宇治市がRPA「BizRobo!」で業務効率化、年間2,000時間創出の秘訣と導入事例を解説

宇治市におけるRPA導入の背景と目的
「BizRobo!」選定の理由と現場主導開発の体制
年間2,000時間創出！具体的な自動化事例
- 消防本部の時間外勤務日報入力
- その他の業務効率化事例
RPA導入による効果：職員の働き方と市民サービス向上
自治体DXの未来：システム標準化と運用の標準化への期待
「BizRobo!」とは
オープンが推進するFDE（Forward Deployed Engineer）について
自治体向け製品・サービス

宇治市におけるRPA導入の背景と目的

人口約17万8,000人の京都府宇治市では、将来的な人口減少を見据え、約1,400人の職員数の適正化と、限られたリソースでの市民サービス維持・向上を目的とした業務再構築を長期目標に掲げています。この目標達成のため、行政手続きのオンライン化を進めるほか、2023年2月に策定された「宇治市デジタル化推進指針」において、AI・RPAの利用推進を明確に宣言しました。

宇治市デジタル化推進指針の詳細はこちらで確認できます。
https://www.city.uji.kyoto.jp/soshiki/6/61818.html

同年度には、職員が試用版のRPAツールを使って庁内2課で行政事務への適性検証を実施し、一定の成果を得たことから、RPAの本格導入が決定されました。

「BizRobo!」選定の理由と現場主導開発の体制

2023年4月に行われた公募型プロポーザルの結果、宇治市はサーバ型RPAツール「BizRobo! Lite」と、その導入支援を行うオープン株式会社（以下、オープン）を採用しました。

宇治市では、RPA導入を希望する部署が開発・運用を内製する方針を原則としています。そのため、ツールの機能や価格に加え、該当部署への技術サポート体制が選定において重視されました。

年間2,000時間創出！具体的な自動化事例

宇治市では、市長公室、会計室、上下水道部など6業務において、合計13のソフトウェアロボットが稼働しています。これにより、年間で合計2,000時間相当の人的リソースが創出されました。

消防本部の時間外勤務日報入力

消防本部の消防総務課では、独自の勤務体系によって発生する時間外勤務を記録するExcel日報ファイルから、人事・給与システムへの情報入力をRPAに移行しました。これにより、手作業での転記が自動化され、月次で行っていた照合作業も省力化されています。

その他の業務効率化事例

会計室: 当日の支出に関するデータ抽出が自動実行に切り替わり、経理業務が効率化されました。
水道営業課: 月次決算の資料作成が自動化され、業務負担が軽減されています。
こども福祉課: RPAとAI-OCRを併用することで、庁外から紙で回収する情報の集計を迅速に対応できるようになりました。

RPA導入による効果：職員の働き方と市民サービス向上

定型作業から解放されたことにより、職員は市民への対面でのきめ細やかな相談対応や、組織のマネジメントにより多くの時間を充てられるようになりました。また、業務時間外に行うこともあった手作業での集計・転記作業が自動実行されるようになったことで、長時間労働の是正にも貢献しています。

RPA活用に対する庁内の関心も高まっており、今後は生成AIなど新たな選択肢との併用により、さらなる活用効果の上積みが期待されています。

宇治市のBizRobo!導入事例については、以下の記事と動画で詳細が紹介されています。

宇治市／BizRobo!導入事例記事: https://rpa-technologies.com/case/case104/
宇治市／BizRobo!導入事例動画: https://www.youtube.com/watch?v=PmhjazBQNeM&feature=youtu.be

自治体DXの未来：システム標準化と運用の標準化への期待

政府が推進する自治体情報システムの標準化において、共通基盤への移行と自治体独自の制度・運用との調整は大きな課題です。宇治市では、共通システムと別システムの連携時に発生するデータ取り込みや転記作業にRPAを積極的に活用し、「人の手を極力かけない運用」を目指しています。

今後のRPA活用とDX推進においては、属人性に左右されない「開発・運用の標準化」に注力する方針です。これは、職員のデジタル活用スキルにばらつきがあっても、安定的に活用範囲を拡大し、業務自動化・効率化を進めるためです。具体策として、異動に伴う引き継ぎの仕組み化や、複数部署に共通する業務向けロボットの横展開などが検討されています。

