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Industry applications業務適用事例

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業種

エネルギー・資源

中途採用希望者に対して、説明会案内と予約受付を行う業務

選定理由

・職種ごとに応募条件が異なり、応募条件を満たすかどうか、担当者が逐一確認する必要があった
・複数の転職サイトがあり、それぞれにフォーマットが異なるため、担当者が手作業で行っていた

1. 担当者は説明会の日程リストを作成
2. 各種転職サイトにログインし、応募者情報を確認
3. 応募条件を満たす場合、担当者は中途説明会の案内を送付
4. 応募者は参加希望日をメールで返信
5. 担当者は各転職サイトにログインし、受付承諾のメールを送付
1. 担当者は説明会の日程リストを作成
2. ロボットは各種転職サイトにログインし、応募者情報を確認
3. 応募条件を満たす場合、ロボットは中途説明会の案内を送付
4. 担当者は参加希望日をメールで返信
5. ロボットは各転職サイトにログインし、受付承諾のメールを送付

効果

・年間150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、ストレス軽減
・応募者からの申込みに対して迅速な対応ができる

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

1.担当者は勤怠管理システムから社員情報をCSVで出力
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
1. ロボットは勤怠管理システムから社員情報を抽出
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

面接官ごとに面接予定を通知する業務

選定理由

・月で合計5時間程度の、少量の業務だが、発生がランダムで担当者のスケジュールが乱れる要因だった
・面接ごとに少量だが複数のルーティンワークがあり、担当者のストレスがたまっていた

1. 担当者はデータベースから翌日の面接者リストを抽出し、CSVに出力
2. CSVデータを面接官ごとに分け、時間順に並び替え保存
3. データベースから、応募者毎のESやWeb適正結果のPDFをダウンロード
4. 各面接官に、面接予定・エントリーシート・PDFをメールで送信
1. ロボットはデータベースから翌日の面接者リストを抽出し、CSVに出力
2. CSVデータを面接官ごとに分け、時間順に並び替え保存
3. データベースから、応募者毎のESやWeb適正結果のPDFをダウンロード
4. ロボットは各々の面接官に、面接予定・エントリーシート・PDFをメールで送信

効果

・月5時間程度だが、ロボットが完全に業務を代行し、担当者をルーティンワークから解放
・繁忙期と閑散期で作業量が異なる業務から解放されたため、別業務にリソースが割けるようになった

単価マスタを改訂する業務

選定理由

・ExcelからCSVに加工するルーティンワークを毎月手作業で実施しており作業ミスが発生していた
・数百件以上のデータを修正する必要があり、入力期限もあるため、休日出勤を余儀なくされていた

1. 担当者は単価の改訂が必要かどうか、単価情報をもとに判断
2. 改訂情報を、改訂が必要な品目に対してのみ、資材情報システムに手動で登録
3. 担当者は結果にミスがないか、全件を目視確認
1. 担当者は単価の改訂が必要かどうか、単価情報をもとに判断
2. ロボットは改訂情報を、資材情報システムに自動で転記
3. 担当者は、ロボット実行にエラーがないかのみ確認

効果

・業務時間の内98%をロボットが代行し、担当者の負荷が大幅軽減
・ヒューマンエラーがなくなり、担当者はエラーと報告されるデータのみの確認で済む

ガス使用予測データを作成する業務

選定理由

・売上を予測するために、自社ガスサービスの需要を日常的に計測する必然性があった
・ガスの需要は気温データと連動することは把握しており、定期的に気温データを収集する必要があった
・単純業務故に、担当者のモチベーションが上がらず、本来実施すべきデータ分析等に集中できていなかった

1. 担当者は気象庁のホームページにアクセスし、気温データを抽出
2. 抽出したデータをCSVに出力
3. CSVを担当部署に送付し、確認
4. 担当部署は気温データをもとにガス需要を予測
1. ロボットは気象庁のホームページにアクセスし、気温データを抽出
2. ロボットは抽出したデータをCSVに出力
3. ロボットはCSVを担当部署に送付し、確認
4. 担当部署は気温データをもとにガス需要を予測

効果

・月30分程度の工数である小粒な業務であったが、開発難易度が高くないためヨコ展開に成功
・他社料金やその他の気象データなど、業務の幅を広げることに成功

営業が入力した顧客企業情報を、 Webサイトの記載をもとに補完する業務

選定理由

・自社のERPとの相性がよい
・他拠点でのロボット運用を一元的に統制できるサーバ型である

・毎回情報を保管するのは非常に時間がかかるため、そもそも対応できていなかった
・自社で取り組みたいと思っていたが、あきらめていた業務
1. ロボットは営業支援ツールにログインし、顧客の企業名を取得
2. 顧客企業名でWebサイトを検索し、企業情報のページにアクセス
3. ロボットは得た情報を自社の営業支援ツールに登録

効果

・一元的な運用統制に長けているBizRobo!の特長を生かし、営業拠点50カ所にロボットを一斉展開
・年750時間の余力を創出