新緑 IT フェア 2018

『製造業における AI、RPA を活用したコスト削減方法』

青山システムコンサルティング株式会社
池田 洋之

青山システムコンサルティング会社概要
会社名

青山システムコンサルティング株式会社
Aoyama Systems Consulting Inc.

経営理念

略称

ASC

身近で安心感のあるコンサルティングサービスを提供し続ける

資本金1,000万円

従業員数16名 （非常勤取締役を除く）「敷居が高い」と思われがちなコンサルティング業界のイメージを払拭し、身近で安心感のあるコンサルティングサービスを提供し続けます。 IT技術やITサービスを、より効果的・効率的に活用できるよう、ひとつでも多くのクライアント企業に提供し、社会に貢献します。

設立母体

青山監査法人 （現あらた監査法人）
情報戦略コンサルティング部門（SISG）

設立

平成7年11月14日

最良の働く場を提供し続けるコンサルタントとしてプロフェッショナルである社員に、最良の働く場を提供し続けます。

会長

谷垣 康弘
スローガン
（経済産業大臣認定 システム監査技術者）
代表取締役 野口 浩之
Be Creative (創造的であれ！)（経済産業大臣認定 システム監査技術者 /プロジェクトマネージャ / 情報セキュリティスペシャリスト） Be Strategic (戦略的であれ！)
取締役
丸山 弘昭 非常勤（アタックスグループ代表パートナー 公認会計士）
Be More Professional (さらにプロフェッショナルであれ！)
本社〒162-0833
東京都新宿区箪笥町３４番地
VORT神楽坂Ⅰ ９階 (旧 日交ビル)
電話03-3513-7830 ＦＡＸ 03-3513-7852

ホームページBe an Excellent Consultant (そして、優秀なコンサルタントであれ！)
をスローガンとして、常に期待以上の成果・価値を提供します。

http://www.asckk.co.jp/Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

2

サービスライン
システム診断戦略性、業務合理性、技術適合性、TCO適切性の４つの観点から現在ご利用中のITシステムを診断し、その結果を元にITシステムの改善施策を導き出します。
販売管理システム、会計システム、物流在庫システム、等々単体のITシステムでも診断は可能ですが、全システム・IT環境全体を診断することで、より適切な経営視点での診断が可能です。
システムアドバイザリーサービス
企業の成長、そして時代が変化し続ける限り、ITシステムの改修は絶え間無く続きます。
その変化に対応してゆくために、貴社の経営理念・経営戦略に合わせた情報化(IT化)戦略の立案、実行をCIO（Chief Information Officer）代行、CIO補佐といった立場でお引き受けします。

システム化計画
情報システムの中長期計画を立案いたします。
経営戦略・経営環境を分析し、どのような情報システムが必要とされているかを明らかにし、ITシステムのグランドデザインを策定すると共に、開発優先順位策定・投資予算算定を行ないます。
計画策定の中では、業務ルール・業務プロセス改善の視点で、貴社にとってのToBeモデル(あるべき姿)を策定します。

プロジェクトマネジメント

ITベンダー評価選定サービス

貴社とシステム構築業者との間に弊社がPMO(Project Management Office) として参画します。コスト・品質・スケジュールの各視点において、貴社の立場に立ちプロジェクトの推進・管理・運営を行ないます。

策定したシステム化計画を実現するために、ITベンダーやパッケージソフトを選定します。公正中立である弊社だからこそ、貴社に最適な選定をすることが可能です。

■ITインフラクリニック■ TCO（ITコスト）削減コンサルティング
成果報酬（成功報酬）型でのTCO削減コンサルティングの提供も可能です。
■ RFP作成コンサルティング■ ITシステムデューデリジェンス

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

■ データベースマーケティング
大規模データベースの構築と活用の両面において長年の実績とノウハウを有します。
■ 医療情報システムコンサルティング
HIS・医事会計・オーダシステム・電子カルテ等々、構築～運用に至るまで幅広いノウハウと経験をご提供します。
■ 内部統制評価・整備コンサルティング

3

講師紹介
池田洋之

青山システムコンサルティング株式会社
立命館大学 理工学部 卒業
IT ストラテジスト(経済産業大臣認定)
システム監査技術者(経済産業大臣認定)

