2020-02-04 業務自動化カンファレンス 2020 / 金融ICTカンファレンス 2020
2020/02/04 に開催された 業務自動化カンファレンス 2020 / 金融ICTカンファレンス 2020 のイベントレポートです。
■調達支払領域のデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進～ AI活用クラウドで請求書処理を65％効率化！電帳法対応も可能！
菊地 聡子 さん [富士ゼロックス]
※途中から参加
●デジタルトランスフォーメーションはどう進んでいくのか
・step1 作業効率化
RPAなどで自動化しやすいのは
標準化を自社で主導できる定形プロセス
・step2 業務改善
他社とのやり取りが発生するデータやプロセス
これらの自動化は難しい
●現実的な解 = 業務特化
・請求書に着目してツールを提供
・ワークフローツールが1つにならない理由
部署ごとに別のルールが必要
1つのツールでは網羅できない
●現状
・各社バラバラの請求書書類、紙での運用をしている
入力に業務負荷がかかっている
バラバラの請求書書類を読み込ませる設定でも工数がかかる
・問題
二重払、未払い、紙の紛失など
-> 全体遂行状況が不明瞭、ガバナンスが上がらない
●ソリューション
・請求書の受領から記帳まで
すべての業務をサポートするのは唯一
・ポイント
電子化
受け取った請求書を専用のAIで認識・判別しハンドリング
一般的には読み込ませる細かな設定が必要
請求書専用のAIで楽に導入
ワークフロー化
IT統制・ガバナンスを強化
見える化
状況の可視化で未払いの防止やキャッシュフローのカイゼンへ
●デモ
・取引先側に請求書をupしてもらうこともできる
・スキャンした画像と、OCRを掛けた結果を並べて確認
結果のフォームは固定のレイアウト
請求書ごとにレイアウトが違う
マッピングした場所にフォーカスが移る
一般的な請求書のフォーマットに対応している
大体の項目は設定無しで取れる
マウスOCRで取り込む位置を保存
・ERPや購買管理システムなどに連携
発注金額と請求金額の突合
不一致の場合、エラー表示
・画像にコメントを付けて、後続の担当者に連携
・処理状況はリアルタイムに可視化
月ごとの処理数
進捗状況の可視化
取引先ごとの処理件数
契約の偏りの可視化
承認者ごとの処理件数
負荷の可視化
●事例1: European Motor Distributors
・ニュージーランドの輸入自動車販売会社
・PDFで届いても紙で処理するワークフローだった
高額なものはチェックするが、少額は見落としてしまうことも
・効果
webなのでミーティングの空き時間でも利用できる
期日通りの支払いが見えるようになった
業務効率化 + きっちり処理する企業として認められた
多店舗での最新情報共有にも効果
・請求書処理業務の効率化
手作業で処理
OCR/RPA導入
データ抽出を自動化しても
目検が入るから効果は小さい
2倍くらいはできるが、業務から考えると効果は小さい
●事例2: 富士フイルムビジネスエキスパート社
・シェアードサービスを更に効率化
自動化、プロセスの一元管理
ロケーションフリー
紙を郵送で、数日かかってしまっていた
特化型の強みをRPA連携でスケール
会計システムへの投げ込みでRPAを活用
一気通貫で共通フォーマットになった結果
関連会社ごとに異なる会計システムへの投げ込み
■＜みずほ＞のクラウド・アフターストーリー
本岡 真明 さん [みずほ銀行]
●金融行政方針 by FSA
・金融育成庁
・金融デジタライゼーション戦略の推進
・出てくるキーワード
fintech
open architecture
agile
●みずほのデジタライゼーション
・基本スタンスは、迅速性を重視
アジャイル
綿密な計画主義を廃止
オープン
使えるものは使っていく
トライ&エラー
1勝9敗
●パブリッククラウドも使う
・デジタル技術を早く、簡便に、安く使う
・ただし、安心安全に
●AWSを使う
・使っている人が多い
事例、実績、ノウハウが多い
・困った時に助け合える
スキルを持った人も多い
●クラウドジャーニーの始まり
・step1: クラウドの評価
・step2: 初回プロジェクト
・step3: 標準化/高度化
●パブリッククラウドを安全に使う
・知る
