RPA(Robotics Process Automation)の現在地

生成AIの状況を見定めていくためにも、「Deep Research」しました。

記事概要

　日本企業におけるRPA導入は2019年から急速に進展し、市場は大きく成長したが、導入効果は限定的な業務にとどまり、全社展開や専門人材の確保が課題となっている。今後は生成AIとの連携やハイパーオートメーションにより、再び成長が期待されている。

前文

AIによる労働生産性の向上がフォーカスされているのは、ご承知のとおりでしょう。機械化による生産性向上といえば、前回のブームはRPAであった。

2019年にソフトバンク社長の孫さん「日本復活のシナリオは、RPA＋AIによる生産性向上」と発表していた。https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1906/14/news054.html

この中で、「4000名分の社員の作業をRPAで代行させる」とも説明されていた。

このことがうまく進展しているのであれば、社員１名あたりの売上高が高まってるのが、単純な現象だと思って、これも検索してみると、以下のサイトがヒットした。

このサイトを見てみると、「逆に」一人あたり生産性（一人当たり売上高）は、60％程度にまで低下していってるように見えます。これは別表を見ると従業員数を大幅に増やしていってることが見て取れて、それの影響によると考えられる。

どんな考えや背景があるかは企業研究として別として、RPAの雄ともいうべき企業の財務諸表から直ぐに効果をグリップできなかった。

そこで、全体の傾向を整理してみることにした。ChatGPTの「Deep Research」を活用した。読み応えがありますので、ご注意ください。

日本の民間企業におけるRPA適用の現状と市場動向

日本企業の間で RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション） の導入は2010年代後半から急速に拡大し、現在では多くの業務で活用されています。本レポートでは、当初期待された効果と照らし合わせながら、日本国内のRPA市場規模や導入率の推移、業界別動向、導入目的と現状のギャップ、導入上の課題、そして今後の展望について整理します。

日本国内RPA市場規模の推移

日本のRPA市場は近年著しく成長しています。民間調査によれば、2016年度の国内RPA市場規模は約85億円でしたが、その後毎年高成長を続け、2019年度には約529億7,000万円に達しました。さらに2023年度には約1,520億円規模まで拡大する見込みとされています。この推移をまとめると以下の通りです。

| 年度 | 日本国内RPA市場規模（事業者売上高ベース） |

|---------------|-------------------------------------------------|

| 2016年度 | 約85億円 |

| 2019年度 | 約529億7,000万円 |

| 2023年度 | 約1,520億円（見込み） |

このように、2016年から2019年にかけて年平均50%以上の成長率で市場が拡大し、その後も堅調な右肩上がりを維持しています。背景には、省力化・コスト削減ニーズの高まりや働き方改革推進による業務自動化需要があり、COVID-19後も人手不足への対策としてRPA導入検討企業が増えたことが挙げられます。

なお、日本市場の特徴として、世界のRPA市場における日本の比率が約25%にも達するとの指摘もあり、一時期「日本でRPAブームが起きている」と言われるほど国内での注目度が高まりました。この点については、日本に製造業を中心としたルーティン業務が多いことや、非効率な事務作業が多く残っていることが要因と分析されています。実際、日本は人口減少による労働力不足という課題も抱えており、今後も生産年齢人口の減少を補う手段としてRPA市場は一層拡大する見通しです。

民間企業におけるRPA導入率の推移と普及状況

RPAの導入率（企業の何割がRPAを導入しているか）も2018年前後から急速に上昇しました。調査会社MM総研のデータによれば、2018年6月時点で22%だった国内企業（年商50億円以上）におけるRPA導入率が、半年後の2019年1月には32%と10ポイント増加しました。この期間はまさにRPA導入が「普及期」に突入した時期とされています。さらに同調査の2019年11月時点では約38%に達しており、1年余りで導入企業は大きく増えたことが分かります。

