業務効率化に効く！rpa aiの活用について · rpa digital world 2018...

RPA DIGITAL WORLD 2018

株式会社ブレインパッド

2018年7月4日

業務効率化に効く！RPA・AIの活用について

～導入時のポイントから高度活用まで～

Analytics Innovation Company©BrainPad Inc.

Strictly Confidential1

アジェンダ

1. ブレインパッドのご紹介

2. RPAプロジェクトの必須検討事項

3. 活用事例、デモンストレーション

4. ブレインロボ（BrainRobo）サービスのご紹介

5. RPAのトレンド

ブレインパッドのご紹介

Analytics Innovation Companyアナリティクスとエンジニアリングを駆使した

革新的かつ実践的なソリューションで

最高の価値を提供する

CORPORATE VISION



グループ体制

上場市場／受賞歴／認証

テクノロジー企業成長率ランキング

「日本テクノロジーFast50」9年連続受賞

2013年7月25日

東証一部上場

JIS Q 15001

認証番号：10822646

認証・制度

ISO(JIS Q) 27001

認証の登録範囲は、Webレコメンデー

ションならびに広告配信技術、データ分

析技術を利用したSaaS サービスです。


Mynd株式会社 BrainPad US Inc.

連結子会社

非連結子会社

100％出資 100％出資

商号株式会社ブレインパッド（英文 BrainPad Inc.）

所在地東京都港区白金台3-2-10 白金台ビル

電話番号 03-6721-7001（代表）

設立 2004年3月18日

上場市場東京証券取引所市場第一部（証券コード：3655）

資本金 332百万円（2018年3月31日現在）

従業員数 228名（連結、2018年3月31日現在）

役員

代表取締役会長草野隆史

代表取締役社長佐藤清之輔

取締役安田誠

取締役石川耕

取締役塩澤洋一郎

社外取締役佐野哲哉

常勤社外監査役鈴木晴夫

監査役加藤啓一

社外監査役山口勝之

会社概要



ブレインパッド提供サービス①：ビッグデータ活用

ブレインパッドは、ビッグデータ活用を専門とする多数のプロフェッショナルの力を活かし、以下のような課題を解決するサービスを提供しています。

マーケティングのPDCA

サイクル全体の改善を支援

データによる顧客理解や顧客育成施策

の立案、施策の効果測定や最適化まで、

PDCAサイクル全体を支援。

データや事実に基づいた

マーケティングやCRMを改善

アナリティクスを用いた

業務プロセスの最適化支援

最新技術を駆使し、営業、製造、サプラ

イチェーンマネジメント、新規事業など、

様々な業務プロセスの改革や効率化を

実現。

データ活用のための

インフラ構築全体を支援

ベンダーフリーで中立な立場を活かし、

データ活用計画の立案から、分析基盤の

構築、運用支援までを、トータルに支援。

人材育成、

専門組織や体制の構築を支援

自立的なデータ活用に向けたロードマップ

を策定し、データ活用人材の育成や、専

門組織・体制の整備を支援。

機械学習やAIを用いて

業務改革や高度化を実施

ビッグデータ分析のための

プラットフォームを構築

データ活用人材を育てたい、

組織・体制を構築

マーケティングアナリティクスの

専門家

• コンサルタント

• データサイエンティスト

最新の機械学習/深層学習、IoT、

AI技術を習得した専門家

• データサイエンティスト

• エンジニア

分析環境の構築や製品選定のノ

ウハウを持つ専門家

•製品コンサルタント

• システムエンジニア

「ブレインパッド教育講座」の運営

実績を持つ、データ活用人材育

成の専門家

• コンサルタント

•講師

サービス提供にあたる

スペシャリスト



高品質のサービス提供を可能とする製品群

ブレインパッドは、DMP市場のNo.1製品「Rtoaster」を中心に、デジタルマーケティングを進化させる分析・システム構築・導入コンサルティングも提供しています。

