RPA

実務で使えるRPA化の設計・開発・運用方法をすべて公開します

業務のRPA化を検討しているものの、こんな悩みを抱えていませんか?

  • どの業務から自動化すべきか分からない
  • 要件定義や設計で何を決めればいいのか曖昧
  • 本番稼働後のエラー対応やメンテナンスが不安

実はRPA導入の成否を分けるのは、ツール選定よりも要件定義・設計・運用の品質です。なぜなら、どれだけ高機能なツールを選んでも、業務の洗い出しが甘ければ自動化できませんし、例外処理を設計していなければエラーで止まり続けるからです。

本記事では、URUが実務で使っている棚卸しテンプレート要件定義と設計運用の仕組みを公開します。

RPA開発から運用までの全体像

RPAの導入は、ツールを入れて終わりではありません。業務の洗い出しから、候補選定、要件定義、設計、開発、テスト、そして運用・改善まで、一連のライフサイクルを回し続けることで初めて効果が持続します。

この章では、開発から運用までの全体像と、URUが重視するエラー時の復旧設計、そして成果を測るKPIについて整理します。

開発から運用までの6つのフェーズ

RPAプロジェクトは、大きく6つのフェーズで構成されます。

  • 業務の洗い出し:現状業務をヒアリングシートで可視化する
  • 自動化業務の選定:削減時間×自動化スコアで優先順位をつける
  • 要件定義:危険作業とリカバリ方法、KPIを明確化する
  • 設計:手順・例外処理・通知・再実行を詳細に設計する
  • 開発・テスト:設計書を網羅的にチェックし、UAT(ユーザー受け入れテスト)で現場検証する
  • 運用・改善:監視・再実行・定例報告でPDCAを回す

この6フェーズを順番に進めることで、RPA化の失敗リスクを大幅に減らせます。逆に、候補選定が甘いまま開発に入ったり、運用の仕組みを作らずにリリースしたりすると、エラー対応に追われて現場の負担が増える結果になりかねません。

重要なのはエラー時の復旧設計

URUが、無人実行RPA(夜間や休日に人がいない時間帯で自動実行)の開発で最も重視しているのが、止まったときに担当者がPCを触らずに復旧できる仕組みです。

なぜなら、再実行時に手作業による修正が必要な設計は、運用負債になりやすいからです。担当者が出社しないと復旧できない、引き継ぎがないと対処できない、といった属人化は業務リスクそのものです。
理想は、エラー通知メールを受け取った担当者が、管理画面から再実行ボタンを押すだけで復旧が完結する状態です。

この思想を要件定義・設計の段階から織り込むことで、運用品質が格段に上がります。
ただし運用コストを考慮した設計ができるベンダーは多くないのが実情です。

KPIは削減時間と失敗率

RPAの導入効果を可視化するには、KPIの設定が不可欠です。URUでは、主に以下の2つを追いかけます。

  • 削減時間:自動化によって何時間削減できたか
  • エラー率:全実行回数のうち何%がエラーで止まったか

削減時間は費用対効果の根拠になりますし、失敗率は運用品質の指標になります。たとえば、失敗率が5%を超えている場合は、例外処理の設計が甘い、またはシステム仕様変更を検知できていない可能性があります。定例報告でこの2つを共有し、改善につなげる運用が理想です。

Ueda
Ueda

ここからはRPA化を進める6つのステップについて詳しく解説します!

Step1|業務の洗い出し

RPAの成否は、最初の洗い出し(As-Is把握)で8割決まります。
なぜなら、ここで業務の実態を正確に把握できなければ、自動化すべき対象を間違えるからです。

Excelのヒアリングシートを業務担当者に記入してもらい、定量・定性の両面で業務を可視化します。この章では、テンプレートの具体的な項目について解説します。

ヒアリングシートの内容について

ヒアリングシートは、以下の4カテゴリ・12項目で業務を可視化します。

  • 基本情報と工数:業務名、業務内容、作業頻度、1回あたり件数、1件あたり処理時間
  • 自動化適性:ルール化の可否、手順書の有無、データのデジタル化割合、データ形式/項目の固定性
  • 変更リスク:今後6ヶ月の業務プロセス変更可能性、システム/アプリ変更可能性
  • 使用ツール:業務で使用するシステム/アプリ

