大角 暢之RPAテクノロジーズ株式会社 代表取締役社長一般社団法人日本RPA協会 代表理事

平成30年7月19日

働き方改革RPA活用最前線

デジタルレイバーを活用したビジネスモデルの進化

SLIDE

序）事業活動について

RPAテクノロジーズとは？

2

事業開始して10年間 RPA専業カンパニー

社名：RPAホールディングス株式会社【東証マザーズ：6572】設立：2000年4月代表者：高橋 知道所在地：東京都港区赤坂1-12-32事業内容：RPA/AIを活用した新規事業創造を目的とした純粋持株会社RPA No.1のRPAテクノロジーズ(株)は100％子会社

社名：RPAテクノロジーズ株式会社設立：2013年4月代表者：大角 暢之所在地：東京都港区赤坂1-12-32事業内容：RPA/AIを活用した情報処理サービス業、コンサルタント業務BizRobo!を活用した新規事業開発・推進

RPA/AIを活用した新規事業創造

事業会社としての新規事業創造

2016年〜

2008年〜

2000年〜2008年

クライアントの新規事業創造支援

主力製品

BizRobo!協働パートナ社のマスコットキャラクタ達

専門分野との協働による新RPAサービス

特徴① デジタルレイバー事業数 No.1

◆50超の専門RPA事業推進◆

× 300~ × 50,000~

◆ロボットの稼働数◆

RPA/AIを活用したビジネスモデル開発

本日ご紹介予定

Why Cool: RPA Technologies' BizRobo is cool because its business model is based on a new, innovative contracting and commercial term structure. BizRobo allows robotic process automation(RPA) to be used for quick POCs and short-term projects, coupled with scalability over the long term, based on consumption-based pricing. For example, a buyer can pay $200 to use a robot for a month. Another option is 5 cents per line of code, or from $6,000 to $10,000 to rent a robot in a business unit.

世界・国内にてビジネスモデル表彰

出典：Gartner社Cool Vendors in Business and IT Services,2017より

出典：日本経済新聞社よりhttps://www.nikkei.com/edit/news/special/new

pro/2017/page_2.html#2-5

日経優秀製品・サービス賞2017Cool Vendors in Business and IT Services,2017 選定

◆出版「RPA革命の衝撃」

(2016年 東洋経済新報社より刊行)

メディアからも注目

日本型RPA啓蒙し普及に努める特徴②

◆テレビ番組

「トップリーダーズ」(2016/3 BS-TBS放映)

※日本生命社ロボット入社式

「がっちりマンデー」(2017/3 TBS放映)

「ワールドビジネスサテライト」(2017/4 テレビ東京放映)

