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セミナー開催報告:解決策はRPAツールだけじゃない!業務自動化セミナー

解決策はRPAツールだけじゃない!業務自動化セミナー

2018年3月15日にアシスト本社にて、「業務自動化」をテーマにセミナーを開催いたしました。
「働き方改革」「業務自動化」「RPA」「AI」などのキーワードが世間では盛り上がっています。特に、ホワイトカラーの業務自動化を実現しようとRPAツールが注目を浴びていますが、「なりたい姿」や「目的」を実現するための業務自動化の効率的な方法は他の選択肢も存在します。本セミナーでは、目指す業務自動化を実現する最適な方法を検討していただくヒントとなればと、RPAツールだけではない、業務自動化の方法をご紹介しました。

目次

「働き方改革」の観点からだけでない、業務自動化の肝
業務自動化とディシジョン・オートメーション


佐藤さん
株式会社アシスト 
情報基盤技術統括部 プログレス推進部
佐藤 彰広

2018年に入って、「業務自動化」というテーマに対して具体的に取り組み始める企業が一気に増加しています。特に、RPAツールを導入済み、もしくは具体的に検討中の企業が増えていることは周知の事実です。しかし、RPAツール導入が進む中で見えてきた課題もあります。「業務部門が思うがままにロボット作成し、いわゆる野良ロボが増えてしまう」「複雑な処理の自動化にはIT知識が不可欠」などの声が聞かれます。これらの課題を放置してしまうと、結局属人化は解消されず、働き方改革は進みません。

また、システム化するには費用対効果が出ないことを理由に、自動化されない「少量多品種」業務領域が非常に多く残っている企業は少なくなく、まさしく業務部門でRPAツールに期待されている部分です。しかし、RPAツールにも得意不得意な領域があることを理解しておかないと、結局プログラミングやExcelのマクロで対応することになり、属人化は解消されません。業務自動化の範囲を拡大するには、RPAツール+アルファ、もしくはRPAツール以外の方法を検討する必要があります。

業務自動化の対象領域

図1:業務自動化の対象領域

少量多品種業務は多岐に渡り、数も膨大です。ロボットで自動化しようとすると、ロボが増殖することは明白です。そこでポイントとなるのが、業務ルールやディシジョンをロボットから切り離し、共有化することであり、「推論型AI」が有効です。業務ルールのロジックを記述するのではなく、マトリクスでルールを整理することで、業務における判断を効率的に自動化します。

ロジックをRPAツールに埋め込むことで柔軟性や共有性という点で課題が残りますが、推論型AIとRPAツールの活用によって、これらの課題を解決できるだけでなく、業務ルールは業務部門が管理し、システムはIT部門が管理するという共創の姿を実現でき、理想的な業務の自動化を推進します。それによって、企業競争力を最大限に強化し、「目指す姿」の体現につながるのです。

データ連携で実現できる!?業務自動化


良平さん

株式会社アシスト 
情報基盤技術統括部 技術3部
小林 良平

2017年以降、世間を賑わせているITキーワードと言えば「RPA」「IoT」「AI」ですが、RPAとIoTには共通して「データ連携」という考え方も必要です。RPAには「業務プロセス間のデータ連携」、IoTでは「プラットフォーム間のデータ連携」と、各要素をデータでつなぐことができないと、処理を進めることができないからです。

例えば、
①Excelファイルが添付されたメールを受信
②基幹システムから補完するデータを抽出してExcelファイルを更新
③別担当にメールで送付し、別システムに入力する
という処理を考えてみます。デスクトップ操作を自動化するフロントエンドのアプローチはRPAツールが最適です。一方で、メールやExcel、各システムへの接続は、DataSpider Servistaなどのデータ連携ツールによるバックエンドアプローチの自動化が有効です。これらのアプローチで「手順の自動化」は実現できますが、もう一つ、業務において「判断の自動化」も重要です。属人化しがちな、業務において不可欠となる、ルールや経験に基づく判断を自動化できることで、働き方改革につながる業務の自動化を実現できます。

業務自動化におけるデータ連携

図2:業務自動化におけるデータ連携

メディア各社も述べているように、RPA、AI、IoTなどの技術を効果的に活用するには、既存システムとの連携が不可欠です。判断するためにはデータや知識が必要で、これらの情報を集約するためには、自社システムのデータやクラウド上にあるデータ、またオープンデータなどと密に連携する必要があります。そのためには既存システムのAPI化やデータ連携の仕組みを整えておくべきです。データ連携ツール DataSpiderは既存システムのAPI化を簡単に実現することもできます。

「業務自動化」はデスクトップ上の操作の自動化だけでなく、バックエンドで行われる処理の自動化も必要不可欠です。RPAツール+データ連携ツール+推論型AIという組み合わせで業務自動化の範囲を拡大することができるだけでなく、IoTやAIなどの技術を活用する上でも既存システムのAPI化にデータ連携がポイントとなるという点でも、データ連携ツールは幅広く活躍できるソリューションと言えます。



プラスアルファでうまくいく業務自動化
~業務自動化プラットフォーム【AEDAN】~


神崎さん
株式会社アシスト 
情報基盤技術統括部 プログレス推進部
神崎 崇

「業務自動化」について考える上で、「自動化対象の業務の特性を理解し、目指す業務自動化の姿を定義する」ことがまず何よりも必要です。明確に定義していないと、「期待していた効果が得られない」という結果になってしまうからです。どのプロセスを自動化すれば効果が得られるのかについても検討する必要があります。

ここでは、「①誰かが生成した一次データを」「②誰かがチェックしてから」「③最終的なデータベースに格納すること」と定義します。この場合、自動化できる業務は②と③です。①はオーダーをする、ログ作成など人間しか行うことができない部分です。アシストでは、「①をトリガーにした自動実行」と「自動判断」を実現することで、人間が生成した一次データを最終的なデータベース格納までをつなぐことで、業務自動化を実現できると考えています。このような理想的ともいえる業務自動化を実現するのがAEDANです。

アシストが考える業務自動化

図3:アシストが考える業務自動化

業務プロセス間のデータをつなぐ部分はデータ連携ツールのDataSpiderが担います。自動判断には推論型AIであるProgress Corticonが効果的です。Corticonとは、AEDANの核となる部分であり、今まで人に依存しがちだった業務に関わるあらゆる判断を自動化します。業務判断に必要な基準やルールをマトリクスで表現し、自動判断を必要とするアプリケーションから呼び出された際にそのマトリクスを使って結果を返します。Corticonの推論エンジンが判断順序を選択するので、業務ユーザーは判断順序を考える必要もなく、ルールを定義すればよいだけです。

実際に、バックエンドでのデータの抽出や加工はDataSpiderで自動化し、そのデータを元に業務上の判断をCorticonで自動化することで、業務効率を大幅に向上しているお客様も大勢いらっしゃいます。皆様がご自身で定義した「業務の自動化」を実現する方法として、推論型AIのCorticonで判断の自動化、DataSpiderでデータ連携や加工処理の自動化という方法も大いに有効だと言えます。





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