ロボット導入が、人の価値を高める日本企業で進むRPA革命の本質　AIが誘う「価格100分の1」の世界凄い値付け軽毛

ロボット導入が、人の価値を高める日本企業で進むRPA革命の本質　AIが誘う「価格100分の1」の世界凄い値付け
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投稿者軽毛日時 2017 年 2 月 15 日 00:29:34: pa/Xvdnb8K3Zc　jHmW0Q

ロボット導入が、人の価値を高める
日本企業で進むRPA革命の本質
2017年2月15日（水）
安部慶喜、金弘潤一郎、大石直子、澤井秀俊、北村尚子

（写真：Andrew Bret Wallis/Getty Images）
　RPA（Robotic Process Automation）ツールの技術は日々進歩している。だが現在のロボットができることは、人間ができることの一部分に過ぎない。一方で、ロボットの方が人間よりも優れている部分もある。では、現時点でロボットはどこまで人に代われるのか。有効なRPA活用を考える上では、それを理解する必要がある。
　私たち人間が日々行っている業務を分解し、ロボットに「出来ること」「出来ないこと」、あるいは「得意なこと」という視点で整理してみたい。

作成：アビームコンサルティング
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/16/012300104/021400006/p1.png

　人間はそれぞれのステップにおいて、「目」「耳」「口」「手」「頭」を駆使して作業を実行している。例えば、「情報を視覚的に認識し（目）、必要な情報を取捨選択（頭）する」とか、「選択した情報を入力（手）し、情報を集計（頭）後、帳票に出力（手）する」といった具合だ。
　ホワイトカラー業務を遂行する際には、「Input（情報の取得）」「Process（情報の加工）」「Output（情報の提示）」という3ステップを必ず行っている。それらをロボットにどう置き換えるか。現状の技術水準や今後の動向について、順に見ていこう。
9割の入力作業を削減した企業も
　まずはInput。人は目や耳を使って紙資料や画像、音声を認識し、取捨選択の判断や取得の範囲の検討を行っている。この作業をロボットの機能に照らし合わせて考えてみよう。ロボットは、「目」にあたる画面認識や光学文字認識（OCR）といった技術を利用して、元の資料や画面に表示される内容を認識し、組み込まれた一定のルールに従って必要情報を抽出する。
　現時点のロボットは、人間の目のように何でも不自由なく読み取れるという訳ではない。テキストデータ等に電子化している情報であれば、社内システムの画面や手元のエクセルファイル、外部のウェブサイトであっても問題なく認識することができる。
　一方で、紙に印字された情報や、写真のように電子化できていない媒体からの認識精度はまだ100％ではなく、その読み込みを完全にロボットに任せることは難しい。また、人間であれば紙資料などの様々なフォーマットも柔軟に意味を読み取れるが、現在のロボットではその機能はまだ発展途上にある。
　企業の導入事例を見てみよう。流通業で従業員4000人程度のある企業では、子会社から様々な申請書類が紙で送られて来て、それをシステム入力する作業を行っていた。申請書はファクスや紙で受領し、人が目で見て必要情報を手で入力していた。
　当初、この業務をロボットで代行する際には、これまで通りファクスや紙で受領した資料を直接ロボットに読み込ませて、登録処理を行うようにして欲しいという要望だった。しかし、現在のロボットでは紙媒体からの読込精度が100％にならないため、精度が重要な当該業務においてはその方式でのロボット化を見送った。
　そこで、受領する申請書の大部分をエクセル化し、電子メールに添付して送付する形に業務を変更するよう、各子会社に依頼した。できないものは従来通り人間が読み取って手入力する。一部手作業は残ったが、大部分の申請をロボット化し、結果として90％の作業が削減できたという。

