複雑で時間がかかる業務ほど、RPAでの自動化を図りたいものです。
実際、上手く運用できた場合の効果は非常に大きくなります。
しかし、そのような業務についてのシナリオ作成の負担は大きいですし、また、止まりやすいシナリオになってしまうなど運用の難易度も上がり、RPAでの自動化に挫折する可能性が高まります。 このような業務においては、「RPAでの完全自動化は目指さない」という割り切りがポイントになります。
ポジティブな表現に換言しますと、「RPAで一部自動化を目指す」ということとなります。
例を2つ挙げます。
例えば、処理パターンが5つある業務があるとします。
この5パターン全てをRPAで自動化するのではなく、大きな割合を占める3パターンだけRPAで自動化し、残りの2パターンは手動で対応するなどの対応が考えられます。
これでも全て手動で対応するよりは工数が削減され、その上、自動化のコスト（シナリオ作成・保守・運用時間）を抑制できます。
また、ダイナミック・プライシングやネット広告の入札金額の設定をRPAで行う場合でも一部自動化は頻出となります。
RPAでルールに基づいて価格・金額を算出し設定するのですが、「この日は近隣でイベントがある」「この商品は重点商品」などデータとして保持していない定性情報に基づき一部の価格・金額を手で修正して最終化するという運用が多く見られます。
もちろん、これらの情報もデータとして保持し、ルールに組み込めば完全自動化できるのですが、そのためにかかるコストとは見合わないと判断される場合は、一部自動化でも充分です。
複雑・判断が必要な業務ほど、RPAのシナリオは簡単なものにしつつ、一部自動化の効果を得ることを目指すことが大事になります。
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