RPA 実証実験支援業務報告書 - city.komaki.aichi.jpocr とは異なり、収集した大量の文字データから文字の特徴をディープラーニングし、高精度な文字認識を可

小牧市様

RPA実証実験

支援業務報告書

2019年 6月 10日

トーテックアメニティ株式会社

RPA実証実験結果報告書 TOTEC AMENITY LIMITED 2019

目次

１. 本実証実験の概要 ................................................................................................. １

(1) 目的 .................................................................................................. １

(2) 実施期間 ............................................................................................. １

(3) 実施場所 ............................................................................................. １

(4) 実施体制 ............................................................................................. １

(5) 実施環境（ハードウェア/ソフトウェア構成） ........................................................ ２

(6) セキュリティ対策 ...................................................................................... ３

２. 実証実験の詳細 .................................................................................................... ４

(1) 業務の選定 .......................................................................................... ４

(2) 選定業務の概要 .................................................................................... ６

(3) 読取対象書類の様式イメージ ...................................................................... ９

(4) 読取対象書類の読み取り項目 .................................................................. １１

(5) 出力ファイルの仕様 ............................................................................... １２

３. 実証実験の結果 ................................................................................................. １５

(1) 業務の評価 ....................................................................................... １５

(2) 読取速度性能の結果 ............................................................................ １６

(3) 読取認識精度の結果 ............................................................................ １６

(4) 読み取り結果の具体例 .......................................................................... １７

(5) 入力速度の結果 ................................................................................. １９

４. まとめ .............................................................................................................. ２０

(1) 総評 ............................................................................................... ２０

(2) AI-OCR・RPA の課題と改善点 ................................................................ ２０

(3) 適用業務拡大に向けての提言 .................................................................. ２１

