業務自動化の事例を部門別に紹介｜自社に合う業務・手法の選び方

業務自動化の事例を調べても、「自社では何から始めればよいのか」と迷う方は多いでしょう。業種や企業規模が違えば、他社の成功事例をそのまま再現することはできません。そこで注目したいのが、業種ではなく作業の共通点です。

業務自動化の事例を調べても、「自社では何から始めればよいのか」と迷う方は多いでしょう。業種や企業規模が違えば、他社の成功事例をそのまま再現することはできません。

そこで注目したいのが、業種ではなく作業の共通点です。入力、転記、照合、集計などの処理は、多くの部門に存在します。作業をこの単位まで分解すると、異業種の事例も自社へ応用しやすくなります。

本記事では、経理、人事・総務、営業、カスタマーサポート、製造・物流の代表的な自動化パターンを紹介します。さらに、RPAやAI、AI-OCR、iPaaSなどの使い分け、自動化に向く業務、優先順位の付け方、導入手順まで解説します。

業務自動化とは

業務自動化とは、人が行っている作業の全部または一部を、デジタル技術に任せることです。対象は単純なPC操作だけではありません。文書の読み取り、データ連携、文章の分類や要約なども含まれます。

主な選択肢は次の3つに整理できます。

RPA：決められた手順に沿うPC操作
AI：文章や画像の認識、分類、要約、予測
その他の手段：AI-OCR、iPaaS、VBA、Pythonなど

大切なのは、流行しているツールから選ばないことです。自動化したい処理を明確にし、その処理に合う手段を選びます。

RPAは決められた手順で繰り返すPC操作に向く

RPA（Robotic Process Automation）は、パソコン上の定型作業を自動化する技術です。中小企業庁も、RPAを「コンピュータ上の定型作業を自動化する技術」と説明しています。

RPAが得意なのは、操作手順と判断条件が明確な作業です。たとえば、次のような操作が挙げられます。

Webサイトからファイルをダウンロードする
CSVファイルを開いて必要な項目を転記する
基幹システムへデータを登録する
条件に合うデータを抽出してメールを送る
複数の帳票を決まった形式へまとめる

人が画面上で繰り返している操作は、RPA化の候補になります。一方、入力画面やファイル形式が頻繁に変わる業務では、改修や監視の負担も考えなければなりません。

AIは判断を伴う処理を支援する

AIは、あらかじめ決めた操作を繰り返すだけでは難しい処理に向きます。IPAはAIの主な機能として、認識、理解、学習、判断、予測、生成などを挙げています。

業務では、次のような活用が考えられます。

問い合わせ内容を分類する
文書から必要な情報を抽出する
会議録や報告書を要約する
過去データから需要や異常を予測する
社内資料を参照して回答案を作る

ただし、AIの出力は常に正しいとは限りません。重要な判断や社外へ出す文章では、人による確認を残す必要があります。機密情報の入力範囲、利用権限、ログ、誤回答時の対応も導入前に決めます。

AI-OCR・iPaaS・VBA・Pythonの選択肢

業務自動化には、RPAとAI以外にも複数の手段があります。役割の違いを理解すると、過剰な仕組みを避けやすくなります。

手段	主な役割	向いている例	主な注意点
AI-OCR	紙やPDFの文字を読み取る	請求書、申込書、注文書のデータ化	読み取り結果の確認が必要
iPaaS	クラウドサービス同士を連携する	フォーム、CRM、チャット、会計ソフトの連携	連携仕様や実行回数を確認する
VBA	Microsoft Office内の処理を自動化する	Excelの集計、帳票作成	作成者しか直せない状態を避ける
Python	独自のデータ処理を実装する	大量データの加工、ファイル処理、API連携	開発・テスト・保守体制が必要

