DX（デジタルトランスフォーメーション）や働き方改革が叫ばれる昨今、多くの企業で業務効率化が喫緊の課題となっています。
とりわけマーケティング部門では、本来ならば分析や戦略設計といった「思考」に時間を割くべきであるにもかかわらず、日々のデータ入力やレポート作成などの定型業務に忙殺されているケースが少なくありません。
そうした課題の解決策として注目されているのがRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）です。
RPAは、これまでパソコン上で行ってきた操作をソフトウェアが代行する仕組みであり、業務の進め方そのものを見直すきっかけにもなります。
一方で、RPAという言葉は知っていても「AIやbotとの違いが分からない」「どの業務に向いているのか判断できない」と感じている方もいるでしょう。
本記事では、RPAの基本概念から仕組み、推進が進む背景、具体的に自動化できる業務例、導入時の注意点や効果測定の考え方までを解説します。
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目次
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）とは
RPA（Robotic Process Automation：ロボットによる自動化）とは、人が行っていた定型業務をソフトウェアで自動化する技術および仕組みのことです。
繰り返し発生する事務作業をロボットが代行することで、作業時間の削減やミスの防止、業務全体の大幅な効率化を実現します。
従来人間が行ってきたことを自動化する概念・仕組み
RPAが注目される理由のひとつは、自動化の対象が、これまで人間にしかできないと思われていた業務領域にまで広がっている点にあります。
たとえば、複数の画面を行き来しながらの入力や確認、決まったルールに従った情報の転記といった作業は、人の操作を前提としてきた業務です。RPAは、こうした手順をソフトウェアにそのまま模倣させ、自動で実行します。
AIやルールエンジン、機械学習など最新技術を活用して人の作業を代行・代替
RPAは、AI、ルールエンジン、機械学習といった技術と組み合わせることで、より複雑な業務にも対応できるようになっています。条件分岐や例外処理をルール化し、過去データをもとに判断を補助し、人が担っていた判断プロセスを一部代替する活用も広がっています。
このような進化を背景に、RPAの役割を「デジタルレイバー」あるいは「デジタルワーカー」と表現することもあります。これは、人に代わって業務を黙々とこなす仮想的な知的労働者を指す言葉です。
デジタルレイバーが定時に正確な処理を繰り返す存在として機能すれば、人間はより付加価値の高い業務に専念できるようになるでしょう。
広義のRPAと狭義のRPA
RPAには、広義のRPAと狭義のRPAの2種類があります。以下の表に、それぞれの違いを整理しました。
| 区分 | 概要 | ポイント |
| 広義のRPA | 業務プロセス全体を、ソフトウェアやAIで自動化・最適化する考え方 | 業務設計・運用改善まで含む業務変革のフレームワーク |
| 狭義のRPA | 業務自動化を実現するためのRPAツール・製品そのもの | 特定のツール導入が中心。設計次第で効果に差が出る |
導入を検討する際は、この2つの意味を切り分けたうえで、RPAをどのように活用するかを考える必要があります。
ツールだけを導入しても、業務設計や運用体制の見直しがなければ期待した効果は得られません。
RPAの3つの自動化レベル
RPAは一括りに語られがちですが、実際には自動化のレベルによってできることが大きく異なります。ここでは、RPAの3つのレベルについて解説します。
参考リンク：総務省｜情報通信統計データベース｜RPA（働き方改革：業務自動化による生産性向上）
| 自動化レベル | 呼称 | 特徴 | 向いている業務例 |
| クラス1 | RPA | ルール通りに処理を自動化 | データ転記、定型レポート作成 |
| クラス2 | EPA | 条件分岐や例外処理に対応 | 問い合わせ振り分け、リード整理 |