-> IT部門？
・ルールメイク
-> ユーザ部門？
・共通機能
-> 監査部門？
-> CCoEを設立
●Cloud Center of Excellence
・事業部を横断するバーチャルな組織
個々の案件には属さない
・共通機能、ガバナンス方針、活用方針策定などのリード
・ユーザをリード
●パブリッククラウドを知る
・メリット
何ができるようになるのか
IT部門だけでなくユーザ部門も全員で
・リスク
オンプレミスと比べてリスクは増える
増えるリスクは、新しくない
事例はすでに世に出ている
オンプレのノウハウも活かせる
●ルールメイクする
・わかったリスクに合わせてルールを整備
・評価
AWSに対してFISCの遵守状況の確認
みずほ独自のクラウドチェックリスト
・AWS設計ガイドラインを策定
権限ポリシーの例
ID管理・アクセス管理の枠組みを構築
個人単位 x システム管理体制を考慮
利用できるサービスを限定
●共通機能を整備
・中央集権的なリスク管理
・サービスの組み合わせで実現
構築コストも削減
●利用を継続するために
・リスク評価を見直し続ける
日々新しいサービスが公開・更新される
ユーザーから利用したいと要望
-> 変化の機会
利用しているサービスへの影響確認
サービス認定をプロセス化
プロファイリング
操作一覧化
リスクアセス
ユースケースシナリオ化
共通機能・ガイドへ反映
・外部インシデントから学ぶ
某社で事象発生
情報収集、原因分析
対応方法の検討、実施
他社の事例を自社に置き換えて
ガバナンス強化
ナレッジを共有財産に
・クラウド人材の育成
CCoEポータル
ガイドラインをフェーズごとに参照しやすく
最新情報の公開
勉強会・説明会
策定の背景も含めて説明
コクリエ：テック人材開発ERG
テクノロジーとビジネスの関係性
グループ会社のつながりを創出
スキルを底上げして、うねりを生み出す
活動
外部からの刺激、ハンズオン
社内の事例共有
トップダウンとボトムアップで双方向にアプローチ
トップダウン: CCoE
ボトムアップ: コクリエ
●現場は今
・サービス認定でリソース不足
・役割分担問題
・アドバイザリだから決定権がない
・パブリッククラウド以外の CoE部門を設立
・方針決定に向けた動き
個人情報をパブリッククラウドに上げられないか？
頂きの先を目指して
お客様に寄り添うために、感動を与えるために
サービス業として選ばれ続けるために
パブリッククラウドを利用していく
■企業業務の生産性革命！すべての企業で実現できる、“奉行クラウド”を活用した「業務量を最大半分に減らす」バックオフィスの業務自動化とは？
中川 昌和 さん [オービックビジネスコンサルタント]
※途中から参加
●自社に合わせた自動化と精度向上
・独自の仕分けパターンを登録
・自社の起票方法に合わせた自動化
・自動運転の自動車を、明日から運転してくださいは怖い
->根拠がわからない
●事例: 朝日新聞倉敷販売
・銀行入出金の起票に80%の時間を掛けていた
自動化で60%削減
・勘定奉行クラウドのデモ
銀行入出金
出金
日付、摘要などの項目で絞り
一括自動起票
新しいパターンの学習
1取引を手動登録
あとは自動で
インターネットバンキングにアクセスする必要がなくなる
●事例: 西部ガス
・RPAの賢い使い方
各部署、基幹システムは変えない
RDB, Excel, Accessなど
RPA-A: RPA-B用の仕訳入力票を作成
Excelで作成
RPA-B: 入力票から仕訳を自動作成
CSVで取り込み
・四半期決算の入力、チェック作業
4h->5min
・RPAは擬人化
手続きの自動化に向いている
●Excel出力・加工 ※リリース予定
・電子マネー、クレカ、銀行
-> 自動連携
・企業独自の多数のExcel
-> 企業独自のExcelを自動マッピング
・受け入れ時に学習
●給与計算業務前後の自動化
・給与計算前後の非定型作業
必要な情報の回収
データの手入力
給与計算
データの確認
給与明細書の発行
-> RPAで自動化
●総務業務の情報収集を自動化
・従業員 -> 総務
給与明細、異動届出書など
-> クラウドでやりとりして自動化
●総務人事奉行クラウド
※対応予定
・非定型業務を定型化
ヒト、モノ、カネに関わるあらゆる業務
・HR Techサービスと連携
入力を一箇所に