RPA実証実験結果報告書 1 TOTEC AMENITY LIMITED 2019

１. 本実証実験の概要

(1) 目的

市役所の業務の中で、データの読取及び入力等の作業は、市の職員にとって大きな負担となるもので、特に

専門的な業務とならない範囲を切り分けし、自動化を行うことで、業務の効率化を実現し、業務課題の解決を

図る手段の一つとして RPA 導入を目指す。そのため、市が取り扱う業務のうち、申請書等の読取・転記に類す

る分野、定型でありかつ非専門的な業務として選定した分野について、RPA 及び AI-OCR 技術の導入により

業務の効率化が行えるかを検証する。

(2) 実施期間

令和元年 5月 1日（水）～令和元年 5月 31日（金）

(3) 実施場所

トーテックアメニティ株式会社名古屋本社及び

小牧市役所

(4) 実施体制

小牧市

プロジェクト推進責任者総務部情報システム課水野清志課長

窓口担当者総務部情報システム課添田元治係長

トーテックアメニティ

プロジェクト責任者公共第 1 システム部北川勝也

プロジェクト管理者公共第 1 システム部小川直規

ＲＰＡ担当者公共第 1 システム部鬼頭良和


(5) 実施環境（ハードウェア/ソフトウェア構成）

① ハードウェア構成

1) AI-OCR

用途機種等設置場所

1 イメージスキャナ装置富士ゼロックス社製 DocuCentre-Ⅳ C5575 トーテック

2 クライアント富士通ノートパソコン(FMV) トーテック

2) RPA


1 開発用クライアント富士通ノートパソコン(FMV) トーテック

2 実験用クライアント富士通ノートパソコン(FMV) 情報システム課

② ソフトウェア構成

1) AI-OCR


1 ＡＩ－ＯＣＲソフト AI Inside製「DX Suite」クラウド

2) RPA

用途ソフトウェア名称設置場所

1 ＲＰＡソフトＮＴＴアドバンステクノロジ製「Winactor」トーテック

小牧市（評価版）

2 ＯＡソフト Microsoft製 Office2010 小牧市

3 業務システム１ G-COAS住民情報システム小牧市

4 業務システム２ R-STAGE総合福祉システム小牧市

【参考】製品紹介

○ AI-OCR サービス

AI Inside株式会社製 AI-OCR ソフト「DX Suite」

＜DX Suite の紹介＞

AI Inside 株式会社が開発したＡＩ機能が実装された OCR ソフトウェアです。AI OCR とは、従来の

OCR とは異なり、収集した大量の文字データから文字の特徴をディープラーニングし、高精度な文字認識を可

能とするソフトウェアであり、今まで OCR で実現困難とされていた書類（手書き文字や住所欄など）も高精

度でOCRできます。従来型OCRが苦手だった手書きのフリーピッチを高精度で認識が可能で、文字と文字の

つなぎ目や切れ目を判別できます。


○ ＲＰＡソフトウェア

ＮＴＴアドバンステクノロジ株式会社製 RPA支援ソフトウェア「WINACTOR」

＜WINACTOR の紹介＞

NTT グループにより開発・利用されてきた長い歴史と豊富な導入実績に裏打ちされた機能を備えた純国産

のＲＰＡソリューションです。主な特長としては、利用できるアプリケーションに制限がない。プログラミングの知識

は不要であり情報システム部門でない利用者でもメンテナンスが可能。純国産であるため完全日本語化され

ている。Windows パソコン上で動作するためサーバが不要でありスモールスタートが可能。などがあります。

(6) セキュリティ対策

実証実験を実施するにあたり、以下のセキュリティ対策を講じた。

① 覚書の締結

本プロジェクトは、通常の契約を締結して実施するプロジェクトでないため、情報の取扱い等を定めた覚書を

締結して作業を行った。

② 実証実験用テストデータの使用

本プロジェクトで使用する書類は、実際の用紙を使用するが、そこに記入される情報は、すべて実在しない

架空の情報を使用した。但し、個人情報を扱っていない業務や公開情報のみを扱っている業務については、

実際の業務で使用している情報や書類を使用した。


２. 実証実験の詳細

(1) 業務の選定

各担当課様からＲＰＡ適用の対象の可能性のある業務を抽出して頂いた。（19部署 40業務）

所属業務名（事務名）業務（事務）の内容対象ｼﾅﾘｵ№

広報広聴課

広報係市民（読者）アンケート集計

広報こまき市民（読者）アンケートを EXCEL入

力し集計

市政モニターアンケート集計市政モニターアンケートを EXCEL入力し集計

行政経営課

人事係研修受講報告書集計報告書を EXCEL入力し集計

行政経営課

給与厚生係新年度手当支給に係る作業申請書の内容をシステムに入力

CP課

にぎわい創出係市民まつりアンケート調査結果集計市民まつりのアンケートを EXCEL入力し集計

商工振興課

新産業創出係こまきプレミアム商品券市民アンケート集計

