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ニューノーマルな新時代に勝ち残るには
業務プロセスのリノベーションが必須です!



ニューノーマルが求められる現代、新たな働き方で最大限の効果を得るためには、現行業務のリノベーションを行うことが、今最も必要なことです。
従来の業務の多くは、会社に出勤する業務担当者がPC等を使って会社で操作することを前提に作られています。
新しい時代は、新型ウイルス拡散防止対策等で、テレワークが求められ、可能な限り人手に頼らず業務を自動化して、出社しなくても業務が行われる仕組みが求められています。

RPAのブームによって、多くの企業で単一の定型業務については、かなり自動化の見直しが進みました。但し、会社の業務は様々な業務プロセスのタスクが集まって構成されており、中には不定期に発生するものや、人が作業をすることを前提に作られてしまっているものなど、一部の業務の自動化ができても、全体としては結局誰か会社に人が来て処理しなくてはいけない業務が、多く残ってしまいまっています。
一部の業務が自動化できても、全体の処理を最適化できなければ、業務全体としては効率化できず、効果は限定的となってしまいます。

業務リノベーションのポイントは、無計画にどの業務も新規に開発し直すのではなく、既存システムで活かせるところは改良して活用し、最新技術で利用できるシステムは柔軟に取り入れることです。
つまり、今後の業務システムの維持や情勢に合わせた改変をするためにも、既存も新しい技術もいいとこ取りをして、なるべく短期間に効率的に最適化を進めることがポイントになるということです。



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業務全体を見渡すと、システムで自動化されていないために人の操作や作業が必要な部分は、大きく分けて4つの要素に分かれます。
1つ目が、データをコンピュータにインプットするための処理、2つ目が、人が判断してコンピュータに指示を行う処理、3つ目がコンピュータ内で行われる業務タスクを繋ぎデータの受け渡しを行う処理、そして4つ目がアウトプット処理です。
これらすべての要素において、業務処理を最適化するためには、様々な手法を組み合わせて自動化することが一番有効な手段です。



コンピュータにて処理される業務は、インプットされた情報は、一旦コンピュータが理解できるデータに変換され、目的の処理を行います。そして様々な処理の後、最終的には成果物がアウトプットされます。その際には、テキスト文字であったり、映像であったり、音であったりと、インプットした情報と同じように、人間が五感で認識できるものにデータが加工されて出てきます。


① インプット処理の自動化

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コンピュータで処理をするためには、視界に入るもの、耳で聞こえるもの、触って感じるものでも、一旦デジタルに変換しなければコンピュータで処理ができません。
つまり、デジタル変換するための入力装置が必要で、入力した情報をコンピュータに処理できるデータに変換します。
人が五感で認識したものをキーボードやマウス、マイクやセンサーなどの機器を通して入力し、デジタル化して処理するコンピュータへ渡すまでがインプット処理です。
入出力装置が、業務処理するマイクロプロセッサと一体となっている場合であっても、デジタル化されたデータは一旦補助記憶装置であるストレージ等に記憶され、それから別途入力するケースもあります。
従って、業務視点でインプット処理をとらえる場合、業務処理が可能なデータにまで変換する必要があります。
たとえば、OCRの場合のように、単にスキャナーで取り込んだ画像データをデジタル化しただけでは文字として認識できないため、業務用アプリケーションがインプットデータとして処理できないので、OCRの機能が、画像を文字に変換してくれます。

近年OCRの機能にAIが連動して、手書きの文字であってもテキスト変換が可能になりました。
こうした機能を利用することで、従来業務担当者が目で確認して文字起こしをしていた作業を自動化することができます。



② 判断が必要な処理の自動化

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従来コンピュータでは自動化できないと思われていた処理の多くが、人が経験に基づいて判断する操作や、不定期にコンピュータへの指示が変わるパラメータの入力操作だったりします。