データサイエンティストの分析により、

さらに深く顧客を理解することが可能です

既存システムとの連携のためのシステム

改修や、新たなシステム構築が可能です

デジタルマーケティングの専門家による

コンサルティング、運用支援が可能です

＋分析＋システム構築＋導入コンサルティング

ブレインパッド提供サービス②：デジタルマーケティング

Crimson Hexagon

ForSight™ Platform

ソーシャルメディアから、世界中の顧客エンゲージメントを分析

ソーシャルリスニング・プラットフォーム

Mynd plus

人工知能・機械学習・統計学技術を駆使してテキストデータを解析

自然言語処理エンジン

Probance

機械学習により顧客ニーズを予測し、パーソナライズコミュニケーションを実現するMAプラットフォーム

マーケティングオートメーションプラットフォーム

Rtoaster

多彩なマーケティングアクションをデータから実現できる、DMP市場のNo.1製品

レコメンドエンジン搭載プライベートDMP

L2Mixer

最先端の予測モデルと最適化計算による自動入札で、シンプルな広告運用を支援

運用型広告最適化ツール

AdNote

約20種類のレポートを自動作成する機能や、広告予算配分のシミュレーション機能を搭載したツール

広告運用支援ツール

ブレインロボ（BrainRobo）人が行う業務を自動化・効率化するロボティック・プロセス・オートメーション

ロボティック・プロセス・オートメーション



業界内での際立ったポジション

トライアル分析による

プロジェクトの実現可能性や

投資対効果の検証

経営課題を解決する

分析アルゴリズムや

プラットフォームの開発

実際の業務プロセスへの適用と

運用改善による継続的な

ビジネス成果の創出

課題の見える化

（アセスメント）と

コンセプトデザイン

データを用いた、経営課題を解決するためのコンセンプトデザインから運用まで、一貫したサービスを提供できるという業界内でも際立った強みがあります。

ブレインパッドのサービス提供領域

戦略的コンサルティングファーム

デジタルマーケティング特化や分析特化の関連製品ベンダー

大手SIer（ただし、分析の専門人材はまだ不足していると認識）

総合系コンサルティングファーム（ただし、専門性の高い分析部隊はまだ小規模であり、知見を蓄積中の段階であると認識）

関連プレーヤーの

事業領域



弊社の強み

弊社は創業以来ビッグデータのビジネス活用に対し、以下の3つの領域をワンストップで提供させて頂く事により、最高の価値をお客様にお届けしてまいりました。

2004年の創業以来、ブレインパッドがデータ活用をお手伝いした企業は800社を超えます。幅広い業界

を対象として、豊富に積み上げられたナレッジを武器に、お客様の経営課題を解決に導きます。

ブレインパッドは、80名を超えるデータサイエンティスト集団を有します。この規模は国内随一です。技術

的な専門分野、得意とする顧客業界、豊富な分析経験など、様々な強みを持つデータサイエンティスト

がお客様のニーズに合わせてチームを組成し、最高レベルのアナリティクスサービスを提供します。

上記の2つの力を、最先端のテクノロジーを用いて、システムやソフトウェアなどの“形”にできるのが、ブレイ

ンパッドが誇るエンジニア力です。その高い技術と先進性は、デジタルマーケティング領域でのNo.1プロダク

ト「Rtoaster」を生み出したことでも証明されています。

創業以来、データ活用を支援した企業は800社以上

80名を超えるデータサイエンティストは国内随一

DMP領域No.1プロダクトで培ったエンジニアリング力



ブレインパッドの代表的な取引先



「データ活用」への取り組み

【データサイエンティスト協会】

国内随一のデータサイエンティスト集団を有する当社が発起人となり、産官学の有志とともに2013年に発足した団体。（当社代表草野が同協会の代表理事）

社会のビッグデータ化に伴い重要視されているデータサイエンティスト（分析人材）の育成のため、その技能（スキル）要件の定義・標準化を推進し、社会に対する普及啓蒙活動を実施。