こまきプレミアム商品券アンケートを EXCEL入力し

集計 ○ ①

こまき応援寄附金申込書手入力申込書に記載されている事項をふるさと納税管理

システムへ入力

こまき応援寄附金領収日及び公金日手入

力

領収日及び公金日のデータをふるさと納税管理シ

ステムへ入力

商工振興課

商工労政係中小企業退職金共済助成金業務

外部団体から紙媒体で入手する情報より、対象者

に案内を送付、助成金申請を受付け EXCEL入

力

計量器定期検査業務市内の事業者が所持する対象計量器の種類・数

量の事前調査結果の EXCEL入力

市民安全課

相談係市民アンケート集計市民アンケートを EXCEL入力し集計

出前講座アンケート集計出前講座アンケートを EXCEL入力し集計

講演会アンケート集計講演会のアンケートを EXCEL入力し集計

法律相談集計法律相談で記入された相談票を EXCEL入力し

集計

市民相談集計市民相談記録票を EXCEL入力し集計

外国人相談集計外国人相談記録票を EXCEL入力し集計

市民税課

税制係賦課徴収データ作成委託

申告書(軽自)の内容を委託業者でデータ化、イメ

ージデータの取り込み

市民税課

市民税係賦課徴収データ作成委託

申告書(給報・年報等)の内容を委託業者でデー

タ化、イメージデータの取り込み


所属業務名（事務名）業務（事務）の内容対象ｼﾅﾘｵ№

収税課

収税係口振依頼書入力作業

手書きの口座振替依頼書の内容をシステムにデー

タ入力 ○ ②

地域包括ケア推進課

地域支援係地域協議会データ EUC抽出小学校区別人口表を抽出し、定型の表に入力

圏域別人口統計のデータ抽出圏域別の人口を抽出し、定型の表に入力

認定情報送信認定情報を確認後に抽出、加工し、各地域包括

支援センターへメールで送信

認知症サポーター養成講座申込書・報告

書の入力

各地域包括支援センターにて実施する講座の申

込書・報告書をインターネットサイトへ入力

長寿・障がい福祉課

障がい福祉係市扶助料における所得状況届処理

市の扶助料受給者からの所得状況届を判定し、

システムへ入力

日常生活用具の給付申請内容をデータ入力

障害支援区分認定事務認定申請情報をシステム入力

障害者手帳交付業務申請情報をシステムに入力

障害福祉サービスの支給事務申請情報をシステムに入力

自立支援医療の支給決定申請情報をシステムに入力

在宅重度障害者手当（現況）事務申請情報を判断し、システムに入力

保険年金課

国保係

特定健康診査、健康診査データ作成業務

委託

手書きの健康診査結果の内容を委託業者でデー

タ化、システムに取り込み

市民課

住民登録係住民異動届入力業務

手書きの住民異動届の内容をシステムへ入力、内

容の確認後、反映

こども政策課

子育て支援係児童手当の認定業務児童手当の申請内容を審査、システム入力 ○ ③

児童クラブの加入申込書データ入力児童クラブ加入申込書の内容をシステムへ入力

児童クラブ口座振替依頼書のデータ入力口座振替依頼書の内容をシステムへ入力

上下水道業務課

排水係

排水設備等計画確認申請書等のデータ入

力業務手書きの申請書等の内容を 3 つのシステムに入力

東部市民センター

庶務係市民企画講座アンケート集計・入力作業講座ごとに行うアンケートを EXCEL入力し集計

ゆうゆう・つつじ学級アンケート集計・入力学級ごとに行うアンケートを EXCEL入力し集計

社会教育法調査基礎資料集計施設予約システムから実績データを集計

図書館

図書係利用者登録事務

児童に記入してもらった申込書の内容をシステムに

入力し、利用券のバーコード番号と紐付ける


(2) 選定業務の概要

各担当課様より抽出していただいた業務より、下記観点に基づき対象業務を選出しました。

・定型処理でかつ専門知識を求めない業務

・自動入力の対象システムは、それぞれ別システムとする

・一度の入力で、入力対象となる件数が多い（運用サイクルの見直しで対応可能な業務も含む）

・入力パターンが少ない（自動入力のシナリオがシンプルとなる） ① プレミアム商品券市民アンケート

【業務概要】

住民より回収したアンケートの内容（選択式、記述式）を EXCEL へ入力し集計結果、自由意見をレポート

へまとめる。【業務作業の流れと RPA適用工程】

① 市民よりアンケート回収 ② アンケートの回答を EXCEL へ入力 ③ EXCEL で入力内容の集計 ④ 集計結果、自由意見をレポートにまとめる自動化


② 口座振替依頼書

【業務概要】

金融機関より届いた口座振替依頼書（市役所控）について、記載内容の誤り等を確認し、口座管理システ

ムへ入力する。入力完了後、別の職員で入力内容の確認を行う。【業務作業の流れと RPA適用工程】

② 金融機関より依頼書（市役所控）を受領 ③ 該当個人を特定し、システムへ入力 ④ 別の職員により入力内容のチェックを行う ① 住民より金融機関へ口座振替依頼書提出