これらを入力することで、見込み削減時間(頻度×件数×処理時間)と自動化スコア(適性/難易度)を算出できます。たとえば、月1回しか発生しない業務は削減時間が小さいため優先度が下がりますし、ルール化できない判断業務は自動化スコアが低くなります。

ヒアリングシートを使った洗い出しの進め方

実務では、以下の手順で洗い出しを進めます。

  • 事前準備:ヒアリングシートを業務担当者に配布し、記入を依頼する
  • ワークショップ:記入が難しい場合は、1時間程度の打ち合わせで一緒に埋める
  • スコア算出:ヒアリングシートから削減時間と自動化スコアを計算し、候補選定の材料にする

業務担当者が作業時間やシステム変更予定を把握していない場合、処理時間の実測や、情シスへのシステム変更予定の確認が必要なケースもあります。

Ueda
Ueda

洗い出しを丁寧に行うことで、後続の要件定義・設計がスムーズになります!

Step2|自動化する業務の選定

洗い出しが終わったら、次は業務選定です。ここでは、ヒアリングシートで算出した削減時間と自動化スコアを掛け合わせて、どの業務から自動化するかを決めます。

評価軸①:削減時間

削減時間は、以下の式で算出します。
削減時間(時間/月)= 作業頻度(回/月)× 1回あたり件数 × 1件あたり処理時間(時間)

たとえば、週1回(月4回)、1回30件、1件10分の業務であれば、削減時間は以下の通りです。

  • 4回/月 × 30件 × (10分 ÷ 60分)= 20時間/月
  • 年間240時間の削減効果

削減時間が大きいほど、費用対効果が高く、優先度が上がります。

評価軸②:自動化スコア

自動化スコアは、以下の観点で評価します。

  • ルール化の明確さ:判断基準が明確で、人による判断のブレがない → スコア高
  • データのデジタル化:すべてデジタルデータで、紙スキャンや手書き入力がない → スコア高
  • フォーマットの固定性:データ形式/項目が統一されている → スコア高
  • 変更の少なさ:今後6ヶ月、業務プロセスやシステムの変更がない → スコア高

URUでは、各観点を3~5段階で評価し、総合点を自動化スコアとして算出しています。スコアが高いほど、開発の難易度が低く、安定稼働しやすいと判断します。

見送り条件(受託開発の場合)

URUでは、受託開発の場合、以下の条件に当てはまる業務は見送ります。

  • ルール化が困難:判断基準が曖昧で、担当者によって対応が変わる
  • 半年以内に変更予定:業務フローやシステムが大きく変わる予定がある
  • 削減時間が極端に小さい:月数時間など、投資対効果が見込めない

ただし、内製であれば小粒でもやる価値がある場合があります。なぜなら、内製の場合は開発コストが抑えられるため、小さな自動化を積み重ねることで、全体の効率化を図れるからです。

この判断については、別記事「RPAは内製と外注のハイブリッド戦略が成功の鍵」で詳しく解説しています。

Step3|要件定義

候補が決まったら、次は要件定義です。ここでは、業務の詳細をヒアリングし、RPAに何をやらせるのか、どんなリスクがあるのか、事故が起きたときにどう復旧するのかを明確にします。

要件定義のポイント

URUの要件定義書は、以下の構成で業務とリスクを明確化します。

  1. 基本情報:業務名、担当者、実行頻度、有人/無人区分、現状工数
  2. 使用システム・アカウント情報:使用システム、アカウント、資格情報の保管方法、必要権限
  3. 入出力データ:インプット元、アウトプット先、補足資料(画面スクショ、手順書など)
  4. 現状課題:人的ミス、処理時間など自動化で解決したい問題
  5. 危険作業:登録/変更/削除、社外メール送付など事故につながる操作と、影響範囲、リカバリ方法
  6. KPI:削減時間(時間/月または時間/年)、失敗率の目標値(例:5%以下)