「ディープラーニング技術向上」への取り組み

【日本ディープラーニング協会】

ディープラーニングで日本の産業競争力の向上を目指す為に2017年に発足した団体。（当社代表草野が同協会の理事に就任）

RPAプロジェクトの必須検討事項



RPAへの過剰な期待感

ガートナー「日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル：2017」より



RPAへの過剰な期待感

ガートナー「日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル：2017」より

過剰な期待感→導入の壁→失望



RPA導入時の懸念

・実際にRPAに何が出来るの？・導入のコスパは？・自分たちで運用出来る？・難しそう！

RPA導入を検討されている企業様では、このような懸念をよくお聞きします。



これまでに我々が行ったRPA導入支援で多く見られた課題

情シスがいない、もしくは少ない（主導するリーダー不在）

社員のITリテラシーが低い（自分たちで使えるのか不安）

紙や電話の文化（そもそも業務がデジタル化されてないし…）

業務が属人化、作業マニュアルなどが無い（どこから業務整理に手を付ければいいか..面倒..）

業務担当者の意識改革が難しい（自動化されると自分の仕事を取られてしまう？）

業務パッケージのバージョンが古い（独自アプリの操作が必要）

これまでのRPA導入のご支援の中で、下記のような課題に遭遇してまいりました。



これまでに我々が行ったRPA導入支援で多く見られた課題

情シスがいない、もしくは少ない（主導するリーダー不在）

社員のITリテラシーが低い（自分たちで使えるのか不安）

紙や電話の文化（そもそも業務がデジタル化されてないし…）

業務が属人化、作業マニュアルなどが無い（どこから業務整理に手を付ければいいか..面倒..）

業務担当者の意識改革が難しい（自動化されると自分の仕事を取られてしまう？）

業務パッケージのバージョンが古い（独自アプリの操作が必要）

これまでのRPA導入のご支援の中で、下記のような課題に遭遇してまいりました。

これらの課題をどうクリアしていくかがポイントです（当然検討ポイントも各社様々です）



RPA導入でよくある導入のパターン

いずれのパターンでも問題なく導入可能です。重要なことは「導入アプローチ（進め方）」です。

RPA導入については以下の3つのパターンに分かれます。

トップダウン型経営者が「『業務効率化』や『働き方改革』が必要だ！」との経営課題に迫られて起こるケース（「AIで何か出来ないか」の結論としてRPAが目にとまることも）＞TOPの思いと現場（業務）の意識の摺合せが重要

現場主導型業務効率化課題に対して現場で対応検討を行った結果として、RPAによる自動化がクローズアップされる。＞現場が導入のROIをうまく説明出来ないと予算が付けられないリスク（技術的なキャッチアップにも課題）

IT部門主導型業務効率化のための新たなIT技術としてRPAを検討。業務も社内システムも理解しているのでスムーズな導入が予想されるが、IT部門に「ロボット作成依頼」が積み上がり、現場が「お客さん化」するリスク