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　人間とロボットの機能を比較した時に、現時点で圧倒的にロボットに優位性があるのは「作業スピード」だ。人間の手作業では限界がある。どんなに作業が早い人でも、何時間も同じスピードで作業をし続けることは難しい。「正確性」も圧倒的にロボットの方が優秀だ。しかし、フォーマットの柔軟性では人間に軍配が上がる。
自己学習して自動的に機能を付け加える開発が進む
　続いてProcess、情報の加工を見てみよう。
　人間は頭脳を駆使して情報の整理・集計・組み換えを柔軟に行うことができる。必要であれば過去の経験からの類推や、情報から示唆を読み取ることも可能だ。ロボットはまだ自分でやり方を考えるというレベルに達しておらず、作業を手取り足取り教え込むことが前提となる。そのため、作業手順や条件によるパターンの分岐を漏らさずルール化が必要となる。
　一度覚えた作業はどんなに膨大で複雑でも、正確に繰り返し実行できるのはロボットの特長だ。定型的で繰り返し頻度が高い業務を優先的に教えていくことが、効果を最大化する近道となる。
　機械製造業を営む従業員約2500人のある企業は、月次の実績管理業務の中で、「会計システムへの計上データ」と現場からの契約書やエクセルの明細情報等の「裏付け情報」との整合チェック業務に悩まされていた。確認項目が多数ある上に、件数も膨大。不整合を発見するまでに膨大な時間と、正確に行うための集中力が必要だった。
　当初はすべてのチェック処理をロボットにより完全自動化する姿を描いていた。しかし、そのためには不整合を摘出した上で、その理由がミスなのか、容認できるイレギュラーなのか、人為的な不正なのかといった内容の分析までパターン化し、ロジック化する必要があると判明した。これではロボットが完成するまでに多大な労力がかかってしまう。
　そこで、まずはデータ面での不整合のみ精査する一次チェックをロボットに任せることにした。ロボットが抽出した不整合案件についてのみ、原因について人間が担当者へのヒアリングや分析するということで、作業を絞り込んだ。これにより、作業の約60％を自動化できたという。
　なお、現在は人間が業務のルールを定めてロボット化するという関係であるが、RPAツールにAI機能を取り込むことで、ルール自体を自己学習して自動的に付け加える機能の開発が、北米の金融業界で進んでいる。今後は、ロボットが自ら過去の実績や知見・知識を基に新しいビジネスルールを自ら学習・発見するといった自己学習機能が発達する可能性が十分にある。
　3つ目のOutput、情報の提示を見よう。人間は処理した結果をどのように伝えるかを考え、レポートや報告書を作成する。また、報告すべき人とタイミングを判断し、報告作業を行っている。
　現在のロボットは、複数の定型フォーマットからルールに従って出力すべきフォームを選定し、レポートや報告書を作成することはできる。また、決められた人に報告書を送付したり、エスカレーションすべき順序に従って、ワークフローのようにルールに従って承認したりすることも可能だ。
　ただし、あくまで定型化されたフォーマットへの出力しかできない。分析結果に基づいて柔軟に報告様式を変えたりすることは難しい。人のように多少の変更等をタイムリーにフォームへ反映したり、処理結果を基に、より分かりやすい表現を考えたりすることは現段階では難しい。
　東証一部に上場するある企業は、決算分析レポート作成のロボット化を検討をした。ロボットが定型分析フォームに出力すると同時に、集計データに応じた分析コメントまで記載できないかという要望を当社が貰ったケースがあった。
　残念ながら現段階では、データを解釈して分析コメントを作成することは難しいと説明し、資料の数値データ部分はロボットが迅速に作成し、データを吟味して分析コメントを加える作業は人間が行う形となった。以前は、数値データ作成に半日以上費やしていたが、1時間程度で作成可能となったという。
　ロボットが作成した数値データには間違いがなく、複数人で数値データをチェックする手間も同時に省くことに成功した。自動化で新たに創出された時間を利用して、人間はしっかりと分析作業ができるようになった。
「働き方改革」実現のツールとしても注目

