～ 北海道をはじめ、道内の9自治体が参加 ～
株式会社HARP（本社：北海道札幌市、代表取締役：駒崎征明、以下：HARP）と、アライズイノベーション株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役社長：岩澤 仁、以下：アライズ）、株式会社HBA（本社：北海道札幌市、代表取締役執行役員社長：伊藤尚樹、以下：HBA）、NTTアドバンステクノロジ株式会社（本社：神奈川県川崎市、代表取締役社長：木村丈治、以下：NTT-AT）、東日本電信電話株式会社北海道事業部（北海道事業部：北海道札幌市、事業部長：高橋庸人、以下：NTT東日本）の5社は共同で、2018年10月から2019年3月までの間、北海道をはじめ道内の9自治体にご協力いただき、自治体が共通的に実施している定型的な業務を対象として、業務の効率化につながる共同利用型RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）*1と、AI-OCR*2を用いた業務効率化の可能性を検証し、このたび報告書をとりまとめました。
※1 RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）：複数アプリケーションにまたがる基本動作を、
シナリオ（自動化処理）に基づき、人が操作しているのと同じように簡単に自動化するツールです。
※2 AI-OCR：人工知能（AI）技術を組み込んだOCR（光学的文字認識）です。
１．実証実験の目的と概要
住民生活に身近な行政サービスは自治体が支えていますが、人口減少等により自治体は労働力不足が懸念されています。特に北海道は、今後20年間で20%以上の人口が減少し、道内の6割の自治体が人口5千人未満になるとの予測もあり、全国に先立って課題が表面化することが予想されています。
このような環境変化に対応するため、AIやロボティクスといったICT技術の活用や行政業務の標準化・共通化によるスマート自治体への転換が必要とされているところです。
これらを踏まえ、北海道をはじめ道内の9自治体を検証フィールドとして、多くの自治体が共通的に実施しかつ多くの労力を要している定型的な業務を標準化、共通化して、RPAに自動処理させる仕組みを共同利用型で構築し、実証実験を実施しました。
また、多くの行政サービスで利用されている帳票や申請書などの紙書類を読み取り、機械識別可能なテキストデータに変換するAI-OCRを、RPAの前処理として活用する実験をあわせて実施し、その識字率や課題等を検証しました。近い将来、RPAとAI-OCRの組み合わせによる自動処理の可能性を探り、その効果を確認しました。
【検証フィールドとして参加いただいた自治体】
北海道、函館市、滝川市、富良野市、登別市、音更町、釧路町、弟子屈町、占冠村
【各社の役割】
NTT-AT：RPAツール「WinActor(R) Cast on Call」の提供、RPAシナリオ開発
アライズ：AI-OCR製品である「AIRead(R)」の提供
HARP：LGWAN-ASPのクラウド基盤構築、RPAシナリオ開発
NTT東日本：ネットワーク環境のサポート支援、RPAシナリオ開発
HBA：自治体業務のノウハウ提供、RPAシナリオ開発
２．実証実験の内容
・北海道、道内自治体にてWinActor(R) Cast on Call（RPA）やAIRead(R)（AI-OCR）を活用して、自治体におけ
る共通的な業務での実証実験を2019年3月末まで実施しました。
・具体的には、自治体で大量に扱われている紙からデータに変換する処理をAI-OCR、
自動処理をWinActor(R) Cast on Callで行い、自治体業務の変革につなげる取り組みと位置づけました。
[画像: (リンク ») ]
【対象業務（シナリオ）】
シナリオ１.単価契約の変更契約業務
燃料等の市場価格変動によって生じる契約変更に必要となる、決裁関係書類一式を作成
シナリオ２.ワンストップ特例申請の省力化
寄付者のふるさと納税のワンストップ特例申請書から、寄付元自治体へ通知するeLTax用データを作成
シナリオ３.給与支払報告書の入力支援
事業所等から送られてくる給与支払報告書を基幹システムへ取込むため、取込フォーマットに成形