2つのRPA導入アプローチ

広範囲な業務を可視化し、業務改善を伴いながらRPA化を進める全面見直しと、既に課題となっている業務からRPA化し、段階的に適用範囲を拡大タイプがあります。

全面見直しタイプの進め方イメージ段階的に拡大するタイプの進め方イメージ

----- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- --業務可視化

費用対効果算出

----- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- --

• 既存業務の一覧を作成し、それぞれの業務フローを作成

• 業務の重複や無駄を把握し、RPA化の可能な範囲を把握

業務一覧

ロボット化対象業務一覧 • ロボット開発・運用費用を算出• RPA化した場合の費用対効果を算出

• RPA化範囲決定

業務フロー

RPA化の候補プロセス

•大きな効果が見込める可能性はあるが、導入までの期間が長く、大規模システム導入と同様の労力・費用を要する•大手企業+大手コンサルティング会社に多いアプローチ

• 既に把握している、負荷の大きい（投入効果の高い）ルーチン業務を対象にRPA化を実施※人の作業のアシストとしてのRPA

• 実績をもとに、他のプロセスや業務へ段階的にRPAを適用拡大

既知のボトルネック業務

段階的に適用

•対象を絞り込み、導入前の労力・費用を最小限にすることで、クイック且つスモールにRPAを導入•但し、RPAの範囲を拡大しないと費用対効果が薄まる可能性あり



大規模よりも小回りの効く小規模開発が向いている。

日本RPA協会資料より

隠れたニーズ

投資断念している範囲＋現場がそもそもあきらめている領域に多い



業務の一部分から評価検討を実施

小規模なパイロットの取り組みから拡大

効果の出やすそうな業務選定して実績を出す

現場の担当者が「負荷が大きい」と感じているテーマを選択

完全性は求めない

ロボットはミスはしませんが、外的要因で動かなくなることも

お世話がかりの存在や、障害時の通知、フォローが大事

運用体制の確立（最終イメージを見据えて、徐々に拡大）

拡張するために運用（=改善）を組織文化に

内部ノウハウの蓄積、強化

複数のロボット管理統制、特に野良ロボットを撲滅していくか？

導入時のポイント－支援を通しての実感



業務の一部分から評価検討を実施

小規模なパイロットの取り組みから拡大

効果の出やすそうな業務選定して実績を出す

現場の担当者が「負荷が大きい」と感じているテーマを選択

完全性は求めない

ロボットはミスはしませんが、外的要因で動かなくなることも

お世話がかりの存在や、障害時の通知、フォローが大事

運用体制の確立（最終イメージを見据えて、徐々に拡大）

拡張するために運用（=改善）を組織文化に

内部ノウハウの蓄積、強化

複数のロボット管理統制、特に野良ロボットを撲滅していくか？

現場を巻き込み、経営・IT部門・現場が共有知としてRPA導入（＝業務改善）を自分事化

新しい取り組みなのでトライアンドエラーがつきもの小さく失敗するようにして早期に軌道修正

導入検討時から自社での自立運用をイメージし、徐々に社内でルール作りを

導入時のポイント－支援を通しての実感



RPAは導入するだけでは終わらない

RPA導入≠完了



RPAは導入するだけでは終わらない

RPA導入≠完了＝RPAはあくまでツールであり手段。導入後の運用体制の構築こそが

導入成功への道



RPAの利用拡大・拡張の流れ

RPAは以下のように活用が進んでいます。

・体験～POV～採用までの、導入フェーズ

・利用範囲がスケールされていく、定着フェーズ

・拡大、高度活用のフェーズ

全社

グループ

取引先

IoT・AI

紙

体験 POV 本番

スケール

導入フェーズ定着化フェーズ

高度活用

拡大

活用事例、デモンストレーション



活用事例一覧

No 事例ロボット名業種／会社名概要

1社内Webシステム認証ロボテクノプロホールディングスさま

社内Webシステムログイン時に必要な「画像認証」の自動化

2複数ECショップ効率化ロボ I-neさま複数ECショップの受発注業務効率化、在庫管理効率化、各種集計表の自動化

3通販カタログ効率化ロボ小売（衣料品、雑貨）

色判定自動化、カタログ製作にかかる各種業務の効率化



POVとは

POV (Proof Of Value：価値実証)

ある製品や技術、仕組みなどが、企業の業務や事業に導入する価値があるかどうかを検証することをPOV(Proof Of Value)と呼び、日本語では価値実証、事業化検証、導入前検証などと訳される。

例えば、あるシステムを業務に導入するか否かを検討する際に、実際に短期間、一部の業務に試験的に導入してみて、既存の仕組みと優劣を比較したり、コストに見合った価値を得られるかを実証する。POCは「実現可能か否か」が関心事であるのに対し、POVでは「ビジネス上の意義があるか」に注目する。

※IT用語辞典 e-Wordsより引用



1. テクノプロさま – 社内Webシステム認証ロボイメージ

ブレインロボと外部ツールを組み合わせることで「画像認証」を実現。RPA単体の機能ではクリアできないことも、別のツールや手法と組み合わせて実現。



1. テクノプロさま – ご支援内容

以下の3フェーズに分けて、お客様のロボット化をご支援

POVフェーズ：ブレインロボに外部サービスを組み合わせ、「画像認証」を自動パスするロボットや社内システムへの情報登録ロボットを提供。

立上フェーズ：週1回のサポートミーティングを重ねながら、徐々にRPAの適用範囲を拡大。わずか3か月で約50のロボットプログラム稼働に成功。

高度活用フェーズ：今後は、機械学習などのAI（人工知能）とRPAの連携により、これまで以上に高度な業務処理の自動化を目指していく



「ECサイトを運営するのは簡単なようで、手作業が多い。」楽天、Yahooショッピング、Amazon、zozoなど、複数のECショップを運営している場合、その出店先数の掛け算以上に作業が煩雑になってきます。

