RPAの成功事例8選｜止まるロボット・属人化・現場に広がらない壁をどう越えたか

「システムの画面が変わるたびに、ロボットが止まる」「作った人が辞めてしまい、誰も直せない」「一部の部署で使っているだけで、全社に広がらない」。RPAを入れた会社の多くが、導入から少したったころに、どこかでこうした壁に当たります。

この記事では、同じような壁を越えた8つの組織のRPAの成功事例を集めました。ツールの紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を原因と考え、何から手を付け、どうなったか」をストーリーで追います。RPAの導入事例を探している方、すでに入れたRPAが思うように回っていない方が、「これならうちでも試せそう」と思えるところまで読み解くのがねらいです。

先に結論を言うと、8件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• 止まる原因を「ロボットの作り方」と「直す人」に求めている：画面に頼らないつなぎ方への切り替え、自分たちで直せる道具への乗り換え、保守を任せる相手の確保など、止まらない・止まっても直せる形に作り替えていました。
• 作る人を「詳しい1人」から「現場の多くの人」へ広げている：部活動、段階を分けた研修、全員が操作できる状態づくりなど、特定の人に頼らない形を目指していました。
• 小さく始めて、数えてから広げている：業務の棚卸し、1〜2業務の試行、前向きな部署からの展開など、いきなり全社に広げず、手応えを確かめてから範囲を広げていました。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべてRPAツールの提供元の事例ページ（WinActorの2件は、NTTデータが運営するWinActorのサイト）に載っている数字です（顧客の担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者や支援する側が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。語られていない部分は「編集部の読み解き」と明記し、事実と分けています。
• 事例ページは2026年11月8日に確認しました。数年前の取り組みも含まれるため、数字の時点をそれぞれ書いています。調べ方の詳細は記事の最後にまとめています。

RPAの成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

8件の事例を、読者の悩みの型ごとに並べました。前半は「ロボットが止まる・属人化する」、中盤は「現場に広がらない・小さな組織で始める」、後半は「全社で数字を出す」です。自社の状況に近いものから読んでも、上から順に読んでもかまいません。成果の数字は各事例ページの表記で、比較の起点や定義は事例ごとに違います。

事例1：画面が変わるたびに止まるロボットを、API連携に置き換えて処理時間を従来の約3分の1に｜ICT保守のコンタクトセンター

状況

NECフィールディング株式会社は、NECグループでICTシステムの保守・運用を手がける会社です。全国に約340の拠点があり、フィールドエンジニアは3,200人を超えます。コンタクトセンターには年間12万〜13万件の問い合わせが届きます。Web、メール、音声応答など別々の窓口から入った情報をCRMに転記する作業は、RPAが担っていました。その処理量は、全体の6割強にのぼります。

2018年頃、同社は20年使ってきたCRMをSalesforceに移すと決めました。

壁

それまでのロボットは、画面の見た目を手がかりに動く画像認識型でした。ところがSalesforceは、画面のスクロールや突発的な画面変更があります。年に3回の大きな更新に加え、月に何回か細かな変更もあり、ロボットが追いつけません。2022年後半には、切迫した問題になっていました。工夫すれば動くと考えたこともあったものの、難しいと分かったといいます。コンタクトセンターのサービスは、止めるわけにいきません。

仮説（事例ページで語られていること）

経営システム統括部の福井氏は、RPAはSaaSでは安定しないケースがある、という話を聞いていました。そこで、APIでシステム同士をつなげば、画面の遷移などに関係なく必要な情報をやり取りできると考えました。カスタマサポート統括部長の荻原氏は、SalesforceのアプリストアであるAppExchangeを調べ、ちょうどその頃に目にしていたSalesforceとUiPathの親和性が高いという情報もあって、UiPathで要件を満たせるかの確認に動いています。

打ち手

1. NECグループのSI会社、NECソリューションイノベータに相談する。
2. ノーコードでAPI連携を作れるUiPathの機能（Integration Service）を検証する。速度と安定性に加え、約50あるカスタムオブジェクトをすべてカバーできることを確かめる。
3. Salesforceに移らないレガシーな部分は、これまでどおりUiPathのロボットで補う。
4. 2023年2月に発注し、同年8月のCRM切り替えに向けて約半年で段階的に移行する。
5. データの前処理などのチューニングを重ねる。

ロボットを直し続けるか、画面を通らないつなぎ方に変えるか。あなたの会社で止まりがちなロボットは、どちらで解くべき種類のものでしょうか。

結果

UiPathの事例ページによると、月に1万件近い問い合わせのうち約6割がロボット経由の処理になるとして、約6,000件が処理の対象になるとしています。起票の成功率は90%近くで安定しているとしています（何に対する割合かは、ページには書かれていません）。処理時間は、同じ9台のロボットで、従来のロボットの全体平均の約3分の1になったと紹介されています。