AI(人工知能)によって、人の経験に基づく判断は、機械学習の機能などを利用することで、経験値として元となるデータの量によって通常の人間が行なっていた内容にかなり近づけるケースが増えてきました。
そのため、臨機応変に変化させるべき処理をどのようにするかのパラメータについても、学習によって比較的最適と思えるデータを自動的に取り入れることが可能になるケースが増えてまいりました。
但し、AGI(Artificial General Intelligence)のような汎用的な自立型のAIはまだ実用化が難しいため、こうした人の判断を代替できるAIの分野はまだ特定のケースに限られています。
しかしながら、時代の進歩によって、適用分野が広がるばがりでなく、多くの経験を学習することによって、人間よりさらに適切と思える判断を可能にし、判断スピードも増していくことが期待できます。
判断や、人間がそのように操作する理由の元となるデータさえ集まれば、AIを使って人間に頼っていた判断業務をAIによって自動化が可能になっていきます。


③ プロセスとデータ連係の自動化

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業務処理は、多くの場合数ステップに分かれた業務プロセスのタスクを連携して行われます。
例えば、インプットされた多くのデータを集計するアプリケーションのタスクAが終わると、そのデータを元に意思決定のためのAIのタスクBが稼働して、その分析結果をグラフ化するための処理であるタスクCが実行されるといった具合です。
従来であれば、人の操作で、各タスクの終了後、次のタスクを起動し、その際に処理結果のデータを連携していきます。
こうした処理は、RPAツールによって、多くの場合に自動化が可能です。一般的な事務作業等では、業務担当者がキーボードやマウスの操作により、アプリケーションのログインのGUI画面から認証操作をしたり、入力フォームから、データを打ち込んだりするからです。
しかしながら、データが大量になると、APIを利用して、ETLツールでデータ連携した方が、圧倒的に処理が速く、且つその際のデータ編集作業も楽になる場合もあります。
特に、エクセルやCSVファイルなどテーブル形式にまとまったファイルを連携するのであれば、ETLやEAIツールを使用することにより、フォーマットの変更があった場合など、変換作業が伴う処理においてもメンテナンス性も高まり、比較的RPAツールより簡単に連携でき、自動化のスピードも速まります。

④ アウトプット処理の自動化

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業務処理の成果物は、コンピュータ処理された結果、最終的にはまた人が五感を使って認知できる形の情報となってアウトプットされます。
この最終段階での自動化のポイントは、RPAツール等を利用して、可能なかぎり成果物が正しく処理されているかどうか確認の処理を入れることです。
これにより、人が検品など、成果物が期待された通りのアウトプットかどうかを確かめる作業の負荷を抑える働きもありますが、検証作業をシステムによって自動化することでスピードアップが図れたり、ダブルチェックのシステム化によって、成果物の信頼性を高める効果があります。

ケーススタディ

AI-OCR活用シーン


不定形手書き書類(領収書、各種申込用紙、アンケート)や図面中の提携部品検索、類似図面検索にAI-OCRは効果を発揮します。デジタル化されたテキスト情報をRPAで基幹システムなどの社内サーバーに自動入力することにより、業務効率化が可能です。

AIを使用した議事録活用シーン


会議音声をリアルタイムでテキスト化する「AI議事録システム」は、話者分離、多言語翻訳、リアルタイム編集画面、ディープラーニングによる自己学習機能などを併せ持つ音声⇒テキスト変換システムです。
この音声変換システムを使えば議事録のみでなく、従来、ICレコーダーに頼っていた取材や、対面営業、また障害者支援にも活用が可能です。
また、応用としてスマートグラスなどのウェラブルデバイスを用いて、機器メンテナンススタッフの検査報告から各種報告書への自動入力、またや宅配運転手の日報などの事務処理を、ハンズフリーで行うことができ業務効率化に効果があります。

AI-Camera活用シーン


入力プロセスとして既存の監視カメラ(IP-Camera)や、コロナ対策としてのサーモグラフィーカメラなどの映像入力からクラウド上のAIシステムが様々な画像判断を行い、アラート情報、ログ情報をRPAに返します。RPAではこれらの情報を見える化するためにグラフにしたり、アラート情報をメールで担当者に通知するなど映像からの情報を業務効率化に役立てます。

AI-Cameraによるマスク着脱検知&検温監視


コロナ対策としてのサーモグラフィーカメラなどの映像入力からクラウド上のAIシステムが様々な画像判断を行い、マスク着脱検知&検温監視を行います。企業の受付嬢は多くの来訪者を近距離で対応するため、特に感染リスクが高く、AI-Cameraによる無人受付も可能です。
AIが関知した異常情報はアラート情報、ログ情報としてRPAに返します。
RPAではこれらの情報を見える化するためにグラフにしたり、アラート情報をメールで担当者に通知するなど映像からの情報を業務効率化に役立てます。

