自動化できないのは、例外業務が多いから― RPA・DX・AIの前に考えたいこと ―

RPA、DX、AI。
業務効率化の文脈で、これらの言葉を聞かない日はないほどです。

人手不足への対応、コスト削減、スピード向上。
自動化を目指すことは、間違いなく重要です。

しかし現場で実際に話を聞いていると、ある壁にぶつかることがよくあります。

それが「例外業務の多さ」です。

そしてもう一つ、よく出てくる意見があります。
「業務の統一なんて無理ですよ」という声です。

確かに、その気持ちはよく分かります。
ですが同時に、「統一できないから、そのままシステムに任せよう」という発想も、実は簡単ではないのです。

自動化は“整理された業務”が前提

RPAは決まった操作を繰り返す仕組みです。
AIはデータのパターンをもとに判断する仕組みです。
DXは業務やビジネスをデジタル前提で再設計する考え方です。

共通しているのは、「一定のルールがあること」が前提だということです。

ところが現実の業務は、

• 部署ごとにやり方が違う
• 担当者ごとに判断基準が違う
• 取引先ごとに条件が違う
• 長年の経緯で例外が積み重なっている

という状態になっていることが少なくありません。

この状態で「とりあえずRPAを入れましょう」と言っても、ロボットは迷子になります。

人間は空気を読みますが、システムは空気を読みません。

業務の統一が難しいのは理解できる

「業務を統一しましょう」と言うのは簡単です。しかし実際には難しい場面も多いです。

たとえば、

• 関係部署が多く、利害が異なる
• 拠点ごとに歴史や文化が違う
• 社外の取引先に影響が出る
• 契約条件が個別に決まっている

こうした場合、単純に「今日から統一です」とは言えません。

現場の事情を無視して統一を押し進めれば、混乱や反発が起きます。その懸念はもっともです。

だからこそ、「統一できないなら、そのままシステムに任せよう」という考えが出てきます。

しかしここに、もう一つの落とし穴があります。

統一しないままシステム化する難しさ

業務がバラバラのまま、それをすべてシステムで吸収しようとするとどうなるでしょうか。

• Aパターン用の処理
• Bパターン用の処理
• CパターンはAに似ているが一部違う
• 特定顧客だけ特別フロー

といった条件分岐が増えていきます。

最終的には、

「標準フローがどれか分からない」
「修正のたびに全体へ影響が出る」
「担当者しか理解していないブラックボックス」

という状態になりがちです。

システム側で例外を全部抱え込むと、今度は“システムが複雑化する”という別の問題が生まれます。

そして不具合が出たとき、「やっぱり人が確認しないと不安ですね」となり、自動化の効果が薄れてしまいます。

どちらで努力するのか？

ここで重要なのは問いの立て方です。

業務の統一に向けて努力するのか。それとも、例外を認めてシステム側で努力するのか。

どちらで努力するのかを、意識的に選ぶ必要があります。

何も考えずに進めると、「業務も変えない」「システムも無理に複雑化する」という、一番つらい状態になりかねません。

具体例：受発注業務の場合

受発注業務を例に考えてみます。

• 得意先ごとに単価計算が違う
• 納期ルールが個別対応
• 書式が統一されていない

この状態でRPAを導入すると、ロボットは各得意先ごとの条件をすべて覚えなければなりません。

その結果、
「この得意先はロボット停止」
「このパターンは人が再処理」

という“半自動”状態になります。

一方で、契約更新時に条件を見直し、単価計算ルールやフォーマットを可能な範囲で統一できれば、
ロボットはシンプルに動けます。

完全統一が無理でも、「例外の種類を減らす」だけで効果は大きく変わります。

例外はゼロにできない。だからこそ整理する

例外を完全になくすことは現実的ではありません。

しかし、

• 例外の種類を減らす
• 発生頻度を把握する
• 影響範囲を明確にする
• あえてシステム外で対応する

といった整理は可能です。

たとえば、

「80％は標準処理で自動化」
「20％の例外は明確な基準のもとで人が対応」

と割り切ることも選択肢です。

すべてをシステムに押し込もうとするより、全体最適を考えたほうが、結果的にデジタル化の効果を最大限に享受できます。

デジタル化の効果を最大化する視点

デジタル化の目的は、「ツールを導入すること」ではありません。

• 作業時間を減らす
• ミスを減らす
• 属人化を防ぐ
• スピードを上げる

こうした効果を最大化することが目的です。

そのためには、

「業務を変える努力をするのか」
「システムを複雑にして吸収するのか」

を冷静に比較する必要があります。

場合によっては、業務側で一歩踏み出すほうが、長期的には圧倒的に効果が出ます。

逆に、どうしても統一できない領域は、“意図的に例外として残す”という判断もあり得ます。

重要なのは、無意識に決めないことです。

おわりに

RPAやAIは強力な道具です。しかし、それを活かせるかどうかは、業務の状態次第です。

統一は難しい。
例外も必要。
その現実は理解できます。

だからこそ問い直してみてはいかがでしょうか。

「どちらで努力するのか？」
「その選択で、デジタル化の効果を最大限に享受できるか？」

最新の技術よりも前にあるのは、業務の見直しという地道な作業です。

自動化はゴールではありません。
よりよい業務のかたちを考えることこそが、DXの本質なのです。