保守・運用の面でも効果があったと説明されています。コンタクトセンター戦略グループの神野氏は、以前は「止まっていないかを人間が監視しながら利用していました」と振り返っています。

ここが効いた

• ロボットが止まる原因を「画面の変化」と見きわめ、画面を通らないAPI連携に切り替えた。
• 全部をAPIに置き換えず、移せない古い部分はロボットで補う組み合わせにした。

ツール：UiPath（UiPathの評判・口コミ）／開発：NECソリューションイノベータ／出典：UiPath NECフィールディングの事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例2：電子カルテの更新のたびに外注で直していたロボットを自前運用に切り替え、AI-OCR込みで年間1,800時間削減｜在宅医療の医療法人

状況

医療法人社団平郁会は、東京・神奈川・千葉で在宅医療・訪問診療の17のクリニックを運営しています（308名、2022年3月時点）。以前は別のRPAを使い、ロボットの作成と保守を外部の業者に任せていました。

壁

電子カルテはベンダーが提供するサービスで、アップデートのたびに画面が変わります。そのつど業者に改修を頼む手間がかかっていました。さらに、委託先が保守サービスを終了してしまいます。手元に残ったRPAは、操作が複雑でした。

仮説（事例ページで語られていること）

同法人は、自分たちで運用できるRPAを入れたいと考え、操作が簡単で初心者でも扱いやすいことを前提に3製品を比べました。決め手は、操作性、複数のPCで使い回せるフローティングライセンス、サポートだったとしています。

自動化を広げるときの考え方も語られています。RPAにする前に業務のオペレーションを整えること。メンテナンスが最小限で済むプロセスにすること。そして、自分たちの手が届く法人のフォームだけで運用することです。

打ち手

1. RoboTANGOと、AI-OCRのDX Suiteを導入する。
2. 検査データの電子カルテへのアップロード、処方情報の抽出、手書きの請求先のOCR入力、ユーザー登録、入金消込などを自動化する。
3. すべてのロボットの完了とエラーをChatworkに通知し、そのグループに各部署の人を招待する。

総務経理課 ITチームの南様は、通知の仕組みについて「止まったらみんなが分かるようにしています」と話しています。ロボットが止まったとき、あなたの職場で最初に気づくのは誰でしょうか。

結果

RoboTANGOの事例ページによると、RPAのロボット12件で月150時間以上、AI-OCRも含めると年間1,800時間の削減になったとしています。内訳として、検査データのアップロードは月20時間からゼロに、手書きの請求先の入力は月25時間からゼロに、ユーザー登録は月10時間の削減と紹介されています。処方情報の抽出は3か月に1回の作業で、1回7,000件分（1件90秒ほど）の手作業がほぼゼロになり、175時間の削減につながったとしています。入金消込は、月約7,000件のうち7割（約4,900件）を自動化したとしています。手書きの請求先の入力は今も念のため最終チェックをしており、チェックしたあとの修正は発生せず、ミスも起きていないようだと説明されています。

ここが効いた

• 外注先に直してもらう前提をやめ、自分たちで直せる道具と、手の届く範囲に絞った。
• ロボットが止まったことを担当者だけで抱えず、通知で関係部署の全員に見えるようにした。

ツール：RoboTANGO（提供：スターティアテクノス。RoboTANGOの評判・口コミ）／AI-OCR：DX Suite／出典：RoboTANGO 平郁会の事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例3：属人化で1か月止まった集計ロボットを1週間弱で作り直し、現場の11名全員が操作できる体制に｜デジタルサイネージの会社

状況

ピーディーシー株式会社は、デジタルサイネージを使った空間のデジタルマーケティングを手がけ、プラットフォーム「OneGATE」を提供しています。2018年頃から他社のRPAでデータの集計を自動化していました。その後、新しく受託したサイネージの監視業務をきっかけにアシロボを導入し、しばらくは2つのRPAが並行して動いていました。

壁

以前から使っていたツールは専門知識が必要で、特定の担当者しかロボットを作ったり直したりできない、属人化した状態でした。集計の仕組みに不具合が出たとき、現場には直せる人がいません。1か月間は人の手で対応しましたが、限界に達しました。

仮説（事例ページで語られていること）

アシロボを入れたきっかけの監視業務について、同社は、RPAにすれば人の工数が減り、顧客への提供価格を下げられ、自社に委託してもらう理由が強くなると考えていました。