一般社団法人 日本RPA協会設 立：2016年7月20日所在地：東京都港区赤坂1-12-32理事紹介

大角暢之 (おおすみのぶゆき)RPAテクノロジーズ株式会社代表取締役社長

発起人代表理事

田中淳一 (たなか じゅんいち)KPMGコンサルティング株式会社パートナー

専務理事

黒島浩一 (くろしま こういち)アビームコンサルティング株式会社執行役員プリンシパル

専務理事

池邉竜一 (いけべ りゅういち)キューアンドエーワークス株式会社代表取締役社長

理事

齊藤福光 (さいとう よしみつ)ネットマイル株式会社代表取締役

理事

主要なRPA技術は全て網羅・サポート特徴➂

5,000体超

RPA構築ロボット数

150人

RPAエンジニア養成数

3,500ケース以上

RPAトラブルシューティング

主要RPAソフトウェアは全て対応

CTO 大石純司 日本で唯一RPA作り10年

成功・失敗要因の積上げによるRPA一般化に貢献

会員制プラットフォーム「RPA BANK」開設

専門家ネットワーク 日本RPA協会

RPA バンク（プラットフォーム）

コンサルティング会社

ソフトウェア企業

岩本隆教授慶応義塾大学大学院経営 管理研究

科 etc…

ユーザー会員

• 2017年3月 ：18,930人

• 2017年12月：25,000人

• マーケティング ツール（事例、市場レポートなど）

• コミュニティ機能

• リード情報 （オプション）マーケティング支

援（powered by RPA

Bank）

コミュニティ機能

国内外最新レポート

RPA・AIイベン情報

FAQ機能各種RPA

ソフトウェア資料

システムインテグレーターソリューションプロバイダー

• 市場最新動向レポート• 製品・ソリューション最新情報

• アクセス• イベント参加

• コミュニティ参加

• 市場レポートDL• 製品資料DL• メルマガ取得

• 相談コミュニティ参加権利

パートナー会員・コラム寄稿

・市場最新動向レポート・講演

• コンテンツ提供

RPAに係る要素を集積

楽しい時代に進化する

PRESCODOCRPA

ビジョンとミッション

誰もが当たり前に使えるデジタルレイバーの稼働環境の普及・一般化を加速

新中期計画のミッション

誰もが当たり前に使えるデジタルレイバーの稼働環境の普及・一般化

環境の構築 × 皆様との共創 ＝ 全国への普及

大 衆 化

UX(体感型)・研修/検定・端末稼働型

RDAフェーズ RPAフェーズデジタルレイバースケールフェーズ

デジタルレイバー部運営フェーズ

DX Cloud(クラウド型)・サーバ稼働型・従量課金型

BASIC

(Rental型)・オンプレミス

・月額固定課金型

ENTERPRISE

(占有型)・オンプレミス・一括購入型

①全社展開

➁取引先連携

④【STAGE2】文書・アプリ実装

➄【STAGE3】

AI・IOT・ロボット連携

➂業界・組織化

拡大DXの大衆化

日本全国×

誰でも×革新

デジタルレイバーの「スケール」×「高度化」

デジタルレイバーシェアリング10,000アカウント

PRESCODOCRPA

①唯一のバックグラウド型RPAだからできるクラウドサービス

②シングルテナント型による完全プライベート提供

➂低価格・従量課金型

④単なる利用・みんなでシェア

【完全日本語化バージョン】

大衆化戦略の実行日本全国でのデジタルレイバーシェア

SLIDE

1.RPAブームについて

幻滅期の回避と成功に向けたスタート

RPAという言葉を忘れて考えよう

早くも“幻滅期”ところが“一般化”も早い

(出典：RPAエンジニアリング社大学講座資料より抜粋）

バズワードには注意

対処すべき課題導入が進む一方で、自走化・完全定着化に壁を迎える企業も多い

スケールに入ると気付くことも多い

例外処理や業務変更発生時のロボットメンテ作業をいちいち技術側が対応するので、スピードが遅すぎて結局手作業にもどっている場合も

現場にRPAを使いこなせる人材が育っていない。分かりやすく教えてほしい。

全部署での導入を検討しはじめたが、ROIがあわない。現場もRPAもどちらもわかる人に頼りたい。

ロボットを作る・直す人が週２日いればよい。地方都市にRPA人材どころか、そもそも人材が集まらない。どうしたらよいか？

ユーザーが好き勝手にロボットをつくる・アクセスするのは統制上かなり問題

大手企業_Aさん

大手企業_Bさん

地方自治体_Dさん

地方中堅企業_Cさん

⇒現場の業務運用にたえうる内製体制が必要

⇒初心者でも分かりやすい教育コンテンツが必要

⇒コンサルやSIの活用は無理。高スキル人材および教育が必要

⇒新たな人材確保は難しい。就労ニーズの高い女性の活用

⇒ロボットの構築と運用の統制大手企業_Eさん

幻滅期の回避と一般化の促進

1.RPAの本質

“デジタルレイバー”

2スケールスタート成功の要素

(STAGE1)

3一般化・高度化

(STAGE2-3)

RPAツール情報システム

ハードウェア

基本ソフト（OS）

ミドルウェア（DBなど）

アプリケーション

人（ユーザ）

BEFORE

情報システム

ハードウェア

基本ソフト（OS）

ミドルウェア（DBなど）

アプリケーション

人（ユーザ）

Digital Labor

AFTER

技術ハードルが低い(単なるマクロ) 経営効果は劇的 労務管理なし

RPAの本質と意義 本質は「デジタルレイバー」

8時間リードタイム

品質

原価

労務

ミス・歩留

10人分

8時間×5日労務管理離職防止

KPI

現場のイメージ

判断・管理・フォロー

ロボットがひたすら作業

0.5時間

ミスなし

1人分

24時間365日永遠に働く

改善ではなく革新

ビジネスイノベーション

スケールと高度化 成功にむけた５つの視点

➄RPAソフトウェアの視点

②ロボット対象作業

➂ロボット企画・起案

④AI等の技術連携

①運用の視点

START スケール 高度化

成功に欠かせない考え方（当社ご提案）

➄スケールする環境を選ぶ

②少量多品種のみに絞る

➂人(現場)アイデアを優先する

④技術ではなく実務を高度化

①デジタルレイバーの運用力

適用対象業務 企画・起案 高度化

デジタルレイバー

RPAソフトウェア

運用

成功に欠かせない要素①

RPAじゃなくデジタルレイバーの

運 用 力➄スケールする環境を選ぶ

②少量多品種のみに絞る

➂人(現場)アイデアを優先する

④技術ではなく実務を高度化

①デジタルレイバーの運用力

適用対象業務 企画・起案 高度化

デジタルレイバー

RPAソフトウェア

運用

最初にロボットの体感が必須

パフォーマンスの体感

(100倍スピード)

イノベーションの体感

(夜間稼働・労務管理なし)

例外処理の体感の体感

(インプットのフォーマット変更)

