社内業務を効率的に行うために、世の中にはIT技術を駆使した様々な製品やサービスが普及しています。当社でもそのような製品やサービスを導入し、社内業務の効率化や業務全体の最適化を図っています。一方で、それら製品やサービスを導入しても多少の煩わしさが残っていたり、痒いところに手が届くような製品がいまいち見つからないなどのもどかしさが生じてしまうこともあるのではないでしょうか。

当社では、社員の有志たちによってこのもどかしさを解消するための開発・運用が自発的に行われることがあります。これは、業務を自動化したい！効率化したい！または、自身の技術力を臨機応変に活用したい！という社員の自発性・向上心によって生み出されています。

今回はその取り組みの中で開発された、「勤怠自動登録ツール」「論文の翻訳と要約プログラム」「事例集QA BOT」についてご紹介します。

勤怠自動登録ツール

一般的な勤怠入力システムでは、出勤・退勤時の時刻やその日の業務内容を記録するシステムが多いのではないでしょうか。当社もそのようなシステムを導入しており、勤怠管理の効率性を向上しています。一方で、関わっている案件や職位の違いによっては、デフォルトの機能だけではちょっと物足りない、手作業の入力部分をもう少し自動化したい、コピー＆ペーストやオートフィルを使って過去の作業内容を振り返りたい、などのちょっとしたもどかしさも生じていました。これを解消するために、社内の有志によって勤怠自動登録ツールが開発・運用されました。

仕組みとしては単純で、Excelに勤怠情報を入力し、Pythonによってそれを勤怠システムと連携させ、入力の自動化を行うというものです（やはりExcelの使い勝手は素晴らしいですね）。このツールによって多くの社員の勤怠入力の手間が省かれ、社内の業務改善に貢献したツールの一つになっています。また、開発したツールについては、エラーや改善要望があれば対応・改修・アップデートされる体制も維持されています。さらに社内のGitで管理・共有されており、社員であれば誰でも利用・改善要望・改修の反映をすることができます。

論文の翻訳と要約プログラム

大学生の頃、指導教官に英語の論文を読まされたり、その要約を発表させられたりという経験はないでしょうか。大学院生にもなるとそれが毎日のようにあり、徹夜で読んで翻訳して…といこともよくあります。私たちの業務ではクライアントの課題解決に貢献すべく、最新の分析手法や理論をキャッチアップする必要があり、学生と同様に論文を読み知識を蓄積していく必要が生じることもあります。しかしながら、業務をしながら必要な論文を探し、読んでそれを知識とする、という工程はなかなか大変な作業です。そこで当社の有志は、論文を自動で翻訳し、要約してくれるツールを開発しました。

仕組としては、一般公開されている論文を検索条件に従って選択し、LLM（Large Language Models：大規模言語モデル）を利用して翻訳・要約を行い、社内で利用されているチャットツールに自動で投稿されるようになっています。このツールにより、普段業務で忙しい社員も、これまであまり論文を読んだことの無い社員でも、気軽に分析手法に関わる学術的な知見をキャッチアップすることが可能になりました（ちなみに当社のLLMを使った支援サービスも好評です…！）。

事例集QA BOT

当社は様々な業界で様々な分析を遂行しており、その事例はどんどん蓄積されています。これらの事例は、その後似通った案件に携わったときにナレッジとして流用可能な場合もあるので、貴重な知的財産となります。しかし、どんどん事例の数が増えるので、事例を探すのに時間がかかってしまう、関係ありそうな事例を見逃すなどの問題も生じてしまいます。その問題を解決するために開発されたツールが事例集QA BOTです。

事例集QA BOTはチャットBOTで、キーワードを含む質問をすることでそのキーワードに当てはまる事例を探してくれます。例えば「需要予測の事例はある？」と質問すると、

「〇〇件見つかりました。内訳は次の通りです。
製造：××件
人材：△△件
その他：◇◇件
関連度の高い事例を3つ表示します。」

のような形で返事をし、関連性の高い事例をまとめてくれます。これにより関連事例へたどり着く手間が大幅に削減されました。

今回は社内有志によって展開されている業務改善ツールについて紹介しました。技術力に強みを持ち、現状のシステムを自主的によりよいものに改良していくモチベーションは、当社ならではの文化であり強みでもあります。このような取り組みによって、社内知見の蓄積→還元のサイクルが促され、業務時間の削減や人為的なミスの削減にも繋がり、そして何より自身のスキルアップにもなります。まさに「三方よし」な取り組みと言えますね。