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*本資料の内容 (添付文書、リンク先などを含む) は de:code 2020 における公開日時点のものであり、予告なく変更される場合があります。
#decode20 #
~すでに時代遅れ? 個人情報や紙のために
オフィスに行くのは今すぐやめよ...
本セッションについて
対象者
課題
ゴール
• 開発者、アーキテクト、技術意思決定者
• 紙書類のデータ入力業務にかかるコストの削減
• 日本郵政スタッフが構築した、Azure ベースのデータ入力ソリューションの
アーキテクチャ、Azure サ...
セッションアジェンダ
• 日本郵政スタッフの BPO サービス事業が
抱える課題
• アーキテクチャとソリューション
• デモ
• 活用した Azure サービス
• プロジェクトの導入効果
• まとめ
日本郵政スタッフの
BPO サービス事業が抱える課題
5
会社概要
◼ 日本郵政スタッフはシェアードサービス会社および総合人材サービス会社として全国に展開しています
会社名
事業内容
本社所在地
代表者
設立
資本金
従業員数
主な事業所
株主
日本郵政スタッフ株式会社
人材サービス・BPO サー...
開催経緯
6
7
• 紙書類のデータ入力業務にかかるコストの削減
• データ入力研修
• 書類管理、保管
• 入力オペレーター採用
課題
プロジェクトのゴール
• 書類の電子化とデータ入力が容易で
リモート ワークへの対応が可能なシステムの構築
全5回の共同開発プロジェクト
第 1 回
2018 年 8 月
音声認識
参加メンバー 3 名
第 2 回
2018 年 11 月
画像認識
参加メンバー 4 名
第 3 回
2019 年 2 月
機械学習
参加メンバー 5 名
第 4 回
2...
アーキテクチャと
ソリューション
ステップ 1
書類スキャン
ステップ 3
画像断片化
ステップ 2
画像
アップロード
書類
イメージ
各種書類各種書類各種書類
断片化
イメージ
ステップ 4
データ入力入力データ
データベース
システム フロー
書類スキャン 画像アップロード 画像断片化 データ入力
スキャナーで
各種書類を電子化
ファイル
サーバー
ステップ 1 - 書類の電子化
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書類スキャン 画像アップロード 画像断片化 データ入力
ファイルサーバー
Azure
仮想ネットワークを用いて
安全に画像データを転送
ステップ 2 - 電子化した書類イメージの転送
12
書類スキャン 画像アップロード 画像断片化 データ入力
画像処理プログラムで記入内容を断片化
ステップ 3 - 記入内容の断片化 (バッチ処理)
書類スキャン 画像アップロード 画像断片化 データ入力
24236901
神奈川
17050
24236901
神奈川
17050
タロウ
2018
業務A
業務B
業務C
その他業務
• 入力担当者は業務を意識することなく、画面に次々表示され...
アーキテクチャ VoTT
Azure Active Directory
Azure Virtual
Machines
Azure Monitor
(App Insights)
Azure
Key Vault
Power BI
Azure
Cos...
デモ
活用した Azure サービス
コピー処理
Azure Data Factory
ETL/ELT/データ統合
フローの定時実行
DevOps
RBAC (ロール ベース
のアクセス制御)
VoTT
Azure Active Directory
Azure Virtual
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データ コピー RBAC
フローの
定時実行
DevOps
日本郵政スタッフでの使用例
Azure
Data Factory
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Vault から
シークレットを取得
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データベース
Azure Cosmos DB
NoSQL
スキーマレス
シンプルな管理
エラスティックな
スケーラビリティ
グローバル分散
VoTT
Azure Active Directory
Azure Virtual
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日本郵政スタッフでの使用例
Azure Cosmos DB
Azure
DevOps
JSON
断片化画像の詳細情報、
ID でパーティション分割 (スケールアウト)
東日本/西日本リージョンにグローバル分散
Azure App Service
バッチ処理
Azure Batch
スケジュール自動化
並列処理
自動スケールによる
コスト最適化
VoTT
Azure Active Directory
Azure Virtual
Machines
Azure Monitor
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日本郵政スタッフでの使用例
Azure
Cosmos DB
Azure Batch
Azure Data
Lake Storage
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(Queue)
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Framework
(3) フォームを断...
セキュリティ
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オンプレミス AD 統合
SSO
Azure Key Vault
シークレット管理
シークレットの一元化
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日本郵政スタッフでの使用例
Azure
Batch
Bot
Framework
Azure
Active
Directory
UWP
Azure
DevOps
(CI/CD)
Azure
App
Service
Azure...
導入効果
新システム 現行システム
準備 帳票定義登録
16 時間
研修資材作成費用
1,200,000 円
研修時間 オペレーター
500 人 × 10 分
500 人 × 16 時間
入力時間 5 分/枚 × 40 万枚
約 33,333 時間
10...
まとめ
Microsoft Learn おすすめコンテンツ
Azure Cosmos DB の NoSQL データを扱う
https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/paths/work-with-nosql-data...
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【de:code 2020】 ~すでに時代遅れ? 個人情報や紙のためにオフィスに行くのは今すぐやめよう~ 日本郵政スタッフが実現したステイ ホーム/クラウド ベースのデータ入力ソリューション

