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RPAで効率化できる業務と難しい業務 経理編

2018.11.14

 

 

RPA(ロボティック・プロセス・オートマティック)は、既存システムと異なり、

比較的低コストで業務プロセス自動化を実現できるのが最大の強みです。

 

 

RPAを活用すれば、従来はROI(投資収益率)面で見合わないなどの理由で

IT導入が見送られ人海戦術でカバーしてきた業務プロセスにも光が当たります。

 

 

イギリスのブルー・プリズム社がRPAを立ち上げて15年、ようやく日本国内でも普及が進んできました。

総務省のレポートによると国内では20.4%が導入済又は導入中、19.1%が検討中です。

 

企業もバックヤード業務の生産性向上のため、重い腰を上げつつあるのです。

 

 

 

とはいうものの、RPAは万能ツールではありません。

 

今回の記事ではRPAで効率化できる(又はすべき)業務と難しい業務について、経理業務を事例に解説します。

 

 

 

1.RPAとは何か

RPAを一言でいえば、「派遣社員を雇う」ようなもの

事務の派遣さんを使ったことがある方はお分かりだと思いますが、派遣さんは契約により定められた業務をこなすのが仕事です。

 

勝手にお茶くみやコピーをお願いしてはいけません。

 

 

定型業務をマニュアル通りに進めるのが原則で、マニュアルに載っていないような事態には対応できません。

突発的に判断を要する場合、派遣さんは必ず正社員に指示を仰ぎます。

 

派遣会社から、そうするように厳しく指示されているからです。

 

RPAも、派遣社員と同じです。

 

 

ロボ山さんはパソコン操作専門の働き者

ここでは、仮に「ロボ山さん」としましょう。

ロボ山さんが担当するのは、「単純なパソコン操作」だけで、他の業務は指示できません。

 

ペーパーを扱う業務も、NGです。

 

その代わりパソコン操作、例えば複数システムの立ち上げ・ログイン・エクセルファイルへのデータ抽出・転記・金額の照合・共有フォルダーへの保管や更新・添付ファイルのメール送信といったタスクは大の得意です。

 

人間が数時間かかるような一連の作業を、ロボ山さんは2-3分でこなします。

 

しかも、他の派遣さんと違ってミスしません(指示が間違っていれば別ですが)。

 

残業規制も関係ないので、夜中でも働けます。

風邪をひいて休んだり、ある日突然会社に来なくなる、なんてこともありません。

 

 

まとめると、RPAとは「パソコン操作」中心の「定型的な業務」を、ソフトウエアロボットにより代替するソフトウエアなのです。

 

 

 

2.RPAによる自動化に向く業務 

経費精算におけるRPAの活用

RPAベンダーのプレゼンでたまに紹介されるのが、以下のような事例です。

  • 交通費精算と駅前探検倶楽部の検索情報をマッチングして不適正なデータを見つけ出す
  • 通勤定期代支給において従業員住所から最短の料金を検索する

 

確かにこうした業務は、定型的な業務ですのでRPAには向いています。

 

ただし、こうした業務は処理件数が膨大で高いROIが期待できるので、すでにIT化している企業も多いのです。

 

むしろRPAに向くのは、処理件数が少ないようなニッチな仕事です。

 

例えば、経費精算で過剰請求があった場合の返金処理です(ちなみに経理は、過少請求を見つけてもそのままスルーします)

 

最近の経費精算は、担当者が申請し所属長が承認したら即転記・振込みというケースが多く、経理のチェックは事後というケースが増えています。

 

ですから、過剰請求があった場合、経理担当者は申請者に過剰分の返金を求めなければいけません。

経費精算システムはこうした事態に対応していないので、以下のようなハンドリングの処理が必要です。

 

  • エクセル管理シートへの返金請求情報入力(申請者従業員NO・経費精算NO・過剰金額等)
  • 申請者への定型メール文による通知
  • 返金有無の確認(銀行ファームバンキングデータにアクセス)
  • 返金が無ければ督促(所属長をCCに入れる)
  • 返金があったらSAPなどのERP(業務統合パッケージ)に会計データ投入
  • 管理シートに消込情報入力

 

 

一連の作業は、全て人手でカバーせざるを得ません。

 

経費精算業務は、業務負荷が膨大ではないにしても、そこそこ手間がかかる「IT化されていないプロセス」を数多く抱えています。

 

そうしたプロセスこそ、RPAに適しています。

 

 

得意先との取引におけるRPAの活用

消費財メーカーでいえば、得意先に対する一連の取引、受発注・納品・請求回収といった業務はEDI(電子的データ交換)により自動化されています。

 

一方で、返品(売れ残りや不良品)処理に関しては、EDIには乗っているものの、入力データの不整合・返品データ処理と現物返品タイミングの不一致・返品ルートの輻輳などの問題があり、照合・返品データ登録に関しては手作業に頼っているのが現実です。

 

もちろん照合・登録したデータは会計システムにインターフェースされていないので、こちらもハンド入力せざるを得ません。

 

その他、メーカー側から供給する販促ツールの費用処理も、システム化が難しい業務の1つです。 

販促物といっても、商品サンプル・販売什器・カレンダーなどの配布物など実に多種多様です。

 

 

ツール・得意先によって供給ルートがさまざま、費用負担(得意先請求またはメーカー負担)もケースバイケース、社内決裁が必要な場合もあり、システム化が難しいのです。

 

 

こうした「統一処理が難しい業務プロセス」こそ、RPAによる自動化に向いています。 

 

 

 

3.RPAによる自動化に向かない業務

一方、RPAにも苦手とする業務プロセスがあります。紙を取り扱う業務です。

 

RPAの大敵は「紙」

ここ数年、政府や税務当局によるアナウンス効果もあり、決算帳票(決算書・補助簿・伝票等)の大部分はペーパーレス化が進みました。

 

一方で、領収書・請求書は昔から殆ど変わっていません。

 

スマホによる画像がタイムスタンプ付という前提で証憑として認められるようになりましたが、領収書を見ながら申請データ(支払日・使用目的・発生部署・予算区分等)を入力するやり方は同じです。

 

 

最近のRPAベンダーはスマホ撮影・文字認識API(アプリケーションプログラミングインターフェース)をセットで提供し、領収書の自動申請を売り込んでいます。

 

 

最近の文字認識は性能が良く、手書き文字でない限りはほぼ完ぺきにテキスト化できます。

ただし、領収書のフォーマットは多種多様です。

フォーマットがバラバラのデータを「非構造化データ」と呼びます。

 

 

残念ながら現状のRPAは非構造化データを認識できないので、さすがに完全自動申請とはいきません。

 

 

文字認識の高度化かスマホ決済普及か

しかも経費精算自動化の決め手は、文字認識の高度化ばかりではありません。

現金大国日本でも、最近ようやくキャッシュレス化の機運が高まっています。

 

社員にスマホを支給しているケースでは、スマホ決済を通じた支払いデータの自動取り込みも視野に入ってきます。

 

そうした点を踏まえると、今慌てて文字認識APIを導入するのが得策かどうかは、よくよく考える必要があります。

 

 

 

4.まとめ---RPAは進化するか

現状のRPAは「第1世代」と呼ばれ、テリトリーは定型業務に限られます。

 

前述の領収書のような非構造化データ認識や例外対応の自動化は、第2世代によって可能になるとされています。

 

さらに第3世代では、例えば予算編成・売上損益実績のモニタリング・差異分析といった管理会計分野や、決算報告資料のドラフト作成や適正性チェックといった監査・ガバナンス分野など、人の判断を要する処理も可能になると言われています。

 

 

将来的にはこうした進化も期待できますが、それはAI(人工知能)のコグニティブ(認識系)機能を飛躍的に向上することができるかにかかっています。

 

ただし第2世代・第3世代の主役はAIであり、RPAは補完的な1機能に過ぎなくなりますが。

 

 

経理部門としては、将来世代の登場も想定しつつ、当面は第1世代RPAをフル活用して定型業務の自動化に注力するのが賢明です。

 

 

 

 

 

アーネストキャリア、RPA NEXTとの提携で発達障害者をターゲットに

2018.11.13

 

 

 

RPA(Robotic Process Automation)は現在、「RPA女子」などのワードがgoogleのトレンドに載るなど、RPAを現在の資源と組み合わせることで推進していこうという流れがあります。

 

そんな中、株式会社アーネストキャリア(以下アーネストキャリア)は株式会社RPA NEXT(以下RPA NEXT)との提携によって、「発達障害者×RPA」の人材育成を行っていくと発表しました。

 

RPAスキルの習得に向けた人材育成

RPA NEXTは2017年に創設された企業で、RPAの人材育成を目的としたカリキュラム構築を行っています。

 

 

主にホワイトカラー系業務の効率化を図るために導入するRPAですが、

 

多くの場合、RPAのエンジニアでない一般の人々にも簡単にわかりやすいプラットフォームが多いです。

 

そのため、非エンジニアの方々がいくらか研修のプログラムを受けて、シナリオを書いている方も実際いらっしゃいます。

そこに、シニアの方々や地方勤務を希望する方、さらには障害者の方々にもRPA技術を学んでもらおうと考えているのがRPA NEXTの方針のようです。

 

 

障害者の特徴を活かしたスキルの習得

障害者の方々は何かしらの機能や能力を欠如、または不得意とする人たちのことだというのが多くの人の認識だと思います。

 

しかし、そこには多くの見えていない部分があります。

 

例えば、視覚障害をお持ちの方は生活していく上で他の感覚器官によって情報を得ていますので、音に関する情報を非常に精密に扱うことができます。

 

全身赤い服の人を見て、自己主張の激しい人だなと思うことは出来ないですが、声のトーンの細かい変化や言葉の選び方で相手の情報を得ることができるでしょう。

 

 

 

この特性を活用しようというのが今回の取り組みです。

 

アーネストキャリアは特に「自閉症スペクトラム障害」という特性を持っている人材に目を付けました。

 

自閉症スペクトラム症とは、脳の一部の異常などによって社会性が伴わない、コミュニケーションがうまく取れない、想像力の欠如のような症状が現れる障害です。

 

 

 