| クラス3 | CA | AIによる判断や学習を伴う | 自動応答、予測・分析業務 |
クラス1
クラス1は、狭義のRPAにあたるレベルで、人が行っている定型的な仕事を、あらかじめ定めたルールに従って自動化するものです。業務内容が明確で設計もしやすいため、導入のハードルが比較的低いのが特徴です。
クラス2
クラス2は、EPA（Enhanced Process Automation）と呼ばれる自動化レベルで、クラス1のルールベース自動化に加え、一定の判断や例外処理を含められる点が特徴です。クラス2の導入成否は、人が行っていた判断をルールとして明確に定義できるかどうかが大きな判断基準となります。
クラス3
クラス3は、CA（Cognitive Automation）と呼ばれる自動化レベルで、AIや機械学習、自然言語処理などを活用し、判断や推論を伴う高度な業務を自動化します。人の経験や直感に近い判断を、システムが補完する領域にまで踏み込んだ自動化です。
「RPA」と「AI」や「bot」の厳密な違い
RPAとAI・botは混同されがちですが、厳密な違いがあります。以下の表に、それぞれの違いを整理しました。
| 区分 | 概要 | 得意なこと | 注意点 |
| AI | 人間の思考プロセスに近い形で動作するプログラム | 画像認識、自然言語処理、予測・判断など曖昧な課題への対応 | 挙動がブラックボックス化しやすい |
| bot | 特定処理を自動実施するプログラム全般 | ルールにもとづく処理の自動化 | 開発・保守にプログラミングが必要 |
| RPA | 画面操作を再現し業務手順を自動化するソフトウェア | 定型業務の高速・正確な反復実行 | 判断や例外処理は苦手 |
▼AIやBotについては、こちらの関連記事でさらに詳しく解説しています。
AIで何ができるのか？マーケターが知っておきたいマーケティングでAIを活用する方法
Bot（ボット）とは？基本的な仕組みや代表的なチャットボット
RPA導入が注目・増加している背景
以下では、近年RPAの導入が注目されている背景を整理しました。
生産年齢人口の減少と人材不足
最大の要因は、少子高齢化による人材不足です。人を増やせない以上、限られた人員で業務を回す体制が求められ、その選択肢としてRPAが注目されるようになりました。
働き方改革への対応
長時間労働の是正や業務時間の適正管理など、働き方改革に関連する要請も、RPA普及の大きな後押しとなっています。従来のやり方を維持したままでは対応が難しく、業務量を減らすのではなく、やり方を変えるという視点が求められるようになりました。
▼働き方改革とマーケティング業務の関係や、役立つ事例はこちらをご覧ください。
働き方改革を実現するためのマーケティング業務効率化のポイントと注意点
注目！日本企業の人事部・経営者向け「働き方改革」マーケティング
クラウド環境と業務の変化
クラウドサービスやWebアプリケーションの普及も、RPAの適用範囲を拡大しています。ブラウザ上で完結する業務が増えたことで、画面操作を再現するRPAとの親和性が高まりました。
さまざまなビジネスでRPAを導入するメリット
ここでは、RPAを導入するメリットを整理します。
業務自動化
もっとも分かりやすいメリットが、業務そのものを自動化できる点です。これまで人が手作業で行っていた入力、転記、確認などの作業を、RPAが代行します。
定型作業から人を解放することで、業務全体の流れがスムーズになります。
業務効率化
作業が自動化されることで、スピードと安定性が向上し、ばらつきも解消されます。
たとえば、毎日同じ時間に行うレポート作成やデータ収集をRPAに任せることで、待ち時間や手戻りが減り、全体の処理時間が短縮されます。
生産性向上
効率化の積み重ねは、会社全体の生産性向上につながります。人の稼働時間を減らしながらも、同じ人員でより多くの成果を出せるようになり、たとえばマーケティングであれば企画の立案、人事であれば採用候補者とのコミュニケーションなど、「人にしか生み出せない価値」のある業務に集中できる環境が生まれます。
労働環境の改善
RPAを導入すれば、特定の担当者に業務が集中する状況や属人化していた作業を見直すきっかけにもなり、業務の平準化や残業の抑制につながります。
