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Commercial in Confidence 結局、 RPA 導入のポイントとは? まとめと考察 RPA 再考察 ビジネス成果を出すための RPA 学び直しシリーズ⑧ 1 2020 6 9 Blue Prism 株式会社 エバンジェリスト 市川 義規

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結局、RPA導入のポイントとは?まとめと考察

RPA 再考察ビジネス成果を出すための

RPA 学び直しシリーズ⑧

1

2020年 6月 9日

Blue Prism 株式会社

エバンジェリスト 市川 義規

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目次

1. 過去7回の振り返り

2. 結局、RPA 導入のポイントとは?

3. おわりに

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過去7回の振り返り

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RPAの導入は何のため?成功と失敗を分けるポイント

RPA 再考察ビジネス成果を出すための

RPA 学び直しシリーズ①

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2020年 4月 7日

Blue Prism 株式会社

エバンジェリスト 市川 義規

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第1回(効果)のまとめ

• RPA 導入における成功・失敗

➡ 投資対効果(ROI)の実現=成功、成功のカギはデジタル従業員

• RPA 導入の成功事例

➡ コスト削減だけでなく、売上向上、品質向上、リードタイム短縮、新しいアプローチ

• なぜ、Blue Prism だと成功できるのか

➡ 優れた製品機能と優れたコスト抑制スキーム。成功を補助するための導入方法論

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RPA は基幹システムの自動化に有効?求められる要件とは

RPA 再考察ビジネス成果を出すための

RPA 学び直しシリーズ②

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2020年 4月14日

Blue Prism 株式会社

エバンジェリスト 市川 義規

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第2回(基幹システム)のまとめ

• RPA が変える企業の基幹システム

➡ アドオンからの脱却、より業務負荷の小さい基幹システムへ

• 事例から紐解く ”神話” の検証

➡ 3つの神話と、その真実(標準業務/システム開発したほうが良い/検討順序)

• RPA を基幹システムと同列に扱えるか

➡ 日本の RPA のイメージを覆す、堅牢で高稼働率、管理しやすい Blue Prism

• Blue Prism の取り組み -基幹システム自動化-

➡ SAP自動化を皮切りに、Salesforce など様々な業務システムの自動化を加速

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RPA と AI 連携、本当のところは?違いと組合せ方

RPA 再考察ビジネス成果を出すための

RPA 学び直しシリーズ③

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2020年 4月21日

Blue Prism 株式会社

エバンジェリスト 市川 義規

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第3回(AI)のまとめ

• Blue Prism と AI ソリューションの連携

➡ 大小様々な AI ソリューションと連携し、RPA に付加価値を付与

• Blue Prism の AI 開発(OCR)

➡ 独自開発のOCR。請求書の読み取りと振り分け

• Blue Prism の AI 開発(スケジューリング)

➡ スケジューリングを AI で高度化する Blue Prism Cloud

• デジタル・タレント

➡ ルールベースであるが、SAP操作者を実現するための最初の取り組み。AI 連携も追加可能

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RPAでどんな業務を自動化してるの?事例の研究

RPA 再考察ビジネス成果を出すための

RPA 学び直しシリーズ④

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2020年 5月12日

Blue Prism 株式会社

エバンジェリスト 市川 義規

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第4回(事例)のまとめ• 業務領域の観点から見る RPA

➡ バックオフィスに限らず、様々な業務で自動化が行われている。マスタメンテ/チェック/レポート

• 監査の観点から見る RPA

➡ RPA と監査は相反するイメージだが、Blue Prism は監査対象業務の自動化や監査そのものに使われている

• BPR の観点から見る RPA

➡ BPR したほうが RPA にも良い影響がある。BPR プロジェクトと一緒に RPA を進めると相乗効果が出る

• AI の観点から見る RPA

➡ 代表的な3つのユースケース。詳しくは先週の動画を参照

• RPA で新しいことをする

➡ 大事なポイントは発想を変えること。ロボットありきの業務設計で、大きな効果を実現する

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RPA 推進組織を作るには?整理すべきポイント

RPA 再考察ビジネス成果を出すための

RPA 学び直しシリーズ⑤

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2020年 5月19日

Blue Prism 株式会社

エバンジェリスト 市川 義規

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第5回(推進組織)のまとめ

• RPA 推進組織とは?

