現場DX・自動化
自動化レベルの3つのクラスとは?
RPA・AI・IoTで理解する現場DXの段階
総務省が定義する自動化の3段階(RPA・EPA・CA)を、GIS・測量・建設・IoTなど現場DX全般に当てはめて解説します。自社の業務がどのクラスに該当するかを理解し、最適な自動化の進め方を見つけましょう。
はじめに
「業務を自動化したい」と思っても、どこから手をつければいいか分からない。そんな悩みはありませんか?
実は、自動化には3つのレベル(クラス)があります。総務省がRPAの導入推進にあたり定義したものですが、この考え方はRPAだけでなく、GIS・IoT・AIなど現場DX全般に応用できます。
自社の業務がどのクラスに該当するかを理解することで、最適な自動化の進め方が見えてきます。
自動化の3つのクラスとは?
総務省は、RPAを以下の3つのクラスに分類しています。クラスが上がるごとに、より高度な自動化が可能になります。
| クラス | 名称 | 主な業務範囲 | 具体的な作業・技術 |
|---|---|---|---|
| クラス1 | RPA | 定型業務の自動化 | 情報取得・入力作業、検証作業などの定型的な作業 |
| クラス2 | EPA | 一部非定型業務の自動化 | RPA+AI技術、自然言語解析、画像解析、非構造化データの処理 |
| クラス3 | CA | 高度な自律化 | プロセスの分析・改善、意思決定の自動化、ディープラーニング活用 |
出典:総務省「RPA(働き方改革:業務自動化による生産性向上)」
💡 ポイント
この分類はRPAに限った話ではありません。GIS・測量・建設・IoTなど、現場DXのあらゆる自動化に当てはめて考えることができます。
クラス1:RPA(定型業務の自動化)
クラス1の特徴
RPA(Robotic Process Automation)は、決まった手順で繰り返し行う定型業務を自動化する技術です。AIは搭載されておらず、あらかじめ設定されたルールに従って動作します。
【クラス1の特徴】 ・決められたルールに従って動作 ・AIは搭載されていない ・判断が必要な場面は人が対応 ・低コストで迅速に導入可能 ・効果を実感しやすい
クラス1の対象業務
- データ入力・転記作業
- 定型レポートの作成
- ファイルの移動・コピー・整理
- 定期的なメール送信
- データの整合性チェック
現場DXでの具体例
GIS・測量業務
- 座標データのシステム間転記
- 定型フォーマットでの成果品出力
- ファイル名の一括変更・整理
- 測量データのExcel集計
建設現場
- 日報の定型入力
- 写真ファイルの自動整理(日付・フォルダ分け)
- 勤怠データの集計
- 安全書類の自動作成
事務作業
- 請求書データの入力
- Excelへの定型集計
- PDFからの文字抽出(単純なOCR)
- メールの自動振り分け
✅ クラス1で使える技術
- RPA ツール:UiPath、Power Automate Desktop、RoboTANGO など
- Excel VBA:マクロによる自動処理
- Google Apps Script(GAS):スプレッドシート連携の自動化
- Python スクリプト:ファイル操作、データ処理
クラス2:EPA(一部非定型業務の自動化)
クラス2の特徴
EPA(Enhanced Process Automation)は、RPAにAI技術を組み合わせることで、一部の非定型業務も自動化できる段階です。自然言語解析や画像解析などの技術を活用し、構造化されていないデータも処理できます。
【クラス2の特徴】 ・RPA + AI技術の融合 ・自然言語解析・画像解析を活用 ・非構造化データ(手書き・自由文)の処理 ・ルールベースの判断が可能 ・クラス1より複雑な業務に対応
クラス2の対象業務
- 手書き文字の読み取り・データ化
- 問い合わせ内容の自動分類
- 画像からの情報抽出
- チャットボットによる顧客対応
- 在庫状況に応じた発注判断
現場DXでの具体例
GIS・測量業務
- 航空写真からの地物自動抽出
- 手書き野帳のデータ化(AI-OCR)
- 図面からの寸法自動読み取り
- 地図上の変化検出
建設現場
- 現場写真の自動分類・タグ付け
- 安全装備の着用チェック(画像認識)
- 音声入力による現場記録
- 帳票の自動読み取り・データ化
IoT連携
- センサーデータの異常検知
- 閾値に基づくアラート自動発報
- カメラ映像からの物体検出
- 環境データの傾向分析
✅ クラス2で使える技術
- AI-OCR:手書き文字認識(AI inside、Tegaki など)
- 画像認識AI:物体検出、分類(YOLO、TensorFlow など)
- チャットボット:自然言語処理による自動応答
- 音声認識:音声入力のテキスト変換
- エッジAI:ラズパイなどでのローカル推論
クラス3:CA(高度な自律化)
クラス3の特徴
CA(Cognitive Automation)は、AIや機械学習を駆使して、高度な判断や予測、さらには業務プロセスの改善まで自律的に行う段階です。人間の意思決定を支援・代替することができます。
【クラス3の特徴】 ・ディープラーニング・機械学習を活用 ・プロセスの分析・改善を自動化 ・意思決定の支援・自動化 ・自ら学習し、精度が向上 ・複雑な業務プロセス全体を管理
クラス3の対象業務
- 将来予測に基づく意思決定支援
- 複雑なパターン認識と判断
- 業務プロセス全体の最適化
- 異常検知と原因分析
- 自動レコメンデーション
現場DXでの具体例
GIS・測量業務
- 衛星画像からの変化検出・予測