日本郵政スタッフは、データ入力業務における紙媒体に関連する様々なコストを削減するため、マイクロソフトとの共同開発プロジェクトとして、書類の電子化とデータ入力が容易なクラウド ベースのシステムを Azure 上で構築しました。

本セッションでは、このプロジェクトの概要やデモ、システム アーキテクチャや活用した Azure サービス (Azure Cosmos DB、Azure Batch、Azure Data Lake Storage、Azure Data Factory など) のポイントをご紹介します。

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【de:code 2020】 ~すでに時代遅れ? 個人情報や紙のためにオフィスに行くのは今すぐやめよう~ 日本郵政スタッフが実現したステイ ホーム/クラウド ベースのデータ入力ソリューション

  1. 1. *本資料の内容 (添付文書、リンク先などを含む) は de:code 2020 における公開日時点のものであり、予告なく変更される場合があります。 #decode20 # ~すでに時代遅れ? 個人情報や紙のために オフィスに行くのは今すぐやめよう~ 日本郵政スタッフが実現したステイ ホーム/ クラウド ベースのデータ入力ソリューション D12 榎田 文治 Jiao Siliang 小﨑 麻衣 佐藤直生 (Neo) 日本郵政スタッフ株式会社 日本マイクロソフト株式会社
  2. 2. 本セッションについて 対象者 課題 ゴール • 開発者、アーキテクト、技術意思決定者 • 紙書類のデータ入力業務にかかるコストの削減 • 日本郵政スタッフが構築した、Azure ベースのデータ入力ソリューションの アーキテクチャ、Azure サービスの活用方法を理解する
  3. 3. セッションアジェンダ • 日本郵政スタッフの BPO サービス事業が 抱える課題 • アーキテクチャとソリューション • デモ • 活用した Azure サービス • プロジェクトの導入効果 • まとめ
  4. 4. 日本郵政スタッフの BPO サービス事業が抱える課題
  5. 5. 5 会社概要 ◼ 日本郵政スタッフはシェアードサービス会社および総合人材サービス会社として全国に展開しています 会社名 事業内容 本社所在地 代表者 設立 資本金 従業員数 主な事業所 株主 日本郵政スタッフ株式会社 人材サービス・BPO サービス 他 東京都港区赤坂 8-4-14 青山タワープレイス 5 階 代表取締役社長 和田 浩司 2007 年 7 月 3 日 6 億 4,000 万円 1,659 名(2019 年 3 月末現在) 札幌・仙台・東京・名古屋・大阪・福岡・熊本 日本郵政株式会社(100 %) 外観 本社 九州 BPO センター(大江拠点・駅前拠点) 人事・給与 人材サービス 経理・財務 総務関連 ヘルスケアサービス BPO サービス • 日本郵政グループ社員約45万名向けに、給与関連の業務全般を集中処理、コストダウンを実現(給与計算、各種手当申請等) • 日本郵政グループ内外に対し人材派遣・紹介サービスを提供(人材派遣、紹介予定派遣、人材紹介等) • 年間数十万件におよぶ莫大な伝票処理を一元化、正確かつ納期通りの処理で業務効率化に寄与(公共料金一括支払い等) • 総務業務に対し複数のサービスを組み合わせて提供し、オフィス管理の効率化に寄与(出張手配、総合受付、電話交換等) • 日本郵政グループ社員の健康診断業務を中心にグループ社員の健康管理サポートを実施 ( 主な事業内容)
  6. 6. 開催経緯 6
  7. 7. 7 • 紙書類のデータ入力業務にかかるコストの削減 • データ入力研修 • 書類管理、保管 • 入力オペレーター採用 課題 プロジェクトのゴール • 書類の電子化とデータ入力が容易で リモート ワークへの対応が可能なシステムの構築
  8. 8. 全5回の共同開発プロジェクト 第 1 回 2018 年 8 月 音声認識 参加メンバー 3 名 第 2 回 2018 年 11 月 画像認識 参加メンバー 4 名 第 3 回 2019 年 2 月 機械学習 参加メンバー 5 名 第 4 回 2019 年 8 月 画像処理、ボット 参加メンバー 10 名 第 5 回 (今回) 2019 年 11 月 - 2020 年 2 月 参加メンバー 多数! 8
  9. 9. アーキテクチャと ソリューション
  10. 10. ステップ 1 書類スキャン ステップ 3 画像断片化 ステップ 2 画像 アップロード 書類 イメージ 各種書類各種書類各種書類 断片化 イメージ ステップ 4 データ入力入力データ データベース システム フロー
  11. 11. 書類スキャン 画像アップロード 画像断片化 データ入力 スキャナーで 各種書類を電子化 ファイル サーバー ステップ 1 - 書類の電子化 11
  12. 12. 書類スキャン 画像アップロード 画像断片化 データ入力 ファイルサーバー Azure 仮想ネットワークを用いて 安全に画像データを転送 ステップ 2 - 電子化した書類イメージの転送 12
  13. 13. 書類スキャン 画像アップロード 画像断片化 データ入力 画像処理プログラムで記入内容を断片化 ステップ 3 - 記入内容の断片化 (バッチ処理)
