予約情報を更新し、基幹システムに転記する業務
選定理由
・毎週、通常時は300件、ピーク時には3000件以上の業務量があり、担当者の人数も状況に応じて2~5人に変化していた
・ピーク時には、週にのべ30時間の業務量があり担当者の負担となっていた
・人が作業する場合エラー件数が10%と、かなり高い数値だった
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2. 予約情報の一部を社内の基幹システムに転記
※人手で行う場合、上記作業を300~3000件繰り返し行う必要がある
2. 予約情報の一部を社内の基幹システムに転記
効果
・ロボット2台が常に稼働し、ピーク時においても担当者5人分の業務を代行
・ヒューマンエラーがなくなり、正確な情報の更新が行えるようになった
・人手で30時間かかっていた業務をロボットが6時間で終了するようになった
積荷商品の情報を検索し、更新がある場合に情報を書き換える業務
選定理由
・不定期に情報が更新されるサイトから情報収集を行いたい
・商品情報が更新されておらず、チェックが空振りに終わることが頻発していた
・チェックの対象が大量にあるため、長時間の作業がほとんどが無駄になっていた
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2. 現在の情報と比べて更新があるかどうか確認
3. 更新された商品があった場合、その情報をまとめてファイル作成
4. まとめたファイルを関係者に送信
2. 更新のあった商品の画像を取得し、担当者に連絡
3. 担当者は報告用ファイルを作成し、関係者に送信
効果
・情報更新があった場合のみ、かつ更新された商品の情報のみ取得できるため大幅に業務時間が短縮
・徒労に終わってしまう作業がなくなったため、担当者のモチベーション向上に大きくつながった
貿易用の和文の書類を、海外の船会社用に英文に直す業務
選定理由
・複数の書類や対応表を一度に画面で開いて見比べる必要があるため、人力では対応しづらい業務だった
・時期によって業務量が増減するため、担当者のスケジュール管理が難しくなっていた
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2. 日本語と英語を対応させたエクセルファイル(辞書として活用)を開く
3. エクセルファイルと照らし合わせながら、和文の書類内容を英文の書類内容に書き換え
※海外の船会社ごとにフォーマットが異なり、10数社に対して類似の業務がある
2. ロボットはエクセルファイルと照らし合わせながら、和文の書類内容を英文の書類内容に書き換え
3. ロボットは英文の書類を海外の船会社にメールで送付
効果
・ロボットが1週間で50枚の書類作成をミスなく代行できるため、担当者の余剰時間の創出につながった
・業務量が変動しても担当者に影響がないため、担当者のスケジュール管理に見通しが立ちやすくなった
各拠点に向けてトラックが出発した時刻を集計する業務
選定理由
・毎晩3000便以上のトラックの出発時刻を集計しており、人手で行うには多大な負担がかかっていた
・出発時刻の集計に非常に時間がかかっており、出発が遅れた場合の原因分析を十分行えていなかった
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image96.png)
2. 担当者は社内システムにログインし、各トラックの出発時刻を確認
3. トラックの出発時刻を集計してまとめ、報告用ファイルを作成
4. 上司に報告用ファイルをメールで送信
2. ロボットは社内システムにログインし、各トラックの出発時刻を確認
3. トラックの出発時刻を集計してまとめ、報告用ファイルを作成
4. 上司に報告用ファイルをメールで送信
効果
・全社で50体以上のロボットを導入し、毎月360時間の余剰時間を創出
・締め切り時刻前に急いで作業する必要がなくなった
システムからデータ抽出し、予算超過部署にメール送信する業務
選定理由
・前期の決算で予算超過が発生し、その対応を経営層から求められていた
・その過程において、予算超過のプロセスおよび管理体制の可視化が必須だった
・可視化は強く求められていた一方で、膨大な業務量になることが予測されたため、ロボット化をするに至った
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image95.png)
2. 上記2種類のデータから、予決算一覧表を作成
3. 予決算を計算し、予算超過をチェック
4. 予算超過した部署にのみ対象データをメール送付
5. ファイルを上書き保存し、動作完了の知らせを担当者に送付
効果
・月40時間かかっていた業務時間が1時間となり、担当者の負担を軽減