概要

主な実績

システム化計画策定、RFP 策定等のコンサルティング業務や PMO に従事している。
特に、IT プロジェクトにおいてユーザーの立場での多数のプロジェクトマネジメントで、多くのプロジェクトの成功に貢献している。
○コンサルティング
・不織布製造業 基幹システム化計画策定
・食品製造業 基幹システム化計画策定
・飲食店運営業 基幹システム化計画策定
・人材サービス業 転職サイト RFP 策定
・金融業 IT システムデューデリジェンス

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

○プロジェクトマネジメント
・ MCFrame 導入プロジェクトPMO支援
・カード会社3社共通システム構築プロジェクト PMO 支援
・ DR データセンター移転プロジェクト PMO 支援○研修講師実績
・プロジェクトマネジメント公開研修

4Agenda1. AI とは？RPA とは？
2. 製造業における AI・RPA の活用シーン
3. AI・RPA を活用したコスト削減
4. 導入の注意点
5. まとめCopyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

5

１．AI とは？ RPA とは？

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

66

AI とは

AIRPA• Artificial Intelligenceの略。
• コンピュータを使って、学習・推論・判断など人間の知能の働きを人工的に実現したもの。
• 現在は汎用的な AI は無く、特定用途向けが存在している。
適用業務種類(例)• コールセンターでの自動応答支援• 研究開発での関連文書検索• 自動翻訳、同時通訳• 設備の異常検知
Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

効果• 事務作業の効率化• 作業負荷軽減• 製品、サービスの品質向上 etc

7AI がなぜ最近話題となるのか

ビッグデータという学習ソースの存在

統計学習理論の発達

AI

RPA

コンピュータ能力が飛躍的に向上し、人工知能が真に活躍できる環境が整った

AI 市場の拡大
Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

8

AI のビジネス利用動向(1/3)

AIRPA• 現在の市場は導入期であるが、2019年以降成長期を迎えると見られている。
• 製造業ではIoTとの連携が加速しており、他業種よりも早期に実用化が進むと見られている。
• 生産性向上、品質管理・向上、在庫削減、不良品削減を目的とした生産革新の取り組みが進められている。

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

9

AI のビジネス利用動向(2/3)

AI

RPA

AI 活用が期待される分野(製造業)
組立製造業• 経営／生産管理₋ 需要予測、生産適正化の精度向上• 機器稼働管理
₋ 稼働状況の確認や故障予知、消耗品の補充等、主にアフターサービス分野• 製品開発₋ ユーザー評価の解析

プロセス製造業• プラント管理₋ プラント自体の企画・ 設計から施工、運転・メンテナンス等• 製品開発₋ バイオ産業等における膨大な研究データや実験データの解析

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

10AI のビジネス利用動向(3/3)

AI

RPA

AI 活用が期待される製品、サービス
需要予測• 企業内に蓄積するデータを活用した需要予測

コールセンター•

オペレーターの業務支援や VOC 分析等

映像監視•

監視カメラで撮影された映像データの分析／解析

コミュニケーションロボット•

企業の受付業務や店舗の接客業務向けビジネスユースロボット

ネットワークセキュリティ•

ネットワークセキュリティ製品における標的型攻撃対策

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

11

RPA とはAIRPA• Robotic Process Automationの略• 人が PC 上で行う定型作業を自動化する仕組み• ロボットといっても高度な判断はまだ先
効果

適用業務種類(例)• 受発注伝票入力• 経費精算入力• 給与・勤怠集計• 売上集計• 市場調査Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

ただし
向き不向きは作業形態次第• 事務作業の効率化• 作業ミスの低減• 低コスト・短期間で自動化を実現
12

RPA は仮想労働者
検索・
結果コピー

AI

検索・
結果コピー

画面操作

インターネット

ERP

RPA

インターネット

登録

画面操作

登録

画面操作

画
面
操
作を記録

登録

ERP

記録した操作を再生

登録○：労働者を現場へ派遣
RPA 活用のイメージは… × ：業務システム導入
Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

