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RPAは、日本の産業界を救うかもしれない--前書きに代えて
佐々木俊尚
□ 単純作業を、人間と同じようなスピードで行う
□ 人の仕事を補完し、仕事を分担し、生産量を上げる一役を担う
□ 日本は、国民一人当たりのGDPは世界で２６位。
□ 時間あたりの労働生産性も、２１位と低い
□ 日常業務がRPAによって自動化されることで、AIの分析を組み込むことが可能になる

プロローグ
□ 変革シナリオ
　・社会問題を解決する新たなサービスを提供し、グローバルに高付加価値・
　　高成長部門を獲得
　・技術革新を活かしたサービスの発展による生産性の向上と労働参加率の増加により
　　労働力人口減少を克服
　・機械・ソフトウェアと共存し、人にしかできない職業に労働力が移動する中で、
　　人々が広く高所得を享受する社会
□ ビズロボは、エンドユーザーのオフィスワークを学習し、作業工程をマクロ化することで
　　ルーティーンな作業を人に代わって実行する

第１章　RPAとは何か？
□ RPAは、「作業者そのもの」
□ 「人間しかできないと思われていた作業」を人間に代わって行う。
□ RPAの最大のメリット
　・あらゆる労務時間の短縮
　・業務品質の向上
　・業務スピードの向上
　・業務変更への対応が容易
□ RPAの３つの段階とその適用領域
　・クラス１：既存技術を統合活用した定型作業の自動化
　・クラス２：一部の学習機能おいび非構造化情報処理による一部非定型業美の自動化
　・クラス３：高度な自動化
□ クラス１
　　「代行」対象は、「情報の取得」や「条件判断」エクセルやERPシステムへの「入力作業」
　　「複数システムへのログイン」「検証、突合、承認」など一定のルールのもとで実施する。
□ クラス２
　　「検知技術（画像認識）」＋「認知技術（AI）」＋「マクロ技術（ルールエンジンなど）
□ クラス３
　　自立AI
□ 業界の垣根を超えた「RPAのプラットフォーム」のようなものを作れるのではないかと
□ 数年後には、ルーティーン業務をRPAにまかせることで、日本人ホワイトカラーの約半分は
　　仕事を激変させる

□ 人口が１万三千人を割ったら自治体は財政破綻する

□ RPAはビジネスルールを全面的に見直し、再設計することもシステム変更も必要ない。
□ RPAが解決する最大の課題はヒューマンリソース
□ 人間が」いまやっている作業をそのまま、なにも変えずに代行できること
□ 人間と比較できないほど高いパフォーマンスを発揮
□ RPAの考え方は、それを代行させるロボットを現場でつくり、、その運用も現場に任せていく

第２章　欧米で進むRPA革命最前線
□ 欧米におけるほとんどのRPAの導入手法は、ルーティン的または反復するバックオフィス
　　の業務を、自動化ないし代行し、従来の方法からコストとスピードを劇的に改善させる
　　ものである
□ 処理そのものは「以前と同じシステムが行っている。
□ 欧米におけるRPAの３つの方式
　１．連邦/分散型
　２．集中型
　３．並存型
□ RPAによって人が行っていた作業量を３分の１ぐらいが効率化されて減少し、標準化によってさらに
　　２０％ぐらい減れば目標にかなり近くなる。
□ 人間の定型業務をそのまま代行する「クラス１」世代
□ ディープラーニング等のナローAI技術を使った非構造化データを扱えるクラス２
□ AGIなどの技術とクラス２が癒合したクラス３
□ 「Vivino]というワインのアプリ

第３章　RPAによって企業はどう変わるか
□ とりあえず、簡単でコストに見合う「しくみ」を取り入れ、しくみでカバーできない２割くらいは
　　人がカバーし、それとシステムを組み合わせることで効率化する「解」もある。
□ テコ入れのポイント
　１．業務プロセス
　２．人
　３．アプリケーション
□ テコ入れする指標
　１．リードタイム
　２．品質
　３．原価
□ 金融事務には専門的な知識が必要で、ITでは解決できず、人の手と目がなければ処理できない領域
　　も多いのだが、ルールベースで働くRPAとは相性がよく、導入効果が現れやすい。
□ 近年の市場規模の縮小などの要員も追い風となって実績が目立つ結果となった。

第４章　RPA導入の実際とポイント
□ RPAが大きなシステムを導入して、大きな効果を有無にではなく、細かいレベルの非効率を改善して
　　積み上げて」いくしくみである
□ 小規模な部門単位から実施するのが成功のポイントである。
□ 計算処理は本来のアプリケーションにまかせる

第５章　RPAで変わる業界
□ RPA導入の設計は業務フローとセットで

□ RPA化により人材派遣の３つの新雇用創造チャンス
　１．RPAに適したロボットを作る人
　２．RPA化された業務設計のなかで働く人
　３．RPAに適したロボットをサポートする人

□ 一般的なBPM（業務・システム改善手法）などのプロセス定義よりもっと細かい操作レベル
　　までをブレークダウンしなければならない。
□ 金融業界はRPAに向いている
□ 定点観測にRPAを導入する
□ 人間の思考をサポートする
□ まずロボットを使って基本情報を収集したうえで、関連性を、人もしくはAIが判断し、
　　再びロボットを走らせて必要な情報を取りに行かせる
□ これまで外部に委託していた業務をもう一度社内に戻し、外部への出費を減らせる手段

□ 会社が求める「全員がワンランク上の仕事にシフト」の実現に向けた基盤づくり

第６章　進化し、活用の場を広げるRPA
□ AIエージェント開発ステップ
　レベル1　いま実在している「チャットBOT]のようなもの
　レベル2　エンティティ（固有表現）とセンチメント（感情）
　レベル3　メモリ領域と対話の意図
　レベル4　子供の脳

□ サンプリングではなく全データを収集分析することの意義は大きい

第７章　日本型RPAの未来
□ RPAに期待をかける日本は、労働力の減少に大きな不安を抱えている
□ RPAは、人々をルーティン業務から解放する
□ これまで人がやりたくない、面倒くさいと思っていた仕事を、24時間365日ロボットがやってくれる

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