シナリオ４.要介護認定申請の入力支援
要介護レベルの一次判定のため、調査員のヒアリング結果を認定判定ソフトへ入力
３．結果
2018年10月から2019年3月まで検証フィールドの実験結果をとりまとめました。
（1）主な効果等
シナリオにより異なりますが、RPAにより職員の作業を最大９割低減できることを検証できました。
（2）主な課題
動作環境を踏まえた業務フローの見直し、共同利用を考慮した様式の標準化、他システムとの接続を考慮した
出力、OCRの識字率を踏まえた最終確認作業、利用者を意識した操作性等に関する課題を抽出できました。
※実証実験結果の詳細は報告書をご参照ください。以下のWebサイトで閲覧いただけます。
URL： (リンク ») （PDFファイル：約5MB）
４．今後について
これらの結果をサービス開発の材料として、自治体における業務改善、効率化の支援を検討してまいります。
■実証で活用するシステム、アプリケーション
WinActor(R) Cast on Call
クラウド上にあらかじめ陳列された、WinActor(R)用の既製シナリオを、利用したいときに都度ダウンロードして実行することができる、サブスクリプションモデルのクラウドサービスです。自治体だけでなく、中堅中小企業の方々など幅広くご利用いただけます。
AI Read(R)
書類等にある活字や手書き文字を人工知能（AI）で文字認識してデータ化します。日々の業務で発生する様々な書類の文字の認識に、深層学習（Deep Learning）をはじめとする機械学習の技術を取り入れており、誤判定した文字をAIが学習することで、文字認識精度が向上します。また非定型の書類でも書式を学習しデータ化することもできるため、様々な利用シーンで業務効率化や労働生産性の向上を実現します。
※WinActor(R)はNTTアドバンステクノロジ株式会社の登録商標です。
※ AIRead(R)はアライズイノベーション株式会社の登録商標です。
※ 記載された会社名及び製品名は、各社の商標または登録商標です。
プレスリリース提供：PR TIMES (リンク »)
株式会社HARP（本社：北海道札幌市、代表取締役：駒崎征明、以下：HARP）と、アライズイノベーション株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役社長：岩澤 仁、以下：アライズ）、株式会社HBA（本社：北海道札幌市、代表取締役執行役員社長：伊藤尚樹、以下：HBA）、NTTアドバンステクノロジ株式会社（本社：神奈川県川崎市、代表取締役社長：木村丈治、以下：NTT-AT）、東日本電信電話株式会社北海道事業部（北海道事業部：北海道札幌市、事業部長：高橋庸人、以下：NTT東日本）の5社は共同で、2018年10月から2019年3月までの間、北海道をはじめ道内の9自治体にご協力いただき、自治体が共通的に実施している定型的な業務を対象として、業務の効率化につながる共同利用型RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）*1と、AI-OCR*2を用いた業務効率化の可能性を検証し、このたび報告書をとりまとめました。
※1 RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）：複数アプリケーションにまたがる基本動作を、
シナリオ（自動化処理）に基づき、人が操作しているのと同じように簡単に自動化するツールです。
※2 AI-OCR：人工知能（AI）技術を組み込んだOCR（光学的文字認識）です。
１．実証実験の目的と概要
住民生活に身近な行政サービスは自治体が支えていますが、人口減少等により自治体は労働力不足が懸念されています。特に北海道は、今後20年間で20%以上の人口が減少し、道内の6割の自治体が人口5千人未満になるとの予測もあり、全国に先立って課題が表面化することが予想されています。
このような環境変化に対応するため、AIやロボティクスといったICT技術の活用や行政業務の標準化・共通化によるスマート自治体への転換が必要とされているところです。