13

RPA ができること

AI

業務システム操作

Windows アプリ、WEB アプリ、Office 製品等、要素技術に関わらない画面操作

社内システム間連携

画面上で行う他の社内システムとの情報連携（例.CRM の情報を基幹システムへ登録）

社外システム間連携

クラウドサービス等、社外システムと社内システムとの情報連携（例.支払システムの情報を WEB バンキングへ登録）

インターネット情報収集
数値集計

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

RPA

様々な WEB サイトからのデータ収集
複数ファイルの統合・集計

14なぜ RPA かAI

RPA

これまでも IT システム導入による効率化を行われてきたが、なぜ RPA が期待されるのか。
IT システムRPA

ERP/SFA/CRM
ワークフロー
グループウェア
BI,EDI
クラウドサービス

EUC(Excel/Accessマクロ,VBA)

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

15業務システムや EUC との比較
RPA

業務システム

AI

RPA

EUC

Windows/WEB アプリ,VDI
etc（社内/社外問わず）

Windows/WEB アプリ,VDI
Excel,Access,VBA etc
etc（社内のみ）

開発コスト
期間

操作の記録
GUI によるフロー定義(難易度:低)低コスト
短期間パッケージアドオン、カスタ 操作の記録(マクロ)マイズ
VBA プログラミング(難易度:高)(難易度:中)高コスト
低コスト
一定期間要する
一定期間要する

システム間連携

操作記録等、アプリ内の記録と同様（改修不要）

連携する両システムの改修

自動化対象
開発方法

連携する両システムの改修

コストや技術基盤の都合からシステム化を諦めて手作業で行ってきた処理を、ロボットへの代行により更なる効率化が可能となった
Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

16

RPA のビジネス利用動向

AI

RPA

• 生産性を向上させ、人手不足解消の効果が期待されている。
• 大手銀行・保険会社が導入開始。
• 国内の RPA 市場は継続的な伸びが予測されている。

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

17

RPA デモ動画の紹介• 経費精算（交通費）のデモ• 移動経路（例.JR 新宿駅からJR 新橋駅）を入力したファイルをRPA ロボットが読み込み、乗換案内 WEB サイトから料金を検索し、ファイルに入力する動きをご覧いただきます。
• 使用する RPA 製品は『AutoMate』。

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

18

２．製造業における AI・RPA の活用シーン

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

1919

製造業における AI・RPA の活用シーン（例）

AI

RPA

AI、RPA 共に幅広く用途がある。
需要予測・生産計画
需要予測
生産量調整

製品開発・設計

販売・物流

不良品検知

受注入力

設備故障検知請求入力

産業ロボット

競合製品情報収集

製造プロセス可視化

問い合わせ対応材料の特性予測

経理・総務・IT
人事・労務

製造

社員アカウントの登録・権限設定

人事考課の入力

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

旅費交通費審査

保守
製品の異常検知
製品の故障予測

ノウハウ学習による設計自動化

障害発生時のログ収集

勤怠表入力確認

会計レポート作成

派遣社員の契約更新確認

20

AI 製品動向と事例① 需要予測

AI

RPA

BI ツール、データマイニングツール、統計解析ツールにAI を活用した需要予測機能として提供されている。
₋ NEC
アサヒビール社の基幹システム上に蓄積された在庫・販売データと、天候、為替レート等の外部のデータを解析し、発売直後の出荷の動きを基に発売後4週間の売れ行きを予測するシステムが開発されている。

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

21

AI 製品動向と事例② 開発・設計

AIRPA

設計コストの抑制、品質やスピードの向上を図る動きがある。
₋ Autodesk(米国)
軽量化等の設計意図と設計仕様、制約条件を与えると AI が自動で設計案を提示することを目指したブロジェクトが進行中。

₋ 富士通(日本)「ものづくり AI フレームワーク」を提供。顧客の製品特性に応じて収集するデータの選別、予測等精度向上のたのチューニング等の効果を上げている。

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

22

AI 製品動向と事例③ 生産AIRPA• 設計や生産プロセスで収集したデータに基づく生産の効率化や、AI を組み込んだ製造ロボット等による生産の自動化が進んでいる。
• また、これらの機能をプラットフォームとして提供するサービスが現れている。
₋ GE(米国)
センサーから得られたデータを元に生産プロセスのリアルタイムの可視化や故障予知等を行う。