RPAのシナリオ設定において、業務の標準化なども勿論大切ですが、シナリオ自体をあいまいに設定してしまうとうまくいきません。

そのような側面で見えれば、あいまいなことが苦手である自閉症スペクトラム障害者と高い親和性があります。

 

 

 

さらに、自閉症スペクトラム障害をお持ちの方の中には、自分では自覚していないケースもあるようで、アーネストキャリアではそのような人材の発掘と正当な評価を得られるシステム作りを課題としています。

 

また、日本の企業の中にはある一定数障害者を雇用する枠がある企業があり、そこに企業の利益をもたらすことができる優秀な人材として雇用してもらうことを目指しているようです。

 

 

 

 

このようにターゲットを明確にした人材育成はこれからも様々なものが出ていくでしょう。

それらの先にはRPAの多くの普及、さらには人間の雇用に対する新しい形態が生まれてくるでしょう。

 

 

 

 

参考記事)発達障害者の特性を活かしたRPAエンジニアの育成プログラムを開始

 

 

RPAテクノロジーズ、「BizRobo!PRO」を11月中旬にもリリースか

2018.11.12

 

 

参考記事)RPAテクノロジーズ×エヌ・ティ・ティ・データ・イントラマート 「開発効率」、「人とロボットの協働」、「全体の最適化」を実現 BPM活用できるRPAサービス「BizRobo! PRO」を提供開始

 

 

 

 

現在、ホワイトカラーのバック作業の効率化などに伴って、RPA(Robotic Process Automation)は大きな市場になっていきつつあります。

 

その市場は、OCRの市場を超えており、2022年には400億円規模にまで広がる見込みです。

 

 

そんな現在、RPAツールは様々なものが存在していて、それぞれにそれぞれの特徴がある中、業界最大手の一つである、RPAテクノロジーズ株式会社(以下RPAテクノロジーズ)は新しいRPAツールを発表しました。

 

RPAテクノロジーズは株式会社エヌ・ティ・ティ・データ・イントラマートとパートナー協力をすることによって、「BizRobo!PRO」を11月中旬よりリリースします。

 

それぞれの働きかけによって、どのようなツールになるのか今から大変気になるところです。

 

 

RPAテクノロジーズ株式会社

RPAテクノロジーズ株式会社はRPAホールディングスの子会社で、RPAにおけるベーステクノロジーを提供しています。

 

RPAテクノロジーズが国内のRPAのパイオニア企業として、提供しているサービスの一つが「BizRobo!」です。

 

このサービスは2008年よりサービス開始されたものであり、日本国内でも多くのユーザー数をほこるサービスとなっています。

 

誤解しがちなのは、「BizRobo!」というのはアプリケーション名ではなくて、ソフトウェアやサポートをセットにしたサービスの名前であることです。

 

また、さらに「BizRobo!」について詳しい内容が知りたい方は記事をまとめておりますのでこちらの方をご覧ください。

 

【徹底解説】BizRobo!(BasicRobo)&SynchRoidとは?

 

 

 

株式会社エヌ・ティ・ティ・データ・イントラマート

そんなRPAテクノロジーズとパートナー契約を行うエヌ・ティ・ティ・イントラマート(以下 NTTデータイントラマート)ですが、「IM-BPM for Accel Platform」というシステム共通基盤を提供しています。

 

ここに出てくる、IMは企業名のintra-martの頭文字です。

 

 

今回ここで重要になってくるのが、BPMについてです。

 

BPMとはBusiness Process Manegementの略称で、いわば業務プロセスのことで、

営業・販売、生産、物流などの今まで分割のシステムとして考えてきた業務を全体の一連のプロセスとして管理していこうというシステム手法のことです。

 

さらに詳しい内容については、NTTイントラマートのサービス紹介ページにてご覧ください。

 

 

システム共通基盤/PaaS【intra-mart Accel Platform】(NTTイントラマートより)

https://www.intra-mart.jp/products/iap/

 

 

 

 

 

BizRobo! PRO

 

このBPMプロセスを「BizRobo!」に組み込もうと開発されたのが、今回の「BizRobo PRO」です。

「BizRobo PRO」は部分部分で処理を止めることなく、人とロボットをつないで、業務全体として処理を継続させることを目的としたサービスです。

 

これによる業務プロセス改善によって業務の最適化をしようというのが目的のようです。

 

 

サービスの価格は以下のようになっています。

 

BizRobo! PROサブスクリプションライセンス(サポートデスク問い合わせ込)
・IM‐BPM for Accel Platform
・BizRobo! BasicRobo Rental型(1Unit)

・契約期間:年間契約(一年毎に契約更新が必要)
・契約費用:9,500,000円/年
*リリース開始時は、「BizRobo!」および、「IM-BPM for Accel Platform」の提供ノウハウを保持する、
BizRobo! PRO取り扱いパートナーからの提供となります。

 

 

 

これをきっかけにRPAを導入を検討される方は、お気軽にお問い合わせください。

 

 

 

【「RPA」×「女性の働き方改革」】社会の RPA 活用ニーズと RPA スキルを身に付けた女性をマッチングする 「RPA 女子プロジェクト」とは?

2018.11.09

目次

  1. 「RPA女子プロジェクト」とは?
  2. RPA女子プロジェクトの目的
  3. 「RPA女子」のサービス概要
  4. 「RPA女子」になる為には?~IT初心者の女性でも学べる充実した教育コンテンツ~
  5. 「RPA女子」が描くキャリアステップ

 

 

 

 

 

最近RPA界隈を賑わせているキーワード「RPA女子」。

 

皆さんは聞いたことありますか?

 

 

今回のコラムでは、現在注目されている「RPA女子」の概要についてご紹介したいと思います。

 

 

 

 

1.「RPA女子プロジェクト」とは?

RPA女子(※1)プロジェクト」とは、以下の4社が201857()より開始した、

RPAを活用したい企業や団体に対して、RPAスキルを身に着けた女性をマッチングすることで、

 

子育て・家族の転勤・介護等女性の復職を支援するためのプロジェクトのことです

(株式会社MAIA Webサイトより引用)。

 

 

RPAテクノロジーズ株式会社

 RPAのベーステクノロジー(BizRobo!)を提供

 

・株式会社MAIA

 RPA人材の教育及び現場支援のリーディングカンパニー

 

・株式会社Waris

 女性の復職支援のリーディングカンパニー

 

・株式会社ブイキューブ

 国内 Web 会議市場シェア No.1カンパニー

 

 

※1「RPA女子」とは、家事や子育て等でフルタイムでは働けないが、

仕事への意欲が高く、RPAに関する専門のトレーニングを積み、高いスキルを持った女性のことを言います。

 

 

 

 

2.RPA女子プロジェクトの目的

RPA女子プロジェクトが始動した目的としては、

RPA活用ニーズへの対応」と「女性の多様な働き方の環境整備」の2つがあります。

 

 

目的1: 「RPA 活用ニーズへの対応」

現在、日本国内においては、急速な少子高齢化に伴う労働生産人口の減少により、

全国の企業で働き方改革にともなう生産性向上の取り組みを行っています。

 

その取り組みの一つとして、今注目を集めているのが、RPAです。

 

 

しかし、注目が集まる一方で RPA を推進する人材の確保と育成が追いついておらず、

企業や団体が求めるニーズに応えきれていない現状があります。

 

 

目的2:「女性の多様な働き方の環境整備」

テクノロジーの進化により労働力の補完が行われているにも関わらず、

子育て・家族の 転勤・介護等により、貴重な労働力である多くの女性が、本人の望む形で働けない現状があります。

 

 

 

 

3.「RPA女子」のサービス概要

MAIA Webサイト(https://www.maia.co.jp/rpa-women)より

 

RPA女子」のメインとなるサービスはロボット構築支援です。

MAIA Webサイトによると、「RPA女子」のサービス内容は

「ライト」「スタンダード」「プレミアム」「セルフ」の4種類があり、

価格は「RPA女子」の支援時間によって異なるようです(300,000/月~)。

 

 

サービス内容は、以下のRPAツール/Web会議ツールのライセンスとロボ開発支援が含まれています。

 

 

BizRobo! BasicRPAテクノロジーのRPAツール)の開発ライセンス:1

V-CUBE(ブイキューブのWeb会議ツール)のライセンス:5

・「RPA女子」によるロボ開発  30H/月~

 

 

※「RPA女子」は企業のニーズに合わせて、遠隔リモート、時短常駐など様々な形式にてサービスを提供

 

 

 

 

4.「RPA女子」になる為には?~IT初心者の女性でも学べる充実した教育コンテンツ~

ここからは、「RPA女子」になることを検討されている女性の視点で、教育面での説明をしたいと思います。

 

 

・研修の対象者

研修対象者は下記のような方を想定しているようです。

 

・育児などの事情で離職期間があるが、少しずつ仕事を再開したい方

・配偶者の海外転勤等で離職し、現在海外在住の方で、完全リモートで仕事を再開したい方

IT経験は未経験でも問題なく、むしろ総務/人事/経理などの管理部門の実務経験者歓迎

 

・「RPA女子」になるためのプロセス

 

RPA女子」になる為には、研修を受講しOJTを経験してから、実際の仕事を行えるようになります。

 

・ステップ1:MAIAに「RPA女子」研修受講の申込

 

・ステップ2:オンライン研修の受講(約2030時間(1か月程度))

  研修内容:オンラインセミナー1回、演習問題12回、検定試験1

  受講料:定価100,000円(応募期間によっては割引がありそう)

 

・ステップ3:OJT(約60時間(1か月程度))

  研修内容:オンラインセミナー1回、デザイナーと一緒にロボット開発

 

・オンライン教育の内容

 

基本

 ロボットの作成方法:基礎的なロジックを使ったロボットの作成

 ループ処理:繰り返しができるロボットの作成

 条件分岐処理:場合分けができるロボットの作成

 ファイル作成:ファイルを作成できるロボットの作成

 

応用

 ファイルの読み込み:ファイルを読み込めるロボットの作成

 HTML解析:Webページの作りを意識したロボットの作成

 複数の条件分岐処理:指定した条件に合う情報を取得するロボットの作成

 任意のループ処理:複数ページの情報を持ち帰れるロボットの作成

 

