企業事例セッション
企業事例セッション
経営情報学会 2020 年全国研究発表大会
経営情報学会 2020 年全国研究発表大会では，2019 年秋季全国研究発表大会に続いて企業事例セッションを開催しました．産業界の方に（1）経営情報学に関わる企業での実践例や（2）経営情報学に関わる技術・サービスをご紹介いただくことで，他企業や学識者との情報交換・交流の促進を意図するものです．企業同士となると日常ではなかなか情報交換の機会はなく，学会が交流の場を設定することには実務家の方にとって価値提供になりえ，また産学の交流という視点でも共同研究（事業）への発展の可能性もあることから，本セッションにより大会がより一層魅力的な場となることを目指しました．
今回は 2 件の発表がなされました．ご発表の一覧を以下に示します．当日のセッションでは活発な議論が交わされました．今号ではご寄稿を承諾いただいた参加者による内容紹介を掲載いたします．
本誌をご覧の読者の方にも参考になる部分が多いと思いますので，今後の事業・研究にご活用いただければ幸いです．なお，本セッションは次回研究発表大会でも開催予定です．企業の皆様はぜひ発表をご検討ください．

1）○瀬川昂希（株式会社レールテック経営管理室人事部），金田梨加（株式会社レールテック経営管理室総務部），大隅啓介（株式会社レールテック軌道事業部技術開発部）「ホワイトカラーの生産性向上を目指した業務改善の取組み事例―作業手順の可視化と RPA の適用―」

2）○福田茂紀（株式会社富士通研究所），野呂智哉（株式会社富士通研究所），加藤孝史（富士通九州ネットワークテクノロジーズ株式会社），浅井達哉（株式会社富士通研究所），岩下洋哲（株式会社富士通研究所），藤重雄大（株式会社富士通研究所），福田貴三郎（株式会社富士通研究所），大堀耕太郎（株式会社富士通研究所）「AI による COVID-19 感染抑制策の効果推定」
大会委員長

82

経営情報学会誌



著者名

―作業手順

業務可視化

生産性向上 目指
RPA 適用―

業務改善

取組事例

瀬川昂希（金田梨加（大隅啓介（））
）

株式会社

1．取組

背景

行う際，既存のシステムツール等を導入することで業務改善が図られると考えられがちであるが，業務近年，各分野で AI（Artificial Intelligence）や IoTの作業手順が可視化されていないことなど自動化す（Internet of Things）の活用が進んでおり，新たなべき業務構成要素が明確に見えていなければ，シス価値を生み出すための目標として，国内では Society

テムツール等の導入だけでは効果的な業務改善を5.0, 世界では SDGs などが提唱され，各企業におい図ったとは言い難いと考えられる．
そこで本取組みを行うにあたり，業務改善に有効て取組みが進められている．
労働人口の減少や働き方改革の推進に伴い，業務なツールなどの情報収集を行ったが，「業務の作業の効率化・自動化・生産性向上などの業務改善は喫手順可視化」「改善前後の仕事の進め方」「使用が継緊の課題として認識され，ホワイトカラー業務に対続されるためのエンドユーザーに対する利便性」なして「ロボットオペレーションによる自動化」や「人ど業務改善を行うための事前整理が不十分であり，にしか出来ない業務への時間配賦」などを実現する

結果として「導入したが使用されないシステムツーことが求められている．

ル」となることが懸念された．

当社は，西日本旅客鉄道株式会社のグループ会社

そこでシステムツール導入前に，業務の作業手順として新幹線・在来線の線路保守，大型保守用車機についての事前整理を，業務改善実施担当者に留ま

械の検査および修繕，土木構造物の維持管理を主ならず，所属部署全員を巻き込んだ取組みとすること事業としているが，労働力人口の減少に伴い，中長で将来的に包括的な改善を目指すこととし，目指す期的に亘り解決しなければならない課題を抱えていべき仕事の在り方を議論・共有した．その結果を以る．そのため，当社においても“人でしか出来ない”て，ECRS の改善の原則を活用した業務整理を十分あるいは“人が担うべき役割に集中させる”ことにに行った上で，RPA による業務改善効果測定を実より，職場環境改善等の施策を推進し，労働意欲向施した．

上を図る取組みを進めるとともに，より一層鉄道の安全／安定輸送や鉄道施設技術の向上を図る必要が

3．現状分析 業務整理ある．
こ う し た 背 景 か ら， 筆 者 が 携 わ る 業 務 に 対 し業務改善が進まないまたは改善の効果が薄い要因て，「ホワイトカラーの生産性向上」を実現すべく，として，現状の業務作業手順が可視化されておらずRPA（Robotic Process Automation） を 活 用 し た 業