ただし、企業規模による差も大きく、RPA導入は当初主に大企業から進みました。年商1,000億円以上の大手企業では2019年時点で導入率が51%に達していた一方、年商50億～1,000億円未満の中堅・中小企業では25%にとどまりました。すなわち大企業の約半数が導入済みなのに対し、中小企業は4社に1社程度という状況で、企業規模による普及度には2倍以上の開きがありました。この差は、RPA導入に必要な初期投資や専門人材の確保が中小企業ほど難しいことが一因と考えられます。

その後の普及状況について、スターティアレイズ社が2023年末に行った調査では、「現在RPAを導入している」国内企業は全体の14.16%という結果が出ています。一見2019年時点の数値より低く見えますが、この調査は中小企業や幅広い企業層を含む一般社員へのアンケートであり、必ずしも過去の調査と単純比較できません。しかし内訳を見ると、大企業で24.78%、中小企業で7.44%が導入済みと回答しており、中小企業層では一桁台に留まっています。このほか「導入はしていないが検討中」が大企業5.32%、中小企業6.44%あり、導入済み・検討中を合わせても中小企業では約13～14%程度に留まる状況です。このことから、大企業では一巡したRPA導入も、中堅・中小企業への浸透はこれからであり、市場としてのポテンシャルはまだ残されているといえます。

一方で、RPA導入企業の満足度は総じて高いことも各種調査で確認されています。2019年のMM総研調査では導入企業の59%が「満足」と回答し、不満とする企業は4%に留まりました。2023年のスターティアレイズ調査でも「満足」「大変満足」が57.38%に達し、「不満」「とても不満」は2.91%とごく少数でした。**導入企業の過半数以上が効果を実感していることは、RPAが一定の成功を収めている証左と言えるでしょう。

業界別のRPA導入動向

業種別に見ると、金融業界がRPA導入の先陣を切りました。MM総研の2019年調査では金融での導入率が44%と最も高く、別の同時期の調査でも約59%が導入済みとのデータがあります。金融機関では定型的な事務処理が多く、業務効率化ニーズが高かったことが要因と考えられます。また製造業も日本では主要産業であり、日々の生産管理や在庫管理などルーティンワークが多岐にわたるため、RPAによる効率化の効果が得やすい分野です。実際、日本の産業構造が製造業中心であることがRPA普及率が高い理由の一つとも指摘されています。

その他、流通・小売業や医療・福祉、教育分野でもRPA活用が広がりつつあります。2019年時点ではこれらの業種は金融ほどの導入率ではなかったものの、前年比の伸び率が特に高かったことが報告されています。例えば流通業界では受発注処理の自動化、医療・福祉では事務手続きの効率化、教育機関ではデータ入力作業の省力化など、業界ごとに適用分野が拡大しています。また官公庁や自治体など公共分野でも、人手不足対策や業務効率化の一環でRPAを導入する例が増えており、日本全体で見れば業種を問わずRPA活用が進んでいる状況です。

ただし、業務内容による適不適は業界問わず存在します。高度な判断を要する業務や現場作業を伴うプロセスではRPA適用が難しく、これらは未だ人手に頼っているケースも多く見られます。この点は後述する課題とも関連します。

導入当初の目的・期待と現在の活用状況

RPAが各企業に急速に広まった2018～2019年頃、企業がRPA導入に抱いていた主な期待・目的には以下のようなものがありました。

• 定型業務の効率化・自動化：大量のデータ入力・転記・登録作業をロボットに任せ、従業員の手作業負担を削減。

• 業務品質の向上（ヒューマンエラー削減）：手作業で発生していたミスを自動化によって無くし、業務の正確性を高める。

• 労働力不足への対応：人手が足りない業務を自動化することで、生産性を維持・向上する（特に慢性的な人手不足に直面する部門での活用）。

• 残業削減・働き方改革の推進：RPAで業務時間を短縮し、長時間労働の是正やワークライフバランス改善につなげる。

• DX戦略の一環：業務プロセスの可視化・標準化や、社員のITリテラシー向上のきっかけとしてRPAを位置付ける例もありました。

これらの目的に沿って、多くの企業がまず「残業が多い部署」「単純作業の多い部門」などからRPA導入を試行しています。事実、導入前の課題として企業が挙げたトップは「手作業による業務が多い」（全体の47.4%が該当）であり、「手作業ミスが多い」（38.7%）、「DX・働き方改革の一環」（34.4%）と続きました。これはRPA導入が当初は現場の業務効率化ニーズから出発したことを物語っています。