業務変化発生の体感

(ロボットの追加・修正・変更)キーボードと画面操作記録

DIGITALLABOR

戦略的運用体制の企画(人材/協力会社の選定)

デジタルレイバーの運用＝“体感”から入る

RPA JSP(Jump Start Package)

コンセプト

主要UX-KPI

(体感の視点)

成果物

SLIDE

スケールフェーズでの課題いつでもご相談ください

SLIDE

2.一般化・高度化の世界

STAGE１の最新トピック

出典：RPA協会及びアビームコンサルティング社「高度化」の考え方

RPA成功に欠かせない要素 ➂

➄スケールする環境を選ぶ

②少量多品種のみに絞る

➂人(現場)アイデアを優先する

④技術ではなく実務を高度化

①デジタルレイバーの運用力

適用対象業務 企画・起案 高度化

デジタルレイバー

RPAソフトウェア

運用

デジタルレイバーをスケールさせる企画・起案の仕組み

徹底的に現場アイデアを優先直接収益を向上させる

粒の大きな業務はシステム／BPR投資により効率化

人間系作業が必要な業務量

デジタルレイバーの浸透・スケール

…

システム化への要望・起案←←IT投資決定！

そもそもあきらめて起案しない

投資断念

ISSUEの割合が多い WISHの割合が多い

パターン１ パターン2 パターン3

出典：アビームコンサルティング社RPA方法論を参考にRPA協会作成

直観・期待・希望なので論理的に説明できない

「業務課題の効率化状況」

業務上個別課題

既にスケール・一般化に進むケースでは、部門/現場担当のマインドシェアやストレスの解放をかなえるため、ボトムアップでのイノベーションがおきやすい

現在ホットなRPA論議

先に進んでいる会社(やりたい放題)

個人・組織にかかわらず要望をそのまま表現

夜中にやらせておく

よくあるイノベーションポイント

全量24時間チェック

優秀なセールス

ストレス/マインドシェア

シェアによる収益

予約受付を夜中もつづけて機会損失をなくす

繁忙期にくる大量の予約をひたすら受付登録

件数

◆レンタカーの予約受付業務

品質

コスト

Before After

上限限界あり 全件受付!

8件/4か月 0件/4か月

画像出典：日経コンピュータ5月号より要約

160円/件 28円/件

ケーススタディ：オリックス社

ケーススタディ：ユリニーバ社

画像出典：日経コンピュータ5月号より抜粋

毎日数千件の商品情報を巡回収集

毎日毎朝6:00にやるよ！

メーカ主導での比較サイトにてロイヤリティの高い顧客を店舗へ誘導

デジタルマーケティングの基礎技術として

夜間もキャンセル手配君

・夜間のキャセルも大丈夫

・速攻で仕入商品をおとす

旅行代理店

(EC特化)

50%超

ロス低減

cancel 素材

cancel 素材

cancel 素材

24時間365日

死筋商品をいつでも捌く・死筋商品の在庫落とし

・専用サイトへの出展と会員誘導

アパレルEC

商品回転率↑

セール店舗死筋

在庫削除

登録

会員営業

通販業(TV)

AI実装 売上予測予測

シミュレーション

ROI

広告出稿の最適化・履歴やビジネス因子の徹底収集・需要予測

・広告実行の意思決定を簡単に

ROIの劇的改善

ケーススタディ：流通・小売業界におけるマーケティングロボット

売上・収益に直接貢献します！

当社BPO事例からみえる収益貢献事例

専用商社仕入商品探索ロボ売上３倍/6か月

人事業界全般スカウトやマッチング個社事務による収益力強化

保険業界SalesForceロボ営業組織力向上

BPO業界24×365日超短期間委託

人材業界ハイブリッド派遣

EC業界競合価格対策新商品組成

セキュリティ不正チェック防犯チェック

法人営業支援Webサービス収集(入札/POS)

大学(統計)論文作成効率化

予約受付を夜中もつづけて機会損失をなくす

繁忙期にくる大量の予約をひたすら受付登録

件数

◆レンタカーの予約受付業務

品質

コスト

Before After

上限限界あり 全件受付!

