みなさん、こんにちは！

このサイトに辿り着かれたということは、RPAにご興味がおありだと思います。

その一方で、「人間の人生は有限であるなか、今からＲＰＡについて勉強することは、選択ミスにならないか？」ということを心配されている方もいらっしゃるかもしれません。

必要のない知識やスキル習得に時間をかけるほど、社会人は暇ではありません。

どんな知識やスキルを勉強が将来性のあるものと言えるのでしょうか？

大まかに言えば、「市場のニーズ」と「個人の資質・興味」の重なる箇所を探すというのが、条件になりそうです。

そこで出てくるのが、今話題の「リスキリング」です。

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「リスキリング（Reskilling）」とは、職業能力の再開発、再教育のことを意味します。近年では、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）戦略において、新たに必要となる業務・職種に順応できるように、従業員がスキルや知識を再習得するという意味で使われることが増えています。

2022年には、岸田政権が掲げる政策「新しい資本主義」において、リスキリング支援に注力すると表明されました。失われる雇用から新たに生まれる雇用へと円滑に労働力を移動できるように、企業が従業員のリスキリングを推進することを奨励しています。

（引用元：日本の人事より）https://jinjibu.jp/keyword/detl/1219/
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よく、リカレント教育（生涯教育）と混同している意見を目にしますが、上記の通り、ビジネスマンである我々に必要なのは、すぐにお金に繋がるスキルと知識です。

そう考えると、どの会社でも「生産性の向上」というのは、いつも経営のテーマになっているのですから、ＲＰＡのスキルは最適なものの１つと言えるでしょう。

また、個人だけでなく、会社として複数人がRPAツールを使いこなせる場合、DXが一気に加速する可能性もあると思います。

現時点の一般的な企業において、社内事務作業の３０％以上は自動化可能と言われていますから。

 

■ＲＰＡ習得の難易度は？

ＲＰＡツールを習得する際に、最初の壁となってくるのは、「プログラミングの基礎知識」です。

ＲＰＡツールのメーカーは、「プログラミングの知識は必要ありません」と謳っている場合が多いですが、正直に言って、それは「嘘」です。

当初、ＲＰＡ学習で挫折した私が言うのですから、間違いありません。

私は、「この年齢（４０歳）でいまからプログラミングを習得するのはハードルが高そうだから…」という考えもあって、ＲＰＡを選択したのです。

そして、相当なやる気を持って、そのＲＰＡメーカーが提供している動画学習サイトを使って勉強し全体を２周もしたのですが、自分でロボットを作成できるようになりませんでした（苦笑）

それはＲＰＡメーカーの「プログラミングの知識は必要ない」というの真に受けて学習を進めたからです。

今になってみれば、プログラミングの基礎の部分だけあれば十分なので、そんなに時間も手間もかからないのですが、独学だったこともあり、何が必要で何が必要でないのか分からなかったのです。

今の自分が過去の自分に教えるとしたら、多めに見ても半日あればＲＰＡを習得する上で必要最低限の知識を与えることができます。

 

■ＲＰＡの学習でつまづきやすいポイントは？

１つ目は、上記の「プログラミングの基礎」の部分です。

２つ目は、「プログラミング独特な考え方」です。

ＲＰＡを簡単にいえば、「プログラミングもどき」です。

そのため、ある動作を実現しようと思ったら、フローチャートを（少なくとも頭の中で）描く必要があります。

そして、それに合ったパーツの組み合わせを行っていく必要があります。

身近な単語で言えば、まさに「パズル」です。

一見すると「発想力」が問われそうですが、実は「その解法パターンを知っているかどうか」という話になります。

ですので私の場合でも、初心者～初級者の頃は、人が作ったロボットの中身をみて、「凄いなぁ。仕組みは分かったけど、これと同じような状況に出くわした時、パッと同じような解法を思いつくか？と言われれば自信がないなぁ」といつも不安でした。

しかし、結果として今では普通に出来るようになっています。

それなりの数、ロボットを作成していると、自然と考え方が身についてきます。

パッと思いつかないまでも、その場面でＲＰＡをいじくりまわしていると、色々な解法アイデアが出てきて、それを１つずつ試していくことで大体解決するのです。

今では教える立場になり、質問者さんから質問され、質問者さんが長時間かけて分からなかったものをすぐに解決して驚かれることが多いですが、私も皆さんと同じような経験をしているのです。

解けないのは、単純に経験と知識が足りない（知らない）だけです。

なので、学習の過程で出来る限り「良問」といえるものに数多く触れて、自分の引き出しを多くしておくことをお勧めいたします。（書籍だと紙面の都合上、圧倒的に問題数が足りない場合がほとんど）