これらのうち、URUが特に重視しているのが「危険作業」です。

インシデント防止対策を実施

開発・テスト時には、本番環境やシステムに触れる場面が出てきます。その際、誤操作によるインシデントを防ぐため、URUでは要件定義の段階で危険作業を明確化します。

具体的には、開発者が行ってよい操作と駄目な操作を線引きし、万が一インシデントが発生した場合のリカバリ方法も事前に決めておきます。以下は一例です。

危険作業対策リカバリ方法
顧客情報の削除開発・テスト時は削除する直前で処理を止める。削除テストを実施する場合は、事前に合意したダミーデータで行う。顧客に速やかに連絡し、バックアップデータから復元を行う

このように、開発・テスト時のNG操作とリカバリ手順を明確にしておくことで、インシデント発生時も速やかに復旧でき、本番データへの影響を最小限に抑えられます。

Ueda
Ueda

見落としがちですが、インシデント防止対策は非常に重要です

KPIの設定

要件定義の最後に、KPIを設定します。URUでは、以下の2つを必ず設定します。

  • 削減時間:現状工数と比較して、何時間削減できるか
  • エラー率:全実行回数のうち何%がエラーで止まるか(目標値:5%以下)

削減時間は費用対効果の根拠になりますし、失敗率は運用品質の指標になります。
リリース後の定例報告で、この2点を共有し、改善につなげます。

Step4|設計

要件定義が固まったら、次は設計です。ここでは、RPAがどの手順で動くのか、どんな例外が発生しうるのか、例外が起きたときにどう通知し、どう再実行するのかを詳細に設計します。

設計のポイント

URUの設計書は、以下の構成で手順と運用を詳細化します。

  1. 処理手順:画面スクショ付きで、ボタン操作や入力内容、分岐条件を明記
  2. 想定例外と例外処理:手順ごとに発生しうる例外と対応方法を洗い出す
  3. 資格情報の管理方法:ID/パスワードの保管場所(Orchestrator、Credential Manager等)
  4. 通知設計:通知タイミング、宛先、メールテンプレート
  5. 再実行設計:エラー発生時の復旧と再実行方法

品質を高めるうえで、特に重要と考えているのが「例外処理」「通知設計」「再実行設計」です。

例外設計

RPAは、想定外の状況に弱いです。たとえば、いつもはある画面が表示されない、いつもはあるボタンが見つからない、といったケースで止まります。

URUでは、設計の段階で手順ごとに想定例外を洗い出し、例外が発生した場合の処理方法を考えます。
例:ログイン画面での想定例外の場合↓

手順想定例外例外時の処理
ログイン画面を開くネットワークエラーでページが表示されない30秒待機してブラウザを再起動。3回失敗したらエラー通知して終了
ログインIDPWを入力入力欄が見つからない30秒待機してブラウザを再起動。3回失敗したらエラー通知して終了
ログインボタンをクリックログイン失敗(IDPWが異なる)業務担当者にブラウザのエラーメッセージを通知して終了

例外設計を行うことで、高品質なRPAを開発し、高いエラー耐性と運用コストの削減が見込めます。

通知設計

エラーが発生した場合、誰に、どんな内容を通知するかを事前に決めておきます。URUでは、例外種別ごとに通知テンプレートと宛先を定義しています。

種別宛先件名本文
正常終了業務担当者処理が完了しました【RPA名】処理結果と内容を通知
ビジネス例外業務担当者、RPA管理者ログインエラー【RPA名】ログインIDPWが異なります。IDPWを更新のうえ、再実行をお願いします。
システム例外業務担当者、RPA管理者予期せぬエラーが発生しました【RPA名】エラーメッセージを通知

エラー通知には、どこで止まったか、何が原因か(エラーメッセージ)、どうすればいいか(再実行方法、確認事項)を必ず含めます。メールを見れば状況が分かる設計にすることで、担当者の負担を減らせます

