働き方改革には将来予測が必要! タスクセンター AI で実現するデジタルツイン業務改革! タスクセンター / ダッシュボードのご紹介 株式会社 NTT データイントラマート デジタルビジネス推進室 s 高松 大輔 s s
株式会社 NTT データイントラマートデジタルビジネス推進室 高松大輔
2 自己紹介 IM 技術コンサル歴 5 年 製品以外にも BI IoT ルールエンジンなどキワモノをメインに担当 2 年前から立ち上がったデジビのスタートメンバーとして AI IoT ブロックチェーンなど様々な新技術の研究を行っている 趣味はデータベースのパフォーマンスチューニング ( 仕事ではほとんど DB に触らせてもらえません ) ORACLE MASTER Platinum(11g)
3 デジビ お客様業務のデジタルビジネス化を追求し 技術検証や概念検証をお客様と共に実施する研究開発部隊
4 タスクセンターの紹介 ダッシュボードの紹介 最適化 AI 予測 AI プロセスマイニングについて PoC 事例のご紹介 まとめ
5 タスクセンターの紹介
6 タスクセンターコンセプト 1 ユーザの代わりに 各システムやアプリケーション の情報を収集 タスク一覧 ( やるべき仕事一覧 ) を作成する ここを見てれば自分がやるべき仕事がわかる
7 タスクセンターコンセプト 2 個人だけでなくチームのタスクを集め メンバーへ タスクを自動配布する SFDC グループウェア タスク収集 最適な割当 O365 SAP タスクセンター
8 基調講演でもご紹介しました 自動的にタスクを収集 AI が最適な配置をリコメンド 予測完了日時も算出
9 現場でこんな課題ありませんか? タスクやメンバの管理に多くの時間を取られてしまう メンバーの割り振りができない 時間がかかる 時間をかけて管理しても成果が見えない システム乱立 何か所にも分けて入力 リーダー BPM 経験とカンによる割振り そのヒトしかできない 業務システム タスク割振り 管理表 タスクの状況や効率性がわからない 無理せずに納期に間に合う? チームメンバー
10 そこでタスクセンター! タスクを一元管理 管理が容易に タスクセンター 自動割振り AI による意思決定支援 誰でも最適に 将来予測の見える化
11 導入効果 効果 1 タスクの見える化 タスクの管理者や担当者が一覧で確認できるようになります タスクを一元管理することでタスクの漏れが減り 進捗管理も容易になります 効果 2 差配の効率化 AI がメンバーの生産性や業務量予測を元に最適なタスクの差配を支援します 効果 3 将来予測の見える化による QCD 向上 作業量やメンバーなどの情報を基に AI が予測した残業量やコストなどの情報をリアルタイムに参照することができます これらの見える化により プロジェクトの QCD 向上に貢献します
12 デモ タスクセンター
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14 シミュレーションはデジタルツインの必須要素 製造業で CAD 図面のまま品質テストまでできるように 業務のデジタルツインでも デジタル上で結果の検証 が必須
15 ビジネスのデジタルツイン タスクセンター導入前 デジタル領域 フィジカル領域 改善 実施 改善 実施とフィードバックに時間がかかる タスクセンター導入後 デジタル領域 フィジカル領域 改善 実施 ( 仮想 ) 改善 即座にフィードバック可能
16 シミュレーション機能の分類 AsIs から始めることで手早く効果を得ることができる タスクシミュレーション型 デジタル型 デジタル世界で検証 モデルシミュレーション型 ログ / 情報収集 / 解析型 設計 / パラメータ設定型 実務のログ情報や 関連情報を収集して検証 BPM/BAM 設計したプロセスに対し パラメータを入力して実行 フィジカル型 実世界で検証
17 価値のあるデータを集めることが重要
18 業務データから IoT データまで収集する仕組み BPM 経営層 ダッシュボード データ収集 クローラ KPI 管理 統一形式に変換 タスクセンタ タスクセンタ担当者版 タスク抜出 タスク管理 DB DataLake 担当者 管理者 タスク管理機能 タスク実施支援
19 ETL 部分には IM-LogicDesigner と Knime を利用
20 システム外でもログは集めることができる (1/3)
21 システム外でもログは集めることができる (2/3)
22 システム外でもログは集めることができる (3/3) 研究中
23 IM-Spreadsheet で簡単に UI を作成可能 Excel 感覚で利用できる データごとに色を変えたい場合など 条件付き書式を利用すれば簡単に実現可能 ExcelVBA を書く感覚でコードを書ける 通常の Excel のように利用することはもちろん Spread.View を利用すれば カンバン方式の UI も簡単に作成可能 JSON へのシリアル化および逆シリアル化をサポート JSON をシートにバインドできるので 他システムやロジデザとの連携 データ操作が簡単
24 IM-Spreadsheet で簡単に UI を作成可能 条件付き書式の利用 ステータスが完了の行をグレーアウトしたい データ投入時に FOR で回して IF で確認して と書かなくてもよい ネストが深くならずコードが見やすくなる 大量データを処理した時のパフォーマンスに影響する
