Learning Center Forecast

「RPA」と「AI」の違いについてご紹介いたします。

RPAとは、ルールに沿って落とし込まれた業務をそのまま自動化する、
ルールベースの技術です。一方AIは、膨大な量のデータを参考にして自分で
判断し実行する、判断ベースの技術です。

AIとRPAを組み合わせることで、例えば製造業では“製品別需要予測精度の
高度化”や“産業用機械部品の故障検知”など、これまで難しかった業務の
自動化が可能となります。

【RPAとAIの違い】
■RPAとは
・ルールに沿って落とし込まれた業務をそのまま自動化するルールベースの技術
・“単純作業”を代行
■AIとは
・膨大な量のデータを参考にして自分で判断して実行する判断ベースの技術
・“考える作業”を代行

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株式会社TSIホールディングス様では、外部に倉庫の運営を委託しており、
倉庫のシフトを組むために必要な出荷点数の予測値を、ベテランスタッフが
経験をもとに手作業で計算して算出していました。

緊急事態宣言下でECでしか買い物ができない状況等もあり、これまでの
数倍の出荷をすることもあって予測が困難に。

当製品導入後、実際の出荷量と予測値の誤差率は、従来の手作業による
予測誤差42.0%から16.8%となり、25.2ポイント改善することができました。

【業務上の課題】
■出荷点数の予測値を、ベテランスタッフが手作業で計算し算出していた
■緊急事態宣言下でECでしか買い物ができない状況等もあり、これまでの
　数倍の出荷をすることもあって予測が難しくなっていた

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B-Rサーティワンアイスクリーム株式会社様では、データ分析を外部委託
していましたが、外部ベンダーは業務面での知見が必ずしも豊富でないため、
予測に使う特徴量の追加・選択のヒアリング等に工数を費やし外部依託費が
膨れ上がっていました。

当製品導入後は、データ分析の外部委託費の大幅な削減と、出荷量構成比の
予測頻度の改善を達成。費用をおさえて高精度な分析が可能となりました。

【導入した効果】
■データ分析サービスの外部委託費を大幅に削減
■出荷量構成比の予測頻度を改善できた（3ヶ月から随時へ）
■AIを活用して、客観的に分析できるようになった
■高精度な予測を実現

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