ＡＩ-OCR・ＲＰＡ実証実験
結果報告書

2019年10月
木津川市
株式会社ケーケーシー情報システム

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1

目次

1． 実証実験の概要‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
1-1 現状と課題‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
1-2 実証実験の目的‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
1-3 実証実験の実施体制‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
1-4 実証実験の作業工程‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
1-5 実証実験の役割分担‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
1-6 実証実験のスケジュール‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥

333
4
5
67

2．対象業務の選定 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 8
2-1 全庁説明会及びデモ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 8
2-2 全庁アンケート‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 92-3 対象業務ヒアリング‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 112-4 対象業務の決定‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 13
3．AI－OCR、RPAの検証結果 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 14
3-1 児童手当現況届認定業務‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 14
3-2 放課後児童クラブ延長料金入力業務‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 16
3-3 年末調整申告書入力業務‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 18
4．検証成果の分析と考察 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 204-1 効果検証‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 20
4-2 本格導入への考察‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 23
4-3 総括‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 25
5．今後の展開 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 26

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2１．実証実験の概要
1-1 現状と課題
市役所の業務では、住民等から申請された内容をシステムに入力する作業や入力ミスに伴う修正作業など、定型的で膨大な事務処理が存在し、職員の長時間勤務を発生させる一因となっている。
この課題に対し、AI-OCR、RPA を活用した作業時間の短縮や正確な処理の実現などにより、定型業務の負荷軽減・効率化を行い、職員が本来取り組むべき政策立案や対外的な調整、住民とのコミュニケーションなど、職員業務の付加価値を高め、働き方改革の実現、市民サービスの向上が求められている。
また、国においても、「世界最先端デジタル国家創造宣言・官民データ活用推進基本計画」において、AI・IoT 、クラウド等先進的な技術に関する実証・普及を掲げており、「スマート自治体」への転換が求められている。

■RPA
RPA （Robotic Process Automation）とは、人間がパソコン上で行っているキーボードやマウス等の端末操作を記録して自動化するソフトウェアである。操作ルールが決まっており、人の判断が介在しない業務の効率化に対して有効とされている。

■AI-OCROCR（Optical Character Recognition）とは、手書きや印刷された文字を、イメージスキャナやプリンタ等で読み取り、コンピュータが利用できるデジタルの文字コードに変換する技術である。
AI-OCRは、従来のOCR技術にAI（Artificial Intelligence）を搭載し、前後の文字や学習データから文字を連想し、手書きの読み取りづらい文字を認識することが可能である。

1-2 実証実験の目的
AI-OCR･RPAを活用した業務効率化の分野において、木津川市とケーケーシー情報システムが連携協定を締結し、連携・協力して実証実験を進めることで、職員の働き方改革の実現、市民サービスの向上を目指す。
本実証実験は、木津川市が実証フィールドを提供し、ケーケーシー情報システムの豊富な自治体業務に対するノウハウと、最新の技術動向や導入事例などを融合し、木津川市でのAI-OCR、RPA の適用可否や導入効果を見極め、段階的導入の第一歩と位置付ける。

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3

1-3

実証実験の実施体制

木津川市を実証フィールドとし、基幹業務システムの提供事業者であるケーケーシー情報シス
テムと連携することにより、業務自動化の共同実証を柔軟かつ効率的に行う（図１）。木津川市
では、紙媒体による申請に係る入力業務等の定型的で膨大な事務処理を行っており、紙情報をAI-OCRを利用しデジタル化することでRPAの導入効果の向上が見込まれる。
図１

実施体制

なお、RPAはNTTアドバンステクノロジ株式会社の「WinActor」を用い、AI-OCRは京都電子計算株式会社のLGWAN-ASPサービスを介し株式会社Cogent Labsの「Tegaki」を用いることとした。

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4

1-4

実証実験の作業工程

本実証実験の作業工程は図２に示す。

図２

作業工程

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本実証実験の役割分担は図３に示す。

図３

役割分担

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6

1-6

実証実験のスケジュール

本実証実験のスケジュールは図４に示す。

図４

スケジュール

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7

２．対象業務の選定
2-1

全庁説明会及びデモRPA導入による業務手順の見直しなどの副次的効果を得るためには、実証段階における対象業務の選定にあたり、RPAに関する意義、目的、実現内容を周知するとともに、自治体業務への導入事例など、実際にRPAを通常業務にどのように活用できるのか、全庁展開に向けた意識醸成を図ることが重要である。
そのため、総務省地域情報化アドバイザーによる全庁向け説明会を開催し、AI-OCR、RPAのデモを通し、機能、特長を理解してもらうことで、AI-OCR、RPAによる業務改善のイメージの共有を図った。

