お客様の課題
- au スマートパス修理代金サポートサービスの審査を主に手作業で運用されていたが、利用者増加に伴い業務負荷が増大していたため、自動化を検討されていた。
対応と結果
- 複雑な審査業務のフローチャートを可視化し、できる限り自動化・最適化された審査フローの構築と管理システムの開発により、業務負荷を大幅に削減。UQ モバイルやpovo2.0 における修理代金サポートサービスの審査業務にも本システムを適用することで、さらなる業務負荷削減を実現。
KDDI 様(以下、KDDI 様)は au スマートパスで提供している修理代金サポートの申請方法を、紙から Web ベースに切り替えることに伴い、申請内容の審査業務を自動化することも検討されていました。そこでアイレットが審査業務を自動化するためのシステム構築を支援させていただきました。
ユーザー数の増加やサービス適応範囲の拡大に伴い、修理代金サポートサービスにおける審査業務の負荷増大が課題に
KDDI 様はスマートフォンやタブレットを故障・紛失してしまった際に代金の一部を補償する「修理代金サポートサービス」を提供されています。従来はユーザーに書類を記入していただく形で対応されていましたが、DX 推進の一環として Web 上のフォームで申請できるようにシステム化することを目指し、アイレットのアジャイル事業部が申請システムのインフラ構築を担当させていただきました。
(申請システムのインフラ構築事例はこちらから)
一方、申請内容の審査業務はオペレーターの方が主に手動で作業されていましたが、ユーザー数の増加やサービス適応範囲の拡大に伴い、業務負荷の増大が課題となっていました。そこで、アイレットの第一開発事業部が管理システムのアプリケーション開発と、自動化に合わせた審査フローの最適化を支援させていただきました。
複雑な審査業務の全パターンをフローチャートで可視化。エラーなく業務負荷を削減する自動化システムを構築
本プロジェクトはスモールスタートでシステム化を実現し、将来的に拡張していくことを想定されていたため、まずは EC2 と Lambda を組み合わせたコンパクトな構成を設計いたしました。システムを拡張する際は、EC2 を増やすことで簡単にスケーラビリティが可能となります。
審査業務の自動化において最も重要になるのは、さまざまな業務形態や審査内容に応じて、イレギュラーなケースも含めて漏れなく最適化されたフローを構築することです。そこで、実際に審査業務をされている方々への綿密なヒアリングを実施し、現状の審査フローや審査内容を正しく理解した上で、全てのパターンをフローチャートで可視化いたしました。
発生頻度の高い通常のケースについては問題なく自動化し、どうしてもシステム化が難しいイレギュラーな対応についてはオペレーターの方が手動で作業するフローを適用。さらに、その後の作業は再びシステムで自動対応できるようにすることで、審査フローの最適化を図りました。なお、KDDI 様の基幹システムと連携することで、エンドユーザーに修理代金の一部をポイント付与で補償する仕組みも自動化しております。
また、オペレーターの方が取り扱うデータが多岐にわたり、フォーマットもそれぞれ異なる状況であったため、入出力のデータ形式、画面仕様、バックエンドとのインターフェースなどを可能な限り共通フォーマット化することで汎用性を高め、開発効率を上げることができました。
複雑な審査業務をできる限り自動化・最適化することで、お客様の業務負荷を大幅に削減することができました。その後、UQ モバイルや povo2.0 における修理代金サポートサービスの審査業務にも本システムを適用し、ビジネスの変化に合わせたシステム対応を継続できております。
アイレットは今後も、お客様の DX 実現に向けた支援をさらに強化し、事業の拡大に貢献してまいります。
(使用プロダクト)
- Elastic Load Balancing
- Amazon EC2
- AWS Lambda
- Amazon RDS
- Amazon Cognito
- Amazon S3
- AWS Certificate Manager (ACM)
- Amazon CloudWatch
Credit
クライアントKDDI株式会社