₋ Rethink Robotics(米国)
製造現場で人間のように動く協働ロボットを開発中。
Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

23

AI 製品動向と事例④ 物流

AIRPA

AI やロボットを組み合わせた物流業務の自動化やウェアラブル
端末やセンサー等により作業動線や業務データの自動収集・分析を AI が行ない、作業員の業務効率化や物流業務の生産性向上が進められている。
₋ Fetch Robotics(米国)
同社が開発する倉庫内材料輸送ロボットは作業員やフォークリフトなどの移動者を認識し、事故の無いように最適な障害物回避を行う。

₋ GROUND(日本)
ロボティクスソリューションの拡充と独自のアルゴリズムを用いた AI を採用した物流適正化ソフトウェアを開発中。

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

24

RPA 製品動向と事例①

AIRPA

かつて別カテゴリーとして分類されていた製品を含め、40~60種類存在。業務効率化や人件費削減を目的に実際に多くの企業への導入が進んでいる。
₋ UiPath• 動作シナリオの作成、実行、管理支援などの機能群をモジュール化。別々の製品として提供することで、小規模から大規模まで幅広く対応する。
• 三井住友フィナンシャルグループの事例では約200業務、40万時間の業務量削減を実現。

₋ BizRobo!
• 400社以上の導入実績があり。
• オリックスグループの事例では、業務量1.2倍の増加に対し、3割少ない要員数で対処。
Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

25

３．AI・RPA を活用したコスト削減

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

26
26

多くの製造業ではコスト削減・効率化が課題

AIRPA• AI や IoT 等の最新の IT が将来に向けた成長の手段となり得ることは一般的な認識になりつつある。
• しかし、IT 投資により解決したい課題は「業務コスト削減」や「プロセスの効率化」を大きな割合を占めている。

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

27

コスト削減、効率化に向けてAI

RPA

AI や RPA は広く業務で活用可能だが、何の業務に対しどのように活用するべきか？

AIRPA

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

28

コスト削減、効率化に向けてAI

RPA製造現場だけではなく、精度の高い需要予測による在庫圧縮や業務やシステム間のつなぎ目における事務作業を改善する

日本の製造企業の現状と AI・RPA 製品動向
₋ 現場の生産性向上を日々追求してきたため高い水準にあり、これまで以上のコスト削減に限界を感じている企業が多い。
₋ 一方、ホワイトカラーと呼ばれる営業や間接部門では生産性が低いケースが多い。
₋ AI 製品は実証実験段階で価格も高く(もしくは非公表)、導入のハードルが高いものが多いが、需要予測製品は比較的ハードルが低い。（将来的には IoT との組み合わせにより、生産現場のコスト削減が期待できる）
₋ 中堅中小企業は即効性のあるコスト削減、効率化の手段を求めている。

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

29

参考AIRPA

需要予測製品への AI 活用
₋ AI 製品のうち、需要予測は BI ツール、データマイニングツール、統計解析ツールに活用され提供されている。
₋ AI関連技術の発展が直接的に波及する分野といえる。
₋ 企業内で生成される各種データを蓄積するためのシステムに需要予測機能が搭載される等の動きも今後広がると見られている。

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

30需要予測における活用方法①（AI）

AI

RPA

需要変動後に適切に予測を修正（難易度:低）
過去
販売実績

1月

2月

3月

4月

予測

333

345

344

350

実績

333

365

384421
需要変動と要因を読み込み需要変動の要因となるデータどの程度修正するのが最適かを AI が繰り返し学習する• ライバル会社の新商品発売情報• 取扱店舗数 etc