発展

 基本・応用スキルの再確認

  交通費精算のチェックが行えるロボットの作成

  複数の条件指定に合う情報を取るロボットの作成

  キーワードをもとに複数サイトから情報を取ってくるロボットの作成

 エラーハンドリング:エラー発生時の判断ができるロボットの作成

 

実践

 他アプリケーションの操作

  メーラーからメール送信できるロボットの作成

  複数のファイルを操作できるロボットの作成

  Excelを直接編集できるロボットの作成

  PDFファイルを読み込めるロボットの作成

 

 

 

・「RPA女子」教育の特徴

IT初心者でも学べるコンテンツ ※2

RPAとは何かを教育の導入部分に配置

・プログラミング、HTML等初歩的なIT知識をインプット

・基本問題、応用問題は1問ずつテキストと動画を用意し、視覚的に把握しやすい工夫

・実践問題では、実際のプロジェクトケースを用いて実践力を高めていく

 

オンラインによるQA対応

・チャットやOnlineでの質問受付を実施

・理解度の高い女子が他の女子をサポート

 

オンラインコミュニティーの形成

・「RPA女子」をチャットワークやFacebookでグルーピング、相互連携を強化

 

実践的なOJT

 

その他

・定期的にRPA女子会を開き、意見交換

RPAに関する要望、新しいアイデアなどを発散

 

 

※2 研修内容としては、プログラミングの基礎から始めることができるため、

IT初心者の方でも短期間でスキルアップできそうな印象です。

 

 

 

 

事実、株式会社MAIAが行ったRPA女子プロジェクト実態調査によると、

RPA講習者の約50%がシステム開発未経験だったようです。

 

 

 

 

<参考Webサイト>

RPA女子プロジェクト実態調査/1RPA女子報告】 RPA講習者の約50%がシステム開発未経験だった!~RPAを学ぶ理由は、副業、現場の業務改善、子育てとの両立など多様~

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000035957.html

 

 

 

・研修受講者の募集について

1028日時点では第3期の募集が終了しており、第4期の募集が間もなく始まるようです

(既に、RPAプログラム講習を受講している人数は、2018年9月19日現在150名になり、

RPA女子」としてロボット開発から導入コンサルティングまで幅広く全国で活躍しているとのこと(MAIA Webサイトより))。

 

 

 

 

5.「RPA女子」が描くキャリアステップ

RPA女子」にはどのようなキャリアステップがあるのでしょうか。

 

MAIAWebサイトによると、キャリアのスタートはロボットの作り手(開発者)からとなります。

 

 

そして、ある程度ロボット作成のノウハウや経験が蓄積された後はコーディネーターとして、

 

ロボットのデザインを行うポジションに就くことができます。

 

 

最終的には、アドバイザーとして、どのような仕事をRPAで効率化できるか提案ができるようになります。

 

 

ここまで来たらもうRPA導入コンサルとやることが同じですね。

 

 

 

<「RPA女子」のキャリアイメージ>

  • ロボットの作り手

ロボットを自分で開発できる

  • コーディネーター

ロボットをデザインできる

ロボットの作り手のサポートができる

  • お仕事効率化アドバイザー

会社のどんな仕事が効率化できるか提案できる

 

 

 

<参考Webサイト>RPAエキスパート育成講座 | 派遣の仕事・人材派遣サービスはパソナ

https://www.pasona.co.jp/careerup/rpa.html

 

 

 

 

 

【人材不足への一手】AI×接客業でホスピタリティを創出できるか?~宿泊業編~

2018.11.08

目次

  1. はじめに
  2. 接客業×AIの難しさ
  3. 宿泊業におけるAI活用事例
  4. さいごに

 

 

 

 

1.はじめに

近年、労働人口の減少に伴い、急速に人手不足が進行しているのが接客業です。

実際、東京都における有効求人倍率(201711月時点)を職業別に見ると、

「サービス(接客・給仕)」は8.98倍と群を抜いて高く、全職業の1.8倍を大幅に上回っている現状があります。

 

 

また、最低賃金の上昇に伴いオペレーションコストが急増。

 

 

そのため、

 

少ない人数でシフトを回す⇒一人あたりの業務負担増⇒労働環境の悪化

⇒雇用の安定化につながらない⇒採用活動が思うように進まない

 

といった負の連鎖を引き起こしています。

 

 

こうした背景から、政府の推し進める「働き方改革」も、

接客業の最前線に立つ現場スタッフにとっては、他人事のように感じてしまうことも多いのではないでしょうか。

 

 

今回は、接客業の業務効率化や労働環境の改善に寄与するべく開発された「接客業向けAI技術」を

利活用した事例を基に、今後の接客業動向を探っていきたいと思います。

 

 

 

 

2.接客業×AIの難しさ

こと接客業において、人が人に対して行うサービスは多岐に渡り、

AI技術で賄うにはまだ十分技術革新が進んでいるとは言い難いです。

 

 

  • 一人ひとりの顧客に合わせたサービスの提案・提供
  • 肌理細やかな気遣いによるホスピタリティあふれるサービスの実践
  • 一問一答でないオープンエンドの問い合わせ対応
  • 「人」だけが持っているぬくもりあるサービス、コミュニケーションの実現

 

……などなど、現状超えるべき課題は多々あります。

 

 

もちろん上記すべてをAIで代替してしまうのは、

人同士のコミュニケーションを奪ってしまうことにほかならず、接客業の本来の良さが失われてしまいます。

 

AIの求められるのは、「人が行わなくても特段不都合がなく業務負荷が重い業務」を代替し、

その分人が新たなサービスを創出し、より顧客一人ひとりに寄り添ったサービスにシフトできるようにする

といった柔軟性の高い機能なのではないでしょうか。

 

 

 

 

3.宿泊業におけるAI活用事例

ここからは実際に接客業の最前線に取り入れられているAI技術について、個別の事例を交えてご紹介します。

今回は、特に宿泊業にスポットを当てていきたいと思います。

 

 

【旅館で導入、HP上でQ&A】

日本屈指の温泉地・箱根の人気旅館でAI活用が始まっています。

 

AIを活用するのは自社ホームページ上のFAQ(よくある質問)、つまり顧客対応の部分です。

ここに利用者からの質問や、回答の検索を最適化するAI機能と、

サイト訪問者がFAQで疑問を解決できるように導くWebセルフサービス機能などを含むクラウドサービスを導入しました。

 

 

箱根湯本の「ホテルおかだ」では、FAQの表示を工夫し、SEO効果で自社サイトへの集客を増やすことと、

利用者が自己解決をすることで入電回数を減らすことを目的にAIを導入し、

運用から5か月で予約件数を10~15%増加させることに成功。

 

集客と効率化を同時に達成することができたといいます。

 

 

工夫点として、FAQを自動的に表示したことが挙げられています。

同一ページで日本語版であれば30秒、英語版であれば15秒滞留した場合に、

そのページに関連する質問項目を先回りして表示。

 

また、そもそも質問事項が浮かばないであろう新規顧客については、従来の宿泊客からのアンケートを元に、

知っておきたいであろう情報を随時プッシュする仕掛けを施しました。

 

 

同ホテルでは、サイト閲覧の内4割が電話予約の対応時間外であることが分かっていたため、

HP予約への誘導は、非常に有効的な施策であったといえます。

 

 

 

同じく、箱根・塔ノ沢の老舗温泉旅館「一の湯」では、AI対応をインバウンドの取込みに繋げています。

 

FAQで検索されるキーワードとその頻度を調べたところ、

訪日外国人が温泉に入る際に気にするタトゥーについての質問が予想以上に多いことが判明。

 

悩みの強さを把握したことで、今までなんとなくネガティブに捉えていたタトゥーに対する受け答えを、

プラスに受け止めるようになりました。

 

 

同館では、露天風呂付客室を多く設けているため、

このメリットを自信を持って勧めることで、訪日外国人の効果的な取込みに成功しています。

 

 

また同館では、アメニティの選別や新商品の開発のきっかけとしても有効活用。

 

例えば「コーヒーは飲めますか?」という検索の多さを踏まえ、

銀座「TORIBA COFFEE」との共同でオリジナルの「一の湯珈琲」を開発したり、

 

「パーキング」の検索が多い場合は、駐車場設備の増強や提携駐車場の拡大をしたりして、

常にニーズの掘り起こしを行っています。

 

 

【変なホテル】

変なホテルは、エイチ・アイ・エスグループが展開するホテルブランドで、

ハウステンボス内にオープンした1号店を皮切りに、都内・都市部を中心に9店舗展開されています。

 

 

変なホテルは、「変わり続けることを約束するホテル」をコンセプトに館内全域にわたってロボットを配備。

 

徹底した業務効率性の高さと、最新テクノロジーの粋を集めたホテルというエンターテイメント性を両立した

ホテルとして、人気を博しています。

 

 

変なホテルのフロントで出迎えるAIは、本来人が行うチェックイン機能を担っています。

 

 

基本的な挨拶はもちろん、チェックイン端末の操作の誘導、荷物が多い場合はロボットクロークへの案内など、

肌理細やかなサービスを提供しています。

 

 

【宿泊業向けAIソリューション】

AIを手掛ける各社は、近年人手不足が進行するホテル業界向けのAIソリューションをこぞって展開しています。

 

株式会社空が提供する「ホテル番付」は、従来従業員が主要業務の傍ら行っていた変動宿泊料金の決定に、

特化したマーケティング機能を有しています。

 

 

宿泊料金は平日/休日や行楽シーズン、イベント、周辺ホテルとの料金比較などにより決定しますが、

「ホテル番付」はそういった情報を全国2万軒以上のホテル情報を自動精査することによって抽出。

 

最も利益の見込める最適価格の設定に寄与し、

マーケティング担当者がホテルの企画、戦略を練る作業に集中できるようなサービスを展開しています。

 

 

ビースポーク社が提供する「Bebot」は、

人工知能を用いて訪日外国人向けに旅行に関するアドバイスをリアルタイムに答えるチャットツールです。

 

 

iPhoneの「Siri」やAndroid端末での「OK Google」の旅行版のようなサービスで、

かねてから収集していた日本の穴場スポットの情報をユーザーの声としてテキストデータ化し、解析。

 

解析結果から人工知能が自動的に外国人の要望に応える仕組みです。

 