●商蔵奉行クラウドxチャットボットで問い合わせを自動化
・携帯に話しかける -> チャットボット -> 基幹システム
・デモ
取引先の住所を調べる
商品の単価を調べる
商品別売上を調べる
■チャットボットからAIアシスタントへ ～事例から分かるこれからの業務改善～
山川 雄志 さん [ギブリー]
●ギブリー
・2009年創業
・HR領域をテクノロジーで解決
・すべての人に成長を
・事業
働き方改革
PEP
デジタルマーケティング
SYNALIO
HR Tech事業
track
codesprint
・機械学習、ディープラーニングを活用
●バックオフィス業務の方、会社の中で評価されてますか？
・営業 = 売れる
・技術 = モノをつくる
・バックオフィス
ディフェンス
うわっ、、、私の評価、低すぎ、、、？
・アンケート
コストセンタ−
問い合わせ応対
たまに連絡くるけど優先度低い
真っ先に仕事なくなる
言われたこと言われたとおりにやる
窓際
●売上 - 費用 = 利益
・「販管費を下げた」は
もっと評価されるべき
もっと経営の近くにいるべき
●評価を変え、働き方改革を進めるために
・工数削減した金額を定量算出
・全社的な経営最適に直接アプローチ
・情報管理力や対応力を活かす
-> AIアシスタントではじめてみませんか？
●AIアシスタント
・問い合わせを受ける側
毎日同じような質問に答えている
ベテラン社員のナレッジが蓄積されない
・問い合わせをする側
あの資料どこだっけを繰り返す
社内ポータルを整理しても検索性が悪い
●AIアシスタントがいる世界
・朝起きて
今日の予定は？
-> Googleカレンダーの内容
・乗り換え
乗換案内、出発駅、目的駅、出発時刻
-> 検索結果
・情シス対応
ログインできません
-> 回答
・x Sansan
名刺情報の検索
・x Salesforce
商談の履歴の閲覧
●構成
・チャットツール -> PEP -> 各種サービス
・ビジネスハブ
人事、総務、情シス、財務・経理、営業
全ての情報の入口に
●1日の時間の使い方
・資料探し、事務作業、問い合わせ対応
25%くらい
これを自動化
●事例: ANA商事
・イントラにAIアシスタント
バックオフィス8部門への問い合わせを自動対応
2ヶ月で問い合わせ工数が10%削減
総務に問い合わせてほしいことが人事に来るなど
●事例: メルカリ
・slackにAIアシスタント
労務への問い合わせを自動化
10h -> 0
保険証をなくした
労務が調べる
再質問 再発行した？
回答が返ってこない
など
リードタイムだと 10h くらい
●事例: zoff
・LINE WORKSにAIアシスタント
各店舗から本社への問い合わせを自動化
2ヶ月で担当者の工数が、80h/月削減
どんな問い合わせが来るかのナレッジがある
空いた時間で、経営企画の領域へ
●事例: アメリカンホーム・ダイレクト
・コールセンター内でのマニュアル探しを自動化
幅広い知識が必要
少々お待ち下さい -> マニュアル探し
事故が起きた側からすると、待たされるのは苦痛
担当者のパソコン上にAIアシスタント
応対スピードが上がった
社員向けなので、遊び要素を含めたりも
●事例: フジテレビ
・視聴率を聞くと返ってきたり
・撮影機材の場所を教えてくれたり
労務、総務が多いが業界を問わない
●表彰される企業が続々
・〇〇円の工数削減
・部門横断で業務改善
・バックオフィスのあり方を示した
など
●なぜPEPが選ばれるのか？
・FAQチャットボットと違い、動的な機能を持っている
例）領収書をteamsにup
-> OCR -> タクシーを判定
-> どこからどこまで？ -> 入力
-> 経費精算システムへ
・普段利用しているインターフェースと各サービスのHUBになる
見た目はチャットボットでも裏では色々やっている
API公開されているものなら何でも連携できる
・直感的に利用できる
ビジュアルエディタでドラッグ&ドロップ
・チューニング済みの辞書で精度が90%超え
工数削減を可視化するダッシュボードをリリース予定
■デジタルトランスフォーメーション（DX）に向けた課題と今後の方向性
[経済産業省]
●DXの定義
・ポイント
第３のプラットフォームを活用
新しい製品やサービス、ビジネスモデル
価値を創出
競争優位性を確立
・DXを実現している企業
4つのポイントをクリアしている
