産出量を、人や物などの投入量で割ることにより算出でき、その数値が大きいほど生産性が高いことを表します。生産性の高さは、競争の激しい経済社会を生き残れる可能性の高さをも表すものです。同時に、長時間労働や労働人口の減少などの問題を解決するために必要であるとして、生産性の向上が重要視されるようになりました。

生産性は、作業環境を整えることによる業務改善や、作業を最適化して無駄な時間を極力少なくすることで向上させることが可能です。生産性の向上は、人件費やロスによる損失の削減、労働時間短縮による労働者の余暇の充実などの効果も期待できます。労働環境の改善にもつながるので、社員のモチベーションアップになり、仕事の質を維持するためにも効果的です。それにより、人為的ミスが減るなどのメリットにもつながります。

RPAで期待できる生産性向上の分野

生産性が低くなる原因には、長時間労働によるモチベーションの低下や、常に複数の作業を同時進行するマルチタスクの状態であることなどが挙げられます。それらの問題を解決する手段として効果を見込まれているのがRPAです。

長時間労働やマルチタスクの状態に陥る原因となっているのが顧客管理や定型的な大量のデータ処理、定期的に行う必要があるシステムメンテナンスなどの業務です。どの業務も経理や総務、営業、販売の分野において欠かすことのできない業務で、同じ作業の繰り返しであっても作業を行うためには多くの時間と人員を必要とします。

そういった長時間にわたる業務や、繰り返し行う作業をRPAによって自動化することで、人員やコストの削減になり、生産性向上が期待できます。また、自動で行うことによって人為的なミスや、見落としがなく、作業における質の向上にも効果的です。それまで単純作業に割いていた人員を、より難易度が高く、成長の見込める業務へ配置が可能になり、生産性向上につながると言えます。

RPAとAIの親和性は高く、双方を上手に活用することで自動化される業務の幅は広がります。ロボットと共存して効率化を図ることが、生産性向上への近道であるとも言えるでしょう。

© irstone / ForYourImages

■参考サイト
https://www.esector.co.jp/special/rpa/rpa4.html
http://www.nttdata.com/jp/ja/insights/blog/20180406.html
https://www.kaonavi.jp/dictionary/productivity/
https://www.d-healthcare.co.jp/business-column/activation-of-organization20180223/
https://hcm-jinjer.com/media/contents/b-contents-editorial-rpa-0223/
https://rpa-bank.com/column/387/

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