再実行設計

URUの運用思想として、担当者が復旧作業をしなくても再実行できることを重視しています。理想は、エラー通知メールを受け取った担当者が、RPAの管理画面にログインし、再実行ボタンを押すだけで復旧が完結する状態です。

再実行設計のポイント

  • 再実行の起点を明確にする:どこから再実行するか(全体を再実行、エラー箇所から再実行、など)
  • 再実行手順を設計書に明記:管理画面のどのメニューから、どのボタンを押すか
  • 再実行に必要な情報を保持:エラー発生時の処理データを残しておき、再実行時に参照できるようにする

端末にログインして手作業で修正が必要な設計は、運用負債になります。担当者が出社しないと復旧できない、引き継ぎがないと対処できない、といった属人化を避けるために、再実行設計を入念に行います。

RPA化には信頼できるパートナーが不可欠

このように運用コストまで考慮した、効果的なRPA導入を行うには、自社だけでは難しいことがあります。その場合、信頼できるパートナーと一緒にプロジェクトを進める方が、結果としてコストが削減できるケースが多いです。

合同会社URUでは、プロのエンジニアによる高品質なRPA受託開発と段階的な内製化支援をセットで提供。
受託開発で確実に成果を出しながら、E-Learning、チャットサポート、伴走開発を通じて社内メンバーを育成し、最終的に自走できる体制へ移行する出口戦略まで設計します。

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Step5|開発・テスト

設計書ができたら、いよいよ開発です。開発者は、設計書の手順と例外処理を忠実に実装します。
開発が終わったら、テストです。URUでは、開発者が設計書を網羅して動作確認し、証跡を残します。

ここでは、リリース前のデモと、リリース後のUAT(ユーザー受け入れテスト)、そして本番環境での失敗事例と対策について解説します。

開発者によるテスト

設計書の全手順を実装後、設計書に基づいて動作確認を行います。
設計書の分岐や例外も網羅的にテストすることで、実装漏れやバグを事前に潰していきます。

開発者テストは設計書通りに動くことを確認するのが目的で、仕様漏れには対応できません。そのため、業務担当者にも動作や成果物を確認いただき、仕様漏れがないことを確認します。

リリース前レビュー

開発が一通り終わったら、リリース前にレビューを行います。レビューでは、業務担当者やRPA管理者に対して、実際にRPAを動かして見せます。

レビューの目的は以下の通りです。

  • 設計書通りに動いているかを確認する
  • 想定していなかった例外や、画面の違いがないかを確認する
  • 業務担当者に安心感を与える

デモで問題が見つかった場合は、その場で修正方針を決め、再度テストを行います。

UAT(ユーザー受け入れテスト)で現場検証

リリース後、URUでは1週間程度をUAT期間として、現場で実際にRPAを動かしてもらいます。UATの目的は、本番データ・本番環境で問題がないかを検証することです。

UATで確認する項目

  • 処理結果が正しいか(出力ファイル、メール送信内容、システム登録内容)
  • エラーが発生していないか
  • 処理時間は想定通りか

UAT期間中に問題が見つかった場合は、即座に修正し、再度テストを行います。この期間を設けることで、リリース後の大きなトラブルを防げます。

Step6|運用・改善

RPAはリリースして終わりではありません。
運用フェーズでは、監視、再実行、定例報告を回し、継続的に改善していくことが重要です。

ジョブ監視と再実行

URUでは、設計段階で通知設計と再実行設計を行い、運用コストを最小化しています。

RPAが実行されるたびに、処理完了、ビジネス例外、システム例外メールの3種類を自動送信。メールを見るだけで稼働状況が把握でき、エラー発生時も管理画面から再実行ボタンを押すだけで復旧が完結します。

この仕組みにより、担当者が端末にログインして手作業で対処する必要がなく、夜間エラーでも翌朝メール確認とボタン操作のみで業務再開が可能です。例外処理と通知、再実行を設計段階で作り込むことで、運用の属人化を防ぎ、安定稼働を実現しています。

定例報告

URUでは、RPA導入後、月1回の定例報告でPDCAを回します。

報告内容は、実行結果サマリ(実行回数、処理件数、削減時間実績、失敗率)、KPI達成状況、発生エラーと対応、改善提案(ボトルネック解消、例外処理見直し、新規自動化候補)の4点です。

