― 契約変更・サポート業務の次なるスタンダードとは？ ここ数年、通信業界は大きな転換点を迎えています。5Gの広がり、IoT機器の普及、そしてコロナ禍をきっかけとした「非対面対応」の急速な拡大。 こうした変化の中で、通信事業者が強く求められているのが “速さ”と“丁寧さ”を両立した顧客対応 です。 ですが実際には、「人手は限られているけど、お客様満足度は落とせない」という、非常に難しいバランスの中にある企業様が多いのではないでしょうか。 そのような中、いま改めて注目されているのが、RPA（業務自動化）やAI（人工知能）の活用です。 本記事では、そうしたデジタル技術が「契約変更」「顧客サポート」の現場にどう役立つのか？通信業界の現状や導入メリットを交えて、わかりやすくお伝えしていきます。 通信業界が抱える、いまのリアルな課題 現在の通信業界では、価格競争が激しくなっています。格安SIMやサブブランドの普及により、乗り換えが以前よりもぐっと簡単になりました。 その結果、“サポート品質で選ばれる時代”に入ってきたと言えるかもしれません。 ですが、現場では

〜検針票処理・料金請求の自動化が拓く、公共インフラの未来〜 日本のインフラを支える水道局やガス会社。日々膨大な情報を取り扱い、地域の暮らしを守るという重責を担っています。しかし、その裏側では、 紙ベースの検針票処理 や 手作業での料金請求処理 といった“アナログ業務”が、いまだ多くの現場で残っているのが実情です。 本記事では、これらの業務にRPA と AIを導入することで得られる具体的なメリットと、導入時のポイント、そして弊社が現場で見てきた実際の課題とソリューションについてお伝えします。 なぜ今「検針票処理の自動化」が必要なのか？ 水道・ガス業界において、 検針票処理の自動化 は喫緊の課題です。 紙ベースでの管理が多く、入力ミスが発生しやすい 人手不足により、請求処理の遅延や確認漏れが起きやすい 地域によっては、高齢スタッフに依存しているケースも多い こうした背景の中で、「正確性」「スピード」「省力化」を同時に実現する手段として、 RPAとAIの活用 が注目されています。 とくに最近では、行政DXの流れや人材の多様化・業務効率化を目的に、 公共

〜農業・林業・漁業の「データ活用」が現場を変える〜 近年、「スマート農業」や「林業DX」「水産業のデジタル化」といったキーワードが注目を集めています。背景には、人手不足や高齢化、需給の不安定化といった構造的課題があり、これまでのやり方では立ち行かなくなる局面が増えてきました。 こうした一次産業の課題に対し、私たちが注目しているのが 「RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）」と「AI（人工知能）」の融合活用 です。 単なるIT化ではなく、「現場に根ざした課題を、テクノロジーで解決する」こと。それが、これからの農業・林業・漁業の未来を大きく変えるカギになると考えています。 農業×RPA×AI：生育データ分析と流通計画の自動化 ● 背景にある課題 農業の現場では、気象条件や土壌状況、生育のバラつきなどに常に左右されます。さらに、収穫後の出荷タイミングや流通計画の最適化も、生産者の大きな悩みのひとつです。 ● RPAとAIの活用でどう変わる？ センサーやドローンなどで取得した生育データをAIが分析 し、成長の遅れや病害の兆候を早期に把握 その

～トレンド分析と返品処理の自動化がもたらす新しい未来～ 近年、アパレル業界のDX（デジタルトランスフォーメーション）は大きな転換期を迎えています。ファッションという感性の領域でも、デジタルの力が不可欠になってきました。特に「 トレンド分析 」と「 返品処理 」という2つの業務領域では、**RPA（Robotic Process Automation） と AI（人工知能）**の活用が、現場にもたらす価値が非常に大きいと私たちは考えています。 本記事では、実際にアパレル現場で起きている課題と、それに対するRPA×AIの解決策、そして私たちが見ている少し先の未来についてお伝えしていきます。 トレンドは「直感」から「データ」へ ～アパレル業界のAI活用が変えるマーケティングの形～ かつてのアパレル業界では、トレンドの読み解きはバイヤーやデザイナーの経験と勘に大きく依存していました。しかし、SNSの急速な拡散力や、顧客の購買行動の多様化によって、「 AIを活用したトレンド予測 」のニーズが急速に高まっています。 AIは膨大なInstagramのハッシュタ

