AIによるRPA移行業務効率化プロジェクト

PROJECT OVERVIEW AND OBJECTIVES

目的と概要

お客様の社内業務の効率化を目的としてWinActor（NTTデータが提供する国産RPAツール）による
RPAを導入・運用してきました。しかし、全社的なガバナンス強化の方針を踏まえ、より統制・管理のしやすいプラットフォームであるUiPathへの全面移行を進め、WinActorの使用を完全に終了する計画です。主にドキュメントのたたき台作成や規約確認・調査業務といった補助的な活用を推進し、業務時間の削減を目指しています。一方で、AI知見のある社員を中心に、より踏み込んだ活用を模索する動きも見られます。

本プロジェクトでは、WinActorからUiPathへの移行作業を円滑に推進することを主目的としつつ、各開発工程における生成AIの積極的な活用によって、工数削減・品質向上・メンバーの負担軽減を同時に実現しました。

HOW WE WORK

開発工程とAIの活用ポイント

プロジェクトの進め方は、要件定義（現行と移行後の差分洗い出し）→ 詳細設計 → 開発 → テスト → UAT → リリースという王道の流れです。この１つ１つの工程で「AIに任せられる余地はないか」を検討しながら作業を進めました。 

 USE CASE 01 

ソースから詳細設計書を自動生成

WinActorのソースをAIに読み込ませ、指定フォーマットの詳細設計書を出力。従来は担当者が画面を追いながら手作業で書き起こしていた設計書が、たたき台としてほぼ完成した状態で出てきます。微調整は必要なものの、ゼロから書くのとでは負担がまるで違い、着手のハードルを大きく下げました。  

USE CASE 02

WinActorソース → UiPathソースへの変換

 WinActorのソースと開発規約をセットで読み込ませ、UiPath向けのソースを出力。完成品とまではいかずとも、移行開発のスタート地点を一気に前進させます。規約を同時に渡すことで、単なる変換にとどまらずお客様の社内標準に沿ったコードが得られる点もポイントです。 

USE CASE 03

AIによるソースレビュー

開発したソースと開発規約をもとにAIがレビューを実施。人の目では見落としがちな細かい指摘を拾い上げてくれるため、レビュアーの負担が軽くなるだけでなく、品質そのものの底上げにもつながる手応えを得ています。「人が気づかない粒度でチェックが入る」ことは、金融領域の高い品質要求と特に相性の良い効果でした。

USE CASE 04

ソースからテストケースを自動作成

開発したソースをもとに、指定フォーマットでテストケースを生成。網羅すべき観点の抜け漏れを補いながら、十分な品質のケース一覧を短時間で用意できます。テスト設計の初速が上がり、後工程全体のリードタイム短縮に貢献しました

USE CASE 05

コーディングの相談相手として

実装で迷ったときの「壁打ち相手」としても活躍。設計の判断に困った場面でAIに相談することで、新たな視点や選択肢が得られ、手が止まる時間を減らせます。ベテランに聞く前のワンクッションとして、チーム全体の自走力を高めています。

PROS & CONS

 プロジェクトの課題と今後の展開

生成AIにより工数削減・品質向上・人的ミス削減といったメリットが確認されています。一方で、誤情報の検出、プロンプト作成への属人化、複雑タスクでの精度低下、そしてセキュリティリスク（機密情報の投入など）といった課題が存在します。
対応策として、「AIにできること・できないこと・やってはいけないこと」を明確に整理し、全メンバで共有します。AI出力は必ず人の目を通すたたき台として扱い、プロンプト管理方法を確立してナレッジを組織的に共有することで、属人化を解消します。

今後は、障害調査や影響調査へのAI活用拡大を検討しつつ、AI使用ガイドラインの策定と全メンバへの啓蒙を継続し、AIと人間の役割分担を明確にする体制構築を目指します。