この定例報告により、運用品質を継続的に向上させ、費用対効果を最大化します。

ボトルネック改善

定例報告で課題が見つかった場合、URUではボトルネック調査を行い、改善につなげます。

主なボトルネック

  • 処理時間が長い:待機時間の過剰設定、非効率なループ処理、不要な画面遷移など
  • エラー率が高い:例外処理の不足、システム変更の未検知、セレクタの不安定性など
  • 削減時間が想定より少ない:実行頻度の見直し、対象業務の拡大余地など

たとえば、RPAが実行するExcelマクロのソースコードを改善し、処理時間が5時間→3時間に短縮した事例があります。このように、KPIを継続的にモニタリングし、ボトルネックを潰すことで運用品質と費用対効果を高めます

このようなリリース後の運用コストを考えた設計や、継続的なモニタリングと改善サイクルがRPAの効果を最大化するためのポイントと考えています。

自動化事例

ここまで、URUのRPA開発・運用ノウハウを解説してきました。この章では、実際の導入事例を数値つきで紹介し、URUの実績をお伝えします。

事例①:メールからの転記作業を自動化し、年間200万円のコスト削減

ある航空会社では、1日に平均300件のフライト情報をメールからスプレッドシートに転記していました。

課題

1日3-4時間かかっており、残業の原因になっていました。またメール形式が10種類以上あるため、手作業が煩雑でミスが発生するという課題がありました。

解決策

以下の流れで業務をRPA化し、担当者の作業負担を大幅に軽減しました。

  1. ヒアリングを実施し、手作業の手順・頻度・リスクを言語化
  2. 設計書を作成し、ユーザーと仕様を合意
  3. RPAの開発・テストを実施
  4. ユーザーへの説明会及びリリース

結果

  • 作業時間:1日3-4時間 → 1日45分(80%削減)
  • 作業頻度:1日2回 → 1日4回で夜間もタイムリーに自動処理
  • 転記ミス:入力ミスがたまに発生 → 入力ミスが0に
  • 経済効果:年間で約200万円のインパクト

▶ メールからフライト情報をRPAで自動転記して年間200万円のコスト削減に成功した事例はこちら

事例②:RPA人材を育成し、内製にて年間214時間を削減

次に内製化を支援し、クライアントの社員(20代女性)がRPA開発に成功した事例です。

課題

大規模業務は外注にて自動化・運用していたが、削減見込み時間が少なく、開発を外注すると費用対効果が合わない業務が、自動化できずに残っていた。

解決策

クライアント社員に以下のサポートを実施

  • 集合研修
  • 無制限チャットサポート
  • 月8時間のWebミーティング

結果

  • 未経験者3名をRPA人材に育成
  • 削減時間:年間214時間
  • 経済効果:年間721万円(※1)

※1:42万円(削減時間214時間×時給2,000円)+RPAエンジニア1名採用コスト679万円(年収450万円、手数料35%想定)

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まとめ|RPAの効果を最大化するポイントは設計と運用

ここまで、RPAの要件定義・設計・運用について、URUの実務ノウハウを公開してきましたが、いかがでしたでしょうか。

RPAの効果を最大化するには、運用コストを最小化するための「設計」と「開発」が重要です。そしてRPAの効果を持続させるため、継続的な改善も欠かせません。

この記事が少しでもお役に立てばうれしく思います。

RPAの導入を検討中の企業様や、導入したけれど課題に直面している企業様は、お気軽にご相談ください。
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Itsuki Ueda

RPAエンジニアとして、大手自動車メーカー、航空会社、保険会社など様々なプロジェクトに携わっております。中小企業の「人手でなんとか回している仕事」を見つけ出し、RPAやDXで“残業前提の働き方”からの脱却をサポートしています。現場ヒアリングから業務設計、ロボット開発、内製化支援まで一気通貫で伴走するスタイルです。 「まずは小さく試して、数字で効果を確認する」現実的なDXを提案します!

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