全庁説明会参加職員向け（68名）のアンケート結果を図５に示す。

図５

説明会アンケート結果

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8

2-2

全庁アンケート

先の全庁向け説明会においてRPA 導入の意義、目的、実現内容などを周知し、職員の意識醸成を図ったうえで、RPAの候補業務を網羅的に把握するため全庁アンケートを実施した。アンケートは、実証実験に係る対象業務選定の参考にするとともに、木津川市で潜在的に抱えている負荷の高い業務や作業の内容を広く把握することで、今後RPA を全庁展開する際の導入効果予測に役立てるものである。
アンケート内容は、対象業務の選定を効率的に判断するため、業務のプロセス（手順書要否、利用システム）、業務量（作業頻度、作業件数、作業時間）、業務内容を業務担当課で整理した。（
図６）

図６

アンケート調査票

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全庁アンケートの結果を表１に示す。19課から89業務について回答が得られた。

表１

候補業務全庁アンケート結果
業務担当課

業務数

業務担当課

業務数

1

人事秘書課

3業務 11

高齢介護課

4業務

2会計課

5業務 12

こども宝課

6業務

3農政課

12業務 13

健康推進課

2業務

4財政課

3業務 14

指導検査課

3業務

5

行革室

4業務 15

施設整備課

2業務

6税務課

12業務 16

都市計画課

2業務

7

市民課

2業務 17

学校教育課

2業務

8

国民年金課

3業務 18

社会教育課

3業務

9

社会福祉課

15業務 19

水道業務

3業務

10

くらしサポート課

3業務
総計

89業務

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10

2-3

対象業務ヒアリング

全庁アンケートで回答の得られた89業務について、業務内容、業務量などの観点から一次選定を行い、表２のとおり20業務をヒアリング対象業務として選定した。

表２

一次選考結果

業務担当課

業務名

処理頻度

処理件数
(頻度)

処理時間
(頻度)

処理時間
(年間)

人事秘書課

臨時・嘱託職員の勤務命令簿入力業務

月次

550件

36時間

432時間

人事秘書課

年末調整申告書等入力業務

年次

1,600件

262時間

262時間

0.8時間

200時間

農政課

有害鳥獣捕獲実績入力業務

日次

5件

農政課

農地法に係る申請書、届出書等処理業務

不定期

230件

113時間

113時間

農政課

農地法に係る申請書、届出書等入力業務

月次

230件

24時間

288時間

農政課

農地法に係る受付簿入力業務

不定期

230件

225時間

225時間

農政課

直売所売上金精算

月次

150件

30時間

360時間

税務課

給与所得者異動届入力業務

月次

200件

10時間

120時間

税務課

課税変更入力業務

月次

50件

5時間

60時間

税務課

相続税通知業務

月次

100件

20時間

240時間

国民年金課

国保税還付業務

月次200件

72時間

864時間

国民年金課

療養費・高額療養費支給申告書申請書入力業務

月次

150件

10時間

120時間

社会福祉課

自立支援医療（精神通院）申請書入力業務

週次

30件

5時間

260時間

社会福祉課

自立支援医療（精神通院）受給者証入力業務

週次

30件

4時間

208時間

社会福祉課

障がい福祉サービス

週次

20件

10時間

520時間

社会福祉課

障がい児通所サービス

週次

20件

10時間

520時間

くらしサポート課

医療扶助登録入力業務

週次

250件

16時間

832時間

くらしサポート課

経理状況報告入力業務

月次

100件

16時間

192時間

こども宝課

児童手当現況届認定業務

不定期

6,700件

673時間

673時間

こども宝課

放課後児童クラブ延長料金入力業務

月次

200件

12時間

150時間

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11ヒアリング対象業務として選定した20業務について、ヒアリングシートに基づき業務内容の詳細をヒアリングするとともに、実際の業務内容について現地確認を行い、業務の制約事項、業務量、業務プロセスの観点からAI-OCR、RPAとの親和性を数値化することで、対象業務選定の指標とした。
業務選定の観点を表３に、ヒアリングシートを図７に示す。