未来
5月
予測
実績

6月

7月

355
360
350
420
440452-

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

8月
345
481-

AI
需要変動後に予測修正

31

需要予測における活用方法②（AI）

AIRPA

需要変動を事前察知し、予測を修正（難易度:高）
広告、販促品、過去の顧客の反応 etc

プロモーション計画

需要変動要因の計
画を読み込み需要変動の要因となる
外部情報の予測

天候、為替レートの予測
etc

未来
9月
予測
実績

10月

AI
11月

446
480
485
430
411
350
-

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

どの程度修正するのが最適かを AI が繰り返し学習する

12月
440
325
-

需要変動前に予測修正

32

事務作業における活用方法①（RPA）

AI

RPA

Eメールによる取引先への発注を自動化
これまで

発注書作成
前回発注内容を目視で確認

メール作成・添付
発注書

メーラー起動・入力・
発注書添付

発注書送付
発注書

発注書
前回内容を元に発注書作成

基幹システムRPA導入後

発注作成

メール送信

メール作成・添付
発注書

メーラーにアクセス
しメール作成

仕入先

発注書送付
発注書

発注書
基幹システムCopyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

基幹システムにアクセスし発注書作成

仕入先
メール送信

33

事務作業における活用方法②（RPA）

AI

RPA

生産設備故障時の在庫確認・出荷停止の自動化（IoT製品との組み合わせ）
これまで

故障発生

状況確認

工場

在庫確認・出荷停止

目視確認のため工場へ

工場

事務所

システム入力のため事務所へ戻る

工場

生産管理ステム起動

在庫確認・出荷停止入力

事務所

故障

生産設備

RPA導入後

故障発生

状況確認
IoTクラウドサービス

工場

在庫確認・出荷停止
事務所のPC宛の故障通知を受け、メール送信

生産管理システムにロ
グイン

生産管理システムで在庫確認、出荷停止入力

故障を通知

IoTデバイス故障

生産設備
Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

事務所
34

事務作業における活用方法③（RPA）

AI

RPA

WEB or Eメールによる注文の受注登録を自動化
これまで

受注

データ加工・システム登録

納期回答

受注の有無を確認

WEBサイト
顧客

RPA導入後

基幹システム
メールを開封してコピー受注

データ加工・システム登録

納期回答

受注の有無を確認

WEBサイト
顧客基幹システムRPA
メールを開封してコピー

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

RPA
RPA
35

４．導入の注意点

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

3636導入の注意点
i.

AI

RPA

データの整備（AI）

ii. 導入・運用の体制（AI）
iii. 製品選定の基準（RPA）
iv. 導入プロジェクトの進め方（AI・RPA）

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

37

ⅰ.データ整備（AI）

AI

RPA

AI を始めるには「データ」が必要
₋ 経営層のトップダウンで AI 活用を始めようとしたが、使えるデータがなかったというケースがある。
₋ データの整備は、AI の第一歩。既存データを把握し、今後のデータ蓄積の基盤を整えることが必要。

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

38

ⅱ.導入・運用の体制（AI）

AI

RPA

AI 導入や運用には、必ず社内でビジネス領域の知見のある人材を AI 担当者へアサインする。
ビジネス領域社内でアサイン••••【役割】
ビジネス的な観点から製品評価
AI に提供する適切なデータを選択
仮説構築
関係各所への説明【人材の要件】
ビジネス領域の知見（AI や IT の知見は不要）

分析結果

仮説提案

データ分析・IT領域
外部委託可能【役割】• 膨大なデータの加工、AI へのインプット• AI と他システムとの連携• データベース構築

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

【人材の要件】
AI や IT、データ分析の知見

データ提供

AI

39

ⅲ.製品選定の基準①（RPA）

AI

RPA

製品選定ミスによるリスクの例
₋ 基幹システム等、利用頻度の高いアプリケーションの操作に対応していない₋ 開発したロボットの集中管理ができない₋ ロボット開発の難易度が高く、習得が困難
₋ サポート体制が不十分なため、問題発生時の対応に時間を要する₋ アクセス管理機能が不十分なため、不正なロボット実行が行われる

RPA 製品は得意・不得意に大きな違いがあるので、製品特性の見極めが重要
Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