ツールについては、人がパソコンで行っている一連の手順をそのまま再現できると聞き、画面を見た瞬間に「これなら現場でも使える」と直感的に感じ、導入を決めたと語っています。

打ち手

1. サイネージの配信状態の画面キャプチャを取る監視業務を自動化し、最後のチェックだけを人が行う。
2. 止まった集計業務のロボットを、提供元ドヴァのシナリオ作成代行で作り直す。
3. ドヴァのセミナーに参加し、社内で教え合いながら、約1週間触れて基本操作を身につける。

「あの人しか直せないロボット」は、あなたの職場に何体あるでしょうか。

結果

アシロボの事例ページ（顧客の発言）によると、1か月使えなかった仕組みを、内容の共有を含めて1週間弱で作り直し、費用は想定の3分の1程度だったとしています。オペレーションの部隊11名全員がアシロボを操作できるようになり、対象業務の作業工数は約30%減ったと紹介されています。監視のシナリオは約3年、安定して動いているとしています。なお、ページには回答者の氏名・役職の記載はありません。

ここが効いた

• 作り直しを機に、「詳しい人が直せる」ではなく「現場の全員が触れる」状態をゴールに置いた。
• 監視業務の自動化を、社内の工数だけでなく、顧客への提供価格という事業の言葉で考えた。

ツール：アシロボ（提供：ドヴァ。アシロボの評判・口コミ）／出典：アシロボ ピーディーシーの事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例4：作った社員が独立して誰も使えなくなったRPAを、部活動とコンテストで立て直し、広告効果の集計を1日8時間→18分に｜通販ブランドを持つグループ会社

状況

三和ホールディングス株式会社は、三和エステート、MAKIHAUS、アイリンクスをまとめる持株会社です（連結10,151人）。取り組みの中心になったのは、アイリンクス株式会社のセルフケア事業部（通販ブランド「ふくふく本舗」、9名）でした。社長は働き方改革を目標に掲げていましたが、なかなか成果につながりません。手作業の集計が多く、新人が1日8時間データを集計していたこともありました。

壁

最初に入れた他社のRPAは、システムが得意な理系出身の社員にロボット作りを任せていました。ほかのメンバーに共有しても、誰も触りません。部長の眞子さんは、当時の反応を「なんか難しそう」で終わってしまったと振り返っています。その社員が独立して会社を離れると、RPAを使える人がいなくなりました。

仮説（事例ページで語られていること）

眞子さんは、どうやったらメンバーを巻き込めるかを考えました。そこで、業務時間内の義務にするのではなく、仕事が終わったあとの課外活動のような雰囲気にすればよいと考え、部活動の形にしました。さらに、発表する場があれば、ロボット作りにも力が入るかもしれないと考え、コンテストを企画しています。

打ち手

1. ロボパット（事例ページの表記。現在の製品名はロボパットAI）の無料トライアルを使う。提供元FCEの担当者がフォローする。
2. 「ロボパット部」を結成する。部員4名が月1回、業務時間外に集まり、作ったロボットの発表と相談をする。
3. 2020年1月22日に「RPAロボ 働き方改革コンテスト」を開く。グループの約30名が参加し、削減時間だけでなく、会社にどんな影響を与えたかも発表する。
4. 半年に1回くらいのペースでコンテストを続けたいと話している（当時）。

詳しい1人に任せるのと、詳しくない数人が少しずつ作るのと、どちらが長続きするでしょうか。

結果

ロボパットAIの事例ページ（顧客の発言）によると、実績集計のロボットで1日2時間（4人分）×30日、月60時間を削減したとしています。広告効果の集計は1日8時間から18分になり、このロボットは入社半年の社員が作ったと紹介されています。在庫管理の月20時間の作業はロボットが担当するようになり、継続率の集計は月1回・半日がかりだったものが、毎日15分でできるようになったとしています。部への入部希望者も増えていると紹介されています（いずれも掲載当時の内容です）。

ここが効いた

• ロボット作りを「詳しい人の仕事」から、発表と相談の場がある「みんなの活動」に変えた。
• 成果を時間だけでなく、会社への影響として発表してもらい、作る理由を見えるようにした。

なお、業務時間外に集まる形をそのまま取り入れる場合は、その時間の扱いを社内のルールで確認しておくと安心です。

ツール：ロボパットAI（提供：FCE。ロボパットAIの評判・口コミ）／出典：ロボパットAI 三和ホールディングスの事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例5：職員の抵抗感があった小さな市役所で、RPAを普段使いに切り替え、段階を分けた研修で全庁へ広げる｜人口約2.3万人の自治体