表３

業務選定の観点
着眼点

観点
制約事項

時間外作業の対応、作業日の限定、リードタイム、検証環境有無、属人化

業務量

作業頻度、作業時間、処理件数、作業者数、ミスの発生頻度

業務プロセス

自動化範囲、フロー変更の柔軟性、横展開の要否、制度改正による変更要否

図７

等

等
等

ヒアリングシート

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12

2-4

対象業務の決定

ヒアリングシートに基づき表４のとおり数値化（点数化）した結果を基準に、個別ヒアリングで確認した内容を加味し、表５のとおり本実証実験の対象業務を選定した。
表４

対象業務採点結果

業務担当課

業務名

制約

業務量 ﾌﾟﾛｾｽ合計

結果

人事秘書課

臨時・嘱託職員の勤務命令簿入力業務

17点

8点

14点

39点

人事秘書課

年末調整申告書等入力業務

14点

10点

14点

38点 選定農政課

有害鳥獣捕獲実績入力業務

11点

7点

4点

22点

農政課

農地法に係る申請書、届出書等処理業務
農地法に係る申請書、届出書等入力業務
農地法に係る受付簿入力業務

11点

5点

11点

27点

農政課

直売所売上金精算

17点

6点

8点

31点

税務課

給与所得者異動届入力業務

17点

7点

5点

29点

税務課

課税変更入力業務

14点

5点

4点

23点

税務課

相続税通知業務

17点

7点

7点

31点

国民年金課

国保税還付業務

17点

8点

10点

35点

国民年金課

療養費・高額療養費支給申告書申請書入力業務

17点

7点

7点

31点

14点

7点

7点

28点

14点

7点

7点

28点

8点

15点

34点

社会福祉課
社会福祉課

自立支援医療（精神通院）申請書入力業務
自立支援医療（精神通院）受給者証入力業務
障がい福祉サービス
障がい児通所サービス

くらしサポート課

医療扶助登録入力業務

11点

くらしサポート課

経理状況報告入力業務

11点

7点

11点

29点

こども宝課

児童手当現況届認定業務

17点

10点

14点

41点 選定こども宝課

放課後児童クラブ延長料金入力業務

17点

5点

12点

34点 選定

表５

対象業務
業務名

児童手当現況届認定業務

業務内容

選定理由

０歳から中学校卒業まで支給する児童手当の現 作業負荷が非常に高く業務プロセスやイン況を確認するため、毎年、６月頃に給付対象者 プット情報など柔軟な運用が可能であり、から現況届を受領し、職業区分等をシステムに RPAとの親和性が非常に高く、検証環境を入力。継続支給の判定等を行う業務有するため実証実験に適している

作業負荷はそれほど高くないが、インプッ
各児童クラブからエクセルデータで延長時間の放課後児童クラブ延長料金
ト情報、入力インターフェースが単純であ報告を受け、システムに入力し、延長時間に応入力業務
り、RPAとの親和性も高く、RPAのみで自動じた料金を計算・徴収する業務。
化が可能な定型業務であるため市役所職員を対象とし、毎年、年末までに扶養 作業負荷が非常に高く業務プロセスやイン控除（異動）申告書等に記載された内容をシス プット情報など柔軟な運用が可能であり、年末調整申告書等入力業務
テムに入力。支払うべき所得税額を計算、確定 RPAとの親和性が高い内部管理業務である
し、源泉徴収票等の作成を行う業務
ため
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13

３．AI-OCR、RPAの検証結果
3-1

児童手当現況届認定業務(１)業務手順
住民より提出された児童手当現況届をもとに、住民基本情報、税情報を照会し前年度との変更点を確認する。確認内容を現況届に補記したうえで、認定番号を元に福祉基幹システムへ受給者台帳の更新および所得判定を入力する。

(２)業務フロー
図８

児童手当現況届認定業務フロー（導入前）

図９

児童手当現況届認定業務フロー（導入後）

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(３)業務手順の見直し
AI-OCR、RPAを導入するにあたり、以下の点について業務手順の見直しを実施した。
☑人の判断が必要となる所得認定処理について、現況届に職員記入用のチェックボックスを設けることでAI-OCRの読取項目とし、自動化を可能とする。
☑事前に現況届を仕分けし、煩雑な変更点がなくRPA で自動処理が可能なものだけをAI-OCRのスキャン対象とする。