40

ⅲ.製品選定の基準②（RPA）

AIRPA

特に留意が必要な製品特性
ロボットの管理・実行環境

サーバー型/デスクトップ型

シナリオ作成方法

自動記録/フローチャート作成/スクリプト記述

操作対象の認識方法

対象オブジェクト/文字イメージ/画面内の相対位置対応アプリケーション

Windows/WEB/VDI

外部連携

WEB サービス/Eメール/RDB/Excel マクロ

運用管理

実行履歴/エラー通知/稼働状況表示/権限管理

サポート体制Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

開発ツール保守/ロボット開発・保守
41

ⅳ.導入プロジェクトの進め方（AI・RPA）

AIRPA

AI や RPA による業務効率化プロジェクトが失敗する主な原因
₋ 導入ありきでプロジェクトが開始され、目的が不明確。
（優先順位が決められない）
₋ 課題や新業務を定義していない。
（関係者で導入範囲が統一されていない）
₋ AI や RPAの理解不足。
（導入後に期待していた効果が出ないことが発覚する）
₋ 投資対効果が不明確。（投資可能金額が分からない）

導入前にシステム化計画が必要
Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

42

システム化計画の進め方

AI

システム化計画

導入プロジェクト

現状業務調査・分析

PoC(試行)導入計画策定・業務調査票による
業務調査

・製品デモ実施

・プロジェクト目的、方針の策定

・現状業務ヒアリング・ロボット開発(RPA)・有効性検証RPA・適用対象の検討

・作業時間分析・新業務設計・業務フロー作成

・導入スケジュール導入・ロボット開発(RPA)
・学習データ作成(AI)・運用適用策定
・投資対効果算出

課題を定義

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

小規模導入で製品を理解目的、新業務設計を定義
投資効果算出43

【参考】現行業務調査・分析のイメージAI※白色セルの記入をお願いします。

個人別業務調査票
正社員

区分※色がついたセルは一切変更しないで下さい。
部課名

工場部

部課種別

製造・開発・工場系

作 業 内 容

勤続(年)
月間処理量

業務調査表

立会い業務・試験業務

社内資料作成

10.0

現職(年)

月間所要時間(H)

作業区分

処理周期

手作業

随時

1822件

506055

最小
試験・検査

課長

役 職

基本業務 現場の立会い（デリバリー）・工場応援業務
分類

RPA

最大単位

最小

最大

名前
20.0

鈴木 イチロウ

月間所要時間(平均)問題点および改善点

平均

立会い業務・試験業務資料作成作業

SAP

日次

1522件

304435 入力項目が多いため、時間がかかる

電話応対

電話応対業務

手作業

日次

320件

102015

製造・開発

現場確認作業

手作業

日次

1015件

3105

その他

営業活動（工場訪問等）

手作業

日次

1540件

4050

45 その場で見積書の作成および提出ができない

その他

予定確認作業

手作業

日次

2040件

152

各種資料作成業務

Excel

日次

415件

152

社内資料作成0

現状業務を効率的に、定量的に把握します。

工数分析

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

作業時間を分析することにより、AI・RPAを適用して効率化すべき業務を探ります。

44

【参考】RPA適用対象検討のイメージ
作業時間
業務名

入力元

入力先

(時間/人)

AI

作業時間
作業者数

(合計)

RPA適用
RPA適合度

優先度○○○業務

XXX一覧(Excel)

AAAシステム20 時間 10人

200 時間 A

A

NNNNNN業務○○サイト

BBBB一覧(Excel)

5 時間 1人

5 時間 C

C

︙

︙

︙

︙

︙

RPA

︙

︙

︙

RPA

発生している作業時間、RPA適合度などから、RPA適用の優先度を決定する。

RPA

RPAが適用できるポイントを明確にする

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

45

５．まとめCopyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

46
46

まとめAIRPA• 即効性を求めるのであればRPAを活用する。
• AI関連製品は進化中。
まだデータが無ければまずはデータ整備に取り組むべき。
• 導入プロジェクトで失敗しないために、事前にPoC(試行)を含めたシステム化計画が必要。
Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.

47

ご清聴ありがとうございました

青山システムコンサルティング株式会社
http://www.asckk.co.jp〒162-0833 東京都新宿区箪笥町３４番地 VORT神楽坂Ⅰ
電話：03-3513-7830 FAX：03-3513-7852

Copyright ©2018 Aoyama Systems Consulting All rights reserved.