自動化


③ 児童手当認定請求書

【業務概要】

住民より提出された認定請求書より、申請者を EXCEL入力し、認定請求書の内容を審査する。審査後、認

定請求書の内容をシステムへ入力し、入力内容の読み合わせを行う。【業務作業の流れと RPA適用工程】

① 住民より認定請求書受領 ② 申請者情報を EXCEL へ入力 ③ 届出の内容を審査、異動日、事由等を追記 ④ 認定請求書の内容をシステムへ入力 ⑤ 入力内容の読み合わせを実施自動化


(3) 読取対象書類の様式イメージ

① プレミアム商品券市民アンケート

【選択欄】

【意見記入欄】





(4) 読取対象書類の読み取り項目

① プレミアム商品券市民アンケート

【選択欄】

№ 項目名属性備考

1 問１数字

2 問２数字

3 問３数字

4 問４数字

5 問５数字

6 問６数字

7 問７数字

8 問８数字

9 問９数字

10 問１０数字

11 問１１数字

12 町名日本語



1 問３_記入欄日本語

2 問４_記入欄日本語

3 問５_記入欄日本語

4 問７_記入欄日本語

5 その他意見日本語



1 契約数字チェックボックス

2 名義人カナ日本語

3 名義人漢字日本語

4 金融機関コード数字マス有

5 金融機関（支店）数字マス有

6 口座種別数字１、２、３から選択式該当に○

7 口座番号数字マス有

8 振替開始_年度数字

9 振替開始_期数字

10 通知書番号１数字マス有

11 通知書番号２数字マス有

12 通知書番号３数字マス有

13 通知書番号４数字マス有

14 通知書番号５数字マス有

15 通知書番号６数字マス有

16 通知書番号７数字マス有

17 通知書番号８数字マス有

18 通知書番号９数字マス有

19 通知書番号１０数字マス有

20 振替方法１数字前納、期別から選択式該当に○

21 振替方法２数字前納、期別から選択式該当に○

22 振替方法３数字前納、期別から選択式該当に○

23 振替方法４数字前納、期別から選択式該当に○

24 振替方法５数字前納、期別から選択式該当に○

25 振替方法６数字前納、期別から選択式該当に○




1 提出年月日日付

2 宛名番号数字

3 氏名日本語

4 電話番号数字ハイフン付

5 年金加入状況数字ア～エから選択式該当に○

6 配偶者職業数字ア～カから選択式該当に○

7 金融機関コード数字マス有

8 支店コード数字マス有

9 口座番号数字マス有

10 口座種別数字普通、当座から選択式該当に○

11 名義人カナ日本語マス有

12 児童氏名_１日本語

13 児童氏名_２日本語

14 認定番号数字マス有

15 受給者所得数字

16 配偶者所得数字

17 扶養親族及び児童の数数字

18 老人扶養親族の数数字

19 譲渡所得数字有、無から選択式該当に○

20 雑損控除額数字

21 医療費控除額数字

22 掛金控除額数字

23 障害者控除額数字

24 学生控除額数字

(5) 出力ファイルの仕様

① プレミアム商品券市民アンケート【レコードレイアウト】

【選択欄】


1 問１数字

2 問２数字

3 問３数字

4 問４数字

5 問５数字

6 問６数字

7 問７数字

8 問８数字

9 問９数字

10 問１０数字

11 問１１数字

12 町名日本語



1 問３_記入欄日本語

