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成長するために必要なこと

2018年08月28日

生産性を上げるコツ -AI/RPAの簡易活用のヒント-

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働き方改革と並んで注目されている「生産性向上」。
生産性向上施策やAI/RPA導入の検討はするものの、どこから進めていけば良いかわからない、ツール導入の際のポイントを知りたい、といった方を対象に、なぜいま生産性の向上が日本の企業にとって必要なのか、 どのように情報システムを使っていけばより生産性があるのか、 AI、RPAの違い、それらを導入するときのポイントを解説します。

少子化による深刻な人手不足

労働人口(15~64歳)は今後さらに減少していきます。具体的には2030年までに約7%(約400万人)減少する見込みです。これは非常に大きいインパクトがあります。

労働人口推移

生産性を向上させるには

一般的には、人材採用(新卒・中途採用の強化、外国人労働者の雇用等)や人事制度改革(賃金引上げ、定年延長、働き方の多様性)といった対策に加え、情報システムに投資することで生産性を上げる施策もとられています。

生産性向上の取組み

AI/RPAの導入傾向

全体での投資率はAI・機械学習18.5%、RPA22.5%で投資はまだ始まったばかりで、規模の大きい企業で先行し、特に年商50億円未満の企業で投資をしている企業はごくわずかの状況です。

投資率

AI/RPAとこれまでのシステム導入の違い

AI/RPAに限らず、新しい技術を導入していくにはこれまでのシステム導入との違いを理解することが大事です。これらテクノロジーは理解が難しく、エンジニアおよび企画側でも技術の知識を得ていくことが必要となります。 課題としては、経営層が過度な期待をし、ビジネス適応を急ぐ、費用対効果を表現するような事業計画作成の難易度が高いといったことが挙げられます。
また、実際に導入する際にも従来システムは要件定義が明確で、基本的には企画から運用まで順に進みますが、これらの先進的なテクノロジーは複雑で、企画から運用それぞれの工程で前工程に立ち戻る、試行錯誤するようなプロセスが重要となります。

従来システムと先進的なテクノロジー

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