I-NEさまの業務は、ECサイトと複数のシステムにまたがった業務が多く、手作業部分の負荷が多くなっていました。単純に手作業を置き換えるだけでなく、人が判断している業務の自動化も視野に入れたご相談をいただきました。

2. I-neさま – 複数ECショップ効率化ロボ

＜システム＞＜RPA＞＜従業員＞

ECサイトA

ECサイトB

ECサイトC

ショップ管理ツール

在庫管理

会計管理

受注確認

入金管理

出荷指示

発送通知

在庫更新

売上計上

顧客対応

出荷

メール確認

お客様が目指したい姿



内容

2. I-neさま – 複数ECショップ効率化ロボ

POVでは以下の自動化テーマを選定し、お客様の業務にフィットするかを確認。

自動化テーマ

キャンセルチェックフロー

・複数ECショップの管理ツールを操作し、キャンセルデータをダウンロード・社内指示リスト（Excel）とのデータ突合せと基幹システム登録

在庫表作成フローの実現

・在庫管理システムをロボット操作し、倉庫ごとの在庫一覧をダウンロード・全体在庫表の作成（Excelピボット集計処理）

財務関連業務の自動化

・基幹パッケージシステムの操作とデータダウンロード・ECショップ売上、クーポン、ポイント利用データと各データの突合せの自動化



2. I-neさま – ご支援内容


POVフェーズ：現在ボトルネックとなっているテーマを選定し、価値検証を実施（技術的な検証も並行して実施）

立上フェーズ：業務棚卸の支援＋隔週でロボット作成相談室を開催し、ロボット化組織の立ち上げを支援。

高度活用フェーズ：OCRを入り口とした活用推進を検討中



2. I-neさま – （補足）OCR活用検討の方向性

検討中のテーマに、ドキュメントのデジタル化があります。一口にドキュメントといっても、業務をヒアリングしていくと以下のような種類があり、お客様の求める用途に応じて、技術要素／サービスを組み合わせています。