8件/4か月 0件/4か月

画像出典：日経コンピュータ5月号より要約

160円/件 28円/件

STAGE1のトピック最後に・・・・・

日本が世界に誇るべきＲＰＡケーススタディ

ロボットと人との融合

SLIDE

2.一般化・高度化

STAGE2の世界

文書に関わる全ての人的処理をワンストップで解決ドキュメント系ロボット代行の世界

大角 暢之RPAテクノロジーズ株式会社 代表取締役社長一般社団法人日本RPA協会 代表理事

平成30年7月10日

働き方改革を加速するデジタルドキュメント

国内発！文書に関わる全ての人的処理をワンストップで解決するドキュメントRPA

RPA活用最前線

デジタルレイバーSTAGE２の世界

セミナー資料より抜粋

SLIDE

STAGE2の世界ドキュメントRPAとは

デジタルレイバー進化モデル

STAGE2DIGTAL LABOR

Document RPA

大量の文書

人間作業の代行

紙ベースの資料が多数存在することにより非効率・複雑な業務フローが今だに随所で発生

見積書、請求書、申込書、本人確認書

手書き文字と印刷文字の混在

FAX文字のずれや読みづらさ

要点：「文書に係る」人間系作業とは何か？

汚れ・文字潰れ

人間の認知能力に頼らざるをえないのが現状

非定型 文章*手書き認識

文書に係る人的作業全体をワンストップでロボが代行

スキャン

認識

分類

コンセプト

OCR

補正修正

チェック

システム入力

文書保管

ロボット代行

補正修正

個別作業の省力化の積上げで、オペレーション全体パフォーマンスを最大化

人間系作業は「補正修正」のみ

ロボット代行前

ロボット代行後

個々のタスク・操作・判断をロボに設定＆代行

Capture処理

MultiOCR処理

補正処理機能

プロセス管理機能

Ruleエンジン機能

画像クリーニング処理

ドキュメントRPAデモンストレーション

汚れをとる色付き/地紋付き/FAX帳票等OCR処理難い画像をクリーニン

グ処理

BPRの恒常化お客様に取って最適な業務オペレーションフローを組み立てる事で、人員配置、作業分担等を最適化するまた、稼働状況等を分析ツールを活

用して常時監視把握する。

あらゆるチェックを代行

最終確認・補正処理作業の前に、単項目、相関項目等のルール設定による代行人的作業負荷を大

幅に軽減が可能になる。

複数OCRの登用AIではなく、文字種類（活字・手書き）と文字形態（数字・文章・住所）にあったOCR

を複合的に活用する

非定型の認知様々な形式の帳票が混在する中、自動的に項目認識・仕分け

補正処理機能

プロセス管理機能

Ruleエンジン機能

マルチOCR処理

Capture処理

画像クリーニング処理

クラス1RPAツールは全て対応

徹底した視認性の追求最後は人間が最終確認を行う必要がある。その際、効率よく、ミスが防げる管理し易い画面設計を行う事が重要。

SLIDE

個別ケーススタディ

【住宅ローン専業業者様】課題：審査時間が長い。審査時間を短縮化し、不動産会社、代理店の満足度を向上させたい。

＜ドキュメントRPA ＞・住宅ローン申請の際に送られてくる様々な帳票（申込書、本人確認、

重説、年収証明等）をセンター一括登録に変更

・BasicRoboと連携し、基幹システムまでシームレスなフローを実

現

＜RPA導入後の成果＞・登録処理を短縮化する事で審

査時間を大幅削減・不動産業者、代理店の事務負担を軽減する事で、満足度向上、

成約率向上を実現

データ処理なら僕に任せて！ どんな書類

でも僕に任せて！

事例②：ドキュメント処理の見直しで顧客満足度大幅アップ

最大60分⇒10分

リードタイム

品質

記入項目50%減

原価

CP最大化

【シェアードサービス会社様】

課題：不定期に発生するお客様からの依頼に対し、柔軟に対応できるスキームを組み立てた

い。

＜ドキュメントRPA＞・お客様から送られてくる紙データをドキュメントRPAにより電子

化。・3000種類に及ぶデータを順

次ドキュメントRPAに置き換え中。

＜RPA導入後の成果＞・大量受注時に外部に委託していたが、内製化する事で、外部データ流出リスク等の懸念軽減。・ロボット化の範囲を拡大する事

で、原価率の大幅向上・採用、研修コスト、退職リスク

の大幅軽減

大量処理は僕が一番得意だよ！！

大量処理は僕が一番得意だよ！！

大量処理は僕が一番得意だよ！！

大量処理は僕が一番得意だよ！！

事例③：外部委託費の削減、大量受注時にも柔軟対応

400%アップ

リードタイム

品質

ミス50%減

原価

40人⇒10人

【シェアードサービス会社様】

課題：不定期に発生するお客様からの依頼に対し、柔軟に対応できるスキームを組み立てた

い。

＜ドキュメントRPA＞・お客様から送られてくる紙データをドキュメントRPAにより電子

化。・3000種類に及ぶデータを順

次ドキュメントRPAに置き換え中。

＜RPA導入後の成果＞・大量受注時に外部に委託していたが、内製化する事で、外部データ流出リスク等の懸念軽減。・ロボット化の範囲を拡大する事

で、原価率の大幅向上・採用、研修コスト、退職リスク

の大幅軽減

大量処理は僕が一番得意だよ！！

大量処理は僕が一番得意だよ！！

大量処理は僕が一番得意だよ！！

大量処理は僕が一番得意だよ！！

事例③：外部委託費の削減、大量受注時にも柔軟対応

400%アップ

リードタイム

品質

ミス50%減

原価

40人⇒10人

①トータルプロセスでの技術活用による効率化②平均してＬＴ・品質・原価においても50%ー80%以上のパフォーマンス➂適切なフェージング（ボリュームゾーン と デジタルレイバー前提とした新業務）