状況

島根県江津市は、人口約2.3万人の小規模な自治体です。長時間労働が当たり前になっていて、特に税務課の業務量が多い状態でした。令和4年度にBPR（業務の見直し）で4課36業務を分析したところ、3,587時間の削減が見込めると分かりました。そのうち2,392時間は、RPAとAI-OCRで実現できると試算しています。

壁

一部の職員には、RPAへの抵抗感がありました。効果を疑う声、研修への協力が得られないこと、研修を受けてもすぐにはシナリオを作れないことです。3つのツールを触ってみた職員の感想は、コードを書くよりは簡単だが、Excelの数式よりは難しい、というものでした。

仮説（事例ページで語られていること）

政策企画課の森下氏は、総務省が紹介する先進事例にあるような数千〜数万件の大量処理は、江津市ではまれで参考にならないと気づきました。そこで、細かな業務でもRPAを普段使いすればよい、と発想を変えています。

研修のハードルも下げました。目標は、シナリオを作れるようになることではなく、どの業務ならRPAを使えるかを判断できればよい、としたのです。さらに、抵抗の強い部署にこだわらず、前向きな部署から結果を出して周りに広げる進め方をとりました。

打ち手

1. 令和5年度に、ワーキンググループで3つのツールを比べる。WinActorとAI-OCRのDX Suiteを組み合わせた、NTTドコモビジネスの「スマート自治体プラットフォームNaNaTsu」を採用する（DX Suite 1、WinActorのノードロック版 1）。
2. 令和6年度に、全職員向けの概要研修を行う（203名）。
3. 希望者向けに操作研修を行う（30名）。
4. 業務のヒアリングを行う（37業務）。
5. 財務会計の共通シナリオを作り、約30人に配る。
6. 令和7年度は、採用3年目の職員の操作研修を必須にする計画を立てる。

1件で何百時間も減るような業務がない組織は、RPAをあきらめるべきなのでしょうか。

結果

NTTデータが運営するWinActorのサイトの事例ページ（森下氏への取材）によると、令和6年度に4業務、令和7年度に9業務の活用事例が生まれました。軽自動車税の廃車処理では、月3時間相当の作業が実質ゼロになったとしています。ページのポイント欄には年間約36時間の削減という数字も挙がっていますが、どの業務を合計した数字かは書かれていません。

数字だけでなく、楽になった、確認が減った、といった定性的な変化も重視しているといいます。中心になって使う職員は5〜6人。廊下で、この業務をRPAで対応できないかと声をかけられるようになったと紹介されています。森下氏は、削減効果が出にくい小規模自治体こそ「全職員が1日15分でも楽になる」発想が重要だと話しています。

ここが効いた

• 大量処理の先進事例を物差しにするのをやめ、小さな業務の積み重ねを成果として数えた。
• 研修のゴールを「作れる」から「使える業務を見分けられる」に下げ、前向きな部署から広げた。

ツール：WinActor（提供：NTTアドバンステクノロジ。事例ページはNTTデータが運営するWinActorのサイト。NTTドコモビジネスの「NaNaTsu」でDX Suiteと組み合わせて利用。WinActorの評判・口コミ）／研修：NTTドコモビジネス、ロボフィス／出典：WinActor 江津市の事例ページ（掲載2025年10月2日、取材2025年8月7日）

事例6：画面の変化で解約寸前だったRPAを販売店の保守で立て直し、受注・見積を月1,000件・1人で回す体制に｜ノベルティ通販の中小企業

状況

株式会社ドリームデッサンは、広島市でノベルティ・販促品の企画・卸・通販を手がける会社です（設立2009年）。未就学の子どもを育てる従業員が多く、保育園のお迎えの時間を守ることと、大量の作業をこなすことの両立が、創業時からの課題でした。受注の業務はExcelのマクロで回していました。WinActorを導入したのは、掲載時点で約8年前です。

壁

導入した当初は、Windowsのアップデートなどで画面のデザインが変わると、画像のマッチングがうまくいきませんでした。プログラミングのコードを知らないと使いこなせない状態です。さらに、WinActorを紹介してくれた知人が代理店を辞めてしまいます。代表取締役の道田氏は、当時を「我々も解約しようかなと考えていた矢先」と振り返っています。

仮説（事例ページで語られていること）

道田氏は、膨大な業務の効率化をテクノロジーで解決したいと考えていました。導入の入口として必要だと考えたのは、従業員への説明です。給料が上がること、空いた時間には別の新しい業務を任せることを、丁寧に伝えたといいます。また、導入の前に、部署をまたいで業務の情報を共有しておく必要があると考えていました。

