オフィスもオートメーション化!?最新ITで業務効率を大幅アップ!

RPA

オフィスワークではパソコンでの文書作成だけでなく、重要な情報収集も社内外のネットワークを介して実現できるようになりました。
ところが、これらオフィスのIT化はその先にあまり進んでいませんでした。

それがここにきて、大きな動きを見せつつあります。

AI(人工知能)やビッグデータ、IoT(モノのインターネット)は、科学技術だけでなくオフィスを変革する力も持っています。

その新しい潮流を見てみましょう。

利用が広がるAI

AIというと科学技術の分野を真っ先に思い浮かべる人が多いでしょう。
しかし、今日ではビッグデータとのコンビネーションが、AIの活躍の具体性を持たせてきています。

人と情報が集まる人事部門でのAI活用

2017年2月、経済産業省は働き方改革の一環として、AIを企業の人材採用や育成に活用することを新産業構造ビジョンに組み入れました。

人事部では、経歴から人事評価、業務成績など膨大な情報が蓄積され、それを1年に何度か評価しなければなりません。
勤務態度なども含めると相当の情報量となり、上司や人事担当者が主観を含めず正当に評価することは難しい状況です。

そこで人事評価にAIが注目されています。
書類の筆跡や面接時の応対、言葉の一つひとつさえも評価の対象する事が可能です。
AIを活用する事で膨大なデータから広い視点で公平に人事評価が行うことが可能なるのです。

パートやアルバイトなどを大量に採用する業種・業態では「応募、選考、一時面接、二次面接、通知」などの作業が必要で人事部の作業は膨大にあります。

しかし、多くをAIに任せるという方法もあります。
入社後はチャットボット(人工知能を活かした対話機能)による教育が可能なので、人事の仕事の多くをAIが代行できるかもしれません。

IoTやビッグデータテクノロジーはオフィスにも

IoT(モノのインターネット)は、機械から稼働データなどもインターネットを介して集める事が可能な技術です。
その大量のデータを解析する技術がビッグデータテクノロジーです。

活用のわかりやすい例では、工場の機械をこれらの技術で監視し、故障の前にその兆候を把握し、部品交換などで機械のダウンを回避するというものが挙げられます。

複合機やプリンターのメンテナンスに活用

実は、オフィスでもすでにIoTやビックデータ技術が活用されています。
そのひとつが、複合機の遠隔メンテナンスです。

複合機のメンテナンスはサービスマンの定期巡回だけでは故障を事前把握することは難しいのです。
万一、複合機がダウンした場合に別フロアの機械を使わなければならないなど、かなりの不便が生じます。

そこで、複合機の稼働データを集めて監視することで故障等の予兆をつかみダウンタイム"0"に近づけることができます。

さらに、複合機が社内ネットワークを介して複数のパソコンやサーバと接続されていることを利用する事も可能です。
例えば複合機をハブとしてオフィスの機器類のトラブルを予兆したり、不正利用の動きを監視したりすることなどの研究を進めています。

オフィスの働き方改革に必須?

オフィスの様々な機器の操作データを社員別に管理・分析すると、オフィス機器の最適配置や、導入数の過不足の判断に役立てられます。
労働生産性の改善においても、それらのデータは良い指標となります。

さらにウェアラブル端末を利用することで、社員の行動管理や効率性の分析、体調や心理面の管理にも役立てる事が可能です。
これらを総合的に分析し、効率的でモチベーションが高められるオフィスの設計や業務のあり方を探ることも夢ではありません。

インターネットと機器類の接続は技術的に難しいものではなく、利用状況のデータからだけでもわかることが多くあります。

オフィス機器の稼働を監視し、そのデータを分析することで、より効率的でストレスのないオフィス環境を作る事ができるのです。

IoTやビッグデータ、そしてAIは、オフィスワークに必要な技術となりつつあるといえるでしょう。

RPA(Robotics Process Automation)とは

オフィスでは報告書や見積書の作成や、社内外との連絡にもパソコンなどのコンピューターを使っています。

例えば、パソコンで作った出張報告書と交通費等の精算書は「事務スタッフ→上長が承認→経理」といった順に廻ります。
そして経理のコンピューターに入力され、精算が行われます。