事例からみる特徴

SLIDE

サービスモデル

当社のサービスモデル

6つの視点簡易診断

①文書プロセス全体の課題

②文書実態－定型／準定型／非定型－言語（日本語／英語／その他)－形態 活字・手書×文字/文章－種類 日付・名前・住所・金額等

➂チェック－短項目/複合項目

トライアルによるFS

①ターゲット文書の特定－2:8の法則－ボリュームゾーンの文書原本

②実地検証クリーニング・captureMultiOCR・ルール設定

➂ドキュメントRPA方針アラカルト形式による企画

フェージングサービス提供

①フェージング計画・スモールスタート・新オペレーションの段階的導入

②サービスモデル検討・テクノロジー選定のフェージング・活用サービスの選定－BPO型 －JV型－オンプレミス型➂運用トレーニング

無償 無償／有償 有償

STAGE2事例も続々と・・・

SLIDE

2.一般化・高度化

STAGE3の世界×

AIの民主化テクノロジーの高度化ではなく

「 実 務 」の高度化Robo

Force×

大角 暢之RPAテクノロジーズ株式会社 代表取締役社長

一般社団法人日本RPA協会 代表理事

平成30年7月19日

働き方改革RPA活用最前線

デジタルレイバーSTAGE3の世界

セミナー資料より抜粋 ×

AIの大衆化のトレンド誰でもできる実務の高度化

RoboForce

Stage3 Case Example

＜マーケティング＞

A. 製品別需要予測精度の高度化（データ抽出→集計・加工→需要予測→基幹システム登録）

＜リスク・異常検知＞

B. 産業用機械部品の故障検知（IoT集計→故障検知→基幹システム登録→管理者通知メール）

＜コスト削減＞

C. 融資審査業務の自動化（申込データ取込み（CSV/OCR）→基幹Sys登録→与信判定→通知）

＜収益拡大＞

D. 証券貸株金利の自動推定（クローリング→集計→予測→基幹Sys登録）

製造業

金融業

システムからデータ抽出データ集計

予測結果のシステム登録

IoTデータ集計故障検知結果のシステム登録工場管理者へのアラート通知

ローン申込データ取込申込のシステム登録与信判定結果の登録

要注意顧客のアラート通知

外部データクローリング社内外データの連結金利推定結果の登録

販売予測推定モデル

故障検知モデル

AIクレジットスコアAI支払遅延予測AIデフォルト予測

金利推定モデル

RPA機能 AI機能Stage3 Case Example

異常・故障検知テンプレート

自動車メーカー： 産業用ロボットの故障検知（１/３）

目的RHQの管理者が複数工場の稼働状況と故障検知を集中管理する仕組みRPAとAIを活用して、ロボットの部品故障原因の予測（潤滑油、歯車等）と管理者に自動アラート

Machines IoT

生産工程 産業ロボット センサーログ

データベース(センサーデータ蓄積・集計・加工)

AI組込みシステム

(Server-Side)

PC/Table(Client-Side)

Storage & AI Application System Quality Monitoring & Assurance

AIForce産業ロボットセンサーログ取得

基幹システム登録

故障検知

AI継続学習

IoTログ集計

管理者通知メール

• 自動車製造工程の産業用ロボット（溶接機械）部品の故障検知• これまでは、品質管理部が、産業用ロボットから出力される１５０項目のログデータを

Excelで分析し、部品の故障タイミングの閾値を調整していた。• ディープラーニングを活用し、自動的にログデータを圧縮することで、故障データと正常データを分離した状態を可視化

自動車メーカー： 産業用ロボットの故障検知（２/３）

‥

電流

電圧

抵抗

周波数

温度

回転数

正常

不良

データ圧縮

入力層 出力層

可視化

正常状態クラスタ①

正常状態クラスタ②

異常状態クラスタ③

時系列での遷移（正常→異常）

自動車メーカー： 産業用ロボットの故障検知（３/３）

Machines IoT

生産工程 産業ロボット センサーログ

データベース(センサーデータ蓄積・集計・加工)

AI組込みシステム

(Server-Side)

PC/Table(Client-Side)

Storage & AI Application System Quality Monitoring & Assurance

産業ロボットセンサーログ取得

基幹システム登録

故障検知

AI継続学習

IoTログ集計

管理者通知メール

部品調達コスト 10%減 ライン停止リスク 低減(異常検知)リアルタイム品質モニタリング

異常・故障検知の手法

アプローチ例

既知の異常検知（教師データ多数存在）

機械設備から収集したセンサーデータと異常・故障の記録データをベースに検知モデルを構築し、新たなセンサーデータの

異常・故障の発生確率を予測

未知の異常検知（教師データ少数存在）

多次元空間へのデータモデリングにより、正常値クラスタと異常値クラスタを分離し、異常な兆候のあるデータを調査対象としてピックアップ

故障確率(X%)