現在の活用状況を見ると、RPAは上述の目的に対して一定の成果を上げつつも、適用範囲は限定的な業務に留まっているケースが多いのが実情です。ガートナーによる2019年の調査でも、導入企業の多くは「社内システムからのデータ抽出・転記・二次加工」といった作業にRPAを使っていることが判明しました。こうした作業はRPAが得意とする定型業務であり、実際に導入効果が出やすい領域です。一方で、基幹業務システムのデータ更新や社外向けシステムへの対応など、失敗時の影響が大きいクリティカルな業務にはRPAを適用していない企業が多いのが現状です。つまり、「とりあえず自動化しやすい所から着手し、大事なところはまだ人手」という段階の企業が少なくありません。

また、当初RPAベンダー各社が謳っていた「非エンジニアの現場担当者でも簡単にロボット開発できる」という触れ込みに対して、現実はやや異なりました。RPAはノーコード/ローコード型のツールではあるものの、実際にシナリオ（ロボットの動作手順）を開発・運用するには処理フローの論理的な理解や安定稼働のノウハウが不可欠です。ガートナーの分析によれば、ユーザー部門（現場）が自らRPAシナリオ開発を担っている企業は23%に過ぎず、残り約8割では情報システム部門や外部ベンダーなどユーザー部門以外が開発を担当していることが明らかになりました。当初は「現場主体でどんどん自動化できる」という期待が高かったものの、蓋を開けてみれば現場任せでは上手くいかず、専門スキルを持つIT担当者の関与が不可欠だったというケースが大半だったのです。これは、RPAツールの操作自体は簡単でも、「何をどう自動化するか」という論理設計や、エラー時の対応・メンテナンスまで含めると現場だけでは手に余る場合が多かったためです。

とはいえ、現場が自力でシナリオを作れなくとも、RPA導入による効果自体は概ね期待通りだと言えます。実際、導入企業の約8割が「さらにRPA活用範囲を拡大したい」と回答しており、業務負担の軽減や人手不足対策、残業削減といった当初目的に対して手応えを感じている企業が多いことが伺えます。つまり、「RPAで劇的に全業務が自動化される」という過度な期待は修正されたものの、「人手作業の一部を置き換えることで確かな効率化効果が得られるツール」として定着しつつあるのが現在の姿です。

RPA導入の停滞要因・課題

一方で、RPA導入・活用を進める中で明らかになった課題や停滞要因も存在します。主なものを挙げると以下の通りです。

• 専門人材・スキルの不足：前述の通り、RPAのシナリオ開発・運用を担える人が限られており、現場で使いこなせる人材が少ないことがネックになっています。「ロボットを作成できる人が社内にいない/限られている」という声は導入企業からも最も多く、ある調査ではこの課題を挙げた企業が全体の1位（回答数157票）でした。属人的になってしまい、担当者が異動・退職するとロボットが放置される、といった問題も指摘されています。

• 費用対効果への懐疑（ROIの不透明さ）：RPA導入にあたり初期コストやライセンス費用が発生しますが、それに見合う効果が出ているか測定できていないケースもあります。調査でも「費用対効果が測れない」が課題の第2位（110票）に挙げられました。効果測定を怠ると、せっかく残業削減や作業削減があっても経営層に訴求できず、プロジェクト継続が危ぶまれます。ROIを定量化しないままでは、RPA推進のための追加投資判断も下りにくく、結果として導入がそこで頭打ちになる懸念があります。

