役員のスケジュールを確認し、会議や出張用の資料を作成する業務
選定理由
・役員の訪問や出張のたびに担当者が資料を作成しており、業務発生時期や頻度が不定期
・訪問や出張のたびに複数資料に情報を転記する必要があり、手間がかかっていた
2. 担当者は役員のスケジュールを確認し、各種資料に内容を転記
3. 資料作成後、役員にメールで送付
2. ロボットは役員のスケジュール内容を各種資料に転記
3. 資料作成後、役員にメールで送付
4. 担当者はメールで送付した内容を確認
効果
・年間340時間の余剰時間を創出
・資料作成がミスなく迅速に行えるようになり、役員と担当者の不要な連絡が激減
・担当者が不毛なルーティンワークから解放され、他業務に注力できるようになった
税務署から依頼される、顧客取引を照会する業務
選定理由
・導入前は 7,300 件の 照会依頼が未処理のまま残っていた
・15人体制で取り組んでいるにもかかわらず、税務署からの依頼を迅速に対応できていなかった
2. 基幹システムから該当する取引を検索
3. 必要な情報を抽出し、税務署からの情報と照会し、一致するかどうか確認
4. 不一致の場合は決められたフォーマットにて関係者に報告
5. 報告用ファイルに集計し、税務署担当者に送付
2. ロボットは基幹システムから該当する取引を検索
3. ロボットは情報を抽出、税務署から来た情報と照会、一致するか確認
4. 担当者は不一致がある場合は内容を確認し、関係者に報告
5. ロボットは報告用ファイルに集計し、税務署担当者に送付
効果
・7000件以上残っていた未処理の照会依頼を2ヶ月で0件にすることができた
・全社で年間3500時間以上の余剰時間を創出
・担当者の数を15人から4人に削減し、人手が必要な他の部署に配置転換することができた
免許証の有効期限をチェックする業務
選定理由
・業務上、車を利用する職員が多く、事故や更新漏れがあれば影響範囲が広かった
・月々300件以上の社員の免許期限を確認する必要があり、80時間かかっていた
2. メールアプリを開き、対象者のメールアドレス入力・内容確認
3. 免許証の有効期限が近い旨をメールを送信
2. ロボットは社内のエクセルデータから、運転免許の期限間近の対象者を抽出
3. 免許証の有効期限が近い旨をメールで送信
効果
・全ての作業をロボットで代行し、月当たり80時間の余剰時間を創出
・確認漏れがなくなったので、登録ミスがあった場合のリスクをゼロにすることができた
・圧倒的な量のルーティンワークから担当者が解放された
各取引先に入金を行う業務
選定理由
・取引先から毎月段ボール一箱分にもなる紙の支払い明細書が届くため、毎月その処理に追われていた
・紙データのため、RPA（BizRobo!）単体で実施するのは不可能な業務であり、OCRとの組み合わせが必須であった
2. 各々の担当者ごとに入金処理
2. スキャン用担当者が支払い明細書をスキャン。
（OCRの認識率が低いものは担当者が明細書をチェックし手入力）
3. ロボットは入金処理を行う
効果
・全社で毎月260時間かけていた業務を35時間に短縮し、担当者の余剰時間を創出した
・BizRobo!×OCR の組み合わせで、紙のデータ化とルーティンワークの代行を同時に成功した
過重労働の可能性がある社員の上司にメールを通知する業務
選定理由
・社内において勤怠管理が厳しくなったため出来た新しい業務だが、忙しくあまり手が付けられていない
・ルールベースかつスケジュールが完全に定まっている(金曜日に１回行う)業務のため、RPAに任せやすいと判断した
2. 各従業員の労働時間を確認し、過重労働の可能性を判断
3. 過重労働の可能性がある従業員のデータを課ごとに取りまとめる
4. 取りまとめた課ごとのデータを、各課の上司にメール送信
2. 各従業員の労働時間を確認し、過重労働の可能性を判断
3. 過重労働の可能性がある従業員のデータを課ごとに取りまとめる
4. 各課ごとの従業員の労働時間をグラフにまとめる
5. 取りまとめた課ごとのデータとグラフを、各課の上司にメール送信
効果
・これまで担当者が忙しく定期的に行えていなかったが、ロボットに代行させることで、必ず週1回業務を遂行できるようになった