そのため、働き方改革の有効なアプローチと位置づけられています。
人材不足問題の解消
採用が難しい状況下で、人員を増やさず、より多くの業務を推進する手段として、RPAは非常に現実的な選択肢です。
仮想的な作業要員を追加する感覚で、人的リソースを補完できる点は、定型業務の多い部門で効果が顕著です。
人的ミスの回避
人手による作業には、入力ミスや確認漏れといったヒューマンエラーがつきものです。RPAは、設定された手順を正確に繰り返すため、品質の安定化につながります。
特に請求処理やデータ管理など、ミスの許されない業務において信頼性が高まります。
24時間365日稼働の実現
RPAは時間や曜日に関係なく稼働できるため、夜間や休日に処理を実行し、翌営業日には結果が揃っている状態を実現できます。
「人」のリソースをコア業務へ集中
RPAがもたらす最大の価値は、人の時間の再配分です。
単純作業を自動化すれば、企画立案や意思決定、顧客対応など、付加価値の高い業務に人材を集中させることが可能になります。
RPA導入で自動化できる業務の一例
RPAの導入効果を具体的にイメージするには、どの業務がどのように自動化されるのかを把握することが重要です。ここでは、実務で導入が進みやすい代表的な業務一覧を紹介します。
リード管理・スコアリング
展示会やWebフォーム、資料請求などで獲得した貴重な「見込み客（リード）情報」も、手作業でシステムに入力していてはタイムラグが生じ、熱量の高いタイミングを逃してしまいます。
RPAを活用して、顧客情報をMAツールやCRMへ自動登録し、条件に応じたスコア付与までを自動化すれば、営業部門への引き渡しがスムーズになり、商談化率の向上が期待できます。
たとえば、Webマーケティング支援ツール「Switch Plus」（スイッチプラス）のようなMAツールとRPAを連携させれば、手作業による登録漏れや更新遅延を防ぎ、常に最新のリード情報を維持できます。
Switch Plusは、顧客リストの管理やスコアリング、メール配信、サイト構築までを一元的にサポートできるため、初めてMAを導入する企業にも扱いやすいのが特長です。
▼Switch Plusの詳細はこちら
https://www.profuture.co.jp/mk/switch-plus
▼こちらの記事ではリードスコアリングについて詳しく解説しています。
リードスコアリングとは？リードを最大限活用するために押さえておきたいポイント
競合調査・情報収集（Web・SNS）
市場調査や競合分析はマーケティングに不可欠ですが、毎日いくつものサイトを巡回するのは大きな負担です。
RPAを使えば、競合企業のプレスリリース監視、価格表の変更チェック、SNS上の口コミ収集などを自動化できます。 「更新があった場合のみ通知する」「特定のキーワードを含む投稿だけを抽出してリスト化する」といった仕組みを構築することで、担当者は情報収集作業から解放され、集まった情報の「分析」に注力できるようになるでしょう。
労務管理
採用難易度が高まる中、人事担当者は候補者とのコミュニケーションや面接といったコア業務に集中する必要があります。
勤怠情報の集計やデータ更新といった定型業務はもちろん、条件に合致する候補者リストの作成や、スカウトメールの一次送信などをRPAで自動化すれば、マンパワー不足を補いながら採用活動のスピードを上げることが可能です。
報告書や資料の作成
部門を問わず発生するのが、レポート作成業務です。とくにマーケティングや営業の現場では、複数の管理画面から数値を取得し、Excelやスライドに転記する作業が日常的に発生します。
数値取得から集計、ファイル作成までを自動で実行できるため、毎月同じ形式の資料を作っている業務ほど、高い導入効果を実感できます。
取引先や顧客へのメール配信
請求案内や定期連絡、キャンペーン情報の配信など、条件に応じて送信先や内容を切り替える処理は、RPAと相性が良い領域です。一斉送信ではなく、顧客ごとのステータスに合わせた細やかな配信を自動化できる点が強みです。
問い合わせ対応・請求書発行など
すべてを自動応答にするのは難しくても、問い合わせ内容の分類や定型回答の送信といった一次対応はRPAで代替できます。担当者は本当に判断が必要な問い合わせに集中でき、対応スピードと品質の両立が可能になります。
