PowerPoint プレゼンテーション

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2017

Cool Vendors in Business and IT

◆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 • イベント参加• アクセス • 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

PRESCO DOCRPA

ビジョンとミッション

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

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

PRESCO DOCRPA

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

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

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)

R

P

A

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

④

AI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

DIGITAL

LABOR

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)

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

出典：RPA協会及びアビームコンサルティング社

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

予測 売上予測 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

デジタルレイバー進化モデル

STAGE2

DIGTAL 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

【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）

SLIDE

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・capture

MultiOCR・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

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

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

Industry 4.0 Solution

RPA × AI Infrastructure

オンプレミス形態 As A Service形態 Application Template

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

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

_{(仕事から労働をなくす)}

生産性革新

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

PRESCO DOCRPA

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

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

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

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

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

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

[email protected]

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

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日本RPA協会/RPAテクノロジーズ

大角暢之

PRESCO DOCRPA