振動数 電流 電圧 温度

異常兆候確率(Y%)

正常確率(Z%)

継続学習により市況変化へ迅速な最適化とモデル精度の向上を実現

●

●

異常兆候データ

●●●

●

●●

●

●●●

●●

●

●●

●

●

例①正常値外データの抽出

正常値を境界線で囲みそれ以外のデータを異常兆候データとしてピックアップ

例② 異常値クラスタの抽出

多次元モデルでクラスタリングを実施し、空間上の異質なデータを異常兆候データ

としてピックアップ

●

‥

AI異常検知ロボ 入社準備（PoC）• 約１〜３ヶ月で、AI異常検知ロボを貴社に派遣できます。• ２４時間３６５日休まず、センサーデータから異常の兆候を検知し続けることができます。• 異常検知経験を常に学習し続けて、時間の経過とともに、異常検知精度が向上します。

STEP1診断

開始ご判断

STEP2ロボPoC

STEP3ロボ製作

本格運用・展開

P O C

■実現性判断・ゴール確認・データ確認・PoC実施判断

■PJ組成・スコープ

・マイルストン・役割分担・体制/予算

■ロボ製作Web又はモバイルアプリとしてロボを

製作

■プロト運用スカウトマンと

ロボのスカウト精度をA/Bテストし、ロボの性能を検証

*金額別途提示

社内DL利用型

・初期費用 ：本番SYS開発・月額利用 ：ロボ利用料

商用利用型

・別途ビジネスモデル検討

JV・製品構築型

・投資事業協業検討

ロボ利用用途の確認

1-3 days

■データ準備・データ収集・データ加工

■AIロボ作成・モデル構築・精度評価

1-3 months 1-3 months

事業性判断

*金額要検討

■データ準備過去データ を利用した答え合わせでロボのスカウト精度を検証し、６５％を下回る場合は、ロボ派遣を再検討

AI異常検知ロボ 入社後のイメージ（本番運用）

人間系作業 AI異常検知ロボ 難易度高 難易度中 難易度低

並行稼働（ロボ入社）

作業負荷割合

本番稼働（ロボ拡大）３ヶ月 ３ヶ月

難易度低（青色領域）にAIロボ（〜９０％）を導入し、本番稼働に向けて難易度中（黄色領域）の検知精度８０％越えを目指す。

難易度低・中（青色・黄色領域）にAIロボを導入し、全体精度を９０％越えを目指す。ただし、５、１０年に一度発生するような難易度高（赤色領域）については、人間系とロボのハイブ

リッド検知を継続する。

異常・故障レベルを、重要度と発生確率に分解し、難易度の低い領域からAI異常検知ロボ導入を検討。難易度低（青色）+難易度中（黄色）で検知業務全体の約８０％程度をカ

バーするように設定

重要度

発生確率 低

大

低高

異常・故障リスクマトリクス*

*異常・故障リスクマトリクスの重要度と発生確率については、各クライアントのニーズと対象機械

設備の性質に依存

重要度

発生確率 低

大

低高

異常・故障リスクマトリクス*

PoC開始（ロボ入社準備）

重要度

発生確率 低

大

低高

異常・故障リスクマトリクス*

１〜３ヶ月

検知業務全体の約８０％程度をロボ化

難易度高の検知について人を支援

データ分析自動化ツール

異常検知モックアップ

Industry 4.0 Solution

RPA × AI Infrastructure

オンプレミス形態 As A Service形態

ApplicationTemplate

Fintech Solution

需要予測異常・故障

検知

審査・査定

自動化

ロイヤリティ

可視化

取引不正検知

（金融犯罪対策）

市場価格

最適化

解約リスク

可視化

サイバーリスク

可視化

アナリスト

業務効率化

クロスセル

最適化

機器・部品

寿命予測

異常・故障

検知

製造品質

モニタリング

調達

最適化

物流

最適化

消費電力

最適化

オーダーメイド

サービス

オーダーメイド

サービス

RPA×AI基盤

RoboForce STAGE3 デジタルレイバー テンプレート

異常・故障検知の適用事例異常・故障検知は、稼働中のプラント、産業用ロボット、航空エンジンなど機械設備における異常の変化や兆候を捕捉し、業務停止や業務停止に伴うリスクを最小化するためのテクノロジーです。