NFCシステムを活用したオフィス内行動履歴監視


社員が感染してしまった際に、14日間(ウィルス潜伏期間)でオフィス内でどのように行動し、誰と接触したかの行動履歴は重要です。
オフィス内の既存の監視カメラ(IP-Camera)などの映像記録と、Beaconを活用したNFCシステムのログによって、感染した社員の行動履歴をオフィスレイアウト上にマッピングします。
社員が感染した際に迅速な行動ログ(監査証跡)を上長、保健所等に提出できることはBCPの観点から非常に重要です。

LED監視システム構成(基本構成)


ROBOWAREの持つRGB解析機能を用いて、データーセンターでのServerLED監視を24h365dで自動化します。
ServerLEDの色変化を検知すると、SysLogと検知時のキャプチャー画像を添付したレポートを担当者宛に自動送付します。

LED監視システム構成(最終構成)


24PortPoE-HUBで8ラック分(24カメラ)の管理が可能です。これを1Groupとし、RobotがSwitcherによりGroupを順次切り替え、モニターによる監視を行います。
RobotがViewer画面から、LED監視を行い、異常があった際に基本構成の仕組みで担当者に24h365dでのアラートを障害レポート付きで通知します。

ソリューション例

OCR連携RPAソリューション

■詳細解説ページは、こちらから↓
OCR連携RPAソリューション

OCR読取からドキュメント管理、そしてSecurePrint!と組み合わせてサテライト環境での印刷までをカバーするセキュアなドキュメント管理フレームワークであるSmartSESAMEと、開発型RPAツールであるROBOWAREによる業務アプリ連携、基幹システム連携を合わせた統合的なドキュメント連携ソリューションです。

入金消込業務のデータ連携

■詳細解説ページは、こちらから↓
経理部門 入金消込業務自動化

銀行システムから取得した入金情報と契約管理システムなどからを取得した消込情報を自動で突合することが可能です。突合結果から、入金があった企業の情報をERPや会計システムなど自動で入力/更新します。
また、未入金の企業に関しては一覧ファイルを作成し所定のフォルダに保管することができます。さらに、未入金企業に対して確認のメールの作成までを自動で行います。

自動化活用事例 動画





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業務プロセスリノベーションを実現するソリューション・プロダクト群

 ROBOWARE(ロボウェア) プロセス全体の自動化


roboware

人の操作を完全に自動化 - 業務自動化の切り札

ROBOWARE図

人の作業を代行するソフトウェアロボットです。
主にPC操作のUI部分をアナライザーを使って、APIで簡単に自動化します。
ロボットへの指示は、Ruby、PHP、Java、C#で開発できるため、あらゆるアプリケーションやAI、IoTなどと連携が可能です。
RPA2.0の開発の要となるソフトウェアで、様々なアプリケーションやツールとの連携や、ロボット間の連携が可能です。
PC操作を自動化する操作記録型のQuickROBOオプションもあります。

 SmartSESAMEシリーズ(スマートセサミ) インプット/アウトプットプロセスの自動化

SmartSESAMI

複数メーカーのプリンター複合機からのスキャン、印刷を効率化

SmartSESAMI図
Multiscan図

紙の書類をスキャンと同時にOCR処理が可能なため、複合機メーカーや機種を意識することなく、簡単な操作で編集可能な電子データに変換できます。


Sequreprint図

ICカードで、セキュアなプリントを実現し、複合機・プリンター管理負担を軽減し、ユーザーの利便性を向上します。

 Progress Corticon(プログレス コーティコン) 意思決定支援の自動化

Progress Corticon

人の判断を自動化する推論エンジンのAI

Progress Corticon図

ビジネスで直面する高度な意思決定のプロセスを、コーディング不要で自動化する、ルール エンジンを搭載した推論型AIです。 企業の成長に必要な定型的・反復的な知的判断を自動化し、属人性の排除と組織の生産性向上を図ります。
推論型AIだからこそ自由にルールを定義して、曖昧で不完全な要件も事前にチェックして手戻りなしのプロジェクトを実現します。業務担当者が、自分でルールを設定し、ルールのテストまで実施可能です。



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