 

旅行者は、LINEWeChatFacebook Messengerといった会話ツールを使うことで、

チェックインからチェックアウト時まで相談が可能になり、

 

近くの観光スポット、話題店の予約、文化体験予約、道案内まで対応し、地元の人しか知らないような役立つ情報

24時間簡単に手に入れることができます。

 

 

宿泊施設にとっては、常時回答が可能になったことで、宿泊者の満足度を高められるだけでなく、

外国語対応に不安がある場合でも、人工知能のサポートしてくれるメリットがあります。

 

 

これにより、近い将来各国言語に対応するスタッフを常駐させることなく、

訪日外国人旅行者へのローカル案内を行うことが可能になるというわけです。

 

 

 

 

4.さいごに

人手不足が進み、ホスピタリティサービスが重視され、なかなか業務改善につながらない宿泊業界。

 

今後更なるサービス・ソリューションの開発が期待されます。

 

 

利用者と直接向き合うAIと、バックグラウンドで提携業務をドライブするRPAによる業務効率化の恩恵は、

利用者にとっても新たなサービス、快適性の向上といった点で顕れるでしょう。

 

 

 

 

 

 

 

銀行とRPA

2018.11.07

 

 

銀行を取り巻く環境

 

2017年11月銀行に関する大きなニュースが駆け巡りました。

 

みずほフィナンシャルグループは、傘下のみずほ銀行の支店など国内拠点の2割に当たる約100店舗を削減、

2026年度末までにグループの従業員を19,000人減らす方針を打ち出しました。

 

 

三菱UFJフィナンシャルグループも2023年度末までに9,500人分の業務量を削減、

三井住友フィナンシャルグループも2019年度末までに4,000人分の業務量を削減するとしています。

 

3グループ合計で32,500人分の人員・業務削減を目指しています。

 

 

なぜこのような方針が揃って打ち出されたのでしょうか。

 

まずは、マイナス金利政策による金利の低下で金利差によるビジネスモデルが急速に儲からなくなっていることが考えられます。

 

帝国データバンクが20186月に公表した、

国内主要112行(大手銀行7行、地方銀行64行、第二地方銀行41行)の預金・貸出金実態調査の結果は以下のようになっています。

 

 

 

(1)預金

2018年3月末の国内主要112行の預金は74378248800万円となり、20173月末比で246647億円増加(3.4%増)。

大手銀行、地方銀行、第二地方銀行の3業態すべてで増加し、112行中96行(構成比85.7%)で増加

 

 

(2)貸出金

112行の貸出金は51131562000万円となり、20173月末比で614863300万円増加(1.2%増)。

112行中102行(構成比91.1%)で増加

 

 

(3)本業利ざや

2018年3月期の112行の収支<貸出金利息(収入)-預金利息(支出)=本業利ざや>は、

554696400万円となり、20173月期比で3318800万円減少(0.6%減)。

 

3業態すべてで減少し、112行中80行(構成比71.4%)で減少

 

 

(4)まとめ

国内主要112行の20183月末の預金は20173月末比で3.4%増、貸出金は1.2%増となった。

 

112行の貸出金の前年比の増加率は、2014年、2015年と4%台で推移していたが、2016年は2.6%にダウン。

低金利環境にありながら、2018年はさらに1.2%にまで落ち込んだ。

 

地銀(4.1%増)、第二地銀(3.1%増)の貸出金は増加したものの、大手銀行(1.3%減)の減少が大きかった。

 

 

しかし、地銀においては、2017年秋以降、投資用不動産業者向けローンが社会問題化しており、

今後は銀行業界全体が同業界、関連業界に対する融資に慎重になるとともに、他の融資においても手続き、

審査などがこれまで以上に厳格になることも予想され、収益確保がより難しい環境に置かれる可能性がある。

 

 

こうした問題をどのように克服し、地方銀行、

第二地方銀行を中心とした金融機関が収益確保、再編の道筋をつけていくのか、注目される。

 

 

 

上記レポートのとおり金利差(本業利ざや)は減少していますが、

さらに、預金と貸出金の伸び率の差から想像がつきますが預貸率も減少しています。

 

以下は預貸率に関する東京商工リサーチが公表した内容です。

 

 

2016年2月に日本銀行がマイナス金利を導入し、2年を経過した。

銀行114行の2018年3月期の単独決算ベースの預貸率は、65.53%(前年同期66.47%)で、前年同期を0.94ポイント下回った。

2011年以降の3月期本決算での預貸率は、2011年が68.59%、12年68.40%、13年68.00%、14年67.90%、15年67.74%、16年67.59%と推移した。

マイナス金利導入後の初の通期決算となった17年も66.47%と低下が続き、18年は調査開始した2011年以降で最も低い比率となった。

114行の2018年3月期の総預金残高は前年同期比2.7%増だったが、総貸出金残高は同1.2%増にとどまった。

また2018年3月期の「預貸ギャップ」(預金+譲渡性預金-貸出金)は、278兆4,182億2,900万円に膨らみ、貸出金に対する預金の大幅超過が続いている。

こうした「預貸ギャップ」の拡大は、マイナス金利導入後も伸び悩む、大手銀行を中心とした貸出状況を反映した。

 

 

 

預貸率の低下は景気が悪くて企業の資金需要がないと思われがちですが、

中小企業の設備投資は緩やかな増加基調にあり、大企業においても設備投資は増加しています。

 

設備投資の動向が順調でありながら預貸率が減少している理由としては資金調達手段の多様化があり、

金融機関の役割が減少している可能性もあります。

 

資金調達などの構造的な変化が起きており、

金利が上昇し始めれば銀行の収益力は元に戻るということが断言できるわけではありません。

 

 

 

二つ目は、AI、フィンテック、ブロックチェーンを利用した仮想通貨などの金融技術の進化によって

銀行が担ってきた決済サービスなどが新しい仕組みに置き換わりつつあります

 

 

このような新たな金融技術に対応して銀行のビジネスモデルを変えられなければ、

銀行の収益力はさらに低下することが想像できます。

 

このような環境変化に対応するため、

支店閉鎖や定型的な業務をAIRPAの活用により業務量を削減することにより、

収益力が高いサービスに注力でき新たなビジネスの機会を創出できるようになるかもしれません。

 

 

 

 

銀行によるAI・RPAの活用事例・導入予定(IR等から抜粋)

(三菱UFJ銀行)

融資事務センターでの住宅ローン団体信用保険申告書の点検業務です。

担当者が紙で一枚ずつ確認する形式を取っていた保険会社へ提出する書類のチェックと、

住宅ローンの明細との突合作業が対象です。

 

申込書をスキャンで電子化したものをOCRでデータとして抜き出し、そのデータをロボットが点検する形に変更しました。

 

ロボットが結果をExcelに落とし、不備があるものをオペレーターが見るという形になりました。

 

住宅ローンの明細との突合作業も同様にロボットが行い、

不備があるものだけをオペレーターがチェックする形に変更しました。

 

これにより2500時間の作業時間削減が確認されました。

 

 

 

(群馬銀行)

RPAを適用する取引状況の照会業務は、地方公共団体からの取引状況の照会文書にもとづき、

預金残高や取引明細などを照会し、回答書を作成・返送する業務です。

 

全体の作業のうち、管理表の作成や顧客番号の特定、取引内容の照会といった作業をロボットによって自動化します。

 

RPAの適用で、年間6,552時間分の業務量削減が見込まれるといいます。

 

 

 

(富山第一銀行)

各支店の融資残高や来店客数の取りまとめのほか、インターネット経由の口座開設業務などを自動化します。

 

年間7,680時間の業務時間削減につながる見通しで、

浮いた時間は顧客サービス向上に向けた企画の業務などにあて生産性を高めます。

 

60超の支店から集約する融資残高や来店客数の集計、ネット経由の口座開設のメール対応などを自動化。

同行のニュースリリースの新聞報道なども自動で収集します。

 

 

 

(千葉銀行)

公的機関からの取引照会業務においてRPAを導入することとしました。

 

本業務では、RPAの導入と一部業務プロセスの見直しにより、年間 3,680 時間分の作業量削減と業務の精度向上が期待できます。

 

今後は効果検証を行いながら、他の本部業務にも順次導入を進めていく方針です。

 

 

 

(大分銀行)

2017年10月から自動化できる定型業務の洗い出しを進め、報告書の作成や集計業務を含めた92項目を特定したと言われています。

既に融資に関する月次報告資料の作成業務を自動化し、年間80時間以上の削減効果を見込んでいます。

 

順次業務へのRPA適用に関する検証を行っており、2018年度上期にはローン実績や各種資料の作成、

支店の営業報告集計などを含めた13の業務にRPAを適用する予定です。

 

期待する削減効果は最大6019時間で、定型業務を効率化し顧客サービスの強化を図る方針です。

 

 

 

(住信SBIネット銀行)

RPAの導入で月1,700時間の業務効率化を実現しています。

 

特に住宅ローン業務では、審査結果情報を取得してから顧客にメール通知するまでの一連作業を

多い日には1200300件、すべて手作業で実施していました。

 

アイティフォーのRPA業務自動化ツール「ナイス・デスクトップオートメーション」の導入により、

1件につき1015分かかっていた作業が約12分となり約90%の作業負担を削減しました。

 

さらに56名を要していたスタッフを12名に削減することで、より効率的な要員配置が可能になりました。

 

 

 

 

金融業界におけるRPA導入事例

2018.11.06

 

 

総務省が発行するメールマガジン「M-ICTナウ」の20185月第2号でも語られている内容ですが、

RPAには三段階の自動化レベルがあるとされています。

 

 

クラス1

定型業務の自動化

クラス2

一部非定型業務の自動化

クラス3

高度な自律化

 

 

これは、あくまでもRPAの将来像を示したもので、

現実的には一部クラス2のレベルを含んだ事例が出始めているといった程度で、まだまだクラス1が中心です。

 

 

RPAの導入には、コストも掛かりますが業務の整理・見直しも大変です。

しかし、その分うまく適用できれば大幅なコスト削減につながることも少なくありません。

 

 

今回は、金融業界におけるRPAの導入事例を通じて、業務整理の重要性をお伝えさせて頂きます。

 

 

 

