基幹業務RPAの全体最適化
大手エネルギーグループ向け基幹業務において、複数部署にまたがるRPA群の設計・統合・運用最適化をリード。標準化により改修コストを大幅に削減。
大手エネルギーグループ向け基幹業務において、複数部署にまたがるRPA群の設計・統合・運用最適化をリード。標準化により改修コストを大幅に削減。
退職者が構築・属人化していたロボット群を解析・整理。命名規則・例外処理・ログを統一し、引き継ぎ可能な状態へ再構築。
Excel手作業で2日かかっていた月次集計を Python で自動化。データ前処理から PDF レポート出力までを15分に短縮。
蓄積された社内マニュアル・議事録を対象とした RAG 検索システムを試作。Claude / GPT を比較検証し、業務適用の判断材料を提供。
ある部門の全業務を棚卸し、自動化適性・ROI・優先順位を一枚のマップに可視化。次年度の自動化ロードマップ策定の基盤に。
請求書突合・仕訳入力・残高チェック等の月次業務を、複数のRPAロボットに分割して構築。例外時のエスカレーションも組み込み。
毎日数百件届く問い合わせメールを、LLMで自動分類・要約。担当者は要点だけを読んで対応へ進める仕組みに。
レシート画像から店舗名・日時・金額・税額を自動抽出し、マネーフォワード形式のCSVを出力するPythonツールを開発・OSS公開。ローカルLLMからGoogle Vision API + ローカルLLMのハイブリッド構成に改善し、処理速度を100倍以上に向上。
保守者不在で属人化したUiPathシナリオをAIで解析し、Mermaidフロー図と仕様書を自動生成する手法を確立。1日かかっていた仕様書作業を1時間未満に短縮。そのままPython移行の起点として活用。Qiita記事で手法を公開。
※ 案件名・取引先名は守秘義務のため匿名化しています。