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　ロボットは、業務量や実施時間帯に応じて「配置」「増員」「削減」が柔軟にできる。一般的に部署や時期によって、業務量や繁忙期が異なるため、一部の人に負荷がかかってしまうことがよくある。
　昨今の残業規制やワークライフバランスを重視する働き方への転換に対応するためにも、負荷を軽減する措置が必要だ。ただ、期間限定の雇用や配置換え等を考える必要があり、管理者側も現場側も対応に向けたハードルは高い。
　例えば、ある企業では海外マーケットの金融商品のファンド価格を取得して登録する業務において、海外マーケットの取引時間に合わせて深夜に作業する担当者を持ち回りで設ける必要があった。
　この業務をロボット化したことにより、深夜に誰も働かなくて済むようになった。また、別の企業では、ある情報を沢山の企業ホームページから取得する業務が発生。この作業を従業員が自力で行うことは困難と判断し、調査会社から数百万円で情報を購入する予定だった。だが、結果的に情報をホームページから抽出するロボットの導入で対応できた。調査会社への支払費用に比べて10分の1の投資でロボットを導入できたため、大きな費用の削減につながった。費用削減だけではない。従業員を不毛な単純労働から解放できたのだ。
　ロボットには「人事異動」や「転職」はない。そのため、一度覚えたノウハウは失われず、知識が属人化することを防ぐことができ、その会社の財産となり永遠に保持される。
ホワイトカラー業務の半数はロボットに置き換え可能
　ある企業では、資金移動計画表を作成する業務において、作業時間と作成作業ノウハウの属人化に悩んでいた。従来は熟練者が経験を元に作業を実施していた。だが、熟練者が不在の場合には経験の浅い担当者が熟練者の2倍以上の時間をかけて作業を行わなくてはならず、その作業の正確性も不十分だった。
　この作業をロボット化することで、作業時間の短縮や作業品質の向上につながり、かつ今まで個人の頭の中にしかなかったノウハウを可視化できた。ロボットによって、ノウハウを共有、活用できるようになったのだ。
　昨今のRPA導入事例から得られる情報を総合すると、日本企業のホワイトカラー業務は、業務量比率で約60％はルール化が可能なもので構成されている。そしてルール化できた業務にRPAを適用すると約80％の業務はロボットに代替できている。
　つまり、ホワイトカラー業務工数の約半分はロボットに置き換えることができると考えられる。
　本稿では、あくまで現時点の技術に基づいて「ロボットがどこまで人に代われるか」を考えてきた。機械学習や自然言語処理といったRPAの周辺技術は日進月歩の様相であり、今後ロボットがより広い領域をカバーする様に進化すると予想される。
　そのようなロボットの進化に従って、私たち人間がすべき業務は、より付加価値の高い領域にシフトしていくことになる。では、ロボットと共存し、ロボットにはできない領域で活躍する人材とはどのような人なのか。企業は今後の変化にどの様に備えるべきなのか。次回は、来るべきロボット化時代に向けて、我々はどのように準備すべきなのかについて論じて行きたい。

このコラムについて
日本企業で進むRPA革命の本質
AIやIoTに続くキーワードとして、RPA（Robotic Process Automation）に注目が集まっている。顧客対応や秘書業務などの企業事務を、ロボットを使って自動化することで効率化を図るのがRPAだ。欧米の企業を中心に導入が始まり、日本でも大手金融機関や製造業での導入が進んでいる。人間はロボットとどう協働すればいいのか。RPA時代のこれからを、専門家が解説する。

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AIが誘う「価格100分の1」の世界

凄い値付け

一般消費者から中小企業まで――効率化の先に広がる新市場
2017年2月15日（水）
水野孝彦
　市場が成熟化し、多くの分野で寡占化が進んでいる。新規事業を始めたくても、そこには実績があり既に顧客を囲い込んだガリバーたちがいる。地の利を持つ強敵と競り合うには、相手とは比較にならないほどの低価格で勝負することが突破口になる。その武器となるのがAI（人工知能）の活用だ。

　競合がひしめく不動産業界で、そのAIを巧みに活用しているのがイタンジ（東京都港区、伊藤嘉盛代表取締役）だ。賃貸物件の仲介手数料は家賃の1カ月分というのが相場だ。その中で、同社が運営するインターネットを活用した不動産仲介サービス「ノマド」の仲介手数料は一律3万円。仲介物件の家賃次第だが、「月額家賃15万円の物件なら手数料は通常の5分の1になる」（イタンジの横澤佑輔取締役）。2014年11月にサービスを始め、営業エリアは東京都と神奈川県東部限定だが既に月間5000人が利用するまでになった。

質問の6割にAIが回答

　通常、不動産仲介会社のスタッフが1カ月の間に対応できるのは40人程度の見込み客だという。一方のイタンジは、スタッフひとり一人の負担を減らし、1人のスタッフで普通の不動産仲介会社のスタッフの25倍に当たる1000人の見込み客に対応できるようにした。具体的には、物件への問い合わせの約60％をAIがチャットで自動的に返答している。また、物件を下見する際の同行はアルバイトに任せる。物件の見学は有料（1回3時間・3部屋までで3000円）だが、最初の見学時の費用は契約成立時にキャッシュバックされる仕組みだ。

