確実に成果を上げる
バックオフィスのDX

高度な業務自動化を実現するルールエンジン

NaU DSPに関するご質問、ご相談などお気軽にお問合せください。

本物のDXは「業務プロセス」と「業務判断」の
自動化・最適化によって実現!!

データのデジタル化

手書きの書類（紙）をAI-OCRなどでデジタル化します。Web入力フォームなどでデジタルデータを直接作ることもあります。

業務判断の自動化・ナビゲーション

デジタルデータをもとにルールエンジンで業務判断を自動化します。
判断自動化が困難な場合は判断を行う人に対して案内をすることで効率化や判断品質の向上を図ります。

プロセスの自動化

デジタル化したデータはRPAやBPMにより適切な業務プロセスに連携されます。

ビジネス環境の急激な変化に対応するために、既存の業務内容を見直し「自動化できる作業」「自動化できる判断」「人がすべき判断」を再整理することが必要とされています。その上で、その時々の状況に合わせた最適な業務プロセスを素早く実現する仕組みが必要です。それがAI-OCR、RPA、そしてルールエンジンです。

問題・課題

業務変化のスピードが加速

サービス多様化・働き方改革などの環境変化スピードに追随して業務部門は業務プロセスや業務ルールを迅速に変更しなければならない。

複雑化した業務ルール

業務変化の経緯により積上げ式に業務ルールが追加された結果、煩雑で複雑な業務ルールが存在している。

業務ルールの属人化

効率的な業務遂行のノウハウはベテラン担当者の頭の中に蓄積され外在化されていない為、新人教育には膨大な量のマニュアルを用い長期間に及んでしまう。

人材採用が困難

他業種との人材獲得競争が進み、優秀な人材の確保が困難になっている。一方でベテラン担当者が家族の介護等で離職するケースも発生している。

解決案

紙の情報のデジタル化にはAI-OCR、業務プロセスの自動化にはRPA、そして業務判断の自動化にはルールエンジンを適用します。
自動化が困難な業務判断には、担当者に適切な業務案内を行うことで業務効率・品質の改善を図ります。

期待・効果

1.柔軟な業務プロセスの実現

ビジネス環境の変化に対して、業務プロセスと業務判断を素早く適合することができます。

2.業務の高度効率化

業務判断を自動化することで手戻り等がなくなり効率化します。

また、人的な判断に対しても迷いがなくなり、業務スピードが向上します。

3.業務知識の組織財産化

自動判断はルール定義書（エクセル）に記述されたルールに基づき実地されます。ルール定義書には自社の判断基準が蓄積します。

ルールと自動化が一体になって運用できます。

DX推進の体制

バックオフィス業務のDX推進には ❶業務知識提供者、❷ナレッジエンジニア、 ❸プロセス設計者の3役が大変重要な役割となります。

特に業務の現状や将来像を見据えて、業務知識の分析・整理を行うナレッジエンジニアは中心的な役割となります。

ルールエンジン活用によるDXの進め方（例）

業務内容や業務知識の整理の程度などによってDXの進め方は調整が必要です。
初期段階に小規模な業務範囲で実現検証（PoC）を行うことで、後続のプロセスをスムーズに進めることができます。

1.実現性検証（PoC）

2～3カ月

❶ PoC対象業務の洗出し
❷ 判断自動化ルール試作
❸ 効果・実現性評価
❹ 後続計画の策定

2.業務プロセス・体制再構築

3～6カ月

事業開発
❶ 対象業務・課題の整理
❷ 投資対効果検討
❸ 対象業務決定
❹ 業務移行計画作成
❺ 体制構築

業務プロセス開発

❶ルールエンジン技術移転
❷ルール分析・整理
❸ ルール定義書作成
❹ 運用設計
❺ RPAシナリオ開発

3.運用

数カ月

❶ トレーニング

❷ 運用
❸ ルール定義書修正

4.再評価・改善

1～2カ月

❶ 業務効率評価

❷ 業務プロセス改善計画
❸ ルール定義書修正

なうデータ研究所のDX推進ソフトウェア・サービス

ルールエンジン製品

NaU Rulebook

業務ルール分析・整理手法

PoC 支援サービス

＜目的＞

❶ ルールエンジンによる判断自動化サービスの実現性検証

❷ 対象業務における投資対効果の評価基準の獲得

❸ ルール分析・ルール実装技術の習得性・運用性の評価

＜方針＞

❶ 特定業務における判断自動化のプロトタイプ開発

❷ 御社担当者への技術移転（本PoCの範囲）

❸ 部分的な業務適用による評価

トレーニング・サポート

NaU Rulebookオンライントレーニング