RPAの座標認識とは？仕組みやメリット・デメリット、画像認識・オブジェクト認識との違いを分かりやすく解説

RPAの座標認識が動作する仕組み

座標認識は、RPAがパソコン画面上の「位置情報」を基準に操作を実行する方法です。
たとえば、画面上の特定の「X座標」と「Y座標」（水平と垂直の位置）を記憶し、そこをクリックしたり文字を入力する動作を繰り返します。
ここでは座標認識の仕組みについて解説します。

画面上の位置情報を基準に操作を実行

座標認識の仕組みは非常にシンプルで、画面上の操作対象の「位置」（ピクセル単位でのX軸とY軸の数値）をRPAに記録させ、動作時にその座標を基準に操作を実行します。
簡単に言うと、「ここをクリック」「ここに入力」といった指示を座標で行う仕組みです。

たとえばExcelを開く操作を自動化する場合、座標認識のRPAツールでデスクトップ上のExcelアイコンやタスクバーの位置を記憶させ、その座標に基づいてマウスを移動してクリックすることで、Excelを開かせることができます。

この方法は、画面デザインが固定されている場合に非常に有効で、システムの裏側（プログラム構造）を意識せずに操作を自動化できるため、設定が簡単なのが特徴です。

ただし、Excelアイコンの位置が変わると動作がエラーになる可能性があるため、画面構成を固定して運用することが重要です。

画像認識との違い

画像認識は、画面上の視覚的な要素（ボタンの形状や色など）を基に操作を行います。一方、座標認識は、要素の見た目には関係なく、画面上の位置情報を基準に動作します。そのため、画像認識はボタンのデザインが変わっても対応できる柔軟性がありますが、座標認識は位置が固定されていないと動作に影響が出る点が違いです。

オブジェクト認識との違い

オブジェクト認識は、画面上の操作対象をシステムの内部要素（IDやクラス名など）で特定し操作する方法です。座標認識に比べ、画面の変更に強く、動的に変化するUIにも対応できます。ただし、設定にはプログラミング知識が必要な場合もあり、運用ハードルが高い場合があります。
座標認識は最もシンプルな認識方法で、固定された操作対象に適しているため、特定の環境やシステムに特化した業務には最適です。ただし、業務フローやシステム環境に合わせて、他の認識方法との使い分けを検討することが重要です。

1.簡単に設定ができる

座標認識は、画面上の操作対象の位置を座標（例：横100px、縦200px）として登録するだけで設定が完了するため、非常に簡単なプロセスでできることがメリットです。

たとえば、クリックやデータ入力を行いたい位置を画面上で、マウス操作で指定するだけで済むため、設定時の試行錯誤やトレーニングが最小限に抑えられます。
そのため、画像認識と同様に、初期設定の時間やコストが抑えられます。
シンプルな設定のため、設定作業自体が効率的に進められる点が座標認識の強みです。

2.処理が軽く、動作が高速

座標認識は画面要素の構造や画像データを解析する必要がないため、認識処理が軽く、高速に動作することが可能です。

そのため、大量のデータ入力やクリック操作を短時間で処理する必要がある業務において、特に有用です。
システムリソースを大きく消費しないため、古いパソコンやスペックの低い端末でも問題なく運用できる点がメリットです。

3.画面構成が固定されたシステムでの安定した動作

座標認識は、画面レイアウトが固定されている場合に非常に安定して動作します。

たとえば、専用端末や古いシステムで、画面要素が一定の位置に配置されている場合の利用には最適です。
画面が動的に変化しない業務や、データ入力が決まった位置で行われるような業務では、座標認識を活用することで効率的な自動化を実現できます。

また、固定された環境では、他の認識方法よりもシンプルかつ軽量で動作するため、運用が非常に容易です。

画面レイアウトの変更に弱い

座標認識は、画面上の「特定の位置」を基準に動作を行う仕組みのため、画面レイアウトが変更されると設定が無効になり、正しく動作しなくなります。

たとえば、ボタンや入力フォームの位置が少しでもずれると、RPAは誤った場所を操作してしまう可能性があります。このため、頻繁に更新される画面や可変的なUIを持つシステムでは、メンテナンスが頻繁に必要になります。

複数の解像度やデバイスでの運用が困難

座標認識は、画面解像度やウィンドウサイズに依存するため、異なるデバイスや解像度で動作させる場合には向いていません。

たとえば、RPAがフルHD（1920×1080）の解像度で設定されている場合、HD（1280×720）の環境ではボタンや入力欄の位置がずれてしまい、正常に動作しない可能性があります。
このような場合、各デバイスに合わせた再設定が必要となり、運用が手間になることがあります。