打ち手

1. 1か月の無料トライアルで試す。
2. 受注書の作成、画像の加工（印刷用のCMYKから画面用のRGBへの変換）、見積書の作成の3業務を自動化する。
3. 画像の加工は深夜に実行する。
4. 同じシナリオをコピーして、自社の計4つのサイトに広げる。
5. 解約を考えていた矢先に縁があった販売特約店のアクティスが、以後シナリオの開発と保守を担う（掲載時点で約8年続いている）。

編集部の読み解き

事例ページで道田氏は、アクティスとの縁があって以来、トラブル時のリモート対応など迅速なサポートを受けてきたと話していますが、使い続けると決めた理由を直接は語っていません。編集部としては、画面が変わるたびに直す作業を社内で抱えず、開発と保守を販売店に任せる形にしたことが、専任の担当者がいない会社でも使い続けやすい形になったと読みました。ただし、これは編集部の推測です。

事例2の平郁会は「自分たちで直す」道を選びました。ドリームデッサンは、直す役目を社外に任せています。あなたの会社にとって、ロボットを直す人は社内と社外のどちらが現実的でしょうか。

結果

NTTデータが運営するWinActorのサイトの事例ページ（代表の発言）によると、受注書・見積書の作成は、月約500件を3〜4人で処理していたのが、月1,000件を1人で処理できるようになったとしています。ポイント欄では、1顧客にかける時間が約70%減ったとされています。連日約1,000枚ある画像の加工は、日中に3人でしていた作業が実質ゼロになったと紹介されています。ポイント欄には、生産性が7倍以上になった業務もあると書かれています。なお、導入効果の図は、インタビューをもとにNTTデータが作成したと注記されています。

お迎えに遅れることがなくなり、求人1枠に40人ほどの応募があったとも紹介されています。採用への影響は代表の受け止めとして書かれたもので、RPAだけの効果かどうかは事例ページからは分かりません。

ここが効いた

• 自動化の前に、給料や新しい仕事のことを従業員に説明し、部署をまたいで業務を共有した。
• 1つのサイトで作ったシナリオを、ほかの3つのサイトにコピーして広げた。

ツール：WinActor（提供：NTTアドバンステクノロジ。事例ページはNTTデータが運営するWinActorのサイト。WinActorの評判・口コミ）／販売特約店：アクティス／出典：WinActor ドリームデッサンの事例ページ（掲載2024年4月11日）

事例7：本部140業務の棚卸しから始め、研修で行員が自分で作る体制へ。38業務で年間11,000時間削減（2021年12月時点）｜地方銀行

状況

株式会社京都銀行は、従業員約3,500名、190を超える拠点を持つ地方銀行です。本部の各部にいる約800名が、管理資料や計数の取りまとめに追われ、企画や営業に専念できない状態でした。2020年4月、同行は本部業務改革プロジェクトを始めます。KPIは、3年で約80名相当（初年度は30名程度）の業務の効率化でした。

壁

同行は2018年から、ある1部署で国産のRPAを使い、14業務・年間1,500時間相当の効率化を出していました。ただ、夜間の処理が難しいという課題がありました。

仮説（事例ページで語られていること）

イノベーション・デジタル戦略部の日野氏によると、同行は、開発の経験がない現場の担当者がロボットを作る体制を想定していました。そのため、直感的に開発できることと、導入後のサポートを評価したとしています。選ぶときの軸にしたのは、24時間の処理、大量データの処理、セキュリティです。

打ち手

1. 2019年秋からツールを選ぶ。
2. 2020年4月の本部業務改革プロジェクトで、本部の140業務を洗い出して整理する。
3. そのうち70業務を、RPAに向く業務と判定する。
4. 2020年10月に開発を本格的に始める。コンサルタントがマンツーマンで開発を支援する。
5. 2021年3月に本番環境を整え、AI-OCRで紙の見積書をデータにする試行も行う。
6. 2021年4月以降、行内での開発体制に移る。

「何をロボットにするか」を決める前に、自部署の業務が全部でいくつあるかを数えたことはあるでしょうか。

結果

Automation Anywhereの事例ページによると、2021年12月時点で38業務が稼働し、年間11,000時間の削減効果が出ているとしています。開発者向けの研修はのべ35名が受け、そのうち20名程度がボットを開発できるレベルになったと紹介されています。当時の目標は、2021年度中に70業務の計画を達成することでした。KPIの約80名相当に対する達成状況は、ページには書かれていません。日野氏は、研修を経て「内製による開発体制に移行できました」と話しています。

ここが効いた

• 140業務を棚卸しして70業務に絞り、作る範囲と目標（人数に換算したKPI）を先に決めた。
• 最初は専門家と並走して作り、そのあいだに行員を育てて、行内での開発に移った。

