情報収集・調査を経てBizRobo!トライアル導入を実施

近年、同社では、業務のシステム化が各現場で進んだ結果、複数のITシステムが多数存在し、システム間の連携を人の手で行うなど「日常的な業務が煩雑化する」という課題が頻出してきたという。

「特に業務の属人化がとても深刻でした。また、システム同士の連携も難しい状態でした。システム導入によってある特定の業務自体が単純化されたのはいいけれど、システムへの情報入力のためのファイル形式変換やシステム間の連携などの単純業務を行うのは結局“人”であり、当社の大事な社員がそれをやり続けることが果たして正しい姿なのか。思い悩むことが多くありました」（吉川 貴志 氏）

属人化した業務にRPAを連携できれば、単純業務の負荷軽減につながり、さらなる業務効率化を期待できるのではないか——。そんな思いから、同社では事業部門が主体となり、RPA導入に向けた全社横断型プロジェクトチームを発足。吉川氏らプロジェクトチームはRPAに関する情報収集・調査を行った後、2018年PoC（プルーフ・オブ・コンセプト）でのBizRobo!トライアル導入を実施した。

AI技術との組み合わせやAPIとの連携も評価

フェリシモ社ではRPAの導入検討を進めるにあたり、各事業部門の具体的な課題解決の実例を積み上げ、費用対効果を測定。解決したいビジネス課題から検討を進めた。同時にRPAの導入を進めるうえで、Webのレコメンドエンジンである「Rtoaster（アールトースター）」の導入と運用実績を持つブレインパッド社の支援のもと、約半年に及ぶ導入効果検証を実施した。BizRobo! 高度化エバンジェリストの肩書きを持つ、株式会社ブレインパッド データエンジニア本部 RPAソリューション推進室長の山内康志氏は次のように話す。

「当社ではBizRobo!にブレインパッド社の分析知見等を付加した“RPA×AI”の導入支援パッケージである“BrainRoboサービス”を提供しており、すでにほか何社かの企業で十分な実績が出ていました。フェリシモ様のPoCではBrainRoboパッケージプランの枠組みのなかで、段階的に効果検証を行っていただきました。導入を進める中で、BizRobo!の個別のWebサイトから情報を集約するような作業の自動化だけでなく、AI技術との組み合わせやAPIとの連携などについても評価いただくことができたと感じています」（山内氏）

校正時の見落としが格段に減り、業務精度も向上

PoCではプロジェクトメンバーがアイデアを持ち寄り、初期の対象として25業務ほどを選定。実現可能性、開発のしやすさ、さらには実際のユーザーとなる現場部門の要望の強さ等を総合的に勘案した。

最終選考に残ったうちの1つが、商品カタログの印刷原稿チェックだ。同業務では、元原稿となるマスターデータが校正刷（PDF）に正しく入っているのかを確認する。チェック項目は商品名・商品コード・価格等々、多岐にわたる。導入以前はすべて人の目でチェックしていたが、簡易版PDFからテキストデータを抽出し、マスターデータと突き合わせる作業をデジタルレイバーに代替した。

「作業に慣れた人が1商品につき1分間でチェックできるとしても、300商品なら5時間かかる計算になります。初校、再校…と校正刷が上がってくるごとに発生する作業でしたが、BizRobo!導入により、チェックそのものは数十秒のうちに終了。見落としも大きく減り、業務精度も圧倒的に向上しました」（吉川氏）

「構成対象となる文字の抜き出しはBizRobo!だけでは実現が難しく、OCRの適用には価格面で見合わない部分がありました。そこで、PDFからBizRobo!でチェック可能な形式へ文字を抽出する技術に、弊社独自の知見を活用しました。AI技術を組み合わせることで、お客様の要件を満たせたと感じております」（山内氏）

ルーティンから解放され、動き回りやすくなり、調達実績も向上

トライアル導入の際、商品カタログの印刷原稿チェックとともに大きな効果を生んだのが、ファッション事業部調達チームにおける「受注および在庫の管理に関わる業務の効率化」だった。

「これまで各担当者が行っていた受注数予測のための在庫数確認作業を、すべて自動計測・自動入力できるようにしました。その結果、1カ月あたり約40時間の作業をなくすことができました。後にはそのデータを待つ発注担当者がいるため、単純作業とはいえとても重要な仕事です。これまでは担当者が出張などで会社にいられないときは、そのたび誰かにやり方を引き継がなければなりませんでしたが、BizRobo!への代替でその必要がなくなり、仕入先との交渉などに十分な時間を使えるようになったことで調達実績も向上しました」（ファッション事業部・今東 昇吾 氏）

山内氏によると、大きな効果を生み出したポイントは「Excelマクロなどすでにある仕組みや技術を作り替えようとするのではなく、BizRobo!をハブとしてつなぎ合わせた」こと。特に本事例では、ロボットが決められた時間に正確に作業を実施することで、人が実施する場合は1日2回が限界だった在庫チェックの頻度を向上させることも可能になり、より正確な受注予測が行えるようになった。その結果、ロス率も大幅に低下しているという。