RPAｘAIセミナー開催報告

2019年8月23日(金）『AIビジネスの進め方』と題して、株式会社オルツ、株式会社オルツテクノロジーズ後援の「RPAｘAIセミナー」を港区SENQ六本木にて開催いたしました。

プログラム内容

15:00    開会      株式会社オルツテクノロジーズ 営業本部長  浅井 勝也 様  　　 15:10    RPA x AI ビジネスの進め方（前編)      株式会社イーセクター シニアコンサルタント 山田 治典 15:55    RPA x AI ビジネスの進め方（後編)      株式会社イーセクター シニアコンサルタント 山田 治典 17:00    閉会      オルツグループ VPoE  長田 恭治 様

①　RPA x AI ビジネスの進め方（前編)

株式会社イーセクター シニアコンサルタント 山田 治典

イーセクターは、高度なAI技術を持つオルツ様の力を借りてお客様にソリューション提案しているSIベンダーです。
従来のデスクトップ型のRPAツールとの違いで、開発型RPAツールのROBOWAREには、独自のアナライザー機能があります。
たとえば、管理画面に出ているアスキーコードの文字コードをすべてダンプデータとして抜き出して、それを正規化してそのデータだけとマージするようなシステムの統合ができます。これにより、止めることができないシステムや、急な販社統合、M&A等で文化やステムが違うものをマージしなければいけない時に低コストで、且つ短期間でシステム統合が可能です。
もう一つは、画面上のグラフィカルなアイコンや色の変化が解析できますので、それによってアラート情報や、シグナルを受信して、プログラムを起動したり、いろんな動作を起こすことができます。
他には、自動的にメールの内容を解釈して、その中の命令系統、例えばサーバのリブートの指示や、担当への障害の情報を伝えるなどをロボットが判断して、自動的にメールを送信したりもできます。
こうした特徴を持ったRPAソリューションを提案しても、お客様の敷居が高かったので、もっと自動学習をしたり、ナレッジの部分を組み込んでかないといけないということで、イベント等も通じていろんなAIの会社を探しました。そして7社ほどに絞って実際にお会いしましたが、重厚長大すぎてロジックはあるのだけれどシステム自身はまだないとか、パッケージ化されているのだけれどシステム連携ができないブラックボックス化されてしまっているものや、専門領域にのみ特化されているため応用がしずらいAIの会社は除外しました。その中で、スクラッチで自社の開発でソースコードを持たれてあらゆるシステムと連携でき、導入実績があるのがオルツ様だけでした。それで、いろんなシステムとAIを連携させたいと思い、オルツ様に協業をお願いしました。
推論エンジンを持っていない提案だと、単なるスクラッチ開発になってしまい競合が多く価格勝負になってしまうのですが、オルツ様と組むことによって、他では誰も提案できない企画提案を行わせていただいております。

RPAとAIのビジネスモデルの例として、センサー類を使ってソフトウェアロボットがビッグデータを自動的に集めてきて、それを整形するためにETLツールを咬ませて、そしてAIに読み込ませ意味のあるデータが出て来たところを私どもがWebアプリの開発もし、その後担当者への通知メール等をロボットで自働化するところまでやってビジネスモデルが成り立ちます。
監視カメラと使ったビジネスモデルもあります。今後は、行動解析や防犯など、自治体等で需要が高まっていきます。
また、重機などにもセンサーを付け、それのデータを活用したアプリ開発も進んでいます。
RPAのニーズは、事務処理とかEC、EDIなどに多いのでそこはデスクトップ型RPAでよいのですが、システム連携には開発型RPAが有効です。
RPAｘAIの取り組み事例は、自治体や金融系に多いです。

②　RPA x AI ビジネスの進め方（後編)

株式会社イーセクター シニアコンサルタント 山田 治典

それでは事例をご紹介します。
まずは、ある物流センター様の監視カメラを使った事例ですが、オルツ様の画像解析技術を使えばこういうことができるということで重ねていったのが、作業スタッフ活動量の可視化としてのヒートマップで振動による動きの解析です。
次は、国道管理事務所様での監視カメラ画像解析事例です。RPAの問題点の一つのに、パソコンを占有してしまい何かの業務をやりながらバックグラウンドで動かすことができないということがありますが、私どものRPAは開発型なので、たとえばJavaで作ったプログラムをエグゼとして画面上に置いておいて、何か仕事をしながらRPAを呼び出したい時にアイコンをクリックして実行するというやり方ができます。そして、AIは、今後のETC2.0に向けた布石として検討されています。
自治体では転入届とかいろいろな手書き文書が多いのですが、それをOCRをかけてデジタル化しても、いちいち突合作業をしなければなりません。ある自治体では、その部分の効率化を図る課題に対して、主だった7社のOCRを全部並べて、同じデータに対しどのような摘出ができたかをAIでスコアリングします。それを1年間実証実験を行って、この窓口業務にはこのOCRエンジン、他の業務にはこのエンジンというように切り分けてやっていこうとしています。
あるM&A企業様へは、AIを利用した企業マッチングシステムへの応用も企画提案しました。過去の成約実績、NG実績をデータマイニングして、この企業とこの企業の相性は三ツ星とか二つ星など、そんな感じで出そうかと考えています。

コールセンター様の例では、回答精度を上げていこうというものです。たとえば、1日の問い合せ件数が500件あった時に、一次受付のチャットボットが300件に絞ってくれて、AIのナレッジが100件に絞ってくれて自己解決として残ったものが20件であれば、コールセンターとしては効果があります。そういったところをシステマチックにやっていこうとしています。
OCRとRPAを活用した加入申込書処理業務では、契約書系業務についてOCRをかけて突合システムを呼び出して、こうした流れの中でシステム連携をしていく例です。RPAと言っていますが、私どもはAPIで連例しているだけなので、あまりサーバやデータベースをいじくったりしないので、昔のマッシュアップみないなイメージでシステム連携していき、その中で判断ロジックのところはオルツ様のAIに任せて、出てきた答えだけを定型の連携に繋いでいきます。そうした提案なので、開発工数が極端に短くなります。