例）

・テキストとして読めるPDFファイル

・画像として保存された活字の情報

・画像として保存された手書きの情報

・定型／非定型



3. 通販カタログ効率化ロボ－ POV実施テーマ①

画像収集からアウトプットまでを自動化し、機械学習結果を確認。POVではその一部を実装し、業務適用を判断いただくことを想定。

画像収集機械学習処理結果確認・アウトプット

商品画像収集

商品のみ画像分類

商品色分類

結果確認補正

機械学習

商品画像結合

商品登録

再学習データ登録

RPA

機械学習

POV範囲

担当者



3. 通販カタログ効率化ロボ－ POV実施テーマ②

カタログ作成に必要となるチェック及び需要予測について、以下のPOVを実施。

実施テーマ内容

カタログスペルチェック

掲載商品コードを社内システムに受け渡し、校正用シートを作成。校正用シートを正とし、カタログ校正PDFの構成を行う。

内規自動検索

①必要な内規表を登録する②チェック対象のファイルを内規を検索をして、その内容を報告する。

検証のポイント

• 社内システムがロボットから操作可能か• チェックの精度をどの程度確保できるか

• PDF、Excel、Wordで文字列の検索ができるか• NGワードが含まれていた場合、ロボットがどのように通知をすれば業務が効率化するか

予測更新マクロの自動実行

社内システムからデータを抽出し、需要予測作成Excelを開く。開いたファイルのマクロを実行する。

• 条件に従って、ファイルが開けるか• マクロの実行方法



POVフェーズ：お客さまの業務課題をもとに、確認対象を洗い出しを実施。カタログデータのチェック方法、画像判定などをテーマに検証を実施。

高度活用フェーズ：現在進行中

3. ご支援内容


立上フェーズ：業務棚卸の支援＋隔週でロボット作成相談室を開催し、ロボット化組織の立ち上げを支援。



POVを意識したご支援

活用事例でご紹介した通り、RPAで自動化したい処理は企業ごとに異なります。

そういう意味では、今回の事例もそのまま使えるわけではありません。

また、お客様のRPAの理解度合いや進め方も様々です。

・業務棚卸はできており、ロボット化の効果測定を要望される企業

・RPA化の前にまず業務プロセスの最適化でサポートを必要とされる企業

・ロボット操作のレクチャー、技術サポートを希望される企業

弊社では、お客様のご要望に合わせてご支援内容をご提案いたしますが、

「概念実証：POC」にとどまらず、「価値実証：POV」に踏み込んだサポートを意識しています。



POVを意識したご支援

キーワードは、「対応」から「伴走」へ

ブレインロボ（BrainRobo）サービスのご紹介



ブレインロボ（BrainRobo）とは



ブレインロボ（BrainRobo）とは

2014年からRPAテクノロジーズ社と提携し、活用を促進



AI + RPA = ブレインロボ（BrainRobo）

AI機能と連携することで、RPAの高度利用を実現

《ブレインロボ》



全面見直しタイプの進め方イメージ段階的に拡大するタイプの進め方イメージ

----- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- --業務可視化

費用対効果算出

----- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- ------- ----- --

• 既存業務の一覧を作成し、それぞれの業務フローを作成

• 業務の重複や無駄を把握し、RPA化の可能な範囲を把握

業務一覧

ロボット化対象業務一覧 • ロボット開発・運用費用を算出

• RPA化した場合の費用対効果を算出

• RPA化範囲決定

業務フロー

RPA化の候補プロセス

•大きな効果が見込める可能性はあるが、導入までの期間が長く、大規模システム導入と同様の労力・費用を要する•大手企業+大手コンサルティング会社に多いアプローチ

• 既に把握している、負荷の大きい（投入効果の高い）ルーチン業務を対象にRPA化を実施

※人の作業のアシストとしてのRPA

• 実績をもとに、他のプロセスや業務へ段階的にRPAを適用拡大

既知のボトルネック業務

段階的に適用

•対象を絞り込み、導入前の労力・費用を最小限にすることで、クイック且つスモールにRPAを導入•但し、RPAの範囲を拡大しないと費用対効果が薄まる可能性あり

弊社のRPA導入アプローチ

弊社では分析系のシステム開発同様に「スモールスタート」かつ「スケールアップ」可能な段階的な導入アプローチをお勧めしております。

弊社で実施する導入アプローチ



導入時のサポート

POVによるトライアル検証後、本格的な導入に移行していただくことを想定し検討。導入効果検証では、有効性を確認した上で、本格導入を判断いただきます。

本格導入フェーズ

簡易診断運用環境構築

限定的業務での試験運用

ロボットのメンテナンス

• ロボットに任せたい作業のヒアリング

• 実現の難易度簡易診断

• POV対象選定支援

• ロボットの設定支援

• 効果検証支援

• ロボット管理サーバーの構築

• ロボット実行サーバ、ロボットデザインPCの構築

• ロボットの追加

• ロボットの修正

• スケジュールの追加・変更・登録

• テンプレート提供

• その他テクニカルサポート

2週間

通常ライセンスから選択

トライアルライセンス

初月度無料

簡易診断支援 POV支援

人財育成支援

1～3カ月

導入効果検証フェーズ

ロボット作成支援

ライセンス

支援

概要

費用



RPA定着化の支援メニュー

RPA定着化のための以下の支援メニューを用意しております。ご支援の内容を個別にカスタマイズするご要望も承っております。

導入支援人財育成支援ロボット作成支援

簡易診断

ロボットに任せたい作業をヒアリングし、実現の難易度簡易診断を行います。

POV支援

POVの業務対象を選定し、ロボット化適合判定、効果検証を支援します。

個別サポート

電話、メールによる個別サポート。技術調査、サンプルロボットの作成等を実施いたします。

総合基礎研修

ロボット開発に必要な研修です。少人数形式で、実際にロボットを作成します。

カスタマイズ研修

お客様の要望に合わせたテーマで研修内容をカスタマイズします。

スポット相談室

スタッフを半日～１日派遣し、貴社内での質問に答えます。

常駐作成支援

貴社内での作業。社内のみ利用の環境などで、ロボット作成を支援します。

外部作成支援

弊社内での作業。外部ネット接続やEXCEL操作などのロボット作成を支援します。

ロボットエンジニア派遣

ロボット作成エンジニアを派遣いたします。

RPA今後のトレンド



今後はClass2・3化が加速

RPAの技術全般としては、今後AI機能を取り込んだClass2、AIと統合されるClass3化が加速。合わせて適応領域も広がると言われています。

~2017年 ~2020年 2020年~

プログラミングルールに沿った動作 AI/コグニティブによる自動/自律化

クラス0 クラス１クラス2 クラス3

ロボット活用段階

ビジネス規模

小

大

人間中心の業務フロー人間中心のインフラ設備（既存業務環境）

人手業務ロボット技術

構築／導入支援、定着化支援、運用保守、他

コグニティブ(認知) AI(自動化/自律化)

