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RPA全社展開のアプローチとOCR/AIとの連携事例

2018年7月4日

アビームコンサルティング株式会社

© 2018 ABeam Consulting Ltd. Confidential 2

スピーカー紹介

安部慶喜/あべよしのぶ

アビームコンサルティング株式会社戦略ビジネスユニット執行役員プリンシパル

戦略コンサルティング領域の実績 RPA領域の実績

• 幅広い業種におけるグループ経営管理、業務改革、戦略人事、PMI及び事業計画策定等に実績を有する

• RPA専門チームグローバル統括責任者 200名体制 (コンサルタント・開発者比率50:50)

• 責任者として数百ロボットのRPA導入を指揮

• RPAに関するスポークスパーソンとして様々なイベントにおいてメインスピーカーを務める

アビームコンサルティング

RPAキャラクター ABeam Digital Labor


アジェンダ

RPAと次世代デジタルレイバーツールの連携

RPA市場動向アンケート結果 (2018年6月)

成功するRPA本格展開アプローチ

投資対効果を高めるアプローチと

開発ノウハウの蓄積

製品選定の視点



RPAを活用した業務改革を推進する上では、以下の4つのポイントを考慮することが必要

経営層の強いリーダーシップ 1

全社的な取り組みにするためには、全部門に対して統制をきかせるための体制づくりが求

められる。また、統制をきかせるためには、経営層のプロジェクトへの参画が必須になる。

投資対効果を意識した、効率的な業務分析 3

投資対効果を高めるためにも、各部で効果測定するよりは、グループ横断で統一的な

方針のもと、効果が出る領域にアタリをつけて、業務分析を実施することが望ましい。

目標達成に向けた計画立案と、現場部長によるコミットメント 2

いつまでに何を達成するか、を明確にしたプロジェクト計画の立案と、現場部長クラスによ

る、この目標に対するコミットメントが非常に重要となる。

単なるツール導入ではなく、業務改革もあわせて実施する意識付け４

業務改革をやりきることは困難を極めるものだが、RPAの導入は業務改革のきっかけづく

りとして、非常に有効な手段となりえる。

【推進体制】

【業務分析】

【取組み意識】

【活動運営】


• ロボット数に応じた従量課金の製品と、固定課金の製品が存在

• 本格展開時は長期間の利用が前提となる最も経済的なツールの選択を

ツール毎に機能面の差異はある。キーになる視点は4つ


社内ニーズを満たせる製品か? デスクトップ型かサーバー型か?

自社の開発･保守体制に適しているか?

• 個々のPCにロボットを入れるデスクトップ型は手軽に導入可能

• サーバー型製品は、全体管理機能があり、ロボット修正やバージョンアップがスムーズ

• 自社ユーザーやシステム子会社で開発可能なユーザビリティの製品であることを確認

• 海外製品の場合、日本におけるサポート体制が十分かどうかもチェックポイント

自社にとって経済的なライセンス体系か?