属人的業務手法が多いため，各業務の本質的な課題

務改善の取組みを行った．作業手順の可視化から業が見えず，自動化・効率化すべき業務要素が見えな

務改善すべき業務構成要素の選定までを確実に行っいことが挙げられる．そこで業務改善を行うためのた上で RPA の試行を実施した結果を報告する．

事前整理として「業務の棚卸」を行った．

2．

対象とする業務の選定を行い，システムツール導入

業務の可視化により整理した業務から本取組みの導入

向事前整理重要性等の改善手法の検討を実施した．なお，事前整理の業務改善を行うためのシステムツールは多くの企重要性およびシステムツール導入の効果が測定しや業が開発を進め，実用化に至っている．業務改善をすいよう，本取組みに関わる関係者数が少なく他のVol. 30 No. 1, June 2021

83

経営情報表 1 対象業務選定
手順

改善手法
取組検討手順ると考えた．

内容

1

部署内明確化

2

現状実施

各業務 在姿・在 方 検討

3

「ECRS活用仕分4

改善

5関係原則」

各業務部署等
意見交換
検討

多角的視点

6

IT 技術 活用解決策

7

IT 技術導入 向制約条件

8

制約条件

現実案

9

現実案 対優先順位

4．RPA 導入

業務改善

評価方法

スモールスタートで対象業務を選定したことか再抽出考慮ということが挙げられ，RPA の適用が効果的であを踏まえると，RPA ロボット開発の内製化を図る検討ことが必要であると考え，市場調査の結果から比明確化

較的ロボット開発が簡易に実施出来る Win Actor®

検討

決定（改善業務ら，今後同様の性質を有する業務への展開可能性決定）（NTT アドバンステクノロジ株式会社）を用いることとした．効果測定方法として，ユーザビリティを問うアンケート調査，削減効果ならびに成果物の精業務遂行上影響がないことおよび業務フローにおけ度の 3 点について評価を行うこととした．各評価項

る作業手順が少ないことなどを業務選定基準とし，目は次のとおりである．

スモールスタートで実施した．

【項目-1】ユーザビリティを問うアンケート調査

対象業務の選定および改善手法の検討手順を，RPA ロボット開発の内製化を実現するためには，

表 1 に示す．同表の手順で実施するにあたり，業務「ロボット開発および操作の簡便さ」や「ロボットに対する改善ニーズを把握し，改善後に起こり得るの継続的開発の可能性」を見極める必要があること

問題や解決策を効果的に見出すために要件定義の在からユーザーへのアンケート調査を実施・評価しり方に重点を置くこととした．さらに要件定義におた．

いては，業務改善による費用対効果や時間外労働の【項目-2】RPA 化による削減効果削減に捉われない視点での評価が求められることかロボットの試験稼働を行い，従来手法（人力作業）ら，創出される付加価値を意識して「仕事をよりよとの作業時間を比較し，削減効果について測定・評くしたい」という自発的な業務改善ニーズに沿って価した．具体的には，正規情報と関係性の無い情整理を行った．

報を混同した 17 のデータサンプルを準備し，当該ECRS の原則を活用して業務整理を行った結果，データサンプルから正規情報に該当する情報のみを「業務改善のために導入した改善手法あるいはシス抜き出し，定められた様式に集約するという試験をテムが継続して利用されなければならない」という年代・職種・職名問わず当社内から無作為に選定し観点から，「改善前後の仕事の進め方」や「継続的た社員 9 名に対して実施した．に使用されるためのエンドユーザーに対する利便【項目-3】RPA 化による成果物の精度性」の評価を行うため，単純作業かつ作業手順の少RPA 化による成果物について，ユーザーが求めない「表彰状集約業務」を業務改善対象業務としてる精度が得られない場合は適宜修正を行う必要があ選定した．この業務は社内外から受けた表彰情報をる．成果物の確認業務は RPA 化後も継続して人が所定の方法により各社員が特定部署へエクセルデー実施すると考えると，成果物の精度が低い場合は修タで報告し，当該部署により一覧化してデータベー

正頻度が多くなり，結果としてロボット修正に時間ス化，およびその他業務への展開を行うものであを要することから効果を最大限発揮出来ているとはる．この業務の作業手順の特徴として，言い難い状況になる．そこで人とロボットの集約結①