25 IM-Spreadsheet で簡単に UI を作成可能 ExcelVBA を書く感覚でコードを書ける Excel VBA の知識があれば習得が楽
26 IM-Spreadsheet で簡単に UI を作成可能 JSON へのシリアル化および逆シリアル化をサポート (1) JSON をシートにバインドできるので 他システムやロジデザとの連携 データ操作が簡単 setdatasource() メソッドで JSON とシートをバインド
27 IM-Spreadsheet で簡単に UI を作成可能 JSON へのシリアル化および逆シリアル化をサポート (2) データ操作時にバインドしている JSON も更新される Info1 から Info1 update にデータを更新 JSON 側も更新される為 シート情報を読み取って 変数への再セットする などのコードは不要
28 spread view の活用
29 ダッシュボードの紹介
30 デモ ダッシュボード
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32 おさらい (1/2) ドリルダウンによる分析 将来の業務量予測
33 おさらい (2/2) 方針を指示できる 過去の業務状況を分析できる
34 RPA を含めた作業ログを確認可能
35 最適化 AI 予測 AI
36 AI 利用箇所 将来発生タスクの予測 タスク発生 タスク ( 仮 ) 登録タスク登録 タスク ( リアルタスク分 ) タスク種別推計タスク標準工数推計 受注見込タスク予測 タスク割当の最適化 定例バッチ ( 想定 ) 個人生産性推計 種別 標準工数 生産性 ダッシュボード表示データ作成 タスクの数など 種別 日常作業 作業者情報 or 種別 作業者情報 標準工数 標準工数の推定 ( 受注済み=リアルタスク ) ( 将来受注見込み分 ) タスク タスク種別の分類 差配サジェスト タスクに人を ( 仮 ) 割り当て 画面初期描画時 サジェスト要求時 担当 SV 持ちのリアルタスクのみ抽出 差配サジェスト 差配業務 ダッシュボード表示データ作成 個人ごとの生産性の推計 KPI 計算 ( 差配グラフ用 ) ( タスク終了時間予測含む ) タスクに人を割り当て KPI 計算 ( ダッシュボード向け ) 凡例 画面初期描画時 作業者変更時 シーン 予測結果項目 ( 代表例 ) ML/OR 系処理 非 ML/OR 系処理
37 デモ メンバー最適配置 AI
38 タスク割り当ての最適化 相反する達成目標 / 遵守しなければならない制約 Member Task 作業時間の最短化 / 人件費の節約 / 納期遵守 勤務規定の遵守 ( 労使協約 / 法規制 )/ 稼働平準化 assign どう対処するか 人間系による解決 属人的 / 経験に基づくバイアスの可能性 OR による最適解 / 近似解の提示 あらかじめ用意した指標値を最適化人による判断を加味した最終決定が可能 ( タスクセンター ) Schedule KPI(Penalty) Goal (Solved solution) attempt Due date
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40 タスク量の予測 AI これまでのタスク状況から 未来のタスク発生量とメンバー負荷状況を予測 回帰モデルと時系列モデルのアンサンブルで予測 培った予測技術は 需要予測 AI に応用して卸売り業者様と PoC 実施中
41 タスク量の予測 AI 日 タスク種別毎の 1ヶ月先までの作業依頼数の予測を行う
42 プロセスマイニングについて
43 プロセスマイニングとは プロセス化されていないログから プロセスを自動的に生成する技術 プロセスマイニング プロセスログ可視化 ログデータ
44 導入効果 効果 1 手早く現状業務の可視化ができる 現状のログからプロセスの自動作成が可能です 現状を手早く把握し プロセス改善につなげることできます 効果 2 既存システムを残したまま業務改善可能 様々なシステムと繋がる intra-mart BPM をハブとして利用することで 既存の仕組みを変えずに業務のプロセス化が実現できます プロセス化により ダッシュボードやタスクセンターの導入も容易になります
45 プロセスマイニングのデモ
46 PoC 事例のご紹介
47 本年度 PoC 事例 ID 顧客 (PoC 先業種 ) 内容 1 BPO BPO 業務内でのタスクセンター活用研究 2 コールセンター コールセンター内でのタスクセンター活用研究 3 商社 IM-AIを活用した需要予測エンジン研究 4 建設業 AI/OCRを使った高度なナレッジ検索システム 5 製造業 製造業生産性分析におけるダッシュボードを活用研究 6 金融業 IM-AIを活用したビジネスマッチングの研究
48 まとめ
49 本日のまとめ タスクセンターでタスクを一元管理できる チームのタスクの集約し 最適な割振りができる プロセスマイニングで既存ログからプロセス自動作成 集めたログはダッシュボードで見える化 予測可能 PoC 先を募集中です!
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