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既存の研究者名簿と人事異動情報を突合し、新規名簿を作成する業務

選定理由

・人事異動の際に行う業務だが、締め切りが設定されており、できるだけリードタイムを短くする必要がある
・登録漏れがある場合、その後の影響が大きくなるため、できるだけヒューマンエラーを削減したかった

1. 担当者は新規採用・退職・役職変更のデータを既存の登録情報と突合
2. 名簿への新規登録・修正や、研究費の移管の要否を判定
3. 外部の研究者登録システムにおいて登録手続きを行う
4. 登録時に付与される研究者番号とパスワードを、登録者にメールで送付
1. ロボットは新規採用・退職・役職変更のデータを既存の登録情報を突合
2. 名簿への新規登録や修正や、研究費の移管の要否を判定
3. 外部の研究者登録システムにおいて登録手続きを行う
4. 登録時に付与される研究者番号とパスワードを、登録者にメールで送付

効果

・年間95時間の余剰時間を創出
・登録漏れによるミスがなくなり、ミスによる関係各所との無駄なやりとりもなくなった

院内の定例会議開催を支援する業務

選定理由

・会議開催にあたり、開催通知のメール送付・出欠取りまとめ・座席表作成・名簿作成・日程調整・議事録作成、など非常に多岐に渡る業務が多かった
・会議資料や議事録を作成する十分な時間がなく、明確な会議テーマの設定や意義のある話し合いが行えていなかった

1. 上層部が会議の日程と検討テーマを設定
2. 担当者は上層部とメールをやりとりし、日程を調整
3. 開催通知メールを送付、座席表を作成、名簿を作成、会議資料を作成
4. 会議終了後、担当者は議事録を作成し、共有
1. 上層部が会議の日程と検討テーマを設定
2. ロボットは上層部のスケジュールを確認、日程を決定
3. 開催通知メールを送付、座席表を作成、名簿を作成
4. 担当者は会議資料を作成
5. 会議終了後、担当者は議事録を作成し、共有

効果

・日程調整、座席表や名簿の作成など、諸々の雑務をロボットが全て代行し、年間150時間の余剰時間を創出
・会議資料や議事録の作成にかける時間が多くなり、資料のクオリティが上がることで会議内容が向上

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