2 問４_記入欄日本語

3 問５_記入欄日本語

4 問７_記入欄日本語

5 その他意見日本語


② 口座振替依頼書【レコードレイアウト】


1 契約数字契約に○の場合に１


3 名義人漢字日本語

4 金融機関コード数字

5 金融機関（支店）数字

6 種別_普通数字１に○の場合に１

7 種別_当座数字２に○の場合に１

8 種別_納準数字３に○の場合に１

9 口座番号数字

10 振替開始_年度数字

11 振替開始_期数字

12 通知書番号１数字

13 通知書番号２数字

14 通知書番号３数字

15 通知書番号４数字

16 通知書番号５数字

17 通知書番号６数字

18 通知書番号７数字

19 通知書番号８数字

20 通知書番号９数字

21 通知書番号１０数字

22 振替方法１数字前納に○の場合に１

23 振替方法２数字前納に○の場合に１

24 振替方法３数字前納に○の場合に１

25 振替方法４数字前納に○の場合に１

26 振替方法５数字前納に○の場合に１

27 振替方法６数字前納に○の場合に１

③ 児童手当認定請求書【レコードレイアウト】


1 提出年月日_年数字

2 提出年月日_月数字

3 提出年月日_日数字

4 宛名番号数字

5 氏名日本語

6 電話番号混在ハイフン付

7 加入年金_ア数字アに○の場合に１

8 加入年金_イ数字イに○の場合に１

9 加入年金_ウ数字ウに○の場合に１

10 加入年金_エ数字エに○の場合に１

11 配偶者職業_ア数字アに○の場合に１

12 配偶者職業_イ数字イに○の場合に１

13 配偶者職業_ウ数字ウに○の場合に１

14 配偶者職業_エ数字エに○の場合に１

15 配偶者職業_オ数字オに○の場合に１

16 配偶者職業_カ数字カに○の場合に１

17 金融機関コード数字

18 支店コード数字

19 口座番号数字

20 口座種別_普通数字普通預金に○の場合に１

21 口座種別_当座数字当座預金に○の場合に１


23 児童氏名_１日本語



24 児童氏名_２日本語

25 認定番号数字

26 受給者所得数字

27 配偶者所得数字

28 扶養親族及び児童の数数字

29 老人扶養親族の数数字

30 譲渡所得_有数字有に○の場合に１

31 譲渡所得_無数字無に○の場合に１

32 雑損控除額数字

33 医療費控除額数字

34 掛金控除額数字

35 障害者控除額数字

36 学生控除額数字

※出力ファイルはすべて CSV形式ファイル（区切り文字は“，”カンマ）


３. 実証実験の結果

(1) 業務の評価

シナリオ№ 対象業務現状時間想定削減時間

① こまきプレミアム商品券市民アン

ケート

80時間（年間） 75時間（年間）

【評価・課題】

アンケート用紙は数字記入欄と意見記入欄の 2パターンあり、AI-OCRの読取精度は数字記入欄が 97％、意見記

入欄が 95％と高い正読率が得られたため、今回の実証実験の結果より RPA を使用することで、アンケート集計は

完全自動化が可能であると考えられます。

アンケートの回答の転記、集計の手作業で実施している時間が、複合機等で一括PDF変換、AI-OCRへのデータ変

換指示（アップロード）、変換内容の確認、RPA の実行指示だけの時間に削減することが見込めます。


② 口振依頼書入力作業 7,000件×2分＝234時間

