背景
UiPathのAgentic Automationのアプローチにより、
業務はロボットと、AI Agentと、人に論理的には分解できる
業務プロセスは一気通貫で自動化できるということを訴求している
社内でも使ってみようという取り組みになった。
私の担当部署はコンプライアンス部門。コンプライアンス部門はオペレーションは少なく人による判断が多かった。一見自動化とは遠い組織になる。
従来のRPAだけでは自動化余地は限定的だったが、AI Agentが出てきたことで自動化できる領域が広がった。
最初に目をつけたのは反社チェック
反社チェックとは
反社チェック（反社会的勢力チェック）は、
企業が取引先や契約相手が暴力団などの反社会的勢力と関係していないことを確認するための業務です。
リーガル部門では、契約審査の一部として実施されることが多く、近年はコンプライアンスやガバナンスの観点から重要性が高まっています。
企業規模が大きくなると取引先も多くなります。また、一度実施して終わりではなく取引が続く限り定期的なチェックが必要となります。
従来のアプローチの課題
従来は専用のソフトを導入して、関係会社の情報を一次スクリーニングしたのちに、人による全件チェックを行っていました。
リーガル部門の業務の中でもトランザクション数が多く、今後も増える傾向にあったため対象としました。
Agentが入ったのちの実装
処理の流れは以下の通りです。
Sharepoint上のファイルに会社名を記入
↓
RPAがAPI経由でSharepoint上のファイルを参照
↓
AI Agentに会社名をもとに反社かどうかのチェックおよび判断理由理由を述べる
↓
RPAが過去の判断結果をExcelファイルにまとめる
↓
最終的に人が、Agentの判断結果と、判断理由、過去の判断結果をもとに総合的に判断
Agentが判断していること
AI Agentを使うことで会社名をもとに、Web上の情報をもとに総合的に判断します。
・自治体か判断
・上場企業および関係会社の判断
・日本法人なのか海外法人なのか判断
・会社に関係するニュースやプレスリリース
など
これらは従来のＲＰＡだけでは実装が難しいですが、AI Agentを利用することで容易に実装できました。
AI Agent部分
※システムプロンプトのイメージ
※AgentのCanvas
※実際の実装に近い内容を記載しておりますが、同一ではありません。
社内のコンプライアンス部門の声
コンプライアンス部門は日々の契約審査や問い合わせ対応に時間を捻出するため、反社チェック等の定型業務時間の圧縮に課題がありました。
実際のチェックにおける手作業の調査は負担が大きく、他業務の合間で実施するため。迅速性にも課題を感じておりました。
今回の反社チェック業務の自動化により、チェックを行うための作業的な時間はほぼなくなり、純粋な反社への該当性判断に集中できるようになりました。
実装に要した開発時間
わずか 一日（実装そのものは2時間程度）
もともと要件が分かっていたことに加えて、コンプライアンス部門がスピーディに協力してくれたことも要因