Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

RPAで業務の自動化を進めたいと思っている件 /RPA vs LLM

RPAで業務の自動化を進めたいと思っている件 /RPA vs LLM

引越しや庭木の剪定などの出張・訪問サービスのプラットフォーム「くらしのマーケット」を運営する、みんなのマーケット株式会社です。
RPAで業務の自動化を進めており、今までの取り組みをご紹介します。

## エントリー
全職種で積極採用中!下記リンクより応募ください!(カジュアル面談も歓迎)
https://www.minma.jp/recruit

「話を聞いてみたい」もOKです!
応募フォーム→https://herp.careers/v1/minma/2qUQhRIRUr0Y/apply

More Decks by みんなのマーケット株式会社/ Minma Inc.

Transcript

  1. LLMを全社的に活用したい
 ChatGPTが話題となった2023年、LLMをうまく活用して何かできないか、 
 コーポレート本部でも 検討をしていました
 
 COPILOTに聞いてみた(回答を抜粋。 色々できそうなので、期待が高まりました )
 •

    チャットボット:
 ◦ LLMを活用したチャットボットは、顧客からの問い合わせに対して、自然で精確なレスポンスを提供します。これにより、 顧客満足度の向上とサポートコストの削減が期待できます
 • FAQ生成:
 ◦ LLMは、過去の顧客とのやり取りからよくある質問とその回答を生成し、FAQセクションを自動的に更新します
 • 文書自動化:
 ◦ 契約書や提案書などのビジネス文書の作成を自動化し、作業の速度と精度を高めます
 • 内部コミュニケーション:
 ◦ 社内のコミュニケーションを支援するために、会議の議事録作成やメールの自動生成を行います
 • 教育や学習のサポート:
 ◦ LLMは教育分野でも活用されており、教材の生成や学習コンテンツのカスタマイズに役立ちます。自動生成されたテキ ストを教材として活用することで、教育プロセスを効率化できます
 1
  2. 反社チェックの自動化
 実は、以前からどうにかしたいと思っていた作業がありました 
 
 「反社チェック」です
 
 担当した経験のある方であれば、おそらく一度や二度は思ったはずです 
 「(この作業、不毛すぎる…!)」 


    
 反社チェックの目的は理解できますし、怪しい事案を発見した時には達成感もあったりします 
 しかし、いかんせん作業があまりにも単調すぎる。これを自動化したい! 
 
 LLMで解決できるかも! 
 2
  3. LLMにも不得意がある
 …LLMには、不得意もあることがわかってきました 
 
 • 例えばスプレッドシートのデータをCRMへアップロードするなど、外部環境へ作用できない 
 • 基本的な算術計算や論理演算が苦手 


    • 嘘をつくことがある
 
 反社チェックはLLMでは自動化できないのか… 
 
 念のため、LLMを活用した法人向けのサービスを提供している会社にも確認したことろ、 
 反社チェックをLLMで実行している事例は把握していないとのことでした… 
 3
  4. RPAの得意領域
 RPAは以前から気にしてはいました 
 
 過去に一度トライアルしたことがあるのですが、 
 ある程度の知識がないと作り込むことが難しく、ハードルが高い印象だったので、 
 その時は本導入には至りませんでした 


    
 改めて、RPAの得意領域とデメリットをまとめてみると、 
 • 得意領域
 ◦ 手順が決まっていて 
 ◦ 人による判断が必要ない 
 ◦ 毎日/毎週/毎月など定期・反復して行う作業 
 • デメリット
 ◦ 自動化を予め定義(構築)する必要がある 
 ◦ 特有のインターフェースを習得する必要がある 
 
 RPAの得意領域は正に反社チェック向きです 
 4
  5. RPAのいろいろ
 調べていくと、RPAにもいろいろありました 
 • デスクトップ型 vs クラウド型 
 • 画像認識

    vs API連携 
 • 自立できるRPA(ここが一番重要かも) 
 ◦ 誰でも、ささっとRPAで自動化できる こと
 ◦ RPAの作成が複雑ではなく、 最低限のサポートでRPAが作成できる こと
 ◦ 小さくても良いので自動化できる範囲を広げていく成功体験 
 • さらに、無料のツールもいくつかありました 
 ◦ 無料のツールは自由度が高そうです。それゆえに使いこなすには、ある程度のプログラミング知識が 必要であると感じます 
 ◦ 無料ツール利用の前提条件 
 ▪ プログラミングの知識がある人が、RPAの制作にがっつりと時間を使ってくれるか 
 ▪ さらに、そのような人材を継続的に確保できる組織であるか 
 
 当社では、クラウド型+API連携で、少しのサポートがあれば誰でもできそうな汎用性があるツールを選びました。 ちなみに有料ではあります 
 5
  6. RPA × LLM
 RPAとLLMの今後についてCOPILOTに聞いてみた(回答を抜粋) 
 
 RPAとLLMを組み合わせることで、以下のようなシナリオが考えられます:
 • カスタマーサポートの自動化:
 ◦

    RPAでチャットボットを操作し、LLMを用いて自然な受け答えを実現します。
 • 文章生成と校正:
 ◦ RPAがデータを収集し、LLMが適切な文章を生成・校正します。
 • リアルタイムの翻訳:
 ◦ RPAが外部のテキストを収集し、LLMがリアルタイムで翻訳を行います。
 
 RPAとLLMの組み合わせは、効率化と品質向上に貢献する一方で、人材不足の解決にも寄与します。企業がこれらの技術を組み合わ せて業務プロセスを最適化することで、より効率的な運用が可能になります
 
 6
  7. これからの活用案
 たとえば、法務事案のデータベース化 
 
  ① 社内からの法務相談の受付(Slack) 
  ② 顧問弁護士とのやりとりの経緯(Gmail) 


     ③ 事案の結論とその結論に至った背景の整理(スプレッドシート) 
 
 今は、③スプレッドシートに①Slackや②Gmailのリンクなどを手動で貼り付けていますが、結構面倒です 
 法務の案件管理ツール(有料)もあるのですが、そこまでではない、と。 
 
 そこで、RPAを一部で活用し、 
 • Slackからの受付をスプレッドシートに転記(ここはRPA関係なし) 
 • Gmailのやりとりをスプレッドシートに時系列で蓄積(ここがRPA) 
 • 事案の結論とその結論に至った背景をスプレッドシートに法務担当が記入 
 
 自動化できる範囲を少しずつでも拡げることで、作業者ではなく、ビジネスに近い位置でのアドバイスを提供でき る法務組織の土台づくりができればと考えています 
 8