「人」と「マシン（機械）」の協働
－Machine First Delivery Model™ －
私たちは、さまざまなデジタル技術（マシン）を日常的に利用しています。出かけるときはスマートフォンの地図アプリで経路を検索しますし、ショッピングに行く前にインターネットでファッション・トレンドをチェックします。銀行に行かずにインターネットで振込もできます。企業においても、これまで人がおこなってきた作業をRPA、AI、IoTなどで代替する事例が増えてきていますが、近年の研究から、マシンは「将来的に人の仕事を奪うもの」ではなく、「人と協働することで、これまでにない成果を生むもの」だということが分かってきました。例えば、昨今活用が広がってきたAIについて考えてみましょう。AIの実行結果を人間が検証し、改善することでAIの精度は高まり、より大きな効果が得られます。ビジネスプロセスを見直すときには、ゼロベースで最初にマシンにできる作業を考えます。人は人にしかできない作業を担当し、マシンと人が協働してビジネスプロセス全体の自動化を設計するのです。TCSは、このような考え方を「マシン・ファースト・デリバリー・モデル（MFDM™）」と定義し、人とマシンが協働することで自動化を推進し、企業の事業活動の拡大を目指しています。
TCSは、Enterprise Intelligence Automation & AIのサービスを通じて、MFDMの実現を支援します。
このサービスでは、最初にお客様の自動化戦略・ロードマップの策定をおこない、その後、ビジネスプロセスの自動化、アプリケーション開発の自動化、ITオペレーションの自動化の３領域で自動化を進めていきます。このビジネスプロセスの自動化を実現するソリューションを「Intelligent Process Automation(IPA)」と呼び、BPM、RPA、AIなどのテクノロジーを活用して実現します。
図 Enterprise Intelligence Automation & AI
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RPAのその先へ
– Intelligent Process Automation –
生産性を向上させ、働き方改革を実現するために多くのお客様でRPAの活用が進んでいますが、TCSが提唱するIPAは、RPAと様々なAIソリューションを組み合わせたRPA＋AIの世界を目指しています。
RPAに様々なAIソリューションを組み合わせることで自動化レベルをあげることができます。以下にRPAとAIソリューションを組み合わせたいくつかのユースケースを紹介します。
図 RPA + AI による自動化推進
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- AI-OCR + RPA
AIを活用することにより、OCRの精度は格段に向上しており、AI-OCR と RPAを組み合わせたPoC（概念検証）や導入も進んでいます。保険会社の保険金請求業務では、大量の請求用紙が届き、それらをOCRで読み込み、作業者がチェックしたあと、手作業でシステム登録していました。この業務プロセスが、請求書をAI-OCRで読み込んだ後、RPAで定義された業務ルールに従って請求内容をチェックし、正常な請求内容は自動でシステムに登録する作業に置き換わろうとしています。
AI-OCRの精度は、完全ではないため、作業者のチェックが不要になることはありませんが、チェックやシステム登録にかかる工数は劇的に削減されると期待されています。
- チャットボット + RPA
ユーザーが普段利用しているチャットをユーザー・インターフェースに利用することでユーザーの利便性や満足度向上が期待できます。チャットボットをユーザー・インターフェースとし、バックエンドでRPAが社内システムにアクセス、情報を取得し、更にAIを活用して最適な回答を作成します。
TCSは、2017年のニューヨークシティマラソンにバーチャルアシスタント（チャットボット）の「Pacey Miles（ペーシーマイルズ）」を提供しました。Pacey Milesは、ニューヨークシティマラソンに関する質問についてリアルタイムに回答するバーチャルアシスタントとして活躍しました。
- テキストマイニング + RPA
金融機関のお客様では新聞、雑誌、インターネットに公開された様々な金融情報、統計情報を担当者が収集し、それらの内容を分析して、マーケットレポートとして顧客へ発送しています。マーケットレポート作成業務は重要な業務ではありますが、こうした作業に多くの時間が費やされています。
この課題を解決するために、インターネットに公開された金融情報や統計情報などをRPAで収集し、それらのデータをもとにテキストマイニングと機械学習で将来の市場予測をおこないレポート化します。担当者はAIで作成したレポートを確認、加筆するだけでよいため、より短い時間でレポートを作成し、発行することできます。空いた時間は、新商品開発やお客様対応に使えるようになりました。
エンド・ツー・エンドのIPA構築サービス