➡ RPA の成功/失敗に大きくかかわる重要な組織

• RPA 推進組織の3つのタイプとは?どれが良いのか?

➡ 分散型、連合型、集中型。大きく広げていきたいなら、集中型 ➡ 連合型がお薦め

• 国内での展開例

➡ 3社の取り組みを解説

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RPAって不安定?運用保守性を担保する仕組み

RPA 再考察ビジネス成果を出すための

RPA 学び直しシリーズ⑥

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2020年 5月26日

Blue Prism 株式会社

エバンジェリスト 市川 義規

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第6回(安定性)のまとめ

• なぜ RPA の実行は不安定なのか?

➡ 技術的な要因と、組織・文化・仕組み的な要因の2つが考えられる

• 技術的な要因とはどのようなものか?

➡ 操作方法/待機方法/異常(例外)処理/中間データの保存

• 組織・文化・仕組み的な要因とはどのようなものか?

➡ 十分にテストできない/十分に学習できない/十分な推進組織を持てない

• 結局、どうすれば安定するのか?

➡ 技術的に高度化していくだけではなく、RPA の地位向上を併せて行う必要がある

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RPAにはセキュリティ上の問題がある?内部統制、

監査、規制対応

RPA 再考察ビジネス成果を出すための

RPA 学び直しシリーズ⑦

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2020年 6月 2日

Blue Prism 株式会社

エバンジェリスト 市川 義規

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第7回(セキュリティ、監査)のまとめ

• なぜ RPA が不安視されるのか?

➡ セキュリティ/内部統制に対する漠然とした(あるいは具体的な)不安

• RPA とセキュリティ

➡ データの管理/認証・認可/既存のセキュリティ規則/RPA 製品そのもの

• RPA と監査

➡ 監査証跡に相当する履歴が出るか/適用事例

• RPA と内部統制

➡ 内部統制の対象業務を Blue Prism で自動化する準備はできている、が…

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結局、RPA 導入の

ポイントとは?

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曲がり角に差しかかる RPA 導入-でも、その前に。

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• 2019年10月31日に発表された「日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル:2019年」

• RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)は、2018年10月時点で既に幻滅期の入り口にいたが、2019年10月では本格的に幻滅期に入った

RPA の導入は難しい??

引用: https://www.gartner.com/jp/newsroom/press-releases/pr-20191031

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RPA の「目的」の変遷

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投資対効果(ROI)を出すこと

• コストを下げる

• 売上を上げる

• 副次的な効果

• 質を上げる

• モチベーションを上げる

• etc...

生産年齢人口の急減

育児にやさしい社会へ

働き方改革の一環で、労働時間を減らそう

介護にやさしい社会へ

• 非IT技術者による内製でなければいけない

• 困っている従業員を助けるものではないといけない

• 一時しのぎの解決策。安定稼働を求めてはいけない

VS.

• もっともリーズナブルな開発体制を取ればよい

• きちんと効果が出るところに適用すればよい

• 安定稼働に気を配り、効果を最大化すればよい

いままで これから

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「RPA は内製」 という神話

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効果を出すためであれば、内製にこだわる必要はなく、

実際、日本企業は内製にこだわっていない

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もともと、RPA は投資対効果の高い手法であった

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「6ヶ月後に新製品が発売されると、追加の注文入力および配送関係の処理のために、10人の要員を追加する必要があります。」

「うーん、予算がないですね。。システム開発で対応できますか?」

「標準のSOAおよびBPMによる開発だと、18ヶ月で1.1億円の見積でした。たとえお金があったとしても、新製品の発売に間に合いません。」

「それでは、アウトソーシングはどうでしょうか?」

「米国では8.8千万円、インドでは3.3千万円で10人の要員を雇うことができます。」

「ソフトウェアロボットを使うと、1.3千万円で10人の要員を賄えます。ソフトウェアロボットは、5ヶ月で稼働させることができるので、安価かつ新製品の発売に間に合わせることが可能です」

(2012年の記事より)

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「引き算」から「足し算」の発想へ

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手順X 手順Y 手順Z

手順A 手順B 手順C

これまでの RPA 導入(引き算の発想)

現行業務分析

• 定型的で RPA 化が容易か?

