NaU Tech セッション
RPAのブラックボックス化を回避!
ルールエンジンとの連携でRPAを
ローメンテナンスで持続的に運用する方法
この数年間で大きく普及したITのひとつにRPAがあります。
RPAはエンドユーザーが簡単にシナリオ(自動化の手順)を定義でき、既存のシステムにほとんど手を入れることなく(つまりローコストに導入でき)、人が行っている作業を自動化できるというソフトウェアです。
国内では2016-7年ごろから大企業を中心に普及がはじまりました。
大手調査会社の調査によると、2022年度で国内のRPA市場は1300億円程度で、今後も拡大傾向にあると予測されています。
このような華々しいRPA普及の裏側で、最近よく聞かれるRPA導入後の課題があります。
それは、RPAを業務の変化に追随してメンテナンスしていくことにコストがかかる、というものです。
多くの企業では、導入当初に業務で使うRPAのシナリオを信頼性高く作るためにシステム会社に委託することで実現しました。その結果、RPAを運用する環境や業務の変化の度にシステム会社に修正を依頼するということが必要になりました。
これでは、エンドユーザーからすると通常のシステムと余り変わらず、せっかくRPAを導入したメリットを十分に享受できているとは言えません。
ですが、この問題は、RPAとルールエンジンを連携させることで解決可能かもしれません。
本ウェビナーでは、一般的なRPAの活用方法において、RPAとルールエンジンを連携させることで、メンテナンス性を飛躍的に高める方法を解説します。これからのRPA運用の参考にして頂ければと思います。
このような方にオススメ
- RPAを活用したBPRを検討されている方
- DX・BPRなど業務改革の企画・推進に携わっている方
- DX・BPRのコンサルテーションやソリューション提案を行っている方
講演目次
- RPAの普及と今後の動向
- RPA運用における課題(ブラックボックス化)
- RPAをローメンテナンスにするためのルールエンジン連携
- デモンストレーション
※内容は予告なく変更となる場合がございます。ご了承ください。
講師紹介
株式会社なうデータ研究所
上席エバンジェリスト
大野国弘
経歴
2000年なうデータ研究所に研究員として入社。
以降、多岐のルールエンジン導入プロジェクトに参画。
業務知識のデジタル化による業務プロセス改革が専門分野。
以降、多岐のルールエンジン導入プロジェクトに参画。
業務知識のデジタル化による業務プロセス改革が専門分野。