• ツールと操作対象システム/ファイルには技術的な相性が存在

• 本格展開時に必要な機能と、各社の製品の提供機能をチェック


RPAと次世代デジタルレイバーツールの連携


RPA活用のStage

RPA導入の次のステージとしてStage2 CognitiveやStage3 Intelligenceの支援実績、および活用事例が増加

RPA

• ルールエンジン

• 構造化データ認識

コア技術

RPA+認識技術

• 非構造化データ認識

RPA+弱いAI

• 特定業務を遂行する特化型AI

Stage 1

Basic Stage 2

Cognitive Stage 3

Intelligence Stage 4

Evolution Stage 5

Android

長期的展望

• 自動化対象プロセスの分析/考察/ 自律的改善・進化

RPA+物理的身体

• 実空間で活動可能なボディ

• PC上のルール化された定型業務の自動化

できること

• 紙や画像等の処理を含む定型業務の自動化

• 例外対応を含めた(限定領域での) 非定型業務の自動化

• 実空間での作業を含む業務全般

PC上の一部定型業務効率化

PC上の定型業務からの解放

意思決定の精度向上・合理化 “人間”しかできない業務への集中効果

RPA+強いAI

• 人間同等の知能を持つ汎用型AI

一般的に普及先進企業で実用化技術的に実現可能

*「弱いAI」「強いAI」は、ジョン・サール教授の提唱概念に基づき記載


Cognitiveとは非構造化データの認識技術を指している。特に、日本のビジネスでは紙情報と自然言語の認識に対するニーズが強い

本日はRPA×OCR/AI、およびAIチャットボットをご紹介

Cognitiveの全体像と日本企業におけるニーズ

非構造化データの種類

RPAとの連携技術

画像/動画

遠隔監視技術

顔認証技術

自動検品技術

特に日本企業でニーズが強い

紙

Optical Character Recognition (OCR)

自然言語（音声・テキスト）

自然言語処理技術

テキストマイニング

チャットボット


OCRとは何か

OCRとは画像データから文字情報を読み取り、文字データとして出力する技術である

画像取込 (スキャン)