AI関連技術との融合

ロボット活用前提の業務フローロボット活用前提のインフラ設備（新たな業務環境）

OCR、業務パッケージの自動化／サービス提供

・AI関連技術の融合など新たなビジネスの創出・ロボット活用を前提とした業務環境構築今ココ



Class2・3を担うAI ＞人の機能の代替

認識する（Cognitive）

記憶する（Bigdata）

学習する（Learning）

判断する（Decision）

話す（聴覚）

見る（視覚）

触る（触覚）

味わう（味覚）

臭う（嗅覚）

それぞれの機能は相互に関係し

知能を形作る

音声

画像

温度/

圧力

/

湿度

化学

センサー

化学

センサー

《5感のインプット》 AI

回答する

《人間または自然界》



弊社での様々なAI対応事例



事例：ディープラーニングによる良品・不良品判別

出所： http://www.brainpad.co.jp/news/2016/10/25/3816



当事例での弊社提供ソリューション

•従来は、生産ラインを流れる製品の良品、不良品を人間が判断していた

•これをディープラーニングを用いた画像解析（人工知能）で行う識別器を作成

不良品判定モデル

動画撮影除去装置

良品

不良品

弊社ではこの範囲を担当



当事例での弊社提供ソリューション

•従来は、生産ラインを流れる製品の良品、不良品を人間が判断していた

•これをディープラーニングを用いた画像解析（人工知能）で行う識別器を作成

不良品判定モデル

動画撮影除去装置

良品

不良品

弊社ではこの範囲を担当

この事例では不良品を検知した後の除去装置へのシステム連携はクライアント様が

「開発」しました。

しかし、RPAの適用範囲が広がることでシステム開発を行わなくとも連携が可能になるか

も知れません。



拡大するRPAの適用範囲

Class2・３が進む中で、RPAの適用範囲も広がっています。

バックオフィス/事務作業の置換・サポートが中心

の使い方

現在のRPAの適用領域

FA・リアルロボット・CAD・3Dプリンターと人

の連携HUB

製造業への展開

ECシステム⇒WMS⇒配車システムなどと人の

連携のHUB

物流業への展開

チャットボットを超えて、顧客対応の高度化・

自動化

流通業への展開

＋画像解析

＋自然言語解析

＋予測

・最適化技術



本日のまとめ

《RPA導入成功のポイント》

・現場を巻き込み、経営・IT部門・現場が共有知として、RPA導入（＝業務改善）を自分事化

・クイックに小さく検証して、徐々に範囲と規模を拡大する。それが可能なベンダーやツールを選択

・導入検討時から自社での自立運用をイメージし、徐々に社内でルール作りを

・「AI」と言う言葉に惑わされず、人間が行っている業務を機能単位で分解して、現在のAIの機能に当てはめてみる。

・迷ったときはブレインパッドに相談する。

本資料は、未刊行文書として日本及び各国の著作権法に基づき保護されております。本資料には、株式会社ブレインパッド所有の特定情報が含まれており、これら情報に基づく本資料の内容は、御社以外の第三者

に開示されること、また、本資料を評価する以外の目的で、その一部または全文を複製、使用、公開することは、禁止されています。また、株式会社ブレインパッドによる書面での許可なく、それら情報の一部または全文

を使用または公開することは、いかなる場合も禁じられております。


〒108-0071 東京都港区白金台3-2-10 白金台ビル

TEL：03-6721-7002 FAX：03-6721-7010

www.brainpad.co.jp [email protected]

Analyt ics Innovation Company

ご清聴ありがとうございました。

各種ご相談や「デモが見たい」「見積もりが欲しい」などのご要望は、

株式会社ブレインパッドソリューション開発本部セールス＆マーケティング部TEL：03-6721-7007 mail to [email protected]

までご連絡ください。

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