  14. 14. 書類スキャン 画像アップロード 画像断片化 データ入力 24236901 神奈川 17050 24236901 神奈川 17050 タロウ 2018 業務A 業務B 業務C その他業務 • 入力担当者は業務を意識することなく、画面に次々表示される手書きイメージを「見たまま入力」 • 異なるオペレーターが同じイメージを 2 回入力することで、入力データの精度を向上 (入力内容が異なる場合は、3 回目の入力を実施) ステップ 4 - データ入力作業 (チャットボット) 14
  15. 15. アーキテクチャ VoTT Azure Active Directory Azure Virtual Machines Azure Monitor (App Insights) Azure Key Vault Power BI Azure Cosmos DB Azure Batch Azure Storage (Queue) Azure Data Lake Storage Azure Data Factory Microsoft Bot Framework Azure Functions 書類スキャン 画像断片化 デ ー タ 入 力 画 像 ア ッ プ ロ ー ド Azure Active Directory Azure Virtual Network Azure App Service
  16. 16. デモ
  17. 17. 活用した Azure サービス
  18. 18. コピー処理 Azure Data Factory ETL/ELT/データ統合 フローの定時実行 DevOps RBAC (ロール ベース のアクセス制御) VoTT Azure Active Directory Azure Virtual Machines Azure Monitor (App Insights) Azure Key Vault Power BI Azure Cosmos DB Azure Batch Azure Storage (Queue) Azure Data Lake Storage Azure Data Factory Microsoft Bot Framework Azure Functions 書類スキャン 画像断片化 デ ー タ 入 力 画 像 ア ッ プ ロ ー ド Azure Active Directory Azure Virtual Network Azure App Service Azure Data Factory
  19. 19. データ コピー RBAC フローの 定時実行 DevOps 日本郵政スタッフでの使用例 Azure Data Factory Azure Key Vault から シークレットを取得 Azure Data Lake Storage Azure AD から 認証情報を取得 オンプレミス ファイル サーバー スキャナー Integration Runtime Azure DevOps で パイプラインを バージョン管理
  20. 20. データベース Azure Cosmos DB NoSQL スキーマレス シンプルな管理 エラスティックな スケーラビリティ グローバル分散 VoTT Azure Active Directory Azure Virtual Machines Azure Monitor (App Insights) Azure Key Vault Power BI Azure Cosmos DB Azure Batch Azure Storage (Queue) Azure Data Lake Storage Azure Data Factory Microsoft Bot Framework Azure Functions 書類スキャン 画像断片化 デ ー タ 入 力 画 像 ア ッ プ ロ ー ド Azure Active Directory Azure Virtual Network Azure App Service Azure Cosmos DB
  21. 21. 日本郵政スタッフでの使用例 Azure Cosmos DB Azure DevOps JSON 断片化画像の詳細情報、 ID でパーティション分割 (スケールアウト) 東日本/西日本リージョンにグローバル分散 Azure App Service
  22. 22. バッチ処理 Azure Batch スケジュール自動化 並列処理 自動スケールによる コスト最適化 VoTT Azure Active Directory Azure Virtual Machines Azure Monitor (App Insights) Azure Key Vault Power BI Azure Cosmos DB Azure Batch Azure Storage (Queue) Azure Data Lake Storage Azure Data Factory Microsoft Bot Framework Azure Functions 書類スキャン 画像断片化 デ ー タ 入 力 画 像 ア ッ プ ロ ー ド Azure Active Directory Azure Virtual Network Azure App Service Azure Batch