反復作業が多い．

果を比較し，ロボット稼働による成果物の精度を測②取り扱うデータ量が多い．

定・評価した．具体的には，前項と同様の方法によ③

作業手順が比較的属人的手法ではない．

り集約された結果を RPA で集約された結果と比較④ 作業手順には人力作業が多いためミスが発生し，誤字・脱字を含む誤回答率を算出し，それをしやすい．

84

ヒューマンエラー率と定義して定量的評価を実施し経営情報学会誌

著者名

表 2 RPAた．

5．RPA 導入

効果

5.1

問活用

従来方法

内容

調査結果

【評価項目 -1】
ロボット開発の内製化実現するためには，ユーザーが RPA に初めて触れた第一印象がカギとなる

掲示等②掲示情報・
集約業務

は基本的な IT 知識のみで対応出来るが，シナリオ

③集約

確認依頼

④修正・追加報告 基
約
修正集

作成においては業務の作業手順化などの RPA への⑤報告
会議体資料用様式 編集

置換えにある一定の時間を要するため，内製化の）̶30303

0⑥人事部報告10215010050

実現には相当の努力が必要であるという声が多く③＋④＋⑤＋⑥402

挙げられた．また，“基本的な IT 知識”の認識には

〈年間〉

1608

個人差があり，プログラミング等の知識の無い状
態で RPA に触れると難しく感じるという声もあり，RPA ロボット開発技術習得に向けて継続的な取組

備考

AB（＝A×101）【四半期】

への取っつきやすさや，自由記述回答に対する構文の結果，ロボット開発における操作方法について活用̶
確認及〈年間〉（101 件 想定）した．アンケート調査では，5 段階評価による RPA

RPA

作業時間［分］【日常】（※ 1 件①情報と考え，ロボット開発初回でアンケート調査を実施

解析による印象について総合的に評価を行った．そ削減効果見込

合計 （B＋D）
年間 455 分

463

時間削減効果CD（＝C×4）8
見込

み姿勢が内製化の浸透に影響することが明確になった．

5.2 RPA 化

削減効果【評価項目 -2】

前段に整理した削減効果見込みを表 2 に示す．また，ロボットの試験稼働と従来手法との比較結果を，
図 1 に示す．RPA ロボット開発の内製化の実現性は評価項目-1 の観点から低いものの，本取組みの対象業務を含め単純なデータ入力作業は RPA 化により作業時間の大幅な削減が見込まれると言える．また，夜間や休日等における作業を実現するという付帯効果も得ることが可能となることも確認出来る．

5.3 RPA 化
目 -3】

成果物精度

測定結果【評価項

RPA によって出力される成果物を模範解答として，社員 9 名の集約結果を採点した．誤字等を含む

図 1 従来手法

RPA

作業時間 比較率 測定結果

本試験は無作為に選定した社員 9 名（横軸）に対して実施し，正規情報 1 件あたりの集約作業時間（●）と正答率（ヒューマンエラー率）（△）を測定した．RPA による作業時間（—）は一定である．なお，試験対象者 9 人
目は，本対象業務を担当している社員を示し，当該社員の求める成果物を出力するためのロボットを開発したため，ヒューマンエラー率は 0［%］としている．

誤回答率をヒューマンエラー率と定義して算出した結果を図 1（図中△）に示す．なお，集約作業に要した時間についても併記した（図中●）．結果とヒューマンエラーを防止するためにも効果があるこ

してデータ入力などの人力による単純作業に対しとがわかった．て，作業時間削減効果があることがわかり，さらにVol. 30 No. 1, June 2021

85

経営情報

6．

［3］ 独立行政法人情報処理推進機構（IPA），ストー
リーで学ぶ要件定義実践入門―仕出し弁当「グル本 取 組 み で は， 容 易 か つ 単 純 な 作 業 に 関 し てRPA の適用を試みた結果，生産性向上を図ることメ亭」の大改革はこうして始まった―，2019 年．
［4］ 武藤駿輔，事例で学ぶ RPA―基本から導入，運用までのロードマップ―，株式会社秀和システム，が出来たが，本取組み以外の業務に対する RPA の2019 年．

適用を行う場合はロボット開発を内製化する必要があり，「ロボット開発が容易」という特徴を有するものの一定の知識が必要であるため内製化のハードルは依然高いことが認識された．
本取組みから，業務改善に向けて導入した手法・システムが継続的に活用されるためには，入念な事前整理が必要であることがわかった．業務の棚卸等の事前整理自体が業務改善となり，業務上抱えている課題の本質の追究へのつながることから，引き続き本取組みの視点から業務改善の提案を行っていきたい．

略歴
瀬川昂希（

人事部，現在に至る．
金田梨加（［1］ 浅川恭範・吉岡義弘・吉田龍生・高杉秀樹，三菱電機グループ向け RPA 共通基盤の構築と展開，三菱電機技報，Vol. 92, No. 12, pp. 677–680, 2018 年．
［2］ 株式会社日本能率協会コンサルティング，用語集，）

2016 年 3 月武庫川女子大学文学部卒業，2016 年 4 月株
式会社レールテック入社，2017 年 10 月同社経営管理室総務部，現在に至る．
大隅啓介（参考文献）

2015 年 3 月福井県立大学経済学部卒業，2015 年 4 月株
式会社レールテック入社，2020 年 7 月同社経営管理室）

2012 年 3 月関西大学大学院理工学研究科博士課程前期課程修了，2012 年 4 月株式会社レールテック入社，2013 年 12 月同社軌道事業部技術開発部，2021 年 4 月
関西大学学事局授業支援グループテクノサポートチー
ム，現在に至る．

https://www.jmac.co.jp/glossary/2016/10/ecrs.html

86

経営情報学会誌