1.対象業務

金融業界では、その業務の重要性・法的制約から多くの証跡を必要とされます。

 

例えば、銀行が行う顧客の本人確認の記録は、

口座を閉鎖した日から7年間は保持しなければならないと定められており、

その他多くの証跡について、一定期間の保持義務が定められています。

 

 

今回、RPAによる自動化業務の対象となったのは、顧客からの審査請求に関する書類の印刷操作に関するものです。

 

 

もともとは顧客や営業店窓口で作成した紙の審査請求書を、FAXや郵送で事務オフィスに集約させ、

そこでオペレータがシステムに入力するという流れで業務を行っておりました。

 

 

システムで取り扱う情報は、審査請求の経緯や結果のみで、

 

実際の審査業務については、個別の担当者が行うので、

オペレータが紙の情報を入力した後は、その紙と一緒に各種書類がファイリングされて審査業務に回されます。

 

 

 

 

2.新システムの構築

このたび、顧客および営業店窓口の利便性向上のために、

Webシステムによる申請を可能にするためのシステム構築が行われることになりました。

 

 

このシステムの実現により、顧客や営業店の業務効率が上がるだけではなく、

 

書類の受け渡しに要する時間的なロスも軽減され、さらにはオペレータ業務も縮小できることで、

大きなコストメリットが期待できました。

 

 

 

 

3.まとまらない業務要件

このシステムの実現に向けて、営業店や重要顧客からのヒヤリングを重ねて要件定義が着々と進み、

システム構築は順調に進んできたのですが、1つだけ整理のつけられない業務が出てきてしまいました。

 

それが後続の審査業務です。

 

 

審査業務では、審査請求書の書面をもとに、様々な情報を紙面で集めてファイリングし、

その最終成果として審査請求結果(合否のようなもの)を決定します。

 

これをシステムの中で実現しようにも、どんな情報を記録するかが定まらず、

すべてを実現する場合のコストがシステム化によるコストメリットを上回ってしまったのです。

 

 

加えて、先に挙げた情報保持に関する法令上の制約もあり、

何らかの形でシステム内の記録を残さなければならないのですが、

 

システムサイドでは法的な制限事項までを考慮することが難しく、

また法務関連の部門までを業務整理に巻き込む余裕が無かったため、システム構築計画は暗礁に乗り上げつつありました。

 

 

 

 

4.業務を変えないためのRPA

ここでシステム化計画を大きく見直すことになりました。

 

顧客や営業店が使用するための入力機能は用意しつつ、

その入力された情報は事務オフィスで従来の審査請求の書類として印刷し、

その後の審査業務は従来通り紙のファイリングにて業務を進めることで、従来通りの業務が進められるというものです。

 

 

ここで、審査請求の書類の印刷作業はRPAを活用することになりました。

 

Webシステム上に登録されている情報を自動で拾い集め、

従来の審査請求書類のフォーマットに埋め込んで印刷する、極めてオーソドックスなロボットです。

 

 

 

これまで、FAXや郵送で届いていた書類は、すべてプリンターに出力されることになりますが、

これをオペレータが定期的に回収しますが、すでにシステムには登録されているため、

入力業務は不要でファイリングのみを行います。

 

 

 

 

5.ステークスフォルダーのメリット

顧客・営業店:

紙面記入の手間が省け、郵送などの場合と比べて審査請求の結果判明までの期間が短縮されました。

 

 

事務オフィス:

10名のオペレータが対応していた内容が2名で対応できるようになり、人件費としては年間数千万の削減が期待できます。

 

 

審査業務部門:

何かメリットがあったといわけではありませんが、

「従来通りの業務が可能」というデメリットの無い形で対応できることになりました。

 

 

 

 

6.システム構築を振り返って

この件ではシステム構築の業務整理という観点から、改めて振り返ってみたいと思います。

 

 

システム化の目的はどこにあったのか

今回の1番の目的は、顧客満足度の向上にありました。

 

紙面でのやり取りには煩わしさもあり顧客からは不満の多かったポイントです。

 

営業店も同じで、顧客に記載してもらった書面をまとめて事務オフィスに郵送するだけなので、

顧客の不満をダイレクトに受け取ります。

 

 

また、システム化することで、書面ではできないチェック(入力不備など)を事前に行えるため、

書面の記載誤りによるタイムロスを大幅に削減できることも、顧客満足度の向上につながるわけです。

 

事務オフィス側のコスト削減は副次効果的なものでしたが、年間数千万というコスト削減は、

システム導入コストの捻出に大きく貢献したことは言うまでもありません。

 

 

RPAの果たした役割

審査部門の業務整理の都合から急きょ抜擢されたRPAですが、大きな功績を残しております。

 

Webシステムでは、その仕組み的な問題からプリンターに直接印刷物を出すような仕組みはあまり得意ではありません。

 

一般的には、PDFファイルをダウンロードさせて、それをユーザーが印刷操作する方式となります。

 

 

しかしながら、紙での従来型の業務方式を実現するために、

直接プリンターに出力できる仕組みを必要とされる場面はまだまだ多く、

今回のケースはまさに典型的な例では無いでしょうか。

 

 

 

ペーパレス化が唱えられてかなりの年数が経過しておりますが、まだまだ不十分な業界は多数存在します。

 

その原因の多くは、紙面を使っての業務の変革に対応するコストと時間から来るものです。

 

今回のような、システム化の目的の中心でもない部分に対してペーパレス化のためのコストをかけることは、

企業のIT投資の面から考えても避けるべきものであり、

自動でプリンター出力するための仕組みをRPAで実現するというのは、ある意味で帳票ソリューションの新たな形と考えられます。

 

 

あくまでもつなぎの仕組みであること

本件はRPAが人の代わりに仕事するという他に、

システムの不完全な部分を埋め合わせるという使い方もできる」という良い例では無いでしょうか。

 

 

特に、「クライアントのプリンターに直接印刷物を出す」というのは、

Webシステムが最も苦手とするものですので、これが代替えできるのは大きなアドバンテージです。

 

 

ただ、今回のような事例では、本質的には審査部門も紙面型の業務から脱却し、

ペーパレス化に進むことが望ましいものですし、

情報保持の点でも紙にこだわらずに柔軟な対応をするべきであったと考えられます。

(情報保持は紙面を必要とするわけでは無く、電子媒体でも可)

 

 

そういった意味では、今後は審査業務の改革として業務整理を行い、

いずれはペーパレス化されるのが本来のシステムの在り方でしょう。

 

 

そして、そのときにはここで活躍したRPAの役目は終わることになります。

 

業務が変われば人の仕事も変わるわけですから、RPAの役割も当然変わります。

 

RPAのライフサイクルは、業務の変革に合わせて常に変化するものです。

 

 

 

 

7.まとめ

通常RPAを導入するときは、「現在人がやっている業務をロボットに置き換える」という発想で考えますが、

今回は「システムの穴埋め」という形で導入した例で、ちょっと珍しいケースかも知れません。

 

人に得意・不得意があるように、システムにも得意・不得意があります。

 

そしてRPAにも得意・不得意があり、これらは微妙な違いがあるので、

これらの特性を生かして業務改善につなげられると良いのでは無いでしょうか。

 

 

 

 

 

 

技術の進化により“おしゃべり”になるロボットたち

2018.11.05

目次

 

 

 

 

 

最近、ソフトバンクのロボット「Pepper」をソフトバンクショップ以外の場所でもよく見かけるようになりました。 

 

まだまだスムーズではありませんが、多少ながら音声で会話もできるなど、

これまでのロボットよりも身近な存在として私たちの生活に溶け込んでいます。

 

 

こうしたロボットの進化の裏には、AI(人工知能)クラウドネットワークなどの技術の進化があります。 

 

ネットを介して膨大な情報を処理することができるため、使い続けることで様々なことを学習して、

行動や会話に反映させることができるのです。

 

 

ここでは、代表的なロボットを見ていきましょう。

 

 

 

シャープ_ロボホン

 

 

ココロエンジンを搭載したロボット掃除機「COCOROBO」のボカロコラボモデルは、

VOCALOIDの技術によりボカロキャラクターの声で会話できたり、ボカロ楽曲を再生したりしてくれるというもの。

ソフトウェア更新には最大46分ほどの時間がかかります(Wi-Fi利用時、LTE利用時)。

ソフトウェアの更新中はロボホンは使用できません。

 

 

 

 

富士通_ロボピン

 

 

富士通の「RoboPin」(ロボピン)は、クラウドに接続され、人と音声でコミュニケーションできるロボットです。 

首、各腕、胴体の根本部分にモータを配置し、体全体を使ったダイナミックな動きを実現し、

顔のLEDの色と連動して感情の表現も可能なロボットです。

 

 

受付やガイドのほか、様々な場面での活用可能です。

 

2018年5月に開催されたイベント「富士通フォーラム2018東京」の「RoboPin World」コーナーで、

複数台のロボピンによるダンスや、ユーザーの動きに合わせてロボピンが踊るデモンストレーションが展示されました。 

 

これらのデモンストレーション用の制御にはソフトウェアが使われています。 

 

遠隔ソフトウェアを利用することで、複数台のロボピンの同時制御や、音楽と同期した滑らかな動きなどを実現しています。

 

 

 

三菱UFJ銀行_NAO

 

 

三菱UFJ銀行の「NAO」は、店舗で客の簡単な案内を行える二足歩行の人型ロボットです。 

高さ58cmほどの人型ロボットで、複数の言語を聞き分け、話す能力が特徴です。 

 

現段階ではATMへのご案内などを行いますが、

将来的にはAIとの連携などにより、より高度なご質問にも対応可能となります。 

 

将来的には複雑な会話にも対応できることを目指しています。

 

 

 

JTB_コミュー

 

 

JTBの「コミュ」もNAOと同様、接客用に開発された人型ロボットです。

 

音声によるコミュニケーションに加え、豊かに動く表情が親近感を感じさせます。 

 

このコミューの登場により、JTBではロボットだけの無人店舗の展開も視野に入れています。

 

 

 

トヨタ_KIROBO mini

 

 

トヨタの「KIROBO mini」は、持ち歩ける小型のコミュニケーションロボ。 

 