(４)検証結果■自動化によるRPA及びAI-OCRの検証結果
図１０

児童手当現況届認定業務のRPA導入前後の比較

年間211時間の作業時間削減の見込み
表６

児童手当現況届のAI-OCR読取結果
帳票名

読取項目数

読取
正解数

認識率

児童手当現況届

100

99

99.0％

誤認識の例
読取項目範囲外への記入によるもの■効果と課題表７

児童手当現況届認定業務の自動化における効果と課題効果

課題

１．職員の手作業時間を一定削減することができた。１．一連の業務のうち自動化が適用できたのは一部の手順（システム入力）のみであった。
２．AI-OCRについて高い認識率が得られた。

２．職員による提出書類の確認作業等については自動化が困難であった。

３．AI-OCR、RPAの導入過程において現行の手順を ３．AI-OCRの処理に一定の時間を要するため、その時間を見直すことで全体の効率化を図ることができた。
考慮した業務手順の構築が必要である。

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3-2

放課後児童クラブ延長料金入力業務(１)業務手順
各児童クラブより提出された延長料金表をもとに、児童クラブシステムの延長登録一覧画面で児童名を突合し、延長料金を入力する。

(２)業務フロー
図１１

放課後児童クラブ延長料金入力業務フロー（導入前）

図１２

放課後児童クラブ延長料金入力業務フロー（導入後）

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(３)業務手順の見直し
RPAを導入するにあたり、以下の点について業務手順の見直しを実施した。
☑延長料金一覧画面から延長料金を入力していた操作を、児童台帳から対象児童を検索し台帳画面からの入力に見直すことで自動化を可能とする。
☑児童毎に用意されているEXCEL シートからシステム入力していたが、予め集計用のシートを作成することで、入力処理の効率化を図る。
☑入力前、入力後にそれぞれチェックする手順を、入力後のみチェックする手順に変更する。

(４)検証結果■自動化によるRPAの検証結果
図１３

放課後児童クラブ延長料金入力業務のRPA導入前後の比較

年間146時間の作業時間削減の見込み■効果と課題表８

放課後児童クラブ延長料金入力業務の自動化における効果と課題効果

課題

１．業務の大半が定型的なシステム入力作業である １．シナリオ作成段階で多くの例外処理が発生した。事前にできる限りシステム処理の詳細を把握するとともに、ため、RPAによる大幅な削減効果が得られた。
どこまで自動化するかの検討が必要である。
２．入力元データのレイアウトや確認作業の手順を見直すことで業務全体の効率化を図ることができた。

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17

3-3

年末調整申告書等入力業務(１)業務手順
職員より提出された年末調整に向けた保険料控除申告書、住宅借入金等特別控除申告書、主に臨時職員が該当する前職の源泉徴収票の各種設定内容を人事秘書課にてチェックし、職員番号ごとに所定様式のＣＳＶファイルへ転記作成したものを、人事給与システムへ取り込む。

(２)業務フロー
図１４

年末調整申告書等入力業務フロー（導入前）

図１５

年末調整申告書等入力業務フロー（導入後）

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(３)業務手順の見直し
AI-OCR、RPAを導入するにあたり、以下の点について業務手順の見直しを実施した。
☑見え消し修正が多く発生することから、保険料等控除申告書の欄外職員記入用のAI-OCR読取項目を設けることで、読取率の精度を向上させる。

(４)検証結果■自動化によるRPA及びAI-OCRの検証結果
図１６

年末調整申告書等入力業務のRPA導入前後の比較

年間15時間の作業時間削減の見込み
表９

年末調整各種申告書のAI-OCR読取結果
帳票名

読取項目数

読取正解数

保険料等控除申告書

550525

住宅借入金等特別控除申告書

4846

源泉徴収票

9087

認識率

95.6％

誤認識の例
読取項目範囲外への記入によるもの,(カンマ)、項目仕切りを数値と認識見え消し、蛍光ペンによる誤認識
数値誤認識の例）9→0、9→7、6→5、8→5■効果と課題表１０

年末調整申告書等入力業務の自動化における効果と課題効果

課題

１．システム入力に係る作業時間については、RPAによる削減効果が得られた。

１．職員による添付書類との突合作業が業務の大きなウェイト占めているため、業務全体におけるRPAの導入効果は限定的であった。

２．AI-OCRの高い認識率を得ることができた。

２．職員による提出書類やシステム入力結果のチェックについては自動化が困難であった。

３．AI-OCR、RPAの導入過程において現行の手順を ３．AI-OCRの処理に一定の時間を要するため、この時間を見直すことで全体の効率化を図ることができた。
考慮した業務手順の構築が必要である。