航空航空エンジンのセンサーデータから、部品の交換寿命や故障の予兆を検知し、スペアパーツの調達を最適化する。

航空エンジンや関連機器の故障の予兆検知

電力受変電設備や配電装置のエネルギー消費電力の異常を検知し、機器の負荷状態をコントロールする。

消費電力の負荷制御

自動車製造工程で稼働する溶接機器などの産業用ロボットの故障の予兆を検知することで、製造ラインの停止を防止する。

製造ラインの停止リスク低減

鉄道・輸送車両や機器などのセンサーデータから、リアルタイムで運行状況を監視し、運行停止に繋がる故障の予兆を検知することで、ダウンタイムの最小化を測ります。

運行ダウンタイムの最小化

オイル・ガスシェールガス等の掘削ドリルの故障の予兆を検知し、掘削作業停止に伴う機会損失を最小化する。

資源発掘機会損失の最小化

ヘルスケア医療機器の稼働データ を用いして、稼働状態と故障の予兆を検知し、医療機器のダウンタイムを最小化する。

医療停止リスクの最小化

運行遅延調達コスト

消費電力消費量

ライン遅延/停止時間

運行遅延時間

ダウンタイム

ダウンタイム

PoC実施中

モックアップ開発中

本番運用検討中

PoC実施中

本番運用検討中

PoC実施中

想定KPI ステータス業界 分析目的 分析概要

成功に欠かせない要素⑤

➄スケールする環境を選ぶ

②少量多品種のみに絞る

➂人(現場)アイデアを優先する

④技術ではなく実務を高度化

①デジタルレイバーの運用力

適用対象業務 企画・起案 高度化

デジタルレイバー

RPAソフトウェア

運用

スケールと高度化を実現する

ソフトウェアを選択

エージェント型（端末内で働く）

デジタルレイバーがPC内にエージェントとして働く

12

バックグラウンド型（サイバー上で働く）

デジタルレイバーがサーバ内でバックグラウンドで働く

500～出典：日経情報ストラテジー2017年5月号より抜粋

ロボットの仕事場（実行環境）

出典：RPAクリニック第1回 某保険会社RPA導入事例より抜粋

BizRoboの特徴① スケール力No.1

BizRoboの特徴② 運用力NO.1

内製力NO.1の評価直感的に作れる・直せる・増やせる

・女性の復職支援事業に採用(ワーキングマザー/主婦/時短雇用)

◆RPA女子プロジェクト

・大学講座 ・地域就労支援

BizRoboの特徴➂ 高度化 No.1

AIとの融合 あらゆるTechとの連携

ソフトバンク社シンクロイド採用

実務能力の高いロボット

BTC社

プレスコ社

業界・業務別専門ロボット

国内外の衆知があつまる仕組み（あらゆるテクノロジー専門家からの評価と連携）

30社超える技術連携・AI/IOT

・ETL/EAI

・ASP/パッケージ

・OCR

・Document

オリックスビジネスセンター沖縄社のご紹介

①人とロボットの融合

②3年後の当たり前の絵姿

➂RPA働き方改革 ⇒ 新しい人の仕事・暮らし

デジタルレイバーによる経営進化のケース

3.RPA活用最前線

STAGE2-3の世界最新トピック

今後の方向性

SLIDE

3.今後の方向性

進化がはじまるビジネスモデル

RPAテクノロジーズ社事業方針

大 衆 化デジタルレイバー

シェアリングエコノミーの時代へ

大衆化戦略の背景と狙い

ROI/メンテナビリティ低結果スケールしない

日本全体の社会課題

理由

リードタイムと品質の進化CPは結果として当たり前

生産性革新(仕事から労働をなくす)

我々の考え

日本全国＊全社(地方の中堅以下企業・自治体)

内製運用型

問題認識

首都圏大企業中

心

開発委託型

コスト削減

RPA導入プロジェクト

「デジタルレイバーのスケールと高度化」環境の整備

①唯一のバックグラウド型RPAだからできるクラウドサービス

②シングルテナント型による完全プライベート提供

➂低価格・従量課金型

④単なる利用・みんなでシェア

【完全日本語化バージョン】

大衆化戦略の実行日本全国でのデジタルレイバーシェア

UX

(体感型)・研修/検定・端末稼働型

RDAフェーズ RPAフェーズデジタルレイバースケールフェーズ

デジタルレイバー部運営フェーズ

DX Cloud(クラウド型)・サーバ稼働型・従量課金型

BASIC

(Rental型)・オンプレミス

・月額固定課金型

ENTERPRISE

(占有型)・オンプレミス・一括購入型

①全社展開

➁取引先連携

④【STAGE2】文書・アプリ実装

➄【STAGE3】

AI・IOT・ロボット連携

➂業界・組織化

拡大DXの大衆化

日本全国×

誰でも×革新

デジタルレイバーシェアリング10,000アカウント

PRESCODOCRPA

皆様主導でのDXワールド

大 衆 化 の 波

続々と誕生しているデジタルレイバービジネスモデル

ビズロボ・プロデューサーズ

デジタルレイバーはメーカーベンダーが主人公になることはありえない

デジタルレイバーを活用したビジネスモデル

AI

BizRobo!コンソーシアム構想ビジネス領域

テクノロジー領域

SI

EC

地方創生

アウトソース

人材

次世代ベンチャー型

構造改革型

祝!ロボット派遣会社設立!