ほかのロボットとは違い移動機能を備えていませんが、

持ち運んでリビングに置いたり運転時に助手席に座らせたりすることで、色々な場面で会話が楽しめます。 

 

価格は39800円で、コミュニケーションには、スマートフォンと専用アプリが必要となります。 

 

KIROBO miniは座った姿勢で高さ100mm、体重は183gと、手の平に収まる小さなサイズです。 

 

自宅ではもちろん、お出かけにも連れて行くことができ、いつも私たちのそばに寄り添うことができます。

 

 

 

ソフトバンク_Pepper

 

 

2014年にソフトバンクから発表されたAI(人工知能)ロボットPepperですが、今ではすっかりお馴染みになってきました。 

 

ちょっぴり不思議な動きと愛嬌のある表情から「ペッパーくん」と呼ぶ人も多いのではないでしょうか。 

 

これまで、ペッパーくんはソフトバンクショップなどの店頭に配置され、

自身が持つAI(人工知能)機能を使った案内役として活躍してきました。 

 

お店の入り口に立つ受付役として業務をこなすことができるので、

皆さんの中でも実際に店頭でペッパーくんに話しかけたことがある人も多いのではないでしょうか。 

 

このように、AI(人工知能)案内ロボットとしてかなり認知されてきてはいますが、

実はこのペッパーくん、かなりのポテンシャルがあるAI(人工知能)案内ロボットです。

 

 

そこで今回は、誕生から4年経ったペッパーくんにスポットを当て、今まで見たこともない実力について解説いたします。

 

 

 

 

ペッパーくんの誕生について

Pepperは世界初の感情認識パーソナルロボットで、「感情エンジン」と「クラウドAI」を搭載しました。 

 

これらの機能により、ペッパーくんは表情を持ち、

より人間らしい受け答えができるAI(人工知能)ロボットとして開発が進められました。 

 

そして、20146月に家庭向け人間型ロボット「Pepper」としてリリースされます。

その後、ソフトバンクショップを中心に配置され、ペッパーくんは認知度を上げてきました。

 

 

スペックを簡単に言うと、高スペックのパソコンと多くのセンサーがついているロボットと言えるでしょう。 

 

パソコンと同様に、CPU、メモリ、記憶領域、モニターなどのハードウェアが搭載されており、

ソフトウェアも専用のOS(オペレーションシステム)が搭載されています。 

 

さらに、頭、胸、手、脚にはカメラや赤外線センサー、さらに、柔軟に動く関節が搭載されており、

これらが連動してペッパーくんの働きを担っています。 

 

中身は基本的にはパソコンなので、プログラミングをすればカスタマイズすることができるのです。

 

 

このプログラミングの開発環境は、ソフトバンクから公開されており、誰でもペッパーくんの開発に携わることができます。 

 

 

また、開発は複数の言語に対応しており、初心者からプロフェッショナルまで多くの言語に対応しております。

 

 

Android studioGoogleが提供するAndroid開発用プラットフォーム)、PythonC++などの言語だけではなく、

シンプルなGUIの開発ソフトも付属しているため、プログラミング未経験者や子供でもプログラミングが可能です。

 

 

 

一見、かわいい顔したペッパーくんですが、かなりのポテンシャルを持ち、私たちのプログラミング次第では、

人間を大きくサポートする可能性が秘められています。 

 

 

今後は、さらなる音声認識技術の発展や、データの蓄積により、

ペッパーくんがAI(人工知能)案内ロボットしてますます活躍することで期待できそうです。

 

 

 

 

「鉄腕アトム」再現ロボ完成 10月より全国一斉発売

 

 

講談社、手塚プロダクション、NTTドコモ、富士ソフト、VAIO5社が、

日本が世界に誇るロボットキャラクター・鉄腕アトムの精神を受け継いで、昨年2月に立ち上げた「ATOMプロジェクト」のご紹介です。 

 

 

それぞれの強みを生かし、最新の技術が注ぎ込まれた家庭用コミュニケーション・ロボット『ATOM』の

完成版が、101日より全国一斉発売となりました。 

 

 

希望小売価格は212900円(税別)で「家族の一員となるロボット」を目指します。 

 

 

漫画「鉄腕アトム」の作者、手塚治虫さんの生誕90年を記念し企画されたATOMは身長約44センチ、体重約1.4キロです。 

 

二足歩行し、アニメの主題歌などを歌い踊るほか、最大12人の顔と名前を見分けて励ましたり慰めたりするなど、

多彩なコミュニケーション機能を備えています。

 

 

日本初の本格的コミックキャラクター型コミュニケーション・ロボットとして最新の人工知能を搭載しています。 

 

インターネットを通じ有料のAIサービスにつなげば、会話相手の関心事や好みを把握し、思い出を共有します。 

 

ATOM本体のAIは、インターネット経由でNTTドコモの自然対話プラットフォームと接続し、

クラウド上でのアプリケーション「成長する会話力」と連動します。 

 

 

ATOMの性格は「みんなが大好きで好奇心旺盛、ちょっとおちゃめな現代っ子」と設定されています。

 

頭部に搭載されたカメラで、正対した人の顔を見分け、子ども、成人男性、成人女性、お年寄りの4属性を判断し、

顔写真やニックネームなどを登録できる友だちは最大12人までです。

 

登録された友だちには伝言を残すこともできます。

 

 

そのほかにも、

絵本や音楽、映像を再生する2.4インチ液晶ディスプレイ(タッチパネル付き)、

世界的に有名な拡張性の高い小型コンピュータ「Raspberry Pi3」や頭部や首、両腕、両脚など全18個のサーボモーター

を搭載しています。

 

 

 

ATOMの声は、2003年のアニメ『鉄腕アトム』で担当していた津村まことの声をもとに音声を合成しました。

 

「あくび」や「くしゃみ」をふいに行うなど、人間らしいしぐさにもこだわっています。

 

 

 

以下にそれぞれの機能などをまとめておきましたので、よろしければご覧ください。

 

<フロントエンドAIから実行される機能>

自己紹介をする、自己診断をする、あいさつをする、ラジオ体操をする、励ましたりなぐさめたりする、時刻を教える、アラーム機能、歌う、踊る、きょうは何の日かを教えてくれる、アトムポーズをする、年齢当てゲームをする、県名当て・プロ野球・すもうのクイズをする、旗揚げゲームをする、百人一首を読む、落語を演じる、『鉄腕アトム』のアニメ5話を映す、二足歩行をする。

 

<ネット接続で追加される機能>

メールを読む、伝言を伝える、写真を撮り胸に映してメールで送る。

 

<クラウドAIを使って増える多彩な機能>

誕生日を名前入りで祝う、思い出を共有する、今週のおすすめ情報を教えてくれる、語彙検索をする、スケジュールを教えてくれる、60ヶ国のあいさつを教えてくれる、行楽情報を教えてくれる、流行語について教えてくれる、特売情報を教えてくれる(「Shufoo!」「Mapion」と連携)、世界のロボットやAIを教えてくれる、スポット検索をしてくれる、留守番をしてくれる、早口言葉を話してくれる、きみまろ格言を話してくれる、手品をしてくれる、占いをしてくれる、心理テストをしてくれる、音楽を聞かせてくれる、しりとりで遊べる、なぞなぞで遊べる、鉄腕アトムや手塚作品のキャラクターを解説する、手塚漫画の傑作10本が読める、手塚先生のエピソードを話す、「朝日小学生新聞」のコンテンツを読む、自分からつぶやく、四択チャレンジ、家族カレンダー、棋譜を読み上げる(アドオン機能)。

 

<クラウドAIでのデータが更新され、増えていくコンテンツ>

旬な世間話をしてくれる(毎日更新)、天気予報を教えてくれる(毎日更新)、ニュースを聞かせてくれる(毎日更新)、絵本を読み聞かせしてくれる(毎月作品が増える)、レシピを教えてくれる(毎月レシピが増える)、キッズボンボンを見せてくれる(毎月作品が増える)、日録20世紀・21世紀を読む(3ヶ月更新)。

 

 

 

 

最後に

ロボットが活躍する社会は、もはや未来の世界の話しではなく、

数年後には、家庭や職場など色々な場所でロボットが使われているかもしれません。

 

ロボットが話し相手や友人になってくれる日も、もうすぐそこまで来ています。 

 

人間型のロボットは『ヒューマノイドロボット』(Humanoid Robot)と呼ばれていて、

PepperATOMはまだヒューマノイド化していませんが、

ロボットを人型にするのは、ユーザーに受け入れられるための手段の1つにすぎないという見方もあります。 

 

 

香港のハンソン・ロボティクス(英語版)による

世界史上初めて市民権を与えられたロボット「ソフィア」もヒューマノイドロボットです。

 

ソフィアについてはこちらの記事で紹介していますので是非ご覧ください。

「人類を滅亡させる」と言ったAIロボット、今は?

 

 

 

 

RPA導入で失敗しないために ~費用対効果編~

2018.11.02

目次

  1. RPAの導入・運用保守コスト
  2. RPA導入効果の試算ポイント
  3. RPA導入における人件費削減効果の事例
  4. さいごに

 

 

 

 

最近では大企業のみならず、自治体や中小規模の企業にも導入が進んでいるRPAですが、

実際にRPAを導入することによってどのくらいの効果が期待できるのでしょうか?

