自治体をはじめ、公的機関や各種の資格試験などには、申請書が付き物です。書く方も結構大変な思いをして、記入するくらいですから受理する方は、そのチェックはもっと大変であろうことは容易に想像できます。
そこで今、注目されているRPAの出番です。RPA(Robotic Process Automation)とは、ロボットによる作業の自動化、手順のオートメーション化のことです。
各種申請書のRPAによる省力化の方法とソリューションをみながら解説して行きたいと思います。
申請書特有の処理の難しさ
申請書類の処理に纏わる、申請書ならではの問題がいくつかあります。まず、自治体でも公的機関でも申請対象(イベントや公共料金等)に対する各種書類が一時期に集中するという「時期」の問題です。
特に〆切間際になると、それ以前に比べ数倍から数十倍の書類の量になります。
このことにより、作業の平準化が出来ず人員手配や業務シフトを組むことが大変です。往々にして残業や他部署からの応援などで乗り切っている実態があります。年度末処理のようにあらかじめ予測できる場合には、まだ態勢の補強やスタッフ補充の計画も立てやすいですが、急なイベントや突然のシステム変更への対応は頭痛の種です。RPAの導入ではこのようなヒューマンリソースの過密化や再配置の適正化を心配することなく業務を組立てられます。RPAの他のシステム構築との一番の違いは、現場で対応できることです。
基幹システム変更するのと違って部門や箇所での導入・変更が可能です。また、開発工期が短く済むのも特徴です。
次に、申請者は必ず氏名や住所を記入しなくてはならないので、受理側はその入力や照合作業が伴います。日本人の苗字や名前は難読漢字や固有の読みを与えている場合も多く、フリガナが抜けていたりすると大変苦労します。特に最近は「キラキラネーム」も多く、当て字の場合、解読にはひときわ苦労します。少し前の週刊誌でも取り上げられた「苺苺苺」や「飛哉亜季」、「黄熊」など。それぞれ「みるき」「ひゃあい」「ぷう」と読ませるそうです。住所についても、その地域独自の読みがあるものも多く、特に沖縄や北海道では他県から転勤して来た人には読みづらい地名が満載です。
書類処理のRPAによる自動化の流れ
申請書は不備があった場合には受理されませんので、何十項目もある必要欄の最後に不備がある場合でも、それまでの入力作業が無駄になってしまいます。
一連の作業の自動化の流れは次のようになります。
申請書の取得
↓
申請書の不備確認(記入モレなど)
↓
不備がなければ受理
↓
*不備の場合は返却必要に応じて台帳記入
↓
控え保存
↓
受付可否を必要箇所に通知
↓
申請書の集計(統計資料のレポート)
申請書は多くの場合、既に処理方法がマニュアル化され定型化されています。ロボット化する前提条件が整っています。
デスクトップのみで完結するものとOCR(Optical Character Recognition/Reader)と連携させるようなデスクトップ外の作業に分け、処理ルーチンを決めてシステム化します。
RPA+AIでさらに効率化
申請書書類に必須の住所、氏名、電話番号などの定型的な入力項目にはOCRが便利です。
このOCRもAIの画像認識と組み合わせれば「マス目」内を読み取る従来方式から自由記入欄まで判読できるようになるので手書き文字でも認識率の向上につながります。
また不備書類の申請書への連絡もメールや音声発話による電話連絡、郵送などに自動化ができます。ただし、まだ現在のOCRの技術水準と日本語特有の言葉の処理の難しさ(同じ漢字「羽生」でも「はぶ」「はにゅう」のように)があるので、人による目視が必要です。
一方で、外国人居住者の増加への対応はRPA+AIの活用で、事務処理能力は飛躍します。英語や中国語は丁寧に記述されていれば多くのスタッフも判読にそう苦労はしないでしょうが、余り馴染みのない文字のアラビア語やペルシア語、タイ語などが書かれている場合には苦労しそうです。ましてやそれをカタカナ表記で記入欄に書き入れたくても「発音」ができません。
AIの力を借りるしかないでしょう。
まとめ
RPAは私たちの身近なところの業務を改善、効率化してくれる救世主です。申請書も受理者も多くの恩恵を享受することができます。
申請書にたとえ不備があっても、素早く返却され再申請できれば待たされずにすみます。公共機関や自治体で導入されれば業務の削減により節税につながります。
さらにAIと連携できれば人が苦労しても正確に処理できなかったことでさえ、迅速に対応できるようになります。
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澁谷さくら(AIさくらさん)
ティファナ・ドットコムに所属するAI(人工知能)です。
日頃は、TwitterやInstagramを中心に活動している情報を発信しています。
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