〜予約管理・カルテ入力を自動化し、もっと“人”に向き合えるサロンへ〜 美容業界の現場では今、「業務効率化」と「働き方改革」が大きなテーマになっています。その中でも、 RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）とAI（人工知能）を活用した予約管理の自動化 や 美容カルテの入力支援 は、多くのサロンにとって現実的で、すぐに導入できるDX（デジタルトランスフォーメーション）の第一歩です。 「お客様にもっと集中したい」「毎日のルーチン作業を減らしたい」そんな現場の声を受けて、私たちも美容業界に特化したRPA導入支援を進めてきました。 この記事では、 美容室・美容院などの現場で今すぐ始められる業務改善のヒント をお伝えします。 なぜ今、RPAとAIが美容業界に求められているのか？ 美容業界では、予約・来店・施術・退店という一連の流れの中に、多くの「手間のかかる事務作業」が存在しています。 電話・LINE・Webなど 複数チャネルの予約管理 紙やアプリを使った カルテの手入力 メールやSMSによる 予約確認やリマインド送信 スタイリストごとのスケジュ

～会員管理と利用データ分析で実現するスマートな運営～ 近年、フィットネス業界のDX（デジタルトランスフォーメーション）が急速に進んでいます。特に注目されているのが、「 RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション） 」と「 AI（人工知能） 」を組み合わせた業務改革です。 私たちも現場を見ていて実感しますが、 会員管理 や 利用データ分析 といったバックオフィス業務において、RPAとAIは単なる効率化ツールではなく、 顧客体験（CX）の向上 につながる強力な武器になっています。 フィットネス業界が抱える業務課題とは？ フィットネスクラブやジムを運営する中で、現場が抱える課題は少なくありません。私自身もフィットネスクラブに通っていますが、以下のような考えを抱きました。 会員の登録・更新作業が煩雑で手間がかかる 毎月の利用頻度・退会傾向の把握が属人的 キャンペーンやお知らせが一斉送信になりがちで、パーソナライズが弱い インストラクターやスタッフの時間が事務作業に奪われる こうした課題は、店舗の大小を問わず共通しています。そして私たちも日々現場の方

かつて「汚れたら出す」「取りに行く」というシンプルな流れだったクリーニングサービス。しかし今、その業界にも静かなデジタル革命が訪れています。 その中心にあるのが、「RPA（Robotic Process Automation）」と「AI（人工知能）」の導入です。とくに「顧客管理」や「仕上がり通知」といった業務領域では、RPAとAIの組み合わせによって、業務効率の向上とお客様満足度の向上が同時に実現し始めています。 クリーニング店が抱える課題とは？ 現場の声としてよく挙がるのが、以下のような課題です 顧客情報の登録・更新が手間 電話や紙ベースの管理で情報が属人化 「仕上がりました」という通知を一件ずつ行う非効率 店舗スタッフの業務負荷が高く、ミスも発生しやすい こうした「定型業務」「繰り返し作業」は、まさにRPAの得意分野。さらにAIと連携することで、人間の判断が必要な部分も柔軟にサポートできるようになります。 RPA×AI導入の具体例 ① 顧客管理の自動化 RPAを活用すれば、新規顧客の登録や来店履歴の記録などをシステムに自動入力することができま