• 現場への定着・横展開の難しさ：導入はしてみたものの、一部部署のパイロットに留まり全社展開に広がらないケースも散見されます。先の調査でも「RPAが社内で横展開できない」が課題の第3位（106票）でした。これは、部署ごとにバラバラに導入した結果他部門にノウハウが共有されない、あるいはIT統制やガバナンスの問題で全社標準化が進まない、といった状況です。ガートナーも「個別部門が勝手に始めたRPAを後からIT部門が知るケースが頻発した」と指摘しており、これを是正して全社的な推進体制を築く必要性を説いています。推進体制整備の途上で足並みが揃わず、プロジェクトが停滞する企業もあるようです。

• 適用業務選定の誤りとメンテナンス負荷：RPAは万能ではなく、不向きな業務に適用するとエラー多発やメンテ負荷増大につながるリスクがあります。例えば、人間の判断が必要な業務や頻繁に手順変更が発生する業務まで無理にロボット化すると、不具合対応に追われてかえって効率が悪化します。また、Windowsや業務システムの定期アップデートでロボットが止まってしまい、そのたびにシナリオを修正する必要が出るなど運用保守コストも馬鹿にできません。これらを軽視すると、「導入したが動かなくなって放置」という失敗例につながります。

• システム障害時の業務停止リスク：RPAはPC上の仮想作業者とはいえ、システムトラブルが起きれば業務が止まる点は人間と同様です。例えばロボット用PCやサーバがダウンした場合、復旧まで該当業務はストップしてしまいます。エラー検知と代替フローの整備をしておかないと、「RPAに任せたせいで誰も詳細を把握しておらず、対応できない」という事態も起こりえます。このように可用性やガバナンスへの懸念も、クリティカルな業務への適用をためらう一因となっています。

以上のような課題に対し、各社とも「思ったより簡単ではなかった」という声がある一方で、それでもRPA導入を取り止める傾向はなく、むしろ課題を踏まえて体制を整備したりツールを見直したりする動きが見られます。例えば、RPA推進担当を置いて社内教育を進めたり、運用ルールを決めて属人化を防いだりといった対策が講じられています。また、クラウド型の低価格RPAツールの登場により、中小企業でも導入しやすくなってきており、これから普及率が上がることも期待されます。総じて、RPAの有用性自体は認めつつ、運用面・人材面の課題にどう対処するかが現在の焦点となっています。

今後の展望：ハイパーオートメーションと生成AI連携

RPA市場は成熟期に向かいつつありますが、今後の展望としては「ハイパーオートメーション」や生成AIとの連携による新たな発展が期待されています。

ハイパーオートメーションとは、複数の自動化技術（RPA、AI、機械学習、業務プロセス管理ツール等）を組み合わせて業務全体を徹底的に自動化する概念で、ガートナー社が2020年に提唱しました。単純な定型作業だけでなく、非定型な業務や判断を伴うプロセスも含めて自動化の範囲を広げることを目指しています。日本企業でもこの流れに注目が集まっており、既に「RPA+OCR+AI」を組み合わせて紙業務のデジタル化から入力まで一気通貫で自動化したり、チャットボット（対話型AI）とRPAを繋いで顧客対応を自動化するといった事例が登場しています。

特に昨今注目なのが、生成AI（Generative AI）との連携です。ChatGPTに代表される生成AIを業務自動化に取り入れることで、RPA単体では対処が難しかった非構造化データの処理や高度な判断業務への対応が可能になります。例えば、従来は人手で読んで振り分けていた自由記述の問い合わせメールを生成AIが自動解析してカテゴリ分類し、RPAが対応フローを起動するという連携が実現できます。他にも、大量の書類や画像データから必要情報を抜き出す、文章要約やレポート生成を自動化するといった応用も考えられます。これにより、RPAの適用範囲が飛躍的に広がり、より多くの業務プロセスを自動化できるようになります。