 

今回のコラムでは、RPA導入の費用対効果を出すためのヒントとして、

RPA導入で発生する費用や事例について整理していきたいと思います。

 

 

 

 

1.RPAの導入・運用保守コスト

RPAツールの種類や導入方法により費用は大きく異なりますが、

RPA導入において、一般的にかかる費用は以下のようなものがあります。

 

 

RPAの導入・運用保守コスト>

  • RPAライセンス費用
  • 人件費(社内リソースまたは外部人材コスト)
  • RPA専用端末(起動用/実行用)やサーバ等のハードウェア費用
  • メンテナンス費用(保守を外注する場合)

 

 RPAライセンス費用

RPAツールによって、ライセンス形態(デスクトップ型もしくはサーバ型)や価格が大きく異なりますので、

事前に確認することをお勧めします。

 

一般的に、デスクトップ型の方がサーバ型に比べライセンス形態はシンプルで費用も安く設定されています。

 

一方で、サーバ型は価格が高く、ライセンスの単位(ユーザまたはサーバに対して1ライセンスなのか)が

RPAツールによって異なりますので、注意が必要と言えます。

 

RPAツールの選定にあたって、デスクトップ型かサーバ型かで迷われている場合は、

デスクトップ型/サーバ型両方の機能を備えているUiPath等のツールを検討すると良いでしょう。

 

こうしたRPAツールを使用することによって、

例えば、まずデスクトップ型で一部の部署でデスクトップ環境で試験的に導入した後、

全社展開する際にサーバ型に切り替え、開発者を増やしたり実行数を増やす、といったことを効率的に行うことができます。

 

 

RPAベンダーのWebサイトを見ると、ライセンス費用については公開していないベンダーが多いです。

検討されているRPAツールが決まっている場合は、一度ベンダーに問い合わせをしてみるとよいでしょう。

 

 

人件費

RPAは、基幹システムと比較して導入しやすいですが、とはいえある程度の専門スキルが必要なため、

社内人材のみで導入することはハードルが高いと言えるでしょう(下記「RPAの導入ステップ」参照)。

 

その場合、外部のSIerやコンサルタントへのRPA導入支援を依頼するための費用も検討する必要があります。

 

<参考>RPAの導入ステップ

1.業務ヒアリング/導入範囲検討

対象部署の社員に対して、業務内容の詳細ヒアリングを行い、対象業務のRPA化の可否を判断する。

2.各種ドキュメント作成

対象業務をRPA化するにあたり、ベースとなるドキュメント作成を行う(例:業務フロー、マニュアル、業務一覧など)

3.対象業務のRPA

RPA化が可能な業務について、RPAツールで自動化する。

(こちらは、各部署のユーザが行うケースもあるが、最初から自動化を行うにはプログラミング知識やツールの慣れ等が必要なため、教育が必要なため、外部のSIerやコンサルタントが行うことが多い。)

4.RPA運用方法の確立

ロボットの構築ルールや運用フロー、保守体制等、各部署にRPAを浸透させるための運用を確立させる。

5.RPA運用の定着化

各部署でRPAを使用するための環境面の整備や社員教育等を行う。

6.RPA導入効果の把握

RPA導入の費用対効果を追跡する。

 

 

RPA専用端末やサーバ等のハードウェア費用

RPAを稼働させるための専用端末や、ロボットを集中管理するためのサーバ等の費用についても検討が必要です。

 

 

メンテナンス費用(保守を外注する場合)

RPAの稼働が始まると、次はロボットのエラー対応等のメンテナンスが必要になります。

IT部門など、ITに精通する部署があれば、そちらの部署でRPAの保守が可能ですが、

通常業務と並行して保守を行ったり、社内でRPA専門部署を立ち上げることは簡単ではないでしょう。

 

その場合の選択肢の一つとして、RPAの保守を外部企業に委託するケースがあります。

 

参考に、以下にRPA保守の実施事項を紹介します。

 

<参考>RPA保守の実施事項

・ロボットの障害時対応/問い合わせ管理

ロボットの起動ができない時など、各部署のユーザからの問い合わせ対応を行う。

・ロボットの開発

各部署からの要望をもとに、対象業務のRPA化の可否判断からロボットの開発までを行う。

・ロボットの改作

インプット情報の変更などがあった際、ロボットの内容を変更する。

・ロボット管理

全社で使用しているロボットを管理台帳等を使用して一元管理する。

RPAツールのライセンス/ユーザ管理

ライセンス管理台帳等を使用してRPAツールのライセンス/使用者の管理を行う。

 

 

 

 

2.RPA導入効果の試算ポイント

RPAの導入効果を試算する際にポイントとなるのは、

①対象業務で現状どのくらいの業務時間を要しているのか

RPA導入でどのくらいの業務時間を削減できるか

を正確に把握しておくことです。

 

こちらのやり方としては、あらかじめ、業務ごとの時間を把握するためのフォーマットを作成することをお勧めします。

このフォーマットは、最終的に導入効果を算定する際の重要な根拠になります。

 

フォーマット作成に当たっては、以下のサイト内「業務一覧」を参考にしてみてください。

 

 

<参考Webサイト>

(2)RPA導入に向けた初回業務ヒアリング ~ まずはRPAに拘らず現状業務を客観的に分解(RPA biz

RPA導入の進め方~事例から見るノウハウ・必要ステップ(1): 最初の業務分析・棚卸

 

 

 

 

 

3.RPA導入における人件費削減効果の事例

最後に、多くのRPA導入企業が定量的効果として期待する人件費削減効果について整理するために、ある事例を紹介します。

 

 

A社事例:コールセンターでの顧客データ登録作業

 

A社では毎月3,000件程度発生する作業があります。

それはA社の顧客からコールセンターにクレームがあった際に、顧客管理システムを更新する作業です。

実際の自動化する作業内容は「クレーム台帳から顧客IDをコピー」「顧客IDを使用して顧客管理システムを更新」の2つです。

 

これらの作業の一回一回はそれほど多くの時間を要するものではなく、数分の作業ですが、

この作業をRPAで自動化したことによって、月3,000件の業務時間にして50時間も発生していた作業を削減することができました。

 

月間50時間の工数削減というのは、1日の基本労働時間を8時間とすると約6人日分の削減効果ということになります。

 

つまり人件費に換算すれば、「毎月6人分の日当を削減している」という計算です。

 

月給30万円の社員の場合、月間労働時間が160時間だとすると、

この社員の時給は1,875円となり、日当は1万5,000円です。

 

 

従ってA社事例の場合、毎月30万円の人件費削減効果があります。

 

RPAツールを利用するための年間コストが60万円だとすると、一つの業務自動化だけで2か月で費用を回収できてしまう計算になります。

 

 

このA社事例では、A社に存在する様々な業務のうちたった一つの業務プロセスを自動化したものです。

 

従って、このRPAツールの適用範囲を広げれば、さらに多くの人件費削減につながることになります。

 

 

 

 

4.さいごに

いかがでしたでしょうか。

今回のコラムでは、RPA導入で発生するコストや人件費削減効果の事例について紹介しました。

 

RPAの費用対効果に関してご興味を持たれた方は以下のサイトも参考にしてみてください。

 

 

 

<参考Webサイト>

費用対効果のジレンマを超える!RPAチャットボットでRPA導入時の障壁を解決(Ledge.ai

https://ledge.ai/rpa-dilemma/ 

RPA導入ROIを明確にする(DEXCAロボティック)

https://dmc-service.com/clarify-rpa-introduction-roi 

RPA導入で注意すべき3つのポイント(業務可視化Note

https://kashika.biz/sps_important_point_of_rpa/ 

「同僚はロボット」RPAによる人事業務自動化と費用対効果(beyond globalグループ)

https://globalleaderlab.com/rpa?doing_wp_cron=1539406075.5295081138610839843750#tittle5

 

 

 

 

 

 

【RPA化で忘れてはならない】セキュリティ面について

2018.11.01

 

 

RPA化において考慮すべき点

人間が行っているような単純作業においては絶大な威力を発揮するRPA化ですが、

システムを導入するにあたって、利益の追求や効率化を計るだけではなく、

他にも考えないといけないこと、というのはたくさんあります。

 

その中の一つにシステムのリスクマネジメントがあります。

 

多くの場合はロボットの性能や効率化に重きを置きがちで、

ITガバナンスの確立を忘れがちですが、ここはとても重要なポイントになってきます。

 

これは少し余談ですが、プログラミングに慣れている人と初心者の人で違う点は

エラーの数だとよく言います。

プログラミング経験者もすべてのエラーを追えるわけではないですが、エラーの対処をある程度は組み込んでプログラミングすることができます。

実際、プログラミングを全くしたことのない人でもUiPathWinActorなどのRPAのツールを簡単に使うことは出来ます。

しかし、全体像を把握し、そしてある程度のエラーにおける対処ができるようになるためには

何かしらのプログラミングをできるようにすることをオススメします。

 

 

このようにリスクマネジメントは非常に重要なファクターになってきます。

 

今回は、システムの簡単なリスクマネジメントと共に

一般的なセキュリティ面の注意点を見ていきたいと思います。

 

 

 

ITガバナンスの確立に向けて

みなさんはITガバナンスと言う言葉について知っているでしょうか。

 

ITに関するルール」のようなものだと思っている人もいるかと思いますが、それは間違いです。

ITに関するルール」はあくまでもITガバナンスを確立するための手段の一つでしかありません。

 

 

 

そもそもITガバナンスというのは経済産業省で以下のように定義されています。

 

企業として、ITに関する企画などの運営を行う際に情報資材に関わる機密性や完全性、可用性のリスクを管理するための仕組みを組むこと。また、その仕組みのこと。

(経済産業省 「情報セキュリティガバナンス導入ガイダンス」参考

http://www.meti.go.jp/policy/netsecurity/downloadfiles/securty_gov_guidelines.pdf

 

 

この定義から分かることは、

組織の目指すべき姿へ向けて行わなければならない仕組みを全体になじませること

ITガバナンスを確立するうえで大切になってくるということです。

 

企業の理念や経営戦略に向けての仕組みとして、「ITに関するルール」が存在しているのです。

 

 

この際に、注意してかないといけない事は大きく分けて三つあります。

1、世間の環境や経営戦略などの変化に応じて臨機応変なIT戦略の仕組みの作成              

2、ITの戦略を実行していく上でのセキュリティ面の確保

3、仕組みを円滑に実行するための組織力の向上

 

今回は特にセキュリティ面についてみていきたいと思います。

 

 

 

以下の三つは先ほどのITガバナンスの定義にも出てきましたが、

情報セキュリティの三要素と呼ばれているものです。

 

「機密性」・・・許可のないアクセスには情報を渡さない

「安全性」・・・情報が常に安全な状態であること

「可用性」・・・許可されたアクセスには必要なときに情報の利用が可能なこと

 

これら三つががシステム構築の目的になることが多いです。

 

 

◆共通フレーム 2007

 

以上のようなITガバナンスを確立するのを助ける仕組みとして、

SLCP(Software LifeCycle Process)と言うモデルが用意されています。

 

SLCPとは開発・運用・保守などのソフトウェアの工程全体を標準化した枠組みのことです。

 