近年、デジタル技術の進化が目覚ましい中、航空業界でも大きな転換期が訪れています。その中でも注目すべきは「RPA」と「AI」の融合による業務改革です。今回は、「搭乗データ処理」と「運航管理」という航空業界の中核業務において、RPAとAIがどのように力を発揮しているのかをご紹介します。 1. 航空業界の“見えない苦労”とは？ 空港のカウンターやゲートでは、日々数千、数万件の搭乗データが処理されています。これには、チェックイン情報、パスポート情報、手荷物データ、さらにはコードシェア便に関する各社間のデータ連携など、非常に煩雑な要素が含まれています。 また、運航管理においても、天候情報や航空機の整備状況、乗員のスケジュールといった多数の要素を瞬時に判断・調整しなければならず、少しの判断ミスが遅延や混乱につながりかねません。 これらの業務は、これまで人の手で膨大な時間と労力をかけて行われてきました。 2. RPA×AIが生み出す“目に見える効率化” ● RPAによる定型業務の自動化 RPAは、人間がPC上で行っていたルーティン作業をソフトウェアロボットに置

鉄道業界を取り巻く変化と課題 近年、鉄道業界は「人手不足」「高齢化」「災害対応」「定時運行のプレッシャー」など、さまざまな社会的課題に直面しています。その一方で、鉄道の利用者はICカードを通じて膨大なデータを日々生み出しており、駅や車両、運行システムにおいてもデジタル化が加速しています。 このような状況下で、RPA と AIの融合が、鉄道業界の変革の鍵を握っています。とくに注目すべきなのが、「ダイヤ調整」と「ICカード利用データ処理」の分野です。 ダイヤ調整──人の経験をデジタルで再現する 鉄道の運行において、ダイヤ調整は非常に高度な業務です。災害・人身事故・遅延などのイレギュラー発生時、数秒単位の調整判断が求められます。これまでは経験豊富な運行管理者が対応してきましたが、属人化・人材不足が進む今、その継承が困難になっています。 ここで活用されるのが AI×RPAの組み合わせ です。 具体的な活用例 AIがリアルタイムで遅延予測 を行い、接続や混雑度を加味した最適なダイヤ修正案を生成。 その修正案を RPAが自動で運行管理システムに入力・調整 。

ゲーム業界は今、これまで以上に膨大なデータに囲まれています。プレイヤーの行動ログ、課金履歴、セッション時間、イベント参加状況など──そのすべてが「資産」として価値を持つ時代です。 しかし、これらのデータを「意味ある情報」に変換し、ゲーム体験を最適化したり、不正行為を抑止したりするためには、膨大な分析と監視が必要です。そこで注目されているのが、RPA と AIの掛け合わせです。 プレイデータ分析におけるAIの役割 AIはプレイヤーの行動パターンを解析し、以下のような情報を導き出すことが可能です 離脱しやすいタイミング（例：ログイン3日目以降にプレイ頻度が激減する層） 高課金者のプレイ傾向（例：ガチャイベント前後でログイン頻度が跳ね上がる） ゲームバランスに対する不満の兆候（例：特定ステージでの異常な離脱率） これらをもとに、開発・運営チームはピンポイントで施策を打てるようになります。さらに、AIが蓄積されたデータを学習し続けることで、より精度の高い予測と改善提案が可能になっていきます。 不正検知には「パターン×自動化」が効く 一方で、オンラインゲー

EC業界は今、かつてない変革の時代を迎えています。注文数は増加の一途をたどり、カスタマーの期待も高まる一方。業務の複雑化、リソース不足、人的ミスといった課題が山積する中で、 RPAとAIを掛け合わせた業務改善の波 が静かに、しかし確実に広がっています。 今回は、特に「受注処理」と「レビュー分析」という2つの観点から、 RPA×AIがECビジネスにどんな革新をもたらしているのか 、その本質に迫ってみましょう。 1. EC業務における“受注処理”の実情 オンラインショップを運営していると、以下のようなフローを日々繰り返している方も多いのではないでしょうか？ 注文確認 在庫チェック 請求書の発行 物流への指示 顧客への通知メールの送信 これらをすべて 人の手で処理している場合 、時間も人件費も膨らみ続け、ヒューマンエラーのリスクも付きまといます。 ここでRPAの出番です。 2. RPAで実現する“自動化された受注フロー” RPAは、定型的な業務をソフトウェアロボットが代行してくれる仕組み。特に受注処理では、 注文データの取得 在庫データとの突合 発送シ