ツール：Automation Anywhere（Automation Anywhereの評判・口コミ）／出典：Automation Anywhere 京都銀行の事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認）。内容は2021年12月時点）

事例8：試行のあとにRPA推進室をつくり、管理のしやすさでツールを選んで全社へ。約80部署・年間約35,000時間削減（2021年10月時点）｜タイヤメーカー

状況

住友ゴム工業株式会社は、1909年創業のメーカーで、タイヤ、スポーツ、産業品の事業を持っています。RPA推進室の舛田氏によると、従業員が日々の定型業務に追われ、業務の改革が進まない状態でした。

壁

事例ページで語られている導入前の壁は、多くありません。開発をユーザー部門に広げる段階では、研修を受けたのにロボットを作っていない、休眠状態のユーザー開発者がいることを課題に挙げています。

仮説（事例ページで語られていること）

当初はIT部門による開発を重視して、ツールを2製品に絞りました。選ぶときには、システム子会社の検証結果を参考にしています。決め手として語られているのは、リポジトリ機能（作ったロボットをまとめて保管・管理する機能）など管理機能の使いやすさと、ロボットを作ったり直したりしやすい開発画面です。舛田氏は「管理機能が使いやすいと感じた」と話しています。

打ち手

1. 2018年末に1〜2業務で試行する。2018年第4四半期には、経営企画部の国内外グループ会社の業績集計・連結の業務でパイロット導入する。
2. 2019年初頭から本格的に検討し、各部の課題を洗い出してテスト導入する。
3. 2019年4月にRPA推進室を立ち上げる。
4. 本社と工場へ展開する。
5. 動画などの教育コンテンツを用意し、休眠しているユーザー開発者に再研修を行う（当時の今後の計画）。

編集部の読み解き

RPA推進室をつくった理由は、事例ページでははっきり語られていません。編集部としては、各部への展開を前に推進室を立ち上げ、管理機能を重視してツールを選んだことは、ロボットが部署ごとにばらばらに増えていくのを抑える備えとも読めると考えました。ただし、これは編集部の推測です。

ロボットが増えるほど、作った人と管理する人は離れていきます。研修を受けたのに作っていない人を、あなたの会社は把握できているでしょうか。

結果

Automation Anywhereの事例ページによると、2021年10月時点で、稼働しているロボットは226（動作検証中を含む）、約180部署のうち約80部署で導入され、年間約35,000時間の削減になったとしています。パイロットを行った経営企画部では、月約20時間かかっていた作業が約30分になったと紹介されています。定性的な効果としては、業務の正確性が高まった、新しい仕事に取り組めるようになった、などの回答が最も多かったとしています。紙で回していた書類がExcelになり、在宅でも作業できるようになったと説明されています。

ここが効いた

• 1〜2業務の試行とパイロットのあとに推進室をつくり、各部の課題を洗い出してから広げた。
• ツールを、作りやすさだけでなく、管理と修正のしやすさで選んだ。

ツール：Automation Anywhere（Automation Anywhereの評判・口コミ）／出典：Automation Anywhere 住友ゴム工業の事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認）。内容は2021年10月時点）

8つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

ここからは、8件の事例に書かれている事実だけをもとに、共通点を整理します。8件という少ない数からの観察なので、「こうすれば必ず成果が出る」という法則ではありません。自社で試すときの手がかりとして読んでください。

勝ちパターン1：止まる原因を「ロボットの作り方」と「直す人」に求めている

ロボットが止まる・直せないという壁に当たった事例では、どれも「ロボットをもっと頑張って直す」以外の手を打っていました。

共通しているのは、止まる理由を「誰が、何を頼りにロボットを動かしているか」から見直したことです。答えは事例ごとに違い、NECフィールディングは仕組み（API）を、平郁会とピーディーシーは直す人（自分たち・現場の全員）を、ドリームデッサンは直す役目（社外）を変えていました。

勝ちパターン2：作る人を「詳しい1人」から「現場の多くの人」へ広げている

8件のうち6件で、ロボットを作る・触る人を増やす工夫が書かれていました。

• 三和ホールディングスは、作った社員が独立して誰も使えなくなった経験から、部活動とコンテストで作る人を増やしました。
• 江津市は、全職員向けの概要研修（203名）→希望者の操作研修（30名）と段階を分け、研修のゴールを「使える業務を見分けられる」に下げました。
• 京都銀行は、のべ35名の研修で、20名程度がボットを開発できるレベルになったとしています。
• ピーディーシーは、オペレーションの11名全員が操作できる状態にしました。
• 平郁会は、ロボットの止まりを関係部署の全員に通知し、見える人を増やしました。
• 住友ゴム工業は、休眠しているユーザー開発者を課題に挙げ、再研修を計画していました。

