取り組み事例の紹介Project
現在、PFPで行っている先進的な取り組みについて、担当者がご紹介します。
List of projects
※RPA（Robotic Process Automation）…ロボットにより業務プロセスを自動化すること
※AI-OCR…OCR（Optical Character Recognition/Reader、光学的文字認識）にAIの機械学習を融合した技術
※ワークフォースマネジメント…セルに横串を刺し、セルの統制をとる部門のこと
-
RPAのエラー率低減プロジェクト
※RPA（Robotic Process Automation）…ロボットにより業務プロセスを自動化することA.H.
ファイナンスセンター
セルマネジメントディビジョン
取り組みの内容
RPA全体の実行回数に占める処理失敗数の割合を示す「エラー率」は、RPAが円滑に業務を支援しているかどうかを表す重要な指標です。エラー率が大きいと、業務を効率化するはずのRPAが逆に業務の推進を阻害することになり、RPAの存在意義を揺るがしかねない事態となります。そのため、私たち運用チームは、エラー率の低減に向けたプロジェクトを発足しました。
私がリーダーに就任した当時は、月あたりの平均エラー率は5.8%。一般的にRPAのエラー率は5％で優秀と言われており、それほど多いとは言えない数字です。しかし、経理の特性上、スケジュール遅延が業務へ及ぼす影響が大きいため、エラー率をできる限り低減することが重要だと考え、1年以内に2.5％以下に抑えることを目標としました。
約25部署、50人以上の社員と連携して各RPAのユーザーと連携を取りながら、ロボットの改善・改修を行った結果、1年後には2.3%まで低減。現在は2%を切る運用ができています。苦労した点
とくに苦労したのは、「安定性と使いやすさの両立」です。RPAのエラー率改善は、単純にエラーが少ない安定したロボットにすれば良いわけではなく、現場の業務に寄り添った、ユーザーが使いやすいロボットを提供するユーザビリティも重要です。RPA処理の安定性と、処理時間の速さや画面のシンプルさと言った使いやすさを両立させる必要があり、この設計に苦労しました。そこで、一つ一つのロボットについてユーザーへのヒアリングと現場業務のキャッチアップを丁寧に行い、可能な限り現場の業務を理解した上で、ロボットの設計をするよう心がけました。ユーザーに言われた通りに現状の業務をそのまま自動化するのではなく、その業務で本当にやりたいことを把握して、使いやすく正確な処理になるよう設計することが重要なポイントです。システム側の目線だけでなく、常に利用する側の目線に立って考えることがより良いRPAを提供するためのカギとなります。
今後の展開
変化の激しい時代において、制度の変更やIT技術の進歩に対応するために、経理の業務プロセスは常に変化を求められます。RPAの大きな魅力は、このような日々の業務変更にタイムリーに対応し続けられることです。基幹システムのような大きなシステムでは、改修や機能追加に時間がかかり、どうしても柔軟性に欠けてしまう部分がありますが、RPAはその穴を補っていくことが可能です。そのために、私たちのようなRPAを提供する部門が、ユーザーの業務をしっかりと理解することが求められる一方で、ユーザー部門のITリテラシーの向上やプロセス設計スキルも求められます。IT部門とユーザー部門がしっかりと意思疎通し、互いに理解を深めて連携していければ、自ずとDXは実現できると考えています。このような真の意味での連携を実現するために、RPAやその他のITソリューションを通じて、IT部門とユーザー部門をつなぐ架け橋の役割を担っていきたいと考えています。
-
AI-OCRによる伝票チェックの
※AI-OCR…OCR（Optical Character Recognition/Reader、光学的文字認識）にAIの機械学習を融合した技術
効率化・自動化プロジェクトM.A.
ファイナンスセンター
セルマネジメントディビジョン
取り組みの内容
経理証憑(請求書・領収書)に記載されている日付や金額・口座番号と、従業員が入力した内容の精査・承認は、従来人が目視でチェックを行っていました。ですが、目視では大量の伝票をチェックすると、どうしても見間違いが発生していました。この業務を、OCR技術を活用して人ではなくAIが効率的かつ自動的にデータで照合するプロジェクトを2019年下期に立ち上げました。パナソニックグループのOCR読取り技術を活用して、伝票チェック業務をAIが行うことによって、経理部門として付加価値のある業務へシフトするという重要な役割を果たすことができるようになると考えています。
今後は多くの企業でローコストオペレーションを実現するために、システムを活用した業務プロセス改革が経理部門だけでなく、他の間接部門でも発生すると考えています。苦労した点
苦労したのは、請求書や領収書に記載された項目(日付・金額・相手先名)をAI-OCRが正しく認識せずに照合率がなかなか上がらなかった点です。 導入を進めていく中で、相手先の名前や口座名義などのアルファベット表記やカタカナ表記を照合項目としてどのように扱うか、いかに読み取り精度を上げていくかをシステムベンダーと協議して、エラーとなった部分を再度学習データとして提供していくことで、照合率を上げることができました。
今後の展開
各部門でスキャンした請求書や領収書が自動でAI-OCRで照合され、目視でチェックするという人の負担が多い業務がなくなっていくことが想定されます。
また、以前は職場に行かないと伝票のチェックができませんでしたが、AI-OCRの導入によって、アプリケーションが使える環境であれば、場所を問わず伝票のチェックができるようになり、業務のやり方も大きく変わっています。
List of projects
※RPA（Robotic Process Automation）…ロボットにより業務プロセスを自動化すること
※AI-OCR…OCR（Optical Character Recognition/Reader、光学的文字認識）にAIの機械学習を融合した技術
※ワークフォースマネジメント…セルに横串を刺し、セルの統制をとる部門のこと