ごく自然な流れに思えますが、「報告書の作成」「承認」「経費精算」が別工程であり、一連の流れになっていません。
はたしてこれが効率的といえるのでしょうか。

一般社団法人日本RPA協会ではRPAの定義を
「これまで人間のみが対応可能と想定されていた作業、もしくはより高度な作業を人間に代わって実施できるルールエンジンやAI、機械学習等を含む認知技術を活用した業務を代行・代替する取り組み」としています。

積み重なる事で膨大な労力がかかるバックオフィス業務

出張時の精算の例を示しましたが、顧客との営業業務についても同じことがいえます。

営業スタッフが
「注文書を開封→伝票に入力→プリントアウト→上長の承認→経理に回す」という作業が毎日行われています。
一つひとつは些細な作業ですが、積み重なればその労力は膨大です。

顧客からの書類に不備があれば、書類を再送したり電話で確認したりする作業も発生します。
そのうえ、支払いが遅れている顧客への催促電話などを営業スタッフが行っているケースも珍しくないでしょう。
これらのバックオフィス業務は、営業社員の営業活動というコア業務に影響を及ぼします。社員の給料から計算すれば、1件当たりの処理はどの程度の単価になるのでしょうか。

BPOが抱える6つの課題

そこで、バックオフィス業務を外部のBPO(ビジネス・プロセス・アウトソーシング)企業にアウトソースする企業が増えました。
しかし、次のような課題も残されています。

  1. ある程度の量が定期的にないとBPOのスケールメリットが活かせない。
  2. 業務量が増えることで外注費としてのコストも上昇する。
  3. 仕様変更や繁閑時の対応が難しいケースがある。
  4. 人間が行う限りミスの100%撲滅は不可能。
  5. 担当の交替等で品質が不安定になることもある。
  6. 人間の作業であるため処理の速度アップには限界がある。

BPOはバックオフィス業務を外注化することで社員をコア業務に集中させられます。
しかし、社員よりは安いとはいえ外注費というコストは発生します。 また、まとまった業務量がないと割高になり、どの業務にも適合するものでもありません。

RPAでオートメーション化

先に紹介したRPAの場合ではどのような効率化が考えられるのでしょうか。
例えば申込書類ならば「OCRによる文字のデータ化」「記入不備のチェック」「適したフォーマットに変えて配布」など、登録された手順にしたがい自動処理します。

さらにAI機能が学習し、次の仕事を予測したり、プログラムの誤りを自動修正したりするなど、臨機応変な対応まで可能です。
単にプログラム化されたこれまでのシステムとは異なるところです。

RPAのメリットは、先のBPOの課題と表裏の関係にあります。
導入費はもちろん必要ですが、業務の繁閑や量を気にせず、ミスのない作業が人間を超えた速さで実現できるのです。
人件費を削減するのはもちろん、処理の正確さや速度の向上は、顧客の安心感と満足度も高めることになります。

現在RPAは、書類の処理が多い金融・保険業で高い導入実績があります。
ほとんどの企業にとっても、伝票処理などのルーチンワークからオートメーション化することが可能でしょう。

デジタルベースの運用で変化と進化に対応

IoT、AI、ビッグデータ、そしてRPAなど、オフィス業務を改革する次世代のICTが控えています。

このようなIT技術による効率化には、業務のデジタル化が下地にあったほうが望ましいでしょう。
書類の電子化、業務フローのデジタル化、コミュニケーションとその記録の電子化などを事前に進めておくことで、オートメーション化やAI化などへの移行がよりスムーズになります。

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RPA(Robotic Process Automation)とは?

人手で行っていた業務をソフトウェア(ロボット)が代行・代替する仕組みです。ルール化できる作業をRPAが担うことで、人間はより創造的な業務、「人間にしかできない仕事」に集中することができます。