請求書発行業務では、基幹システムや管理表から情報を取得し、請求書を作成、送付するまでの一連の流れを自動化できます。経理やバックオフィス業務において、月末月初の負荷を大きく下げる効果が期待できます。
その他、複数のシステムやアプリを連携するさまざまな業務
現場では、基幹システム、クラウドサービス、表計算ソフト、社内ツールなどを行き来しながら作業を進めているケースが多く、これが業務負荷やミスの温床になっています。
たとえば、RPAはWebフォームでダウンロードした情報を営業管理システムに登録し、同時に社内共有ツールへ通知する、といった一連の流れを自動で行えます。
また、クラウドサービス同士がAPI連携していない場合でも、RPAは人の操作を代行する形で橋渡し役を担えます。既存システムを大きく改修せずに自動化を実現できる点は、ITリソースが限られている企業にとって現実的な選択肢と言えるでしょう。
RPA導入のデメリット
ここでは、見落とされやすいRPA導入のデメリットを整理します。
適用できる業務に向き・不向きがある
判断基準が曖昧だったり、都度イレギュラーな対応が求められたりする業務は、RPAとの相性が良くない傾向があります。
近年、AIなどの技術進化によって対応可能な領域は広がっているものの、人の判断が中心となる業務を無理に自動化しようとすると、かえって運用が複雑になるリスクがあります。
そのため、自動化に適した業務と人が担うべき業務を明確に切り分ける視点が不可欠です。
運用ルールを定めないまま導入するとさまざまなトラブルにつながる
RPAは一度稼働を開始すると、人に代わって淡々と処理を進めます。そのため、運用ルールが曖昧なまま導入すると、想定外の動作や処理ミスを招くリスクがあります。
たとえば、業務フローの変更やシステムのアップデートがあった際、RPAの設定が追従できずにエラーや誤作動を起こすケースは珍しくありません。
こうした事態を防ぐためには、導入前に運用責任者を明確にし、変更管理のルールやフローもあらかじめ設計しておく必要があります。
RPAの知識を持ち、正しく活用できる人材が必要
RPAを効果的に活用し続けるためには、業務プロセスの理解とツール操作の両方に通じた人材が必要です。
しかし、こうしたスキルを備えた人材を自社内ですぐに確保するのは容易ではありません。
社内に適任者がいない場合は、外部のRPAソリューションや導入支援サービスを活用する選択肢も視野に入れましょう。
失敗しないRPA導入の4ステップ
RPA導入を成功させるためには、いきなりツールを導入するのではなく、事前の準備と環境確認が不可欠です。ここでは、導入から運用開始までの流れを4つのステップで解説します。
Step1：【準備】目的の明確化と対象業務の洗い出し
まずは「なぜ導入するのか」を明確にします。「残業時間の〇〇時間削減」「入力ミスのゼロ化」など、具体的な数値目標を設定しましょう。
次に、現場部門と連携して業務の洗い出しを行います。RPAは「手順が決まっている定型業務」が得意なため、日次・週次で発生するルーチンワークをリストアップし、優先順位をつけます。この段階で現場の声を吸い上げておくことが、後の定着率を左右します。
Step2：【検証】情報システム部門との連携・環境確認
RPAは既存のシステムやセキュリティに深く関わるため、ツール選定の前に必ず情報システム部門と連携します。
現場レベルでは導入可能に見えても、「セキュリティポリシーに抵触しないか」「社内システムのアップデート時に影響が出ないか」といった技術的な観点からの検証が不可欠です。この確認を飛ばすと、導入後に利用停止などのトラブルになるリスクがあります。
Step3：【選定】自社に合ったツールの選定
目的と環境が固まったら、RPAツールを選定します。
個人のPCで手軽に始められる「デスクトップ型」か、全社のロボットを一元管理できる「サーバー型」かなど、規模や予算に応じたツールを選びます。無料トライアルを活用し、現場の担当者が直感的に操作できるか（シナリオ作成が容易か）を確認するのがポイントです。
Step4：【実行】スモールスタートと運用ルールの策定