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４．検証結果の分析と考察
4-1

効果検証

(１)定量効果■RPA
職員の手作業時間について一定の削減効果を確認することができた。単純で定型的な業務ほど削減効果が大きく、職員の手による確認作業が大半を占めるような業務では業務全体におけるRPAの導入効果は限定的であった。
表１１本実証実験対象業務の自動化における削減時間

業務担当課

導入前年間
処理時間

業務内容

導入後年間
処理時間

削減時間

こども宝課

児童手当現況届認定業務

673時間

462時間

211時間

こども宝課

放課後児童クラブ延長料金入力業務

150時間

4時間

146時間

人事秘書課

年末調整申告書等入力業務

262時間

247時間

15時間

削減合計

372時間

■AI-OCR
95％を超える高い認識率を得ることができ、AI-OCRとRPA を組み合わせることで、これまで自動化が困難であった紙媒体での申請処理業務の効率化を図ることができた。また、AI-OCRによる処理には一定の時間を要することが確認できた。
表１２

本実証実験対象業務のAI-OCR認識率

業務担当課
こども宝課

人事秘書課

業務内容
児童手当現況届認定業務

年末調整申告書等入力業務

帳票名

読取
項目数

読取正解数

児童手当現況届

10099

保険料等控除申告書

550

525

住宅借入金等特別控除申告書

4846

源泉徴収票

9087

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認識率
99.0％

95.6％

20

(２)定性効果
表１３
業務担当課

本実証実験対象業務の自動化における定性効果
業務内容

定性効果
■可視化・標準化
入力元のデータレイアウトを見直すことで、入力作業の効率化を図る
ことができる

こども宝課

児童手当現況届認定業務■正確性の確保
入力とチェックを兼ねていた手順を、入力はRPAに、チェックは職員に注力することで業務全体の効率化を図ることができる■付加価値業務への転換
定型業務のための時間外業務や正確性が求められる業務に伴うプレッシャーなどが軽減し、職員業務の付加価値を高め住民サービスの向上につなげることができる

こども宝課

人事秘書課

放課後児童クラブ延長料金
入力業務

年末調整申告書等入力業務■可視化・標準化
RPAの導入によりヒューマンエラーの減少が見込まれるため、入力前後に行っていたチェック作業を、入力後のチェックのみとすることで業務全体の効率化を図ることができる■付加価値業務への転換
定型業務のための時間外業務や正確性が求められる業務に伴うプレッシャーなどが軽減し、職員業務の付加価値を高め住民サービスの向上に繋げることができる■可視化・標準化
提出書類のチェック方法とAI-OCRの認識率を考慮し、提出書類のレイアウトの変更により業務全体の効率化を図ることができる■作業の正確性
入力作業はRPAに任せるため、正確性が向上しリカバリー処理の件数が減り作業時間の削減につながる

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(３)課題
表１４
業務担当課

本実証実験対象業務の自動化における課題
業務内容

課題
１．一連の業務のうち一部の手順（システム入力）のみの自動化となった。自動化の適用範囲の拡大により、より大きな効率化が見込まれる。
２．シナリオ作成段階で多くの例外処理が発生した。事前にできる限りシステム処理の詳細を把握するとともに、どこまで自動化するかの検討が必要である。

こども宝課

児童手当現況届認定業務

３．職員による提出書類やシステム入力結果のチェックについては自動が困難である。チェック手順や様式の見直しなどによる負荷軽減の検討が必要である。
４．AI-OCRの処理に一定の時間を要するため、この時間を考慮した業務手順の構築が必要である。
５．AI-OCRの処理時における添付書類の取り扱いなど、運用手順の検討が必要である。

こども宝課

放課後児童クラブ延長料金
入力業務

１．シナリオ作成段階で多くの例外処理が発生した。事前にできる限りシステム処理の詳細を把握するとともに、どこまで自動化するかの検討が必要である。
１．職員による添付書類との突合作業が業務の大きなを占めているた
め、業務全体におけるRPAの導入効果は限定的であった。

人事秘書課

年末調整申告書等入力業務

２．職員による提出書類やシステム入力結果のチェックについては自動化が困難である。提出書類のデータ化などによる負荷軽減の検討が必要である。
３．AI-OCRの処理に一定の時間を要するため、この時間を考慮した業務手順の構築が必要である。
４．AI-OCRの処理時における添付書類の取り扱いなど、運用手順の検討が必要である。

