業務自動化(RPA)の導入支援|札幌市とその近郊|株式会社コニティ
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使う道具

自動化に使う道具と、それぞれが得意なことをまとめています。道具ありきではなく、やりたいことから選びます。

道具の選び方

コニティは特定のRPA製品の代理店ではありません。業務の内容と、社内で使える環境に合わせて道具を選びます。高価なRPA製品を入れなくても済むことは珍しくありません。

道具の選び方

道具の比較

道具向いている場面費用作り直しやすさ
Excelマクロ(VBA)Excel内で完結する作業追加費用なし社内で直しやすい
Power AutomateMicrosoft 365を使っている既存ライセンスに含まれる場合あり画面で組める
Python件数が多い・複雑な処理追加費用なし書ける人が要る
ブラウザ操作の自動化Webの管理画面を操作する追加費用なし画面変更に弱い
市販のRPA製品全社で多数の業務を自動化する年額のライセンス画面で組める

まず既存の環境で試す

「RPAを導入する」と考えると、製品の選定から始まって話が大きくなります。実際には、Microsoft 365 に含まれる機能や、Excelのマクロで足りることが多くあります。小さく始めて、効果が確認できてから広げるほうが、失敗したときの損が小さくて済みます。

選ぶときの基準

何を優先するか

  • 社内に直せる人が残るか(属人化させない)
  • 動かす端末は必要か(常時起動のパソコンが要る道具もある)
  • ライセンス費用が毎年かかるか
  • 対象のシステムが操作できるか(業務システムによっては難しい)
  • 止まったときに誰が気づくか

Power Automate

Microsoft 365 に含まれる自動化の仕組みです。すでに Microsoft 365 を使っている会社であれば、追加のライセンスなしで始められる範囲があります。

Power Automate

できること

  • メールの受信をきっかけに処理を始める
  • SharePoint・OneDrive のファイルを扱う
  • Teams へ通知を送る
  • Excel の表を読み書きする
  • 承認のやり取りを回す
  • デスクトップ版で、画面操作そのものを自動化する

クラウド版とデスクトップ版

クラウド版デスクトップ版
動く場所クラウド上パソコンの上
得意なことサービス同士をつなぐ画面を操作する
パソコン不要常時起動が要る場合がある
向く作業メール・ファイル・通知業務システムへの入力

始めるときの確認

先に確認すること

  • いまの Microsoft 365 のプランで使える範囲
  • 管理者がテナントの設定を許可しているか
  • デスクトップ版を動かす端末をどうするか
  • 作った人が辞めたときに引き継げるか

Excel・VBAでの自動化

Excelの中で完結する作業なら、マクロ(VBA)が最も手軽で確実です。追加の費用がかからず、動かすのに特別な環境も要りません。

Excel・VBAでの自動化

向いている作業

  • 複数のブックを1つにまとめる
  • 決まった様式へ差し込んで印刷・PDF化する
  • 表記ゆれを整える、書式を統一する
  • 条件に合う行を抽出して別表を作る
  • 毎回同じ手順の集計・グラフ作成

VBAの弱点を分かって使う

気をつけること

  • 作った人しか直せなくなりやすい(コメントと手順書を残す)
  • ファイルが壊れると失われる(保管の仕組みを決める)
  • 件数が非常に多いと遅い(その場合はPythonへ)
  • マクロ有効ブックの取り扱いを社内で決めておく
  • Excelのバージョン差で動かなくなることがある

引き継げる形で作る

コニティが作るマクロは、あとから社内で直せることを前提に書きます。処理の流れをコメントで残し、変更しそうな値(フォルダの場所、対象の列)はまとめて1か所に置きます。「作った会社しか直せない」状態にはしません。

Pythonでの自動化

件数が多い、処理が複雑、複数のシステムをまたぐ。そうした作業では、Excelのマクロより Python のほうが確実で速くなります。

Pythonでの自動化

Pythonが向く場面

  • 数万件以上のデータを扱う
  • 複数のファイル形式(Excel・CSV・PDF・JSON)をまたぐ
  • Webの情報を定期的に取得する
  • データベースへ直接読み書きする
  • 同じ処理を複数の会社・拠点ぶん繰り返す
  • 画像や写真をまとめて処理する

動かし方

動かし方向いている場面備考
手動で実行月次など、人が判断して始める処理最も簡単
時刻で自動実行毎日決まった時刻に動かす常時起動の端末が要る
ファイル配置で起動データが届いたら動かす監視の仕組みが要る
画面から実行詳しくない人でも押せるように簡単な画面を付ける

引き継ぎを前提に書く

コニティは自社の業務システムもPythonで作っており、「あとから読める形で書く」ことを社内の決まりにしています。納品するプログラムにも、何をする処理か・どう呼ぶか・何に気をつけるかをファイル自体に書き残します。

OCR(紙・PDFの読み取り)

紙やPDFで届く書類から、必要な項目を取り出す仕組みです。「全部きれいに読める」ものではないため、どこまでを機械に任せ、どこから人が確認するかの線引きが要ります。

OCR(紙・PDFの読み取り)

精度が出る条件

条件精度
活字・同じ様式の書類高い
活字・様式がばらばら項目の位置を教えれば実用的
手書き(記入欄が決まっている)内容による
手書き(自由記述)低い。人が読むほうが早い
スキャンが斜め・かすれ低い。取り込み方の見直しから

確認工程を残す

金額や数量など、間違うと困る項目は、読み取り結果を人が確認する画面を必ず用意します。全件を確認するのではなく、読み取りの確からしさが低いものだけを人に回す形にすると、負担が小さくて済みます.

取り込み方から見直す

OCRの精度は、読み取る前の段階でほぼ決まります。スキャナの設定、原稿の置き方、解像度を見直すだけで結果が大きく変わることがあります。まず現状の書類を何枚か拝見させてください。

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