これらを踏まえ、北海道をはじめ道内の9自治体を検証フィールドとして、多くの自治体が共通的に実施しかつ多くの労力を要している定型的な業務を標準化、共通化して、RPAに自動処理させる仕組みを共同利用型で構築し、実証実験を実施しました。
また、多くの行政サービスで利用されている帳票や申請書などの紙書類を読み取り、機械識別可能なテキストデータに変換するAI-OCRを、RPAの前処理として活用する実験をあわせて実施し、その識字率や課題等を検証しました。近い将来、RPAとAI-OCRの組み合わせによる自動処理の可能性を探り、その効果を確認しました。
【検証フィールドとして参加いただいた自治体】
北海道、函館市、滝川市、富良野市、登別市、音更町、釧路町、弟子屈町、占冠村
【各社の役割】
NTT-AT：RPAツール「WinActor(R) Cast on Call」の提供、RPAシナリオ開発
アライズ：AI-OCR製品である「AIRead(R)」の提供
HARP：LGWAN-ASPのクラウド基盤構築、RPAシナリオ開発
NTT東日本：ネットワーク環境のサポート支援、RPAシナリオ開発
HBA：自治体業務のノウハウ提供、RPAシナリオ開発
２．実証実験の内容
・北海道、道内自治体にてWinActor(R) Cast on Call（RPA）やAIRead(R)（AI-OCR）を活用して、自治体におけ
る共通的な業務での実証実験を2019年3月末まで実施しました。
・具体的には、自治体で大量に扱われている紙からデータに変換する処理をAI-OCR、
自動処理をWinActor(R) Cast on Callで行い、自治体業務の変革につなげる取り組みと位置づけました。
[画像: (リンク ») ]
【対象業務（シナリオ）】
シナリオ１.単価契約の変更契約業務
燃料等の市場価格変動によって生じる契約変更に必要となる、決裁関係書類一式を作成
シナリオ２.ワンストップ特例申請の省力化
寄付者のふるさと納税のワンストップ特例申請書から、寄付元自治体へ通知するeLTax用データを作成
シナリオ３.給与支払報告書の入力支援
事業所等から送られてくる給与支払報告書を基幹システムへ取込むため、取込フォーマットに成形
シナリオ４.要介護認定申請の入力支援
要介護レベルの一次判定のため、調査員のヒアリング結果を認定判定ソフトへ入力
３．結果
2018年10月から2019年3月まで検証フィールドの実験結果をとりまとめました。
（1）主な効果等
シナリオにより異なりますが、RPAにより職員の作業を最大９割低減できることを検証できました。
（2）主な課題
動作環境を踏まえた業務フローの見直し、共同利用を考慮した様式の標準化、他システムとの接続を考慮した
出力、OCRの識字率を踏まえた最終確認作業、利用者を意識した操作性等に関する課題を抽出できました。
※実証実験結果の詳細は報告書をご参照ください。以下のWebサイトで閲覧いただけます。
URL： (リンク ») （PDFファイル：約5MB）
４．今後について
これらの結果をサービス開発の材料として、自治体における業務改善、効率化の支援を検討してまいります。
■実証で活用するシステム、アプリケーション
WinActor(R) Cast on Call
クラウド上にあらかじめ陳列された、WinActor(R)用の既製シナリオを、利用したいときに都度ダウンロードして実行することができる、サブスクリプションモデルのクラウドサービスです。自治体だけでなく、中堅中小企業の方々など幅広くご利用いただけます。
AI Read(R)
書類等にある活字や手書き文字を人工知能（AI）で文字認識してデータ化します。日々の業務で発生する様々な書類の文字の認識に、深層学習（Deep Learning）をはじめとする機械学習の技術を取り入れており、誤判定した文字をAIが学習することで、文字認識精度が向上します。また非定型の書類でも書式を学習しデータ化することもできるため、様々な利用シーンで業務効率化や労働生産性の向上を実現します。
※WinActor(R)はNTTアドバンステクノロジ株式会社の登録商標です。
※ AIRead(R)はアライズイノベーション株式会社の登録商標です。
※ 記載された会社名及び製品名は、各社の商標または登録商標です。
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