一方で、ドリームデッサンのように開発と保守を社外に任せ続けている事例もあります。「全員が作れること」が唯一の正解というより、「特定の1人がいなくなっても止まらない形」をそれぞれの規模で作っていた、と言うほうが事実に近いでしょう。

勝ちパターン3：小さく始めて、数えてから広げている

いきなり全社に広げた事例は、8件の中にはありませんでした。

• 住友ゴム工業は、1〜2業務の試行と経営企画部でのパイロットのあとに、推進室をつくって各部へ広げました。
• 京都銀行は、本部の140業務を棚卸しし、70業務をRPAに向くと判定してから作り始めました。
• 江津市は、BPRで36業務を分析してから、前向きな部署で結果を出して広げました。
• ドリームデッサンは、1か月の無料トライアルのあと3業務から自動化し、同じシナリオをほかのサイトへコピーしました。
• 三和ホールディングスは、無料トライアルから始め、部員4名の部活動で成果を発表していました。

やめたこと・捨てたこと

成果が出た事例には、それまでのやり方を手放した場面もありました。

• NECフィールディングは、工夫して画像認識型のロボットを動かし続ける道を手放し、API連携に切り替えました。
• 平郁会は、外部業者に改修を頼む運用をやめました。
• 江津市は、大量処理の先進事例を物差しにするのをやめ、小さな業務の積み重ねを成果として数えるようにしました。
• 三和ホールディングスは、詳しい社員1人にロボット作りを任せるやり方をやめました。

もう一つの共通点：止まったことに気づける・管理できる仕組みを持っている

3つの勝ちパターンとは別に、運用の後半で効いてくる共通点もありました。ロボットの状態を、人が張り付かなくても分かるようにする動きです。

• 平郁会は、すべてのロボットの完了とエラーをChatworkに通知していました。
• 住友ゴム工業は、管理機能の使いやすさをツール選びの決め手にしました。
• NECフィールディングは、以前は止まっていないかを人が監視していたと振り返り、切り替え後は保守・運用の面でも効果があったと説明しています。

ロボットの数が増えるほど、「止まったことに誰が気づくか」は大きな問題になります。導入の段階から考えておきたい点です。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる7つの問い

8件の事例で実際に行われていたことを、自社に当てはめる問いにしました。答えが「いいえ」や「分からない」になったところが、最初に手を付ける候補です。

1. よく止まるロボットについて、止まる原因が「画面の変化」なのか「直せる人がいないこと」なのか、分けて説明できますか？（NECフィールディングは画面の変化、ピーディーシーは直せる人がいないことが原因でした）
2. いま動いているロボットのうち、作った人がいなくなったら誰も直せないものが何体あるか、数えられますか？（三和ホールディングスは、作った社員の独立で使える人がいなくなりました）
3. ロボットが止まったとき、担当者以外の誰かにも自動で知らせる仕組みはありますか？（平郁会は、完了とエラーを関係部署の全員に通知していました）
4. RPAにする前に、その業務の手順そのものを整えましたか？（平郁会は、RPAにする前に業務のオペレーションを整えると語っています）
5. 自動化の候補になる業務を、部署全体で棚卸ししたことはありますか？（京都銀行は140業務、江津市は36業務を洗い出してから始めました）
6. 「1件で何百時間も減る業務」以外に、月数時間の小さな業務を成果として数えていますか？（江津市は、月3時間相当の廃車処理も活用事例として数えていました）
7. 研修や勉強会のゴールは、「作れる」「使える業務を見分けられる」「直せる」のどれですか？（江津市は見分けられること、京都銀行は開発できることを目標にしていました）

RPAの成功事例についてよくある質問

RPAの効果が出るまでには、どれくらいかかりますか？

今回の8件では、期間に幅がありました。NECフィールディングは2023年2月の発注から8月の切り替えまで約半年で移行し、ピーディーシーは止まった仕組みを1週間弱で作り直したと紹介されています。一方、京都銀行は2020年10月の開発開始から2021年12月時点で38業務、住友ゴム工業は2018年末の試行から2021年10月時点で約80部署という数字です。業務の数や組織の大きさによって変わるため、8件から一般的な期間を言い切ることはできません。

ロボットの開発は、内製と外注のどちらがよいですか？

事例によって選び方が違いました。平郁会は外注の改修待ちをやめて自前運用に切り替え、京都銀行は専門家と並走したあとに行内での開発に移りました。一方、ドリームデッサンは開発と保守を販売特約店に任せ、NECフィールディングはグループのSI会社が開発を担っています。どちらがよいかは、社内で直せる人を育てられるか、画面がどのくらいの頻度で変わるシステムを扱うかで変わります。