・従来はまとめてデータを送付するだけだったが、従業員のデータをグラフにしたものも添付するようになったため、上司は部下の労働状況を一目で把握できるようになった
社員の居住物件の契約手続きを、不動産代理店に依頼する業務
選定理由
・社員の居住物件の契約情報を、不動産代理店にメールで依頼する業務
・社員1人あたりの作業に15分かかっており、面倒なルーティンワーク
・社員の給与に反映されるため、更新作業にはミスが許されない
2. CSVデータを、「物件契約申し込み書」の空欄に1つずつ転記
3. ２の書類を名前を付けて保存
4. 書類をメールに添付し、不動産代理店に送付
5. 「給与変動データ 更新リスト」の情報を更新
2. 抽出したデータを、「物件契約申し込み書」に転記
3. ２の書類を名前を付けて保存
4. 書類をメールに添付し、不動産代理店に送付
5. 「給与変動データ 更新リスト」の情報を更新
効果
・年間85時間の余剰時間を創出
・担当者はルーティンワークから解放され、情報の転記ミスや添付ミスがなくなった
量販店のPOSデータを収集・分析する業務
選定理由
・120カ所ある支店の大量のデータをダウンロード・加工する必要があり、大きな負荷がかかっていた
・人手で行えるデータ収集・分析には限界があり、週一回の頻度に止まっていた
2. CSVデータを、自社のシステムに適した形式に加工
3. 加工したデータをPOS分析システムに投入
4. データを分析し、今後の戦略立案に利用
2. CSVデータを自社のシステムに適した形式に加工
3. 加工したデータをPOS分析システムに投入
4. データを分析し、今後の戦略立案に利用
効果
・年間1,200時間の余剰時間を創出し、担当者はデータ分析作業に専念できるようになった
・ロボットの高速処理により、日次でのデータ収集・分析を行えるようになり、戦略立案の品質が向上
職員の基本情報を入力し、書類作成する業務
選定理由
・基本的に紙による引継ぎのため、業務効率化が難しい
・個別のシステムごとに職員の基本情報等を繰り返し入力しているため、非効率
2. 同じ情報を別々の書類に何度も入力
2. ロボットは基本情報を検索・振り分け
3. 振り分けた情報を各々の書類に転記し、印刷
効果
・手作業だった人給システムへの入力作業をロボット化することで、年間150時間の時間を削減
・BizRobo!がサーバ実行型のため複数システムにまたがった作業を他部署の人と連携できるようになった
求人サイトへの入稿を行い、案件登録を行う業務
選定理由
・１つの同じ情報を複数の求人情報誌に合わせた仕様に変換するため、かなりの工数がかかっていた
2. 複数の求人サイト(リクナビ派遣、dodaなど)にアクセス
3. それぞれの求人サイトにおいて複数の情報を入力し、登録
※それぞれの求人サイトにおいて、入力する情報は違うフォーマットになっており、このデータを作成する作業が非常に負担となっていた
2. ひとつの案件情報に対して、求人情報サイト毎に複数のロボットが稼働
※例えば「リクナビ派遣に登録するロボット」「dodaに登録するロボット」など
3. それぞれのロボットはそれぞれの求人サイトのフォーマットにあわせて、 案件情報を入力する
効果
・この業務単体では月120時間の業務時間削減に成功
・新規人材の採用を抑制し、残業時間も削減でき、付加価値の高い業務に工数を展開可能となった
・エンジニアではないスタッフでもある程度容易に扱えるため、 117体のロボット現場が作成できた
自社Webメディアでの広告効果データを取得し、社内に転記する業務
選定理由
・業務の大半をWeb上で処理しており、ブラウザ内蔵型のBizRobo!によりWeb関連作業を効率よくインフラコストをかけずに代替できると考えた
・定型的なルーティンワークであり、RPAに任せるのに最適と判断
2. 必要な情報を判別し、社内管理用のスプレッドシートに転記
3. 作成したスプレッドシートを関係者に送付
2. 必要な情報を判別し、社内管理用のスプレッドシートに転記
3. 作成したスプレッドシートを関係者に送付
効果
・作業が短時間で終了するため、データ分析などのより高度な業務に時間が割ける
・全社において50ロボットが稼働し、月150時間の余剰時間を創出