2021年6月11日

全自動ロボットでビッグデータを活用、サービスの拡充に貢献―松井証券のDXの取り組み

2021年6月11日

全自動ロボットでビッグデータを活用、サービスの拡充に貢献―松井証券のDXの取り組み

UiPathが主催するウェビナー「UiPath Today」では、場所や時間を問わずUiPathの最新情報に触れていただくことができるよう、導入事例や商品についてご紹介しています。4月27日に開催されたウェビナーでは、1918年に創業し証券業界でも古い歴史をもつ松井証券株式会社よりIT推進部の小室理氏に登壇いただき、ライブ配信で実施しました。


松井証券では全自動ロボット(Unattendedロボット)を活用して、ビッグデータの抽出とデータベースへの投入という業務の自動化に取り組まれています。この記事ではその内容をご紹介します。

人員は急に増やせないが、RPAなら“早急な”解決の可能性がある

松井証券は1918年の創業からずっと対面営業を続けてきましたが、1990年代に対面営業を廃止してオンラインでのビジネスモデルに事業を転換しました。ビジネスをデジタルトランスフォーメーション(DX)した後も、社内業務のDXを積極的に推進しています。


デジタル化以降は、多様化する顧客ニーズに応えるため、資産形成を支援するコンテンツや情報提供に積極的に力をいれてきました。たとえば動画で紹介する投資情報メディアやお笑いタレントを起用したユニークなコンテンツなど、サービス内容は非常に多彩です。しかし、このようなサービス拡充を継続するうちに、人員不足という課題が生まれました。

「サービスが増えれば新たなシステムの追加も必要です。もちろん扱うデータ量も増え、これがいわゆるビッグデータになっていきます。品質の高いサービスを継続するには、データの運用や分析業務が不可欠ですが、データの増加によって社員の業務量が増大しました。数年前までは、絞ったサービスに特化していたので、キャパシティにも余裕がありましたが、いつのまにかデータ処理業務に追われ、クリエイティブな業務に時間を割くのが難しい状況になりました」と小室氏は当時の状況を振り返ります。

 

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2020年11月にIT推進部の配属となった小室氏は、社内インフラ管理・DXの推進を担当することになりました。課題を解決すべく目指したのは「データに“追われる”環境から、データを“活かせる”環境」への転換。そのための手段の一つがRPA化でした。

「社員数を急に増やすことは難しいですが、RPAであればスピード感を持った解決が可能だと判断したのです」

UiPathは技術ブログやコミュニティが活発で情報がオープン。これは、開発スピードに貢献できる重要な要素


小室氏はRPA化にあたり他社もいくつか検討した結果、UiPathを選択した理由として「情報がオープンであること」を第一にあげます。

UiPathは技術ブログやコミュニティが活発で“あちこちに情報がころがっている”という印象でした。開発者の視点でいうと、情報が入手しやすいことは、開発のしやすさにつながり、結果的に開発スピードもはやくなります。

また、UiPathは企業としての勢いもあり、今後、商品や機能も拡充され将来的により使いやすくなっていくのだろうなと感じました。サーバー管理機能があったことも大きかったです」

 

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RPA化の主たる目的が“業務削減”だったため、時間になると自動的に処理が実行される“Unattendedロボット”の活用を決めました。

 

Unattendedロボットのメリットは2つ。業務時間外に稼働できることとスケジュール通り実行されることです」と小室氏は語ります。

異なる形式で分散するデータの抽出とデータベースへの投入までをすべて自動化

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「当社の業務上の課題は、商品・サービスの品質向上のためのデータ分析が十分に実施できていないことだと考えたため、データ分析基盤の取り組みを始めました。その中の重要な機能の一つであるデータ取得と投入の機能にUiPathを活用することにしました。新たな商品・サービス数に比例して増えた、形式も異なり分散しているデータをさまざまな場所からUnattendedロボットで取得、統一された形式に変換してデータベースへ取り込み、分析結果を共有できるようにしたいと考えました。こうしてデータ分析の基盤を整えることで、社員はクリエイティブな業務へ集中することができると考えています。」

小室氏曰く「データ抽出と投入をすべて自動化するにはつくりこみが必要ですが、ゼロからシステム化するよりも、UiPathで構成した方がずっとラクだと考えたので、Unattendedロボットの使用を決めました。結果的に専用のシステムを導入することなく実現できています。」

対応範囲の広さ、変換に柔軟、費用対効果の高さの3つが利点

 

小室氏はデータ分析基盤に活用するうえで具体的なUiPathの利点として「対応範囲が広い」「変換の対応が柔軟に可能」「費用対効果の高さ」という3つをあげています。

ログイン対応、特定の画面遷移、日付などの条件指定、解凍処理、デスクトップアプリ対応など、これらすべてに対応できるツールは、UiPath以外にはなかなか見つかりませんでした。

またデータ分析をおこなうための“データの形式を揃える変換処理”についてもUiPathで実現できました。さらにUiPathは一般的なETLツールと比較してできることが多く、ETL以外の業務に使えることは、費用対効果が高いといえます」

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今後の展望として「現在はIT部門で集中的に開発していますが、今後はRPAをより有効活用するために、社内のユーザー部門側でも自主的に開発ができるよう開発支援をしたり、ハンズオンなど勉強会も増やしていく予定です。

さらに、業務ツールのID管理の効率化も検討中です。現状、業務ツールが多数ありアカウントがそれぞれに異なるという状態なので、IDの作成・削除、権限の管理などにUiPathを活用したいと考えています」

RPA化のプロジェクトの開始から約1年半運用してきて、データに“追われる”環境から“活かせる”環境へと大きな変革に取り組んでいる小室氏。「もっともモチベーションがあがるのは業務担当部署から、RPAを使うことによって『こんな部分がラクになった。ありがとう』という言葉をもらったときですね。やはり、やっていてよかったなと思いますね」

ウェビナー当日のQ&Aコーナーでは、参加者から「Unattendedロボットの安定性は?運用のコツは?」「管理者や管理業務の負担は増えないか?」などの、より具体的な質問が寄せられ、時間の許す限り、小室氏から実際の対応策などをご紹介いただきました。



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TOPICS: Big Data, DX, UiPath Today

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