 

とても簡単に言ってしまうと、色々な人が色々な言葉を使うと誤解が生じたりするので、このモデルを標準としよう、としたものです。

 

ここには言葉の定義や各工程の内容などが書かれています。

ここで定義された用語によって、システム開発者と委託者の相違を避けることができるのです。

 

 

では、どのようなものがあるかと言うと、

 

「ISO/IEC 12207」

「SLCP-JCF (Japan Common Frame:共通フレーム)

 

というものが存在します。

 

「ISO/IEC 12207」は国際標準化機構によって標準的なモデルとして用語の定義などを行ったものです。

1995年に策定されましたが、2002年と2004年に改訂されています。

 

さらに、この「ISO/IEC 12207」を日本で使えるようにしたのが「SLCP-JCF (Japan Common Frame:共通フレーム)」です。

情報処理推進機構によって1996年に策定され、1994,1998に改訂され、

今は「共通フレーム2004」が標準となっています。

 

「共通フレーム」は簡単に言えば、「ISO/IEC 2007」の日本語版なのですが、

共通フレーム は日本でも不自由なく使用するために

日本独自の事情などを考慮して作成した枠組みとなっています。

 

今では開発から導入、運用、保守までのプロセスを確認していく上では開発側だけではなく、発注側も必要不可欠の知識となっています。

 

 

◆リスクマネジメントの流れ

 

リスクマネジメントとは、リスクを分析してどう対処するのかをまとめたもので、

損失を回避する、または軽減することを図るものです。

 

リスクマネジメントのプロセスは以下の通りです。

 

 

  1. リスク分析

リスクの分析は、以下の項目を考えていきます。

 

<リスク分析の範囲>

守るべき範囲を決定します。

例)社会全体、ユーザー、社内の情報システム課

 

<何を守ればいいのか>

上で決めた対象範囲内で守るべきものを洗い出します。

この際に、その情報の利用者や管理者、保管場所や廃棄方法をリスト化してまとめます。

例)

名称

利用者

保管場所

廃棄

利用者情報

顧客

自社サーバー

利用者による申請時

 

<守るべきものの分類>

情報セキュリティの三要素である、

機密性・安全性・可用性

にもとづいてレベル分けすることで守るべき情報資材を分類します。

例)

名称

機密性

安全性

可用性

利用者情報

3

5

4

 

 

 

  1. リスク評価

ここでは以下のような式にもとづいてリスク値を計算します。

 

リスク値 = 情報の価値 × 脅威 × 脆弱性

 

 

  1. リスク対応の洗い出し

 

 

 

 

以上が非常におおざっぱではありますが、リスクマネジメントのフローです。

このように、リスクマネジメントを行うことで様々な状況に対応できるようになります。

 

 

 

    RPA使用による請求書作成業務の自動化

    2018.11.01

    目次

    1. 案件リストの準備
    2. クライアント毎の請求書作り
    3. 応用編〜案件リストに全て情報を盛り込む必要はない〜
    4. 期待できる効果
    5. まとめ

     

     

     

     

    今回の記事では、実際のところ、

    RPAを使ってどのような業務がどのように変化するのかを具体的にお伝えしたいと思います。

     

    サンプルとして、請求書作成業務をRPAにより自動化させる方法を簡単にご説明します。

     

    請求書作成業務であれば、会社や業種が違っていても共通する部分が多くあるため参考にしていただけたら幸いです。

     

    *弊社ではRPAはWinactorを使用しているため、この記事ではRPA=Winactorの意味になります。

     

     

     

    RPAで自動化するという目線で請求書作成業務の特徴を見ていきます。

    • クライアントにより請求項目と料金体型が異なる
    • クライアントにより請求書のフォーマットを指定される場合がある

     

     

    上記の点を踏まえてシナリオの作成をしなければなりません。では、どのようにすれば良いのでしょうか。

     

    プログラミングの知識がない筆者(事務員)でもできる方法で紹介します。

    「これならうちの社員でもシナリオを作成できる!」という目線で見ていただけたら嬉しいです。

     

     

     

    1.案件リストの準備

    まず、案件のリストを準備します。

    エクセルのリストが一番使いやすく、エラーが起きにくいです。

    (エクセルはセルの位置が指定ができるため、正確にデータを取ることできます)

     

    独自のシステムを使って管理している会社も多いと思いますが、

    そのままのリストを使用する場合は、データ(数値)をRPAが認識できることが条件となります。

     

     

    認識とは、簡単に言い換えると、データをコピーペーストできるかということです。

     

    独自システムで管理しているリストをCSV変換するのでももちろん大丈夫です。

     

     

    新しくリストを作成する必要はありません。現在使用している案件リストを利用しましょう。

     

    あくまでも、業務効率化がRPAの使命です。

     

    ここでは、表1のような簡易なエクセルを使って説明します。

     

     

     

    上記のような案件リストがあるとします。

    赤字部分の請求日・請求書OKマーク・済マークの列が重要となりますので、お持ちの案件リストに追加してください。

    使い方は、請求書を作成したいときに「請求日」を入力し、「請求書OKマーク」にOKと入力するだけです。

     

     

    あとは、RPAが自動で「請求書OKマーク」の列に「OK」が入力されていて、かつ、

    「済マーク」の列が空欄の案件を抽出して請求書を作成します。

     

     

    ここでは、会社整理番号で言うと、A003、A005、A006が該当することになります。

    最後、請求書を出力するところまで自動でやってくれます。

    (出力の必要がない場合は、特定のフォルダへデータを保存することも、もちろん可能です)

     

     

    そして、作業が完了すると、済マークの列に「済」と自動で入力し、エクセルを閉じます。

     

    RPA上のシナリオは下記のようになります、簡単ですね(図1)。

     

     

     

     

     

    2.クライアント毎の請求書作り

    エクセルの使い方は分かっていただけたかと思いますが、

    一つの案件リストで複数のクライアント宛の請求書は作れるのか?という部分を説明していきたいと思います。

     

    複数のクライアントを管理する場合も、シナリオは1つだけ作成すれば良いのです。

     

     

     

    例えば、クライアント毎で異なるフォーマットを使用し請求書を作成したいとします。

     

    この時、シナリオ上は「分岐」という道具を使います。

    「分岐」とは、条件式を設定できるパーツです。

    例えば、エクセルの「クライアント名」のセルが「あ」のときは、

    一番左側のルート(図2)に進むというように設定をすることができます。

     

     

    この機能を使って、一つのシナリオ内で複数の条件を指定することによって、

    無数に進むルートを枝分かれさせることができるのです。

     

     

     

     

    枝分かれさせた後、請求書へどのように反映されるかというと、下の図3をご参照ください。

    青い枠の中の情報は、案件リストに入力していた項目になりますので、

    シナリオを実行することで、自動でクライアント名や請求日を変更してくれます。

     

    また、請求項目・数量・単価等もあらかじめ案件リストに入力しておけば自動で変更が可能となります。

     

     

    つまり、どこの情報でもRPAに情報を読ませておけば自動で変更可能となるのです。

     

    そして、人間の仕事は出力された(または保存された)請求書を確認すれば良いだけになるのです。

     

     

     

     

     

     

    3.応用編〜案件リストに全て情報を盛り込む必要はない〜

    案件リストに必要な情報を入力していれば、請求書に反映してくれることは分かっていただけたと思いますが、

    実は、案件リスト以外からの情報を取ってくることも可能です。

     

     

    と言うのも、会社によっては複数のシステムを使用していたり、

    同じシステムでも他のページに分けて情報を管理していたりする場合もあると思います。

     

     

    その場合は、RPAが特定の情報については、自動でそのシステムやページを見に行くシナリオを作成しておけば、

    一つのリストへ全て情報を集約させておく必要はないのです。

     

     

     

    既に他のシステムやページに入力してある情報は、新たに人間が転記する時間をかけるのではなく、

    機械(RPA)にデータを探しにいかせるということが効率化への近道です。

     

     

     

     

    4.期待できる効果

    では、RPAでクライアント毎の請求書を作成することにより、どんな効果があるのでしょうか。

    弊社では実際使用前と使用後では下記の2点が挙げられました。

     

    • 事務員の転記により発生していた入力ミスがなくなった
    • 請求書作成の時間が短縮された

     

     

     

    事務員の転記により発生していた入力ミスがなくなった

    従来、請求書を作成するときには必ず事務員による転記の作業が発生していました。

     

    例えば、今回例にあげていたクライアント名やクライアントの整理番号等は、人間が手で変更している部分でありました。

    そこが、自動化することにより、RPAが正確な情報を持ってきて、入力をしてくれるようになり、人的ミスがなくなりました。

     

     

    請求書作成の時間が短縮された 

    人間が作業していた時間を代わりに機械が担当することにより人間の業務負荷が減りました。

     

    そして、弊社の場合は1人目の事務員が請求書を作成し、他の事務員がダブルチェックを行うという業務フローになっていました。

     

     

    しかし、自動化することにより、RPAを一人目(請求書作成をする事務員)とみなし、

    事務員はダブルチェックのみすればよいことになりました。

     

     

    そのことにより、2人の人数をかけていた業務が1人でよくなったため、明らかに請求書作成にかける一人当たりの作業時間が短縮することになったのです。

     

     

    また、従来は、クライアント毎にフォーマットが異なっていたため、その作法を覚えたりマニュアルを見返したりすることにも時間を使っていました。

     

    そういった本来覚える必要のない無駄な情報を扱わなくなることにより、業務負荷が減ったと言えます。

     

     

     

     

     

     5.まとめ

    今回は、数ある事務員の業務の中で請求書作成に焦点をあてて説明をしましたが、同じ要領で他の業務も自動化していくことができます。

     

    短縮された時間は、もっと人間らしい仕事(クリエイティブな仕事や専門的な知識を要する仕事)に

    割くことができるようになります。

     

    また、人手不足の会社であれば、新たに人を採用するのではなく、

    RPAのシナリオを増やすことにより業務をどんどん自動化させていくのも一つの方法だと思います。

     

     

    実際、弊社では機械ができることは全て自動化する方針ですし、筆者は一事務員としてシナリオ作成に勤しむ毎日です。

     

     

     

     

     

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