- 最適な測量ルートの自動計画
- 3D点群からの自動モデリング
- 土地利用変化の将来予測
建設現場
- 工程遅延の予測と対策提案
- 作業員の動線分析と安全リスク予測
- 設備故障の予知保全
- 最適な資材配置の自動計算
IoT連携
- 獣害出没パターンの学習と予測
- 気象データと連動した自動制御
- 複数センサーを統合した異常原因特定
- エネルギー消費の最適化
✅ クラス3で使える技術
- 機械学習:予測モデル、分類モデル
- ディープラーニング:画像認識、自然言語処理
- 生成AI:ChatGPT、Claude などの LLM 活用
- 予測分析:時系列分析、需要予測
- 自動最適化:経路最適化、スケジューリング
クラス別比較表
3つのクラスの違い
| 項目 | クラス1(RPA) | クラス2(EPA) | クラス3(CA) |
|---|---|---|---|
| 自動化範囲 | 定型業務 | 一部非定型業務 | 高度な自律化 |
| AI活用 | なし | 部分的 | 全面的 |
| 判断 | 人が対応 | ルールベース | AIが自律判断 |
| 導入コスト | 低 | 中 | 高 |
| 導入期間 | 短期(数週間) | 中期(数ヶ月) | 長期(半年〜) |
| 技術例 | RPA、Excel VBA、GAS | AI-OCR、画像認識、チャットボット | 機械学習、深層学習、予測AI |
現場DXの業務別クラス対応表
| 業務内容 | クラス1 | クラス2 | クラス3 |
|---|---|---|---|
| データ入力・転記 | ◎ | ||
| ファイル整理・リネーム | ◎ | ||
| 定型レポート作成 | ◎ | ||
| 手書き文字の読取・データ化 | ◎ | ||
| 写真の自動分類・タグ付け | ◎ | ||
| 図面からの情報抽出 | ◎ | ||
| 異常検知・アラート | ◎ | ◎ | |
| 将来予測・需要予測 | ◎ | ||
| 業務プロセス改善提案 | ◎ | ||
| 意思決定支援 | ◎ |
どのクラスから始めるべきか?
まずはクラス1から
自動化を始める際は、クラス1(定型業務の自動化)から始めることをおすすめします。
💡 クラス1から始める理由
- 導入コストが低い:初期投資を抑えられる
- 効果を実感しやすい:すぐに成果が見える
- リスクが小さい:失敗しても影響が限定的
- 成功体験を積める:社内の理解を得やすい
- 段階的に拡大できる:基盤を作ってから発展
段階的なステップアップ
【自動化の進め方】
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Step 1:クラス1で基盤構築 │
│ │
│ ・定型業務を洗い出す │
│ ・Excel VBA / GAS などで自動化 │
│ ・効果を測定する │
└─────────────────┬───────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Step 2:クラス2で範囲拡大 │
│ │
│ ・AI-OCR で帳票処理を効率化 │
│ ・画像認識の導入 │
│ ・チャットボット活用 │
└─────────────────┬───────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Step 3:クラス3で高度化 │
│ │
│ ・予測分析の導入 │
│ ・業務プロセス全体の最適化 │
│ ・自律的な改善サイクル │
└─────────────────────────────────────────────┘
自社の現状を把握する
まずは現在の業務を棚卸しして、どのクラスに該当するか確認してみましょう。
📋 チェックリスト
- □ 毎日同じ作業を繰り返している → クラス1で自動化可能
- □ 手書き書類のデータ入力が多い → クラス2で効率化
- □ 写真の整理・分類に時間がかかる → クラス2で自動化
- □ 判断が必要な作業が多い → クラス2〜3を検討
- □ 将来予測に基づく計画が必要 → クラス3の領域
まとめ
【自動化の3つのクラス】 ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ クラス1(RPA) │ │ 定型業務の自動化 │ │ → 低コストで始められる │ ├─────────────────────────────────────────────┤ │ クラス2(EPA) │ │ 一部非定型業務の自動化 │ │ → AI活用で手書き・画像も処理 │ ├─────────────────────────────────────────────┤ │ クラス3(CA) │ │ 高度な自律化 │ │ → 予測・意思決定まで自動化 │ └─────────────────────────────────────────────┘
自動化は段階的に進めることが成功の鍵です。まずはクラス1の定型業務から着手し、効果を確認しながらステップアップしていきましょう。
Link Fieldでは、お客様の業務内容に合わせて、最適な自動化の進め方をご提案いたします。「どこから始めればいいか分からない」という方も、お気軽にご相談ください。
自動化のご相談はお気軽に
現場の業務を効率化したい、自動化を始めたいけど何から手をつければいいか分からない…
そんなお悩みをお持ちの方は、ぜひご相談ください。
- 業務分析・自動化診断
- RPA・AI導入支援
- GIS×IoT連携開発
関連記事
関連ガイド