増え続けるサイバーリスク、限界に達する人の監視 サイバー攻撃の高度化と複雑化が止まりません。標的型攻撃、内部不正、ゼロデイ攻撃…。それらに対応するため、企業や組織は日々、膨大な監視ログと格闘しています。 「何かおかしい挙動はないか？」「これはただのミスか、それとも意図的な不正か？」 こうした判断を人の目と手だけで続けるには、あまりに荷が重い。現場では疲弊し、見逃しが増え、結果として重大インシデントに繋がってしまう例も後を絶ちません。 では、どうすればいいのか？ その答えのひとつが、 RPAとAI、そしてセキュリティの融合 です。 RPA×AI：目視チェックの限界を越える RPAは、あらかじめ設定された業務をルールベースで高速かつ正確に処理する自動化ツールです。たとえばセキュリティ運用では、以下のような使い方が可能です： SIEMから出力されたアラート一覧を毎日取得し、所定のテンプレートに入力 閾値を超えるアクセスログを自動で抽出し、SlackやTeamsに通知 セキュリティベンダーの公開IOC（Indicator of Compromise）と社

SNSの運営において、投稿管理やコンテンツの監視は避けて通れない課題です。「手作業で投稿を管理し、悪質なコンテンツを一つ一つチェックする」。これって、めちゃくちゃ時間と労力がかかりますよね。 でも、いまやRPAとAI、そしてSNS管理ツールの組み合わせで、これらのタスクを一気に自動化・効率化することができるんです。 ■ なぜ今、SNS運営にRPAとAIが必要なのか？ SNSの投稿は、量が多く、内容が多様です。炎上リスクやコンプライアンス違反、不適切表現への対応など、人的リソースだけでは到底まかないきれません。 ここで活躍するのがRPAとAIです。 RPA ：繰り返し作業（例：投稿の収集、保存、バックアップなど）を自動化 AI ：文章の意味を理解し、不適切な投稿を検知（例：暴言、ヘイトスピーチ、広告規約違反など） 例えば「毎日決まった時間にTwitterの投稿をチェック→NGワードや画像認識によって危険性があるものを抽出→Slackに通知」という一連の流れも、すべて自動化が可能です。 ■ 導入事例：どんな風に使われている？ とある中堅企業の事例をご

近年、 RPAとAIを活用した業務改革が、製造業や金融業にとどまらず、リース・レンタル業界にも波及しています。特に「契約管理」や「返却処理」といったバックオフィス業務は、自動化による生産性の向上 や ヒューマンエラーの削減 といった大きな恩恵を受ける分野です。 今回は、 リース・レンタル業におけるRPA×AI導入のメリットと活用ポイント を、実例を交えながらご紹介します。 契約管理業務の「定型性」と「繰り返し性」は、RPAの得意分野 リースやレンタルの契約管理は、以下のような業務を含みます 顧客情報や契約内容のシステム入力 契約期間の自動通知 更新・解約処理のフロー管理 複数拠点・システム間のデータ同期 これらは、 ルールが明確かつ反復性の高い作業 であり、まさにRPAが得意とする領域です。たとえば、Excelで管理していた契約情報を、基幹システムに自動入力するフローを構築することで、 入力ミスの削減 や 作業時間の大幅短縮 が可能となります。 AIが加わることで、「判断」や「例外処理」にも対応 とはいえ、契約にはイレギュラーなケースもつきもので

近年、急速に進化するRPAとAIの技術は、あらゆる業界に変革の波をもたらしています。清掃業界もその例外ではなく、特に 人手不足 や 業務の非効率化 といった長年の課題を抱える中で、テクノロジーの活用が大きな注目を集めています。 今回は、 「RPA × AI × 清掃業界」という切り口で、現場におけるシフト作成 や 作業報告の自動化 によって何が変わるのか、どんな可能性が広がるのかを解説いたします。 清掃業界が抱えるリアルな課題 清掃業務と聞くと、「単純作業だから自動化は難しいのでは？」と思われがちかもしれません。しかし、実際の現場ではこんな悩みが多く聞かれます。 毎月の シフト作成が手間 で管理者の負担が大きい 急な欠勤による シフト調整が煩雑 現場スタッフからの 作業報告が手書きや電話 で集計ミスが多い 人手不足が慢性化し、 属人化された運営 になっている これらの課題に対し、テクノロジーはすでに具体的な解決策を提示し始めています。 RPA × AIで何ができるのか？ 1. シフト作成の自動化 RPAは、エクセルやシステム上の作業を「ロボット」