（年間）

185時間（年間）

※解約分及びエラーが全体の

20％と仮定した場合


今回の実証実験ではテストデータを用いるということで、契約分のみのシナリオを作成しました。

小牧市プレ環境で動作させたところ、1件 30秒程度で画面入力が完了しており、RPAの動作環境（端末のスペック

等）によって、入力時間は多少前後するが、十分に効果が期待できます。

本運用に向けては、解約分の検討、及び業務特有の注意点等を職員様、弊社業務 SE、RPA担当SEで協議する

ことにより、より精度を高めることができます。


③ 児童手当の認定業務システムへの入力時間

2,900件×5分＝240時間

（年間）

200時間（年間）

（月に一度の入力に集約する

ことができた場合）


今回の実証実験ではテストデータを用いるということで、児童が 1 人のみのシナリオを作成しましたが、R-STAGE でも

RPA の運用が可能であることが実証実験で証明されました。

運用では届出内容の審査済みとなった分をシステムへ入力しているため、自動入力でのエラー率も低くなると想定され

ます。今回は、単純なテストデータであったため、実際の運用で認定請求書の欄外や空いている項目に記入している、

画面入力に必要な項目等の扱いや記入される様々なケースを想定し、入力欄を設け入力方法のルール化などの様

式も含めた見直し、業務 SE,職員様と協議が必要です。


(2) 読取速度性能の結果

口座振替依頼書について、速度性能を計測しました。

① 紙 → イメージ化（PDF形式変換）

読取枚数読取時間 1,000枚あたり（想定時間）

100枚 73秒 730秒（約 12分）

※スキャナの性能に依存します。

② イメージ → テキスト化（PDF から文字データ化）

変換枚数変換時間 1,000枚あたり（想定時間）

100枚 103秒 1,030秒（約 17分）

※操作端末からクラウドへのアップロード時間も含みます。

(3) 読取認識精度の結果 ※正読率…正しく文字を認識した比率

資料名区分項目数エラー数正読率エラー率

アンケート

【選択欄】

枚数単位 100枚 22枚 78.0％ 22.0％

項目単位 1,200項目 31項目 97.4％ 2.6％

アンケート


枚数単位 100枚 20枚 80.0％ 20.0％

項目単位 500項目 26項目 94.8％ 5.2％

文字単位 2,651文字 59文字 97.8％ 2.2％

口座振替依頼書

枚数単位 100枚 8枚 92.0％ 8.0％

項目単位 2,700項目 9項目 99.7％ 0.3％

内)文字項目 1,700項目 9項目 99.5％ 0.5％

内)文字数 3,991文字 9文字 99.8％ 0.2％

内)チェック項目 1,000項目 0項目 100.0％ 0％

児童手当認定請求書

枚数単位 100枚 37枚 63.0％ 37.0％

項目単位 3,600項目 52項目 98.6％ 1.4％

内)文字項目 2,200項目 44項目 98.0％ 2.0％

内)文字数 6,109文字 52文字 99.1％ 0.9％

内)チェック項目 1,400項目 8項目 99.4％ 0.6％

※ アンケート（選択欄）、口座振替依頼書（チェック項目）、児童手当認定請求書（チェック項目）については、1項目 1文字のため文字数での正読率は項目単位と同じになります。