オープンは、宇治市での開発支援において、FDE（Forward Deployed Engineer）の方針に基づき伴走型のサポートを提供しています。地域生活を支える自治体業務をRPAやAIなどのテクノロジーで支援し、労働人口減少といった社会課題の解決に貢献していくことを目指しているとのことです。

「BizRobo!」とは

「BizRobo!」は、ホワイトカラーの生産性を革新するソフトウェアロボットの導入・運用を支援するデジタルレイバープラットフォームです。ルーティンワークをロボットとITで自動化し、企業や社会全体の生産性向上を図り、働き方を変革していくことを目的としています。

製品の詳細については、以下の製品ページをご覧ください。
https://rpa-technologies.com/products/

主要製品ラインナップは以下の通りです。

BizRobo! Basic: https://rpa-technologies.com/bizrobobasic/
BizRobo! Lite: https://rpa-technologies.com/lite/
BizRobo! mini: https://rpa-technologies.com/bizrobomini/

オープンが推進するFDE（Forward Deployed Engineer）について

オープンが推進するFDE（Forward Deployed Engineer）は、現場に常駐し、課題理解、技術選定、システム開発とRPA・AI実装、そして運用定着までを「泥臭い実装力」で成果にコミットするエンジニアを指します。経営と現場、ITと業務の間の懸け橋となることを目指し、以下の3点を基本としています。

現場理解: 現場の「使うヒト」を起点とした実務理解と、RPA・AIを前提とした業務フローの見直しを徹底します。
高速プロトタイプ開発＋改善: 現場でのプロトタイプ構築、テスト、反復改修を通じて、要件とのズレを最小化します。
運用・定着まで並走: 現場が自走できる状態になるまでサポートし、現場の「ラストワンマイル」を埋めていきます。

FDEのサービス詳細については、以下のページをご覧ください。
https://open-fde.jp/lp/

自治体向け製品・サービス

BizRobo! mini（ガバメントライセンス）

「BizRobo! mini（ガバメントライセンス）」は、LGWAN接続が必要な環境や業務においてもRPAのスモールスタートを可能にする製品です。セキュリティ要件が厳しいネットワーク環境での業務自動化により、生産性向上に貢献します。

製品の詳細については、以下の製品ページをご覧ください。
https://rpa-technologies.com/bizrobomini-government/

AIパンチャーオンプレミス版

「AIパンチャーオンプレミス版」は、閉域ネットワーク上で使用可能な、プログラミング不要のサービスです。簡単な日本語入力だけでデータ仕分け、Excel化、資料作成を自動化します。設定画面に項目名と命令（プロンプト）を箇条書きで記入し、対応する情報・ファイルを読み取るだけで、後続の作業をAIが実行します。また、プロンプトストアには業務やDXに必要なプロンプトが豊富に用意されており、検索してインストールするだけでセットアップが完了します。

サービスの詳細については、以下のサービスページをご覧ください。
https://rpa-technologies.com/ai-puncher

DX体感パック

「DX体感パック」は、最短4時間で自治体業務のDXを体感できる研修サービスです。座学、ワークショップ、適性診断がセットになっており、AI-OCRとRPAのツール操作やDX適性診断を通じて、職員の主体性と効果実感を育みます。オンライン、対面、ハイブリッドなど、各自治体の状況に合わせた受講スタイルを選択できます。

サービスの詳細については、以下のサービスページをご覧ください。
https://rpa-technologies.com/dx-experience-pack-government/

AI Workstyle Lab編集部コメント

宇治市の事例は、RPAが自治体の業務効率化においていかに有効であるかを示す好例です。年間2,000時間ものリソース創出は、限られた人員でより質の高い市民サービスを提供するための具体的な手段となります。特に「現場主導」での開発・運用は、各部署のニーズに合致したロボットの導入を促し、定着率を高める上で非常に重要です。このアプローチは、一般企業や個人事業主においても、DX推進のヒントとなるでしょう。定型業務をRPAに任せることで、人間はより創造的で付加価値の高い業務に集中できるようになり、結果として組織全体の生産性向上と従業員満足度向上に繋がると考えられます。今後は、RPAと生成AIの組み合わせによるさらなる効率化にも注目が集まります。

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