・予算管理の適正化、効率化
・本来であればシステム改修を実施し予算超過対策を実施する予定であったが、ロボット化によりシステム投資予算の削減につながった
宿泊施設の料金グレードを取得する業務
選定理由
・料金グレードが細分化されており、システム上で取得する際に人間が作業を行うと見間違えが発生していた
(グレードを色で見分ける仕組みとなっていた)
・グレード取得対象が12施設あり、すべての施設の情報を取得するための人員負担が大きかった
・月次の決まったタイミングで各施設の管理者への報告義務があり、タイムリーな対応が必要だった
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image94.png)
2. システム内のカレンダーの日付の色を見て、料金グレードを判断
3. 料金グレードをExcelに入力し保存
※料金グレードは毎日変化し、カレンダーの日付に色を付ける形で判断が可能
2. システム内部の日付から、料金グレードを抽出
3. 料金グレードをExcelに入力し保存
効果
・デジタルレイバーの活用により、ミスなくよりタイムリーな情報提供が可能となった
・月次報告作業を代替することにより、年間70時間の時間創出に成功
競合他社の高速バス運賃を調査する業務
選定理由
・頻繁に行いたい業務だが、人の手ではタイムリーな調査ができていなかった
・検索パターンが多量にあり、ごく一部のデータしか扱えてなかった(全てのパターンを調べきることができなかった)
・調査にかかる工数が膨大で、本来行いたい分析業務ができていない状況だった
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image93.png)
2. 代表的な乗車・降車場所について、検索条件を設定し、検索
3. 検索結果一覧から、競合他社の情報を抜き出し、会社名や運賃をまとめてExcelシートに転記
2. 全てのパターンの乗車・降車場所の検索条件を設定し、検索
3. 検索結果一覧から、競合他社の情報を抜き出し、会社名や運賃をまとめてExcelシートに転記
4. 担当者は作成されたExcelシートを確認し、他社の運賃について分析
効果
・月8時間の業務時間を創出
・タイムリーに情報抽出して、全てのパターンを網羅できるようになった
・情報の調査ではなく、分析に時間を割くことができるようになった
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
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image92.png)
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
得意先別に統計資料を作成する業務
選定理由
・対象数が多く、1つの作業にかかる時間も多いため、担当者の業務時間をひっ迫していた
・得意先の情報を一括で入力・抽出することができず、同じ作業を何度も繰り返していた
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2. 作成されたCSVファイルをExcelフォーマットに合わせてExcelファイルに変換するための一連の処理を行う
3. 生成された各明細書データから各項目をコピーし、指定フォーマットに転記
2. CSVデータから必要なデータのみ抽出し、指定フォーマットへ転記
3. 転記したデータを出力結果として担当者に送付
効果
・全ての業務をロボットが代行し、担当者はデータを確認するのみとなった
・システム化と比べてかなり安価に業務改善を行うことができた
入出庫在庫数量を修正する業務
選定理由
・紙とデータを見比べる業務があり、肉体的にも時間的にも職員の負担となっていた
・入出庫在庫のずれがあるかどうか確認するために、時間がかかっていた
・入出庫在庫の数量がずれると、数値を一致させるまで業務を終えることができなかった
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2. 帳票を基に、現場の担当者が入出庫在庫の数量を再確認
3. 担当者が帳票を見ながら、システムに入力された入出庫在庫の数量を見比べて、数量が異なる場合は修正
2. ロボットはデータから情報を抽出し、CSVとして出力
3. CSVデータを読み込み、システムの在庫数量と比較した結果を出力後、担当者に出力結果を送付(現場担当者の1次確認)
4. 修正結果を担当者に送付(現場担当者の最終確認)
効果
・システム化では対応できない紙業務においてもBizRobo!を活用し、業務全体での効率化を実現
・目で確認した場合に必ず起こってしまうヒューマンエラー(確認漏れ)を排除できた