はじめに ビジネス現場において「文書作成」は避けて通れない業務です。報告書、議事録、提案書、マニュアル、契約関連文書など、ほぼすべての部門で日常的に求められる作業です。しかし、その品質を常に高水準で維持するのは容易ではありません。誤字脱字や表現の不統一、論理の飛躍や冗長な記...

はじめに 近年、RPAは企業の定型業務を効率化するための強力なツールとして広く導入されています。しかし、RPAを構築・運用する際に避けて通れないのが「スクリプト作成」という壁です。業務の流れを自動化するには、Excel操作やWebシステムのクリック処理などをスクリプト化する...

はじめに スタートアップ企業にとって、「スピード」と「効率」は命です。限られたリソースの中で、いかに少人数で成果を最大化するか――この命題に挑む中で、今もっとも注目されているのが、RPAとAIの活用です。 本記事では、RPAとAIの最新活用事例を踏まえながら、スタートアップにおける資金調達資料の作成、顧客管理（CRM）といった重要業務における導入メリット、そして現実的な課題と展望についてご紹介します。 1. RPAとAI、なぜスタートアップにこそ必要か？ RPAは、これまで人間が行っていた定型業務を、ソフトウェアロボットが代行してくれる自動化ツールです。Excelの入力作業やデータ転記、レポート作成、各種ツールの連携など、「やらなきゃいけないけど価値を生みにくい作業」を任せることで、本来注力すべき戦略的な業務に集中することができます。 AIは、予測分析・自然言語処理・画像認識などの高度な認識能力に優れています。これとRPAを掛け合わせることで、たとえば「名刺画像から顧客情報を自動抽出してCRMに登録する」や「Web上の競合調査を自動で収集・要約す

1.    はじめに 企業における「人材育成」は、長らく経営課題の中心に位置づけられてきた。どれほど優れた戦略を描いても、実行するのは人である以上、その知識やスキルの習得を効率的かつ継続的に支援する仕組みが欠かせない。しかし現実には、研修の企画・実施・評価に膨大な工数がかか...

はじめに：企業に迫るセキュリティリスク 近年、ランサムウェア攻撃や内部不正、情報漏えいといったセキュリティインシデントは、もはやどの業界にも例外なく起こり得る現実的な脅威となっています。大企業のみならず、中小企業にとっても、こうしたリスクは経営を揺るがしかねない重大課題です...

はじめに 近年、企業の生産性向上や働き方改革の文脈で「RPA」が広く導入されてきました。繰り返し作業を自動化できるその利点は大きい一方で、設定や管理には専門的なスキルを要する場面が少なくありませんでした。しかし、ここに「生成AI」が加わることで状況は大きく変わりつつあります...

はじめに：新人研修の課題と企業が抱えるジレンマ 多くの企業にとって、新人研修は人材育成の出発点であり、組織の未来を担う投資です。しかし、現場では次のような課題が指摘されています。 研修資料の作成に多大な時間がかかる 講師やOJT担当者に負担が集中する...

はじめに 企業活動において日々発生する「ログ」は膨大です。システムのアクセスログ、アプリケーションの操作ログ、ネットワークの通信記録、顧客行動データなど、多岐にわたります。しかしその多くは保存されるだけで、十分に活用されていないのが現状です。もしこれらのログを効率的に収集・...

はじめに 「働き方改革」という言葉が浸透して久しいですが、その実現には単なる労働時間の短縮や制度変更だけでなく、業務そのものの抜本的な変革が欠かせません。近年、その鍵を握る存在として注目されているのが RPA と 生成AI ...