• 対象物(帳票・文書等)をスキャナで取り込み

•画像・文字のかたまりの配置を解析 • 文字認識する順番を確定

• 文字領域を行・文字単位に分解 • 文字サイズを補正 •前後の文字を含めた単語の照合等により、文字を最終認識

• 文字認識に失敗した場合は、文字やレイアウトの補正を人間が実施

• Excel, csv, word等のフォーマットに変換し、出力

レイアウト解析文字の抽出・

認識フォーマット出力文字の補正

画像

文字

②

OCRの読み取りプロセス

アビームコンサルティング作成

あ

OCR/AI


AIとの融合により、これまでのOCRでは対応困難であった可変レイアウト帳票の

読み取りが可能になった

OCR/AIによる業務効率化の実現

これまでのOCRの課題 OCRとAIの融合による解決策

可変帳票であっても、読取項目定義を人が指定す

るのではなく、読み取った画像から対応するレイアウ

ト定義をAIが自動識別

これまでのOCR製品では固定帳票しか対応しておらず、可変帳票のレイアウト設定に費用と時間がかかっていた

70～80% 90%以上固定帳票

可変帳票

帳票パターン

活字手書き

文字パターン

対応不可ほぼ

対応不可

AI

請求書

請求書

請求書

請求書

請求書

請求書

OCR/AI


RPA×OCR/AIによる業務効率化の実現請求書受付・基幹システム登録業務

経理での支払請求登録業務における業務プロセス全体を見直し、請求書受付・読み取り、ERP伝票起票業務をRPA化し、業務を効率化

経理部処理者

請求書受取/ PDF化

Excel化 OCRで読み取り

人

OCR読取

RPAでデータ登録

データ入力

OCR認識結果の確認

紙媒体受け取り・PDF化

人

イメージ

プロセス

FAX/ スキャナー

システム OCR 基幹システム

メールで完了通知

OCR/AI

確認データ作成メール送信

メールシステム


デモンストレーション

RPAの実力を御覧ください


AIチャットボット導入にあたっては、以下の３つが成功のポイントとなる

AIチャットボットによる業務効率化の実現 | 成功のポイント

単語・短文での辞書設定

回答率向上のために質問の書き方をサポート

充実したリッチコンテンツ

現時点ではAIチャットボットに長文の意味を学習させることが難しいため、単語・短文での辞書機能を強化

単語・短文で質問を入力するように、チャット画面上で質問者を誘導することで、チャットボットの回答提供率を上げる

正しい回答が出来ていたとしても、質問者が文章だけでは理解できないケースも存在

そのため、文章だけではなく画像などのリッチコンテンツも充実させる

1

2

3

AIチャットボット


投資対効果を高めるアプローチと開発ノウハウの蓄積


直下型RPA改革と現場型RPA改善

RPAを活用した改革には、直下型と現場型の2種類の進め方がある

イメージ

メリット

デメリット

現場型RPA改善

• 長期的な現場の自走化を促進

• スピードを担保することが困難

• 現場側の負荷

現場主導で各担当者が改善を実施したい範囲を定めて、時間をかけて少しずつ改善

を実施していくアプローチ

PJ 現場

業務A

業務B

業務C

業務D

効果大

効果小

直下型RPA改革

• 短期間で効果最大化

• 現場での自走化には工夫が必要

• プロジェクト側の高い負荷

プロジェクト主導で広範囲に業務分析を行い、スピード感をもって大きな改革効果

を狙うアプローチ

PJ 現場

業務A

業務B

業務C

業務D

効果大

効果小劣後

劣後


全社最適の観点から、導入効果の大きい業務から順にRPAを導入する

そのため、短期間で最大の効率化実現が期待できる

直下型RPA改革の推進イメージ

全社業務分析一覧

○○入力 xx 時間/年

○○登録 xx 時間/年

○○収集 xx 時間/年

業務内容業務時間

・・・

・・・

全社業務分析一覧





・・・

・・・

業務分析一覧





・・・

・・・

業務分析

• 業務を全て棚卸し、現状の業務時間の洗い出し

業務別効果分析

• 導入効果の大きい業務から順にRPA導入

• 弊社分析によると、RPA化効果の80%は対象業務数の約20%から創出

業務削減時間

業務


部門内の業務に対して、それぞれの判断でRPA化を推進する

部門毎にロボット開発者を育成しながら、開発・導入の長期的な自走化を図る

現場型RPA改善の推進イメージ

導入実施者育成

（プロセスイノベーター）

• RPAの機能と要件定義手法を共有して、自ら業務分析を進め、ロボット化を推進するノウハウを習得

RPA化業務選定

• 部門毎にRPA化したい業務を選定

総務部

RPA化対象業務一覧

業務内容

○○入力

○○登録

○○作成

○○収集

・

・

No. 1

2

3

4

・

・

担当者

A

Ｂ

B

C

・

・

経理部


業務内容

○○入力

○○登録

○○作成

○○収集

・

・

No. 1

2

3

4

・

・

担当者

A

Ｂ

B

C

・

・

人事部


業務内容

○○入力

○○登録

○○作成

○○収集

・

・

No. 1

2

3

4

・

・

担当者

A

Ｂ

B

C

・

・


業務量削減効果が大きい業務については、直下型RPA改革を初期段階で対応することで、早期に投資対効果を出す事が可能

投資対効果を高めるアプローチ | 取り組み推進のポイント

上位20％の業務

80

％の削減効果

RPA適用効果分析

業務（削減効果順）

業務別削減効果

効果構成比（累積）

直下型で早期に効果じっくり現場改善


開発者不足への解決策 | デジタル化のための組織づくり

経営

企画・推進

デジタル部

構築

保守・運用

生産

営業

経理・総務

経企

企画・推進

情報システム

構築

保守・運用

業務とシステムに関する有識者が集まるデジタル部門を設立し、ロボット開発ノウハウを蓄積して、社内を改革する体制が望ましい

社内人材に限定せず、導入初期段階は第三者と協働することも一案

組織にノウハウを蓄積することで、人材の流動にも対応

第三者との協働も検討

開発ノウハウを蓄積

開発手法

20XX.XX

XXXXXXXXX

要件定義書

20XX.XX

XXXXXXXXX

ロボット部品

20XX.XX

XXXXXXXXX


RPAクラウドサービス

現状のRPA開発・利用環境

業務用端末

ロボットサーバー

ロボット起動

デスクトップアプリの操作指示

ロボ開発用端末デスクトップ端末

開発したロボをサーバーに格納

クラウド型であるため、ロボットを管理・運用するサ

ーバーの準備が不要

一部機能については、ロボットが準備されており、ロ

ボ開発不要

ロボットが動くサーバーの準備が不要であるため低コスト、かつ社内のリソース不足を気にせずに利用が可能

ロボットを管理・運用するために、社内にサーバー

資産を持つ必要がある

ロボットの部品を都度、自社で構築する必要があ

り、開発人材の育成が必要

RPAクラウド

ロボ開発用端末

ロボットサーバー

開発したロボをサーバーに格納

デスクトップアプリの操作指示

業務用端末デスクトップ端末

ロボット起動

RPAクラウド

rpa全社展開のアプローチと...る特化型ai stage 1 basic stage 2 cognitive stage 3...

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