複雑な業務フローには不向き

座標認識は、単純で定型的な作業には適していますが、分岐条件が多い複雑な業務フローには向いていません。

たとえば、異なるデータ形式や操作対象が動的に変化する処理を必要とする業務では、座標認識では対応が難しく、エラーが発生しやすくなります。
そのため、こうした業務には、画面要素を直接認識するオブジェクト認識や、視覚的な特徴を活用する画像認識の利用がおすすめです。

1.単純なクリック作業

座標認識は、画面上の決まった位置をクリックする作業に最適です。
たとえば、毎日行うログイン作業で「ログイン」ボタンをクリックし、特定の設定画面で「次へ」や、「ダウンロード」、「完了」ボタンを押すといった操作が挙げられます。
こういった作業は、画面構成が変わらない限り確実に動作するため、設定も簡単で効率的です。
繰り返し発生する単純なクリック作業に座標認識を活用することで、作業時間を大幅に削減できます。

2.特定業務専用端末の操作

特定の用途として使われる業務専用端末では、画面構成がほぼ変化しない場合が多いため、座標認識が非常に効果を発揮します。
たとえば、製造ラインで使用される機械の操作端末や、POSレジシステムの画面操作などが該当します。
このようなシステムは基本的に定型的な操作が求められるため、座標認識を利用することで簡単かつ安定した自動化が可能です。

3.古いレガシーシステムの定型操作

オブジェクト認識に対応していない古いレガシーシステムでも、座標認識を利用すれば自動化が実現できます。たとえば、マウス操作でファイルをドラッグ＆ドロップしたり、固定された位置にあるメニューをクリックしたりして処理を進めるような作業です。このような環境では、座標認識や画像認識は有効な代替手段として活用されます。

座標認識は、単純で画面構成が固定されている業務で最大限の効果を発揮します。
環境が安定している場合や、変更が少ない作業フローに適用することで、効率化と作業ミスの削減を実現できます。

1.対象システムが固定的であることを確認

座標認識は、画面上の位置を基準に動作を実行するため、対象となるシステムの画面構成が変わらないことが前提となります。

たとえば、ボタンや入力欄の位置が固定されている業務専用ソフトや、UIの変更が少ないレガシーシステムに向いています。しかし、頻繁にUIが変更されるSaaSやシステムの環境では、座標認識では工数がかかるため注意が必要です。

また、IT部門が実務担当者にRPAを共有する場合には、座標認識が問題になることがあります。座標認識は単純な仕組みですが、操作対象が固定されていない場合や、複数の担当者が異なるPC環境で利用する場合には向いていません。
たとえば、モニター解像度が異なるだけで座標がズレるため、IT部門が全社的に展開しようとしても、現場で利用しづらい状況が発生することがあります。

そのため、座標認識は複数部門にまたがる共有型のRPA運用にはあまり向いていないのです。IT部門がRPAを全社展開する場合は、オブジェクト認識による運用を検討する方が良いでしょう。

2.解像度やディスプレイ環境を標準化する

座標認識は画面の解像度やディスプレイ設定に依存するため、運用するデバイスで環境を統一することが求められます。
異なる解像度のモニターや拡大縮小設定が異なる環境では、座標がズレて動作が不安定になることがあります。すべての操作が正確に実行されるよう、利用するPCやモニターの解像度を標準化し、適切な動作を確認することが重要です。

3.運用者のリテラシーに合わせた導入

RPAの認識方法を選ぶ際には、実際に運用を担当する利用者のリテラシーや業務の特性を考慮することが重要です。

初心者やIT・プログラミングの専門知識がない実務担当者が使用する場合には、画像認識や座標認識が適しています。これらの認識方法は、視覚的で直感的に設定できるため、ITスキルに自信がない方でも簡単に利用可能です。
たとえば、ボタンや入力欄を目視で確認しながら操作を登録できる画像認識は、業務フローを把握している現場担当者にとって使いやすい選択肢です。

一方で、IT部門がRPAを導入し、他部門に展開する場合や、複雑なシステム操作が含まれる業務では、オブジェクト認識の利用が効果的です。
オブジェクト認識は、画面の裏側にある要素を直接特定して操作するため、動的なシステムや最新のクラウドアプリケーションにも対応可能です。ただし、プログラミングの知識やITスキルが必要となるため、情シスやIT部門が主体となる場合に適しています。

このように、利用者のリテラシーや業務の特性に応じて認識方法を選択することで、RPA導入のハードルを下げ、効率的かつ効果的な運用を実現できます。また、必要に応じて複数の認識方法を併用することで、幅広い業務の自動化をカバーすることも可能です。