[論文レビュー] Robotic Process Automation -- A Systematic Literature Review and Assessment Framework

Judith Wewerka, Manfred Reichert|arXiv (Cornell University)|Dec 22, 2020

Robotic Process Automation Applications参考文献 66被引用数 17

ひとこと要約

本論文は、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）の包括的理解を得るため、63件のRPA関連論文を対象とした体系的文献レビューを提示する。RPAの定義、関連技術との違い、適した業務プロセス、効果、実装手法、およびAIとの統合について検討する。本研究では、RPA研究の体系的評価と比較を可能にするためのANCOPURフレームワークを提唱する。これにより、学術界および実務家は、急速に成長する分野における新規研究の独創性と貢献度を評価できる。

ABSTRACT

Robotic Process Automation (RPA) is the automation of rule-based routine processes to increase efficiency and to reduce costs. Due to the utmost importance of process automation in industry, RPA attracts increasing attention in the scientific field as well. This paper presents the state-of-the-art in the RPA field by means of a Systematic Literature Review (SLR). In this SLR, 63 publications are identified, categorised, and analysed along well-defined research questions. From the SLR findings, moreover, a framework for systematically analysing, assessing, and comparing existing as well as upcoming RPA works is derived. The discovered thematic clusters advise further investigations in order to develop an even more detailed structural research approach for RPA.

研究の動機と目的

• 63件の出版物を対象とした体系的文献レビュー（SLR）を通じて、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）分野における最新の研究動向をマッピングすること。
• BPM や認知的オートメーションなどの関連技術と対比して、RPAの主な特徴を特定し、明確化すること。
• 今後のRPA研究論文の評価、比較、分類を可能にする、構造的かつ再利用可能なフレームワーク「ANCOPUR」の開発。
• RPAが業務プロセスおよび従業員に与える影響を、生産性向上、コスト削減、人的要因の観点から分析すること。
• 人工知能（AI）とRPAの統合状況を調査し、RPA実装における現在の方法論的課題を同定すること。

提案手法

• 研究の妥当性と再現可能性を確保するため、Kitchenhamの指針に従って体系的文献レビュー（SLR）を実施した。
• レビューを構造化するための5つの研究質問（RQs）を定義した：RPAの定義と差異、RPA適性プロセスおよびツール、RPAの効果、実装手法、AI統合。
• 「ロボティック・プロセス・オートメーション」、「インテリジェント・プロセス・オートメーション」、「ビジネスプロセスにおけるAI」などの用語を含む洗練された検索キーワードを用いて学術データベースを検索した。
• 関連性、出版タイプ、および日付（2020年6月まで）に基づいて、含む・除外する基準を適用して論文をフィルタリングした。
• 事例研究から、業務分野、プロセス、使用ツール（例：UiPath、Blue Prism）および方法論的アプローチに関するデータを抽出した。
• 新規性、貢献タイプ、既存研究との整合性などの基準に基づき、今後のRPA研究論文の体系的評価を可能にするANCOPURフレームワークを開発した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RPAとは何か。また、BPM や認知的オートメーションなどの関連技術とどのように異なるのか。
• RQ2 どの業務プロセスがRPAに適しており、主にどのようなツールがそれらの自動化に使用されているか。
• RQ3 RPAが業務プロセスおよび従業員や組織の働き方に対してもたらした影響は何か。
• RQ4 RPAプロジェクトの実装を改善するための確立された手法は存在するか。もしあるならば、その手法はRPAライフサイクルのどのフェーズに適用されているか。
• RQ5 人工知能（AI）はどの程度RPAと統合されており、現在の具体的な活用事例は何か。

主な発見

• RPAは主にBPOや共有サービス分野に応用されており、支払い伝票作成などの繰り返し的・ルールベースのプロセスが一般的である。
• ケーススタディではBlue PrismとUiPathが主要なRPAツールであるが、Automation Anywhere や Pegasystems などの他のツールも業界で顕著に登場しつつある。
• RPA実装手法のうち16件（全22件中）が2019年から2020年にかけて発表されており、その多くがRPAライフサイクルの分析フェーズに焦点を当てている。
• RPAは、プロセスのスピードアップ、可用性向上、コンプライアンス遵守、品質向上、コスト削減、価値のない作業からの従業員の解放といった点で広く報告されている。
• AIとRPAの統合はまだ初期段階にあり、4つの具体的な活用事例（主にメール分類）しか特定されていないが、関心は高まっている。
• RPAに関する定量的研究は依然として稀であり、分野全体はまだ初期段階にあり、2018年から2020年にかけてAI-RPA統合と方法論的開発の動向が顕著である。