広告ネット金融

コンサル

大手金融

Digital labor Producer

データサイエンティスト

ブレインロボット(AIロボット・オートメーション）

AI

・統計的予測に基づくルール実装・国内初のSTAGE3デジタルレイバー

2014年11月誕生

システムインテグレーション

国内初ロボットBPO(従来型ＳＩ産業の革新）

SI

業務処理の自動化エンジン実装・SIの営業革新＝ドアノック・可視化・常駐

Digital labor Producer

アウトソース

企業生産性向上コンサルティング

祝! ロボ派遣事業会社設立

・時給3,000円のロボ派遣

・リクルートライフスタイル社・トライステージ社等マーケティング事業・業務領域で活躍中

Digital labor Producer

アウトソース

社内ロボット派遣センター

社内ロボット派遣センター

・住友林業グループに対するロボット派遣・IT投資対象外の課題をロボット見込・受注生産により1000円で派遣

金融業界(メガバンク・生損保・証券)

次世代型事務基盤・ロボット事務処理センター型パッケージ・24時間365日 金融庁品質 労務管理無・オフショア → ニアシショアの時代へ・Japan2topの採用

大手金融

等

日本CFO協会 × 日本RPA協会次世代経理マン育成 “Digital CFO”

経理×RPA×地方創生専門領域におけるノンショアBPO

×

×

2017年RPAサミット発表資料より

×マーケティングにかかわるツールベンダーや

ソリューションとのコラボレーションによるデファクトロボ

各種監査法人

Presco

マーケティングオペレーション

×人材サービスのユーザーに対する

デジタルレイバービジネス業界へのシェアドサービス等

実務能力をもったデジタルレイバー

自立自走できる運用能力向上

・女性の復職支援事業に採用(ワーキングマザー/主婦/時短雇用)

◆RPA女子プロジェクト(2018年5月7日付け)

×

2018年度500人

全国大衆化にむけた強力なサポーター事業も続々と！

RPA運用に適した人材の選定・育成・活用の環境

客観的な評価と改善

◆ROBOPIT(2018年5月14日付)

実務能力 高スキル女性 新人

大 衆 化 の 波その２

実務レイバーシェア社会全体としてイノベーションが加速

する時代へ

高齢化と労働人口減が同時並行で加速

地方地域の危機感

国内の労働人口は首都圏に集中 過疎地域は61%減(2005年比)

北九州ロボットBPO工場を設立

「オフショアはもう古い！人とロボットが融合する次世代型ロボットアウトソーシング」

人事事務に特化したBPOサービス

ビズロボジャパン社2014年11月記者会見資料を抜粋・加筆修正

地域創生を目指す広島ロボットセンター発進

中国地方の人材不足問題の解決ロボットに係る技術と人材の育成による

安定かつ安価な供給

AI/IOT等最新テクノロジー実証実験事業(3年間10億円)

×

全国に広がる「地産地消型」ロボットセンター

EneRobo

◆広島ロボットセンター

全国でシェア!? 日本全体の生産性革命を加速

皆様

AIの先端技術研究と実装の推進

業界・業務デジタルレイバーのプロデュースシェアリングエコノミー

四国におけるAI/RPA及び周辺技術の基盤提供とサポート

最先端のRPA技術の提供デジタルレイバーエンジニアリング育成

四国他県との連携他大学、産業界のプレイヤーとんｐ連携

共通e-learningの構築、他大学との連携

◆徳島AI*RPAセンター構想

「長崎RPA推進協議会」スタート！

・プライベートクラウド型・DocumentRPA標準実装

◆長崎RPA推進協議会

全国に広がる「地産地消型」ロボットセンター

金沢

札幌

豊橋大阪

広島

徳島

長崎福岡

鹿児島

沖縄

皆様が主体

・事業資産

・経験値/専門性

・ビジョン

デジタルレイバースケール＆高度化

まとめ：イノベーションの構造・からくり

Bigtree PRESCO

お問い合わせはこちらまで osumi@bizrobo.comRPAテクノロジーズ大角暢之

楽しい時代に進化する個人も組織も自己実現できる環境へ進化

仕事 ー 労働 ＝ 表現

①正しいスタートがきれる

➁全社内への展開

➂テクノロジーによる

高度化

④取引先・業界スタンダードコンセプト

いち早く 実務能力の高いデジタルレイバーをスケールさせる ことを可能にする

日本全国の専門性と経験値を活かす

皆様×

楽しい時代に進化する

ご清聴ありがとうございました

お問い合わせはこちらまで osumi@bizrobo.com日本RPA協会/RPAテクノロジーズ

大角暢之

PRESCODOCRPA