非鉄金属業界のお客様では、RPAを活用した定型業務の自動化がすでに進んでいました。
一方で、内容を読み取って判断する作業や、データの整理・分析、文章作成といった業務はRPAだけでは対応しにくく、引き続き人の手で行う必要がありました。また、蓄積されたナレッジの活用や業務改善の進め方も担当者ごとの対応に依存する部分があり、効率化できる業務の範囲をさらに広げることが求められていました。
そこで本プロジェクトを担当したコクー社員は、RPAとAIを単純に置き換えるのではなく、それぞれの得意領域を整理するところから支援を開始。業務棚卸しや要件整理を行い、AIの適用可能性をPoCで検証しながら、現場で継続して使える運用方法まで整えていきました。
本記事では、RPAとAIをどのように使い分けたのか、AI活用で直面した課題にどう向き合ったのか、そして支援によって現場にどのような変化が生まれたのかをご紹介します。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 業界 | 非鉄金属 |
| 企業規模 | 1001名〜 |
| 支援期間 | 1年以上 |
| 支援形態 | 常駐 |
| 担当業務 | 現状ヒアリング、業務棚卸し、要件整理、設計、実装・構築、自動化、ドキュメント整備、改善提案 |
| 使用ツール | Robosol、AI |
| 担当範囲 | 転記、照合を含む業務自動化、運用引き継ぎ |
お客様の現場では、すでにRPAを活用し、転記や照合などの定型業務の自動化が進められていました。
しかし、すべての業務をRPAだけで自動化できるわけではありません。
特に残っていたのが、情報の内容を読み取って判断する作業や、データを整理・分析する作業、文章を作成する業務です。
決められたルールに沿って処理する業務はRPAと相性が良い一方で、状況に応じて内容を解釈したり、文章としてまとめたりする工程は、人の手で対応する必要がありました。
そのため、一部の工程を自動化しても前後に手作業が残り、業務全体としては担当者の負担が十分に減らないケースがありました。
また、業務に関する知識や過去の対応方法などのナレッジについても、担当者ごとに活用の仕方が異なっていました。効率化の対象を定型業務だけに限定するのではなく、判断や整理を伴う業務まで広げ、業務改善そのものを進めやすい状態をつくることが求められていました。
現状ヒアリングと業務棚卸しを通して、「決められたルール通りに処理できる作業」と「情報を読み取ったり、判断したりする必要がある作業」を整理。それぞれについて、RPAとAIのどちらが適しているかを検討しました。
たとえば、転記や照合といったルールベースで進められる処理はRPAが担い、文章作成や情報整理など、人が内容を確認しながら行っていた部分についてはAIの活用可能性を検討しました。
重要だったのは、すべてをAIに置き換えることを目的にしなかったことです。
AIには、入力する情報や指示の出し方によって結果が変わる特性があります。
そこで、実際の業務でどの程度の精度が得られるのかをPoCで確認しながら、対象業務を絞り込んでいきました。
「AIでできそうだから導入する」のではなく、「この業務なら現場で安定して使える」と確認できた範囲から実装することで、無理なく活用できる形を目指しています。
また、AIやRPAを導入しても、前後工程に細かな手作業が残れば、現場の負担は十分には減りません。
そのため、支援担当者は「できるだけ手作業を残さない」ことも意識し、業務全体の流れを見ながら設計しました。
さらに、構築して終わりではなく、運用ルールやドキュメントも整備。
新しい仕組みを使う人が判断に迷いにくく、継続的に活用できる状態まで含めて支援を進めました。
RPAの場合、決められた条件や手順をもとに処理するため、適用できる業務を比較的整理しやすい一方、AIを利用する業務では、求める回答の精度や判断基準によって結果が左右されます。
そのため、当初から大きな範囲でAIを適用するのではなく、PoCを重ねながら実際の業務での使いやすさを確認しました。
期待した精度が得られない場合には、対象業務を見直したり、利用方法やルールを調整したりしながら、現場で使える範囲を探っています。
こうした検証を経て、RPAが得意な定型処理とAIが補える判断・文章作成・情報整理を分担する形が見えてきました。
結果として、「RPAだけでは難しかったから人が対応する」という二択ではなく、「RPAとAIを組み合わせれば、ここまで自動化できる」という新しい選択肢を現場に増やすことができました。
RPAとAIを組み合わせたことで、業務効率化の対象を、
従来の定型業務だけでなく、判断や整理、文章作成などを含む領域まで広げることができました。
これにより、担当者が手作業で行っていた工程が減り、業務負担の軽減につながっています。
また、一部の処理をAIで補えるようになったことで、作業スピードだけでなく、業務品質の向上にもつながりました。
情報整理やナレッジ活用を進めやすくなったことで、必要な情報を確認して次の対応を判断するまでの流れもスムーズになっています。
さらに、「自動化できるのは定型作業」という従来の範囲を越え、判断を伴う業務にも効率化の可能性を広げられたことは、今後の業務改善を進めるうえでの土台にもなりました。
お客様からも、RPAにAIを組み合わせることで対応できる業務の幅が広がった点を評価いただいています。
今回の支援を通じて改めて見えてきたのは、業務効率化では「どのツールを使うか」よりも、「業務をどのように分解し、何をどの技術に任せるか」が重要だということです。
RPAには、決められたルールに沿って正確に処理できる強みがあります。
一方、AIは文章作成や情報整理など、これまで人が担ってきた作業を補える可能性があります。
それぞれの強みを理解したうえで組み合わせることで、どちらか一方では対応できなかった業務にも改善の余地が生まれます。
同時に、AIは導入すればすぐに安定して使えるとは限りません。
PoCを行い、実際の業務に当てはめながら精度や運用方法を確認し、使える範囲を見極めることが欠かせません。
ツールありきではなく、業務の目的や現場の使いやすさから逆算して考えることが、結果として無理のない業務改善につながると感じたプロジェクトでした。
今回の支援では、RPAとAIを組み合わせることで、これまで人が対応していた業務にも効率化の範囲を広げることができました。
今後も、RPAだけでは自動化が難しい業務について、
AIを含めた複数の選択肢から実現方法を検討し、業務に適した形へ落とし込む支援を広げていきたいと考えています。
特に、単に一つの作業を自動化するだけではなく、前後の工程や運用方法まで含めて整理することで、現場に手作業をできるだけ残さず、継続的に改善できる状態をつくることを大切にしていきます。
コクーでは、業務改善やDX推進において、
まず現場でどのような業務が行われ、どこに負担や課題があるのかを理解することから支援を始めています。
課題整理や業務可視化、要件整理をはじめ、仕組みの設計・構築、運用定着まで、お客様の状況に合わせた支援が可能です。
Excel、VBA、RPA、Power Platform、BI、kintone、CELF、AIなど幅広い技術やツールを扱っていますが、特定のツールを導入すること自体を目的にはしていません。
今回のように、RPAとAIそれぞれの強みを組み合わせることも選択肢の一つです。
「RPAを導入したものの手作業がまだ多い」「AIを使えそうだが、どの業務から始めるべきか分からない」といった段階からでも、現在の業務を一緒に整理し、現場で実際に使い続けられる方法を考えていきます。