もっとも、生成AIは万能ではなく誤答や暴走のリスクも伴うため、業務適用にあたっては結果の検証プロセスを組み込むなどの工夫が必要です。しかし、人の判断が入るがゆえに自動化を断念していた領域に踏み込める意義は大きく、「人とロボットの協働」による究極の自動化への期待が高まっています。すでに国内でもITベンダー各社が「生成AI×RPA」を掲げたソリューション提案や事例紹介を進めており、2024年以降この潮流が加速すると見込まれます。

市場予測の観点では、依然として高い成長率が維持される見通しです。世界全体では2022年に約23億ドル規模だったRPA市場が、**2030年には約3,085億ドル（約30倍）に達するとの予測もあります。この背景には、人件費削減ニーズやDX推進が世界的に進んでいることがあり、年平均成長率39.9%という急成長が見込まれています。日本国内でも、少子高齢化に伴う労働力不足という構造問題がある以上、業務自動化ニーズは持続的に存在すると考えられます。実際、経済産業省等の調査でも2020年以降ほぼ全ての業種で人手不足感が高まっていることが示されており、この穴を埋める手段としてRPAや関連技術への需要はむしろこれからが正念場とも言えるでしょう。

今後は、RPAそのものの高度化（例えばより直感的にシナリオを組めるUI/UXの改善やクラウドRPAの普及）に加え、プロセスマイニングで自動化対象業務を発掘したり、AIで予測・判断を行った結果をRPAが実行したりといった総合的なDXソリューション化が進むと予想されます。こうしたハイパーオートメーションの実現により、現在RPA導入が頭打ちになっている領域（中小企業や判断業務領域など）にも新たな突破口が開かれ、RPA市場は再び活性化する可能性があります。一部の調査では「ハイパーオートメーションは停滞気味の中堅・中小向けRPA市場の再活性化にも有効」との分析もなされており、今後数年でその成果が問われることになるでしょう。

おわりに：当初期待された成功か、今後への評価

以上を踏まえると、日本の民間企業におけるRPA導入は、当初期待された成果をある程度実現しつつも限界も露呈したと言えます。当初、RPAには「劇的な業務革命」さえ期待する向きもありましたが、実際には効果が出やすい部分から着実に効率化を達成するツールとして定着しました。市場規模の大幅拡大（85億円→1520億円）や多数の企業での採用（大企業の過半数が導入）は、RPAがビジネス現場のニーズにマッチし一定の成功を収めた証拠です。一方で、現場任せの自動化という夢は潰え、専門人材や体制整備の重要性が浮き彫りになった点は、期待とのギャップでした。導入企業の多くが満足度を感じているものの、裏を返せば「導入効果を感じられず失敗した企業も存在する」ことも事実です。要因として、導入目的の明確化不足や適用ミスマッチ、運用面の詰めの甘さなどがあったと考えられます。

しかし、総合的に見れば、RPAは日本企業のデジタル化・効率化に貢献した有効なソリューションであり、「全く期待外れに終わった」と評価する向きは少ないでしょう。むしろRPA導入をきっかけに業務プロセスを見直したり、社員のIT活用意識が向上したりといった副次的効果も報告されています。こうした土台の上に、今後はハイパーオートメーションや生成AIとの融合によって、従来叶わなかった領域への自動化が進めば、当初の期待以上のインパクトを生む可能性もあります。RPA単体では幻滅期を迎えたとも評されましたが、それは次なる飛躍への過程とも言えます。人手不足という日本企業共通の課題に対し、RPAはこれからも進化しながら不可欠な役割を果たしていくでしょう。

参考文献・出典（一部抜粋）：

• 矢野経済研究所「RPA市場に関する調査」（2020年）

• MM総研「RPA国内利用動向調査2019」

• ガートナー「企業におけるRPA推進状況に関する調査結果」（2020年2月）

• スターティアレイズ「2023年度版RPA導入に関する調査結果」

• FCEプロセス&テクノロジー「RPA導入率と市場動向に関する解説記事」（2022年）

• その他、IDC Japan調査、各種ベンダー資料、プレスリリース　等