全社規模でIPAを導入する場合には、下図（IPA構築支援サービス）で示すように構想策定から運用保守までのステップで進んでいきます。TCSは、この全ステップをエンド・ツー・エンドで支援します。また、お客様の状況に応じて、どのステップからでもサービスを提供することが可能です。グローバルのプロジェクトで培った知見から導き出されたIPAアセスメント・フレームワーク、IPA開発プロセス標準および国内、グローバルのリソースを活用し、IPAサービスを提供します。2018年11月に開設したTCS Pace Port™ TokyoではRPA+AIのユースケース、事例、デモを体感いただき、デザインシンキングなどの手法を活用してお客様と一緒に自動化ソリューションを策定することができます。自動化の取り組みを始める際にはぜひご活用ください。
図 IPA構築支援サービス
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グローバル・デジタル人材の活用
日本では、AI、IoT等のデジタルテクノロジーのスキルや経験を持った人材が圧倒的に不足しており、デジタル人材の確保が課題となっています。こうした課題に対応するために日本のIT技術者とグローバルのデジタルIT技術者を配置したハイブリッド体制での開発プロジェクトが始まっています。
TCSは、世界46ケ国に開発拠点を展開し、そこに約41万人の技術者が従事しています。インド・プネには日本のお客様専用の開発拠点（JDC: Japan-centric Delivery Center）もあります。そして、Blue Prism、Automation Anywhere、UiPathの認定技術者やプロジェクト経験者が数百名、データサイエンティストを含むAI技術者が1,000名以上従事しています。
日本の大手企業様でのRPA事例を紹介しましょう。このお客様ではRPAとAIのスキルを保持した、プロジェクト経験が豊富なグローバルメンバーと、お客様の業務を熟知した日本人メンバーでチームを組閣しました。業務分析から設計までを日本でおこない、開発から単体テストまではインドのデジタル人材を最大限に活用しています。その後、日本で受け入れテストをおこない、本番稼働させています。インドの開発リソースは四半期ごとに計画され、１ケ月前までに最終的なリソース計画を日本とインドで共有します。その結果、適切なスキルと経験を保持したデジタル人材をプロジェクトに配置することが可能となります。
日本及びグローバル人材を活用し、適切なスキルを保有した人材を適所に配置してプロジェクトを進める。TCSでは、これをハイブリッド・フレキシブル・リソースモデルとして提唱しています。
図 IPAプロジェクト体制例 －ハイブリッド・フレシキシブル・リソースモデル－
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IPAソリューションとグローバル人材を活用し、DX（デジタルトランスフォーメーション）を支援
ここまでRPA＋AIのユースケース、構築手順、実行体制について紹介してきました。各企業は生産性向上のためにRPAの導入を積極的にすすめています。一部の先進的な企業は、RPAとAIソリューションを組み合わせて、さらなる業務の自動化をすすめています。RPAはスピード感をもって、小さく始めて大きく育てていくことが成功のポイントです。はじめに、業務の一部にRPAを導入し、成果を体感いただきます。その後、業務全体に拡大していき、AIソリューションを組み合わせて自動化を推進していきます。最終的には、自動化で生み出された時間を活用し、お客様サービスの向上や新しいビジネスモデルの創出をおこない、事業拡大を目指すことが重要です。労働人口が減少していく中で、日本企業が世界で戦うために、「人」と「マシン」が協働し、生産性、作業品質を向上させること、グローバルのデジタル人材を有効に活用し、デジタルトランスフォーメーションを推進していくことが必要です。日本企業が再び輝きを放ち、世界のビジネスをリードできるように、TCSは世界で培った知識や経験、およびグローバルのデジタル人材を最大限に活用して、お客様のデジタルトランスフォーメーションを支援していきます。
水田 彰 日本タタ・コンサルタンシー・サービシズ株式会社 |
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| 1990年 日本IBMに入社。通信メディアや製造業界のセールスを担当後、保険業界のお客様を15年以上にわたり担当。CRM、代理店改革、契約管理システム更改・統合等、多数のサービスビジネスを主導。2017年に日本タタ・コンサルタンシー・サービシズ(株）に参画し、保険業界のソリューションセールスリーダーを経て、2019年よりデジタルトランスフォーメーションサービスのセールスリーダーとして、お客様のDXを支援するデジタルソリューションの紹介、提案に従事。 |
※掲載内容は2019年4月時点のものです。
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