●レガシーシステムの問題点
・ブラックボックス化
技術の老朽化
導入が早かったので長く使いすぎ
システムの肥大化
日本の文化として長く使おうとする
・モダナイズが一部分だから全体最適化されていない
・受託開発構造がレガシー化の原因になっている
外国は社内にIT人材がいる
日本はベンダー企業に偏っている
DXが進んでいる企業にヒアリングすると
自社でIT人材を採用していた
・老朽化したシステムはほとんどの企業が抱えている
足かせと感じている割合は70%
●資金・人材面
・IT関連費
80%が現行ビジネスの維持
・投資割合の変化
2013
守りが多い
2017
攻めも増えたが
まだまだ守りが残っている
●日本での成功事例
・電気通信事業
攻めのIT投資に振り分けられた
3〜5年で30%を浮かせた
コレを攻めに投資
・飲料品・小売業
経営からトップダウンで全体最適化
8年300億円の投資で刷新
・特徴
長い期間
多額のコスト
-> 経営判断が必要
●負債を解消するアプローチ
・4象限で分類
機能分割、刷新
機能追加
機能縮小、廃棄
現状維持
・日本の文化では廃棄が難しいが
80%を廃棄しても事業が回った事例もある
●経営者が問題
・やってくれ、で終わってしまう
・現場では、レガシーを抱え、部分最適
-> 難しい
・中身まで分かって、実現のプロセスを立てる
●DXの必要性は理解されてきた
・DXは新しい企業でも必要
多くのシステムを取り入れていた企業にヒアリング
慣習のレガシー化の刷新と同じ
・経営者が着手しない傾向
失敗のリスクをはらんでいる
とりあえず動いているなら変えなくて良い
・ユーザーとベンダーの信頼関係ができあがっている
付き合いの長いベンダーに依頼しがち
他のベンダーとの差をあまり見ずに進めてしまう
評価も必要
●事業部門と情シス部門の役割分担
・売上と守りで対立
・どこを連携させて、どこをトップダウンで進めるか
●今後
・高度経済成長を支えてきた方々がいなくなる
長く使ってきたものは、人にしかノウハウがない
いかにノウハウを企業に残すか
・丸投げ & 理解できていない の構造
専門的なノウハウはベンダー
ユーザー企業側の事情は分からない
・役割分担が大切
要件の確定まではユーザー企業がやるべき
●2025年の崖
・ブラックボックス化したシステムが残っていると衰退する
・経済損失は12兆円/年
・解消には、あらゆるユーザー企業がデジタル化していることが肝
●コスト・リスク低減の対策
・協調領域の共通プラットフォーム化
非競争領域を共通化
・集中豪雨の復旧状況に地域差が出た
特注の部品の復旧に時間がかかった
共通化で助け合えるように
●法律改正
・企業のデジタル経営改革
・産業の基盤づくり
・安全性の確保
●企業のデジタル経営改革
・方針
国で道筋を策定
優良認定を国が実施
経営者の決断を後押し
・見える化して企業の外側からDXを促す
・6月ごろに施行予定
●デジタルガバナンスコード(仮)
・原則から構成を検討している
対話が大切
価値共創ガイダンスも用意している
・現在の構成案
ビジョン、ビジネスモデル
戦略
指標
ガバナンスの確保
■感想
・OCRや個別最適化Excelからの、サイバー空間への複写
・入力のフォーマットを揃えてからRPA適用して簡素化、スケールしやすく
・複写されたデータでのワークフロー管理
・他社のインシデントを自社に置き換えてナレッジ共有
・サービス業として選ばれ続けるためにテクノロジーを活用する目的意識
・自動化を急に採用できない理由は、根拠がわからない不安感
AIの予測的分析と同じ理由
・自動化にも、説明的分析と同じ流れが生まれそう
・サイロ化されたデータをすぐに活用するにはHub
・活用しづらさの原因は、データではなくインターフェース
・企業が儲かる体質になるには、バックオフィスの活躍が必要
・フィジカルとサイバーをチャットでつなぐ
・レガシーシステムを減らせない原因に、日本の文化がある
・慣習のレガシー化の刷新が必要
・DXの定義やデジタルガバナンスコードでも、ヒト / プロセス / テクノロジーの観点が謳われるようになった
など、沢山の気付きと共感をいただけました！
登壇者の皆さん、運営の皆さん、ありがとうございました！！
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