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 Automate | Microsoft 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。

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。

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。

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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