不動産仲介サービス「ノマド」のアプリ画面。利用者の質問にAI（人工知能）が答えている
WEBコンサルティング料を100分の1に

　2010年創業のWEBコンサルティング会社WACUL（読み方：ワカル、東京都千代田区、大津裕史社長）は元々、成果報酬方式で1カ月から1カ月半の時間を掛けて個別企業のWEBサイトの分析と改善の提案を実施していた。成果報酬は1案件当たり400万円。そのコンサルティング価格は同業他社並みだったという。

　同社は2015年5月、「AIアナリスト」の名称でWEBのアクセス分析にAIを導入。従来の100分の1の価格である4万円（WEBサイトの規模で若干異なる）を1サイト当たりの月々のコンサルティング料として得る形に変更した。

　「AIアナリスト」には無料で利用できる機能がかなりあり、まずは無料でサービスの一部を利用してもらって、有料サービスへの移行を促す仕組みだ。無料での登録は既に9000サイト以上で、そのデータもAIの精度を高めるビッグデータとして活用している。2017年中に有料での契約数は1000サイトに達する見込みだ。

5日分の作業をAIは10分で終わらせる

　では、なぜ同社では従来の100分の1の価格でサービスが提供可能なのか。WEBサイトを分析するうえで最も人手が掛かる作業は、ユーザーがWEBサイト内の各ページをどの様な順番で閲覧しているのかを把握することだ。その回遊パターンは大手EC（電子商取引）サイトなどでは20万～100万通りにもなる。「回遊パターンの分析に以前は5～10日間掛かっていたが、AIなら10分で分析できる」と同社COO（最高執行責任者）の大淵亮平氏は説明する。

　AIの分析結果は利用企業も閲覧可能で、各企業の担当者はその結果に沿ってアドバイスをしている。1社当たりの作業量が減り、以前よりはるかに多くの案件を担当可能で、価格を大幅に引き下げることができた。

「AIアナリスト」の画面。分析結果からのAIのの提案に加え、WEB上で担当者からのアドバイスも得られる
中小企業に利用客を広げる

　低価格でWEBサイトのコンサルティングが可能になったことで、「高額のコンサルティング料を支払えなかった中小企業の利用が増えており、同業他社とは異なる新しい需要を掘り起こした」（大淵亮平氏）。

　そうした新規客の1つが、オーダーメイドでシルバーアクセサリーを製作するWEBショップ「工房史（ふみ）」だ。同店が最重要指標（Webサイトが目指す成果）としているのは、無料で提供するデザイン診断の問い合わせ件数を増やすことだ。そこで「AIアナリスト」の分析に基づき、各商品ジャンルのトップページに商品の人気度を示す「絶対喜ばれる！プレゼントランキング」といったコーナーを設けたり、黄色の目立つバナーでデザイン診断に誘導するといった対策を実施し、着々と問い合わせ件数を増やしている。

　WACULではコンサルティングの対象として開拓可能な市場の規模はAI導入前の16倍に広がったと見込んでいる。その市場はコンサルティング料金の高い大手競合他社には手が出せない同社だけのフロンティアというわけだ。

このコラムについて

凄い値付け
経営の神様こと松下幸之助氏ですら長年、頭を悩ませたと言われる「値付け」。
経営の最重要事項であるはずのそんな価格戦略で、日本企業の迷走が深まっている。
収益力の向上を目指し値上げに踏み切ったものの、客離れを招く企業あり。
逆に「デフレは続く」と一段の値下げに走った結果、業績が低迷する企業もある。
成熟時代には、中途半端な値段を付ける戦略では十分な利益は上がらない。
常識価格を大きく上回る値段を設定し、その分、消費者が驚く付加価値を乗せるか、
前代未聞の安値を打ち出し、顧客を力技で引き寄せる。いずれかの姿勢が必要だ。
モノを売りたきゃ倍値か半値──。そんな「大胆値付け戦略」を先進企業に学ぶ。
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/16/020900110/021400004 　