  23. 23. 日本郵政スタッフでの使用例 Azure Cosmos DB Azure Batch Azure Data Lake Storage Azure Storage (Queue) Microsoft Bot Framework (3) フォームを断片化し、 断片化画像を作成
  24. 24. セキュリティ Azure AD オンプレミス AD 統合 SSO Azure Key Vault シークレット管理 シークレットの一元化 VoTT Azure Active Directory Azure Virtual Machines Azure Monitor (App Insights) Azure Key Vault Power BI Azure Cosmos DB Azure Batch Azure Storage (Queue) Azure Data Lake Storage Azure Data Factory Microsoft Bot Framework Azure Functions 書類スキャン 画像断片化 デ ー タ 入 力 画 像 ア ッ プ ロ ー ド Azure Active Directory Azure Virtual Network Azure App Service Azure Active Directory Azure Key Vault
  25. 25. ユーザー アカウント 日本郵政スタッフでの使用例 Azure Batch Bot Framework Azure Active Directory UWP Azure DevOps (CI/CD) Azure App Service Azure Key Vault アクセス権限 アクセス権限 オンプレミス AD サーバー Azure Cosmos DB Azure Data Factory Azure Data Lake Storage アクセスキー アクセスキー
  26. 26. 導入効果
  27. 27. 新システム 現行システム 準備 帳票定義登録 16 時間 研修資材作成費用 1,200,000 円 研修時間 オペレーター 500 人 × 10 分 500 人 × 16 時間 入力時間 5 分/枚 × 40 万枚 約 33,333 時間 10 分/枚 × 40 万枚 約 66,667 時間 書類管理 コスト なし 約 4,700,000 円 導入効果 28
  28. 28. まとめ
  29. 29. Microsoft Learn おすすめコンテンツ Azure Cosmos DB の NoSQL データを扱う https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/paths/work-with-nosql-data-in-azure- cosmos-db/ Azure Data Lake Storage Gen2 を使用した大規模なデータ処理 https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/paths/data-processing-with-azure-adls/ クラウド データをセキュリティで保護する https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/paths/secure-your-cloud-data/ Azure Active Directory で ID とアクセスを管理する https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/paths/manage-identity-and-access/
  30. 30. © 2018 Microsoft Corporation. All rights reserved. 本情報の内容(添付文書、リンク先などを含む)は、作成日時点でのものであり、予告なく変更される場合があります。 © 2020 Microsoft Corporation. All rights reserved. 本情報の内容 (添付文書、リンク先などを含む) は、公開日時点のものであり、予告なく変更される場合があります。 本コンテンツの著作権、および本コンテンツ中に出てくる商標権、団体名、ロゴ、製品、サービスなどはそれぞれ、各権利保有者に帰属します。

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  • satonaoki

    Aug. 12, 2020

日本郵政スタッフは、データ入力業務における紙媒体に関連する様々なコストを削減するため、マイクロソフトとの共同開発プロジェクトとして、書類の電子化とデータ入力が容易なクラウド ベースのシステムを Azure 上で構築しました。 本セッションでは、このプロジェクトの概要やデモ、システム アーキテクチャや活用した Azure サービス (Azure Cosmos DB、Azure Batch、Azure Data Lake Storage、Azure Data Factory など) のポイントをご紹介します。

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