• 効果が大きそうか?

• 周囲に与えるインパクトはどうか?

etc…

RPA ありきで新しいことをする(足し算の発想)

「定型業務を苦にしない、長時間労働が可能なリソースが無尽蔵にいる」という前提で業務を再設計したら、どう

なるだろう・・・?

働き方改革とは真逆の発想で、出来ることを探したら?もちろん、やるのは人ではなく

ロボット

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いままでやってない手順をロボットにやらせる:トラブルチケットの分析と解決

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導入前

トラブルチケットの取得 Scope Analysis Routing and closureTests

トラブルチケットのスコープを分析し、フィールド技術者が絶対に介入しなければならないものを取り除きます

さまざまな製品(TV、音声、ブロードバンド)のレガシーネットワークテストシステム(〜15分程度)でテストを実行します

レベル1で開かれたトラブルチケットを収集し、ビジネスエリアが処理できると判断したものをトリアージ

キューに送信します

テストの結果に応じて、チケットを手動トリアージ、フィールド技術者、またはIVRに自動的に送信します

フィールド技術者を介さずに、専門のネットワーク運用チーム(マニュアルベース)で解決できるトラブルチケット(技術インシデント)を分析およ

びフィルタリングすることで、フィールド技術者の介入数(サードパーティプロバイダーのボリューム)を15%減らすと同時に、解決にかかる時間を削減して顧客満足度を向上させます。

First Call Resolution

エージェントがインシデントを解決するために最初の電話をする

100% Field techniciandispatch

トラブルチケットがフィールド技術者に送られる

Trouble Ticket Creation

エージェントがインシデントを解決できなかった場合、トラブルチケットを起票する

Technical Support (Level 1)

顧客はコールセンターにインシデントを報告

RPAの活用

顧客が技術的なインシデントを報告 問題特定のための最初の電話 フィールド技術者へのディスパッチトラブルチケットの作成

フィールド技術者の訪問を15%削減~15 分程度. (平均)

OBJECTIVE

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効果:トラブルチケットの分析と解決のための自動化

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PLANNING

Project Setup

Q4 18

Business Requirements

Q1 19 Q2 19

Assisted Operation / Production

Financial Benefits Capture

Dev/Tests

07/19

Deploymentin 6 months

結果のサマリ

コスト削減(2019年7月〜)

時間削減 (月当たり)

14億円

193,600時間

-15%

~100

自動化にかかったコスト

< 6,000万円

フィールド技術者の訪問を削減

実行に要する仮想デスクトップ (VMs )

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おわりに

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生産年齢人口の急減に直面して

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• 2010年に8千万人以上いた日本の生産年齢人口は、10年ごとに、10~15%程度、減っていきます

• 2050年の生産年齢人口の予測は、約5千万人。2020年と比較すると、30%以上、減少します

• 少子高齢化による生産年齢人口の急減は、日本における最大の課題だと考えています

• 生産年齢人口の急減に対する決定的な解決策は、いまのところ見つかっていません

• RPA は、この課題の解決に資する可能性があると信じています

• 「日本では人を切れないから、RPA に大きな効果を求める必要はない」という考え方は、妥当でしょうか?

• 通常のビジネスをしている限り、人は自然に減っていき、30年後には10人分の仕事は、7人でやることになります

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RPA 導入を成功させ、推進組織に評価を!

• RPAを一生懸命やっても評価されないから意味が無い、軽く扱われて悲しいという話は多い

• 確かに、誰でも使えるツールを使って、ボランティア活動で困っている人を助けても、人事考課で評価することは難しいかもしれない

• しかし、そういう状況を作り出しているのは、マネジメントの責任ではないか

• RPAの目標をしっかりとブレークダウンし、RPA推進担当者にも割り当てるべき

• 目標達成を、人事考課に連動させることはマネジメントにしかできない

• 上手くいけば大いに称賛して昇進や昇給の一助とし、上手くいかなくても、その要因を分析して今後に役立てれば、会社や組織が良くなっていく

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ご清聴、ありがとうございました

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2020年6月9日