(4) 読み取り結果の具体例

（小牧市様事例）

① 誤読の代表的なパターン

誤読パターン：「ン」を「ニ」と誤読。また姓と名が結合されてしまう。

⇒ 対応策：姓と名を別項目とする。（様式見直し）

誤読パターン：書き手の字体によっては誤読する。

⇒ 対応策：AI が学習することで精度は高まる。

【参考】読み取り結果の具体例（他団体様事例）

① 正読例


② 画像編集例

画像補正機能により、「赤色を読み取らない」と設定すると印鑑等が重なっていても読み取ることができます。

③ 誤読の代表的なパターン

誤読パターン：郵便記号を読み取ってしまう。

⇒ 対応策：郵便記号の領域を読み取らないよう設定。または郵便記号をデータ加工し除去。

（設定変更・データ加工）

誤読パターン：隣の項目の読取領域にかかる。

⇒ 対応策：項目間を広くするか、○やレ点チェックを無くし、番号記入形式に変更する。（様式見直し）


誤読パターン：縦線を「１」と誤読。

⇒ 対応策：縦線の廃止や線の高さを調整等。（様式見直し）

(5) 入力速度の結果

シナリオ№ データ件数入力時間 100件あたり（想定時間）

① 1件約 10秒 1,000秒（約 17分）

② 1件約 30秒 3,000秒（約 50分）

③ 1件約 70秒 7,000秒（約 117分）

※①は EXCEL への入力であるため、端末の性能に依存します。

※想定時間は、自動入力処理の実行時間の想定であるため、職員が拘束される時間ではありません。


４. まとめ

(1) 総評

AI-OCR の検証では、項目単位の正常読取率が９０％超えるスコアがでたことから、現在がすべて手入力

運用であれば、かなりの時間短縮ができると思われます。しかし、１００％で読み取ることは現段階では不可能

であり、読取補正の運用が必須であることから、完全自動化にはまだまだほど遠いという印象です。

しかし、エラー内容を分析すると様式の見直しを実施し、書き方の個人差（ゆれ）を少なくすることによって劇

的に改善するものと思われる項目も多くあるため改善の余地はあると思います。優れた AI エンジンを実装してお

り学習機能による読取率の改善も期待できるが、利用者側の積極的な改善対策が成功のカギになります。

RPA の検証では、3 つの異なるアプリケーション（MS-Excel、G-coas、R-STAGE）の検証を行いました。

いずれも RPA を導入することで業務の効率化が期待できます。また、入力対象システムがシンプルであるほど、

RPA のシナリオが簡素化され効率が上がることが想定されます。

RPA のシナリオ作成には、業務の運用方法及びアプリケーションの特徴を考慮する必要があり、職員様、業務

担当 SE、RPA 担当 SE、３者での協議が不可欠です。より精度が高く、かつシンプルなシナリオ作成のために、

実証実験を通じて感じた改善項目とその改善内容を以下にまとめましたので、積極的かつ継続的な改善対策

を実施できることを期待します。

(2) AI-OCR・RPA の課題と改善点

№ 改善項目改善内容

1 帳票様式の見直し・氏名記入欄を姓と名の項目に分ける

・口座振替申請書について、種目毎に振替開始日の項目を設ける

・選択式の項目は、該当を○で囲む方式から選択番号を記入する方式へ

変更する

・日付記入欄は、年、月、日の項目を分ける

・AI-OCR による誤読を抑えるため、記入項目は大きめにする

・住所記入欄を郵便番号、住所、方書の項目に分ける

・現在余白に記入している読取り、入力が必要な項目は、職員様による記

入項目欄を設る

・複合機等で連続して PDF化するために用紙の強度を上げる

2 事務フローの見直し・一度の実行でより多くの件数を対象とする（申請分の入力サイクルの見

直しなど）

3 選定業務の見直し・RPA のシナリオが複雑化しないよう自動入力先のシステムがシンプルな業

務を選択する


№ 改善項目改善内容

4 導入形態・すべてに対してデータ化、自動入力一式を適用対象とするのではなく、

AI-OCR、RPA の特性を理解し、導入範囲を検討する。

例）

・ AI-OCR で紙媒体をデータ化し、その後は EXCEL での作業とする。

・ AI-OCR で紙媒体をデータ化し、既存システムでのバッチ処理の入力

データとして使用する。

・外部より提供されるデータを使用して、RPA のシナリオを実行し、既存

システムへ自動入力を実行する。

(3) 適用業務拡大に向けての提言

№ 項目提言内容

1 人材育成【技術者育成】

・AI-OCR、RPA共に専門的なプログラミング知識を必要としないので、職

員で読取りや自動入力の設定、修正を行う体制を職員で確保すること

で対象業務を拡大することが見込めます。

【適用業務選別者育成】

・実際の AI-OCR、RPAの動作を複数パターン確認することで、実施にあ

たり適している業務を判断することができるようになります。

2 導入後の保守と作業分担【保守が必要となる事例】

・RPA で自動入力するシステムの大規模改修時（画面構成が著しく変

更される場合等）

【保守業者との作業分担】

・役所内で技術者を育成することで、通常の保守は保守業者を必要とし

ない

・技術的な不明点等は保守業者より助言を行う

3 システム形態【適用方式にあったシステム形態の選定】

・RPA の特性を理解し、より RPA を活用し易いシステムを選定する

（画面遷移が少ない、操作がシンプル等）


№ 項目提言内容

4 集中管理【適用方式にあったシステム形態の選定】

・RPAのシナリオの管理部署を設け、同一シナリオを使用する担当課間で

シナリオの内容が異ならないように管理する。

・同じ内容のシナリオが複数存在したり、シナリオの流用による新規作成

作業の作成時間の圧縮を図る。

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