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本格導入に向けた考察(１)RPA本格導入に向けた考察■RPA管理の体制
RPA はプログラミングの知識が不要ではあるが、改善する業務の概要、流れを把握したう
えで業務のフロー化ができることが望ましく、そのうえで自動化するにあたっての手順の整理、シナリオの構築ができる論理的思考を持った人材育成が必要となる。
また、作成したRPAシナリオのブラックボックス化を回避するためRPAシナリオの管理を含め内装化するのか、外部に委託するかの判断が必要である。外部に委託する場合には業務概要の理解から携わる体制を構築する必要がある。

■業務の可視化
業務ヒアリングを通し、通常の業務の流れを把握しRPA 化を進めることができたが、様々なパターンを試行していく中で、例外的な処理が発生するケースがあった。業務の流れを整理する中で、例外処理をRPAの自動化に含めるのかの事前判断が必要となる。
例外処理をRPAの自動化に含める場合、RPAシナリオの条件分岐が多重になり複雑化されることが懸念されるため、可能な限り業務ヒアリングの中で例外処理も整理したうえで自動化に取り組む必要がある。

■適用範囲業務の拡大
スモールスタートによる成功事例や効果実感を積み重ねることで、全庁的な展開が進むと考えられ、定期的な職員説明会や情報発信が必要である。また、入力業務だけでなく資料の作成や、これまでシステム化するまでもなかった業務の洗い出し等、柔軟にRPA 適用業務を検討することが必要である。

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(２)AI-OCR本格導入に向けた考察■RPAとの連携
今回の実証実験では認識率９５％を超える結果が得られた。自治体の業務では紙を利用するケースが多くあるため、RPA と組み合わせることでより大きな導入効果が期待できる。

■データ化処理時間
AI-OCRによるデータ化処理にはクラウドを利用するため、一定の時間を要する結果となった。処理時間はパソコンのスペックや回線速度にも影響するが、大量の書類をデータ化する場合は処理時間の考慮が必要となる。

■セキュリティ
AI-OCRによるデータ化処理にはクラウドを利用するため、個人情報などの機密情報の取り扱いへのセキュリティ対策が必須である。

■読取帳票の標準化
帳票のレイアウトが異なり同じ項目でも帳票ごとに記載位置が異なることでOCR 読取が難しくなり実証実験の業務から除外するケースがあった。帳票を標準化することで、AI-OCRはさらに有効な手段となる。

■記載内容の自由度
日付項目の和暦、西暦や、チェック項目のチェック印、丸印など、記載内容の統一性が取れているほど認識率が向上するため、帳票記載におけるガイダンス、補足説明などを充実するとともに、AI-OCRを意識した帳票設計とすることで可能な限り修正等のリカバリー処理を発生させない工夫が必要である。

■デジタル手続法への対応
デジタル手続法に基づき、将来的には手続きのデジタル化の推進が必要である。

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総括

本実証実験において、AI-OCRとRPA を組み合わせることで、自動化の対象範囲が拡大し、定型業務の負荷削減・効率化について一定の効果を得ることができた。また、AI-OCR、RPA の導入過程における業務プロセスの見直しを契機とし、業務手順の標準化などの副次的な効果を確認することができた。
一方で、例外処理が多く発生するものや、帳票の様式が統一されていないもの、自動化との親和性が低いものについては、削減効果は限定的であった。また、RPA の管理体制や対象業務の拡大など運用面での課題についても明らかとなった。
AI-OCR、RPA の本格導入にあたっては、全庁的に取り組みを進め、費用対効果について検証し、本実証実験で得られた効果の最大化を目指す。また、導入効果が見込めない業務については、アウトソーシングなど別の手段での業務改善を推進するなど、俯瞰的な視野が必要である。
近い将来、我が国の生産年齢人口が減少する中、自治体においては本来担うべき機能を発揮できる仕組みが必要であり、先進的な技術を活用することで持続的な成長を目指す「スマート自治体」への転換が求められている。
AI-OCR、RPAはこれらを実現するための有効なツールの一つになり得ると考える。

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５．今後の展開
本実証実験の対象3業務について2020年1月以降、本格導入を行い、2022年度には本実証実験においてヒアリングを実施した20業務について自動化を適用し、職員の年間作業時間 2,400時間以上の削減を目指す。
2023年度には再度「業務自動化に係るアンケート」を実施することで対象業務を洗い出し、将来的には職員の年間作業時間10,000時間以上の削減を目指す。

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