小さな会社や自治体でも、RPAの成果は出せますか？

今回の8件には、ノベルティ通販の中小企業（ドリームデッサン）、9名の事業部（アイリンクス）、人口約2.3万人の自治体（江津市）の事例が入っています。江津市は、大量処理の先進事例は参考にならないと考え、小さな業務の積み重ねを成果として数えていました。ただし、どの事例も事例ページに載った一例で、同じ規模なら同じ成果が出るとは限りません。

事例の数字は、そのまま自社の目安にしてよいですか？

おすすめしません。今回の数字はすべてRPAツールの提供元の事例ページに載っているもので、時点（2021年など数年前の数字も含みます）や比較の起点、数字の定義が事例ごとに違います。成功率の分母や、削減時間の合計の範囲が書かれていない数字もあります。数字は「どのくらい動き得るか」の参考にとどめ、打ち手の順番や考え方を持ち帰るのがよいでしょう。

プロに頼むなら｜RPAツールを比べる

自社だけで進めるのが難しい場合は、ツールの提供元や販売パートナーに相談する方法があります。Abinでは、RPAツールの料金・機能・AI対応を同じ基準で比べた記事を公開しています。

• RPAツールおすすめ12選｜料金・機能・AI対応で比較

今回の事例で使われていたツールの評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• UiPathの評判・口コミ（事例1 NECフィールディング）
• RoboTANGOの評判・口コミ（事例2 平郁会）
• アシロボの評判・口コミ（事例3 ピーディーシー）
• ロボパットAIの評判・口コミ（事例4 三和ホールディングス）
• WinActorの評判・口コミ（事例5 江津市、事例6 ドリームデッサン）
• Automation Anywhereの評判・口コミ（事例7 京都銀行、事例8 住友ゴム工業）

課題の型ごとに、近い比較記事もあります。

• まずは費用をかけずに試したい：無料で使えるRPAツールおすすめ12選
• 画面操作ではなく、アプリやシステムの連携で自動化したい：ノーコード開発ツールおすすめ12選、システム開発会社おすすめ10選
• 現場に広げるための研修を探したい：DX研修おすすめ12選
• 業務の棚卸しや推進体制づくりから相談したい：DXコンサル・DX支援会社おすすめ11選

ツギノテ編集部（運営：株式会社Abin）にマーケティング・DXについて相談したい場合や、事例・掲載についてのお問い合わせは、お問い合わせフォームから受け付けています。

調査方法と出典

• 確認日：2026年11月8日。
• 調べ方：Abinで評判記事を公開しているRPAツールと、「RPAツールおすすめ」の記事に掲載しているツールを中心に、各ツールの公式の事例ページを読みました。比較サイトの事例紹介は使っていません。
• 選び方：顧客名が公開されていて、削減時間・処理件数・人の配置などの数字が載っている事例だけを候補にしました（匿名の事例は除外）。16件の候補から、悩みの型（ロボットが止まる・属人化、現場に広がらない、小さな組織で始める、全社で数字を出す）がばらけるように8件を選び、1つのツールから2件までとしました。事例の並び順は悩みの型の順で、優劣を表すものではありません。
• 数字の扱い：成果の数字は、すべてツール提供元の事例ページの表記です（顧客担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は各社の説明として紹介し、編集部では断定していません。定義があいまいな数字は、ページの表現のまま載せています。数年前の時点の数字は、時点を明記しています。
• 仮説の扱い：「仮説」は、事例ページで担当者や支援する側が語っている内容だけです。語られていない部分は「編集部の読み解き」と明記しています。
• 引用：事例ページの文章の引用は、1事例につき1か所までにとどめ、それ以外は編集部の言葉で要約しています。人名と敬称は、事例ページの表記に合わせています。
• 掲載日：事例ページに掲載日の記載がないものは「掲載日の記載なし（2026年11月確認）」としています。

出典（事例ページ）

• UiPath：NECフィールディング（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• RoboTANGO（スターティアテクノス）：医療法人社団平郁会（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• アシロボ（ドヴァ）：ピーディーシー（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• ロボパットAI（FCE）：三和ホールディングス（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• WinActor：江津市（掲載2025年10月2日）
• WinActor：ドリームデッサン（掲載2024年4月11日）
• Automation Anywhere：京都銀行（掲載日の記載なし（2026年11月確認）。内容は2021年12月時点）

• Automation Anywhere：住友ゴム工業（掲載日の記載なし（2026年11月確認）。内容は2021年10月時点）

• 掲載内容の修正依頼は、お問い合わせフォームから受け付けます。