いきなり全社展開するのではなく、まずは特定の部署や業務に絞って小さく始める「スモールスタート」を推奨します。
並行して、「エラー時の連絡体制」や「業務フロー変更時の修正ルール」などの運用体制を構築します。RPAは放置すると「野良ロボット（管理不能なロボット）」化する恐れがあるため、誰が管理責任を持つかを明確にしてから運用を開始しましょう。
RPA（ツール）選定時のチェックポイント
市場には多くのRPAツールが存在しますが、機能の多さや価格だけで選ぶと失敗します。自社に定着させるために確認すべき3つのポイントを紹介します。
1. 現場部門だけで「シナリオ作成・修正」ができるか
もっとも重要なのは操作性です。プログラミング知識が必要なツールを選んでしまうと、業務変更のたびにエンジニアへの依頼が発生し、修正に時間がかかってしまいます。 「直感的な操作で自動化の設定ができるか」「現場の担当者がメンテナンスできるか」をトライアル期間に必ず検証しましょう。
2. サポート体制は充実しているか
導入初期は設定ミスやエラーが頻発します。チャットや電話ですぐに相談できる窓口があるか、日本語のドキュメントやユーザーコミュニティが充実しているかを確認しましょう。ベンダーサポートの手厚さは、運用を軌道に乗せるための生命線です。
3. 将来的な拡張性とセキュリティ
今は一部署での利用でも、将来的に全社展開を考えている場合は、ロボットを一元管理できる機能（管理サーバーなど）があるかを確認します。また、アクセス権限の設定やログ管理など、内部統制に必要なセキュリティ機能が備わっているかも重要な選定基準です。
RPA導入後は効果測定が重要！
ここでは、RPAの定量的効果と定性的効果の測定について解説します。
関連記事：マーケティングリサーチの「定量調査」と「定性調査」の違いを解説
定量的効果
もっとも分かりやすい定量的効果は、業務時間やコストの削減効果でしょう。RPA導入前後で、対象業務にどれだけの時間がかかっていたかを比較することで、効果を可視化できます。
たとえば、月に20時間かかっていた作業をRPAで自動化し、5時間まで短縮できた場合、削減時間は15時間です。これに人件費単価を掛け合わせることで、金額ベースの効果も算出できます。
計算の考え方としては、「削減時間 × 時間あたり人件費 ＝ 削減コスト」というシンプルな式で整理できます。
また、人的ミスの削減による手戻り工数の減少や、処理件数の増加といった指標も有効です。クラス1やクラス2レベルのRPAでは、こうした定量指標が比較的測定しやすく、導入効果を社内に説明しやすくなります。
定性的効果
定性的効果とは、数値化しにくいものの、現場や組織に与える影響を指します。
たとえば、単純作業から解放されたことで、担当者が企画や分析に時間を使えるようになった、残業が減り働きやすくなった、といった変化です。これらは直接的な金額には表れにくいものの、離職防止や業務品質向上といった形で、長期的に企業価値へ影響します。
また、業務が標準化されることで属人化が解消され、新人や異動者でも業務を引き継ぎやすくなる点も見逃せません。単なる作業代行にとどまらず、AIと連携して「判断」が必要な業務まで自動化できるようになれば、社員はより一層、人間にしかできない創造的な仕事に専念できるようになります。
RPAで自動化できる業務領域はAI技術によりさらに拡大！ 自社のどの業務に活用できるか検討してみよう
RPAで定型業務や繰り返し作業を自動化することで、業務時間の削減や人的ミスの防止といった直接的な効果を得られるだけでなく、社員が本来注力すべき企画や判断といったコア業務へリソースを振り向けられるようになります。
一方で、効果を最大化するためには、導入目的の明確化や業務選定、運用体制の整備、そして導入後の効果測定までを一貫して設計することが欠かせません。
重要なのは、RPAによって生まれた余力をどこに使うかということです。RPAが得意なのはあくまで「作業」の代行です。浮いた時間を使い、より高度な「集客戦略」や「採用ブランディング」を行うためには、専門的な知見やプラットフォームの活用が欠かせません。
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