一つの手段ですべてを処理する必要はありません。AI-OCRで読み取り、RPAで登録し、最後に人が確認するように、複数の技術を組み合わせることもあります。

【一覧表】業務自動化の代表例を比較

業務自動化の事例は、部門名だけで探すよりも、何を入力し、どの処理を行い、どこを人が確認するかで比較すると応用しやすくなります。

以下は、公開事例や一般的な業務フローから整理した代表的な自動化パターンです。特定企業の導入成果を示すものではありません。

部門	対象業務	処理パターン	主な入力	人が確認する箇所	候補手段
経理	請求書の登録	入力・転記	PDF、紙、メール	読み取り結果、勘定科目、例外	AI-OCR、RPA
経理	入金消込	照合	入金データ、請求データ	不一致、複数候補	RPA、Python
人事・総務	勤怠集計	集計・通知	勤怠データ	未入力、異常値、承認	RPA、VBA
人事・総務	入退社手続き	転記・連携	従業員情報	権限、個人情報、例外	RPA、iPaaS
営業	顧客情報の登録	入力・転記	名刺、フォーム、メール	重複、表記、登録可否	AI-OCR、iPaaS、RPA
営業	日報の集計	集計・要約	CRM、日報	要約内容、重要案件	RPA、AI
カスタマーサポート	問い合わせ振り分け	分類・通知	メール、フォーム	緊急度、誤分類	AI、iPaaS
カスタマーサポート	回答案の作成	検索・生成	問い合わせ、FAQ	正確性、表現、送信可否	AI
製造・物流	受注・在庫更新	転記・連携	注文データ、在庫データ	数量、納期、例外注文	RPA、iPaaS
製造・物流	検品・異常検知	認識・判定	画像、センサーデータ	境界事例、再検査	AI、専用システム

最初に選ぶなら、件数が多く、ルールが明確で、誤処理を人が発見しやすい業務が候補です。削減時間だけでなく、ミスの防止や処理の平準化も評価します。

部門別に見る業務自動化の事例

「他社では何を自動化しているのか」が分かっても、自社の業務名と一致しないことがあります。その場合は、部門ごとの目的と処理の流れに注目しましょう。

代表的な対象部門は次のとおりです。

経理
人事・総務
営業
カスタマーサポート
製造・物流

ここでは、各部門で発生しやすい定型作業と、人が残すべき判断を整理します。

経理

経理では、請求書処理、入金消込、経費精算の確認などが自動化候補になります。件数が多く、締め日付近に作業が集中しやすいためです。

たとえば請求書処理では、次のように役割を分けられます。

AI-OCRで請求書の文字を読み取る
RPAや連携機能で会計システムへ登録する
金額の不一致や未登録の取引先だけを人が確認する

入金消込では、入金額、請求額、取引先名などを照合します。ただし、振込手数料の差し引きや複数請求の一括入金などは例外になり得ます。例外の種類を先に洗い出し、通常処理だけを自動化すると運用しやすくなります。

人事・総務

人事・総務では、勤怠集計、入退社手続き、従業員への定型通知などを自動化できます。複数のシステムへ同じ情報を登録する業務は、特に候補になりやすい領域です。

勤怠管理なら、未入力者の抽出、長時間労働の条件に該当するデータの確認依頼、月次集計などを自動化できます。判断が必要な申請や本人との面談まで自動化するのではなく、確認対象を絞るところまでを仕組みに任せます。

入退社手続きでは、アカウント発行や台帳更新を連携できます。ただし、個人情報とアクセス権限を扱うため、誰が実行し、誰が承認し、退職時に何を停止するかを明確にする必要があります。

営業

営業では、顧客情報の登録、商談日報の集計、見積書の作成補助などが自動化候補です。営業担当者が入力や転記に使う時間を減らし、顧客対応へ集中しやすくします。

Webフォームから届いた問い合わせをCRMへ登録し、担当者へ通知する流れは、iPaaSやRPAで連携できます。名刺やPDFから情報を取り込む場合は、AI-OCRも候補です。

生成AIを使えば、商談メモの要約や次回アクションの候補作成も可能です。ただし、顧客との約束、価格、納期などは原文と照合します。AIの要約だけを正式な商談記録にしない運用が必要です。

カスタマーサポート

カスタマーサポートでは、問い合わせの分類、担当部署への振り分け、回答案の作成、対応履歴の登録などを自動化できます。

問い合わせの全文をAIに渡し、製品、請求、障害、解約などのカテゴリに分けると、初動を早められます。よくある質問であれば、承認済みFAQを参照して回答案を作る方法もあります。

ただし、苦情、事故、個人情報、契約変更などは、人が優先的に確認すべき領域です。自動送信ではなく、まず分類と下書きに限定するとリスクを抑えられます。

製造・物流

製造・物流では、受注データの登録、在庫更新、出荷指示、検品、作業報告などが対象になります。事務作業だけでなく、画像やセンサーデータを使う現場業務も含まれます。

受注業務では、注文データを基幹システムへ登録し、在庫や納期を確認して関係者へ通知する流れを自動化できます。FAXや紙の注文書が残っている場合は、AI-OCRと組み合わせます。

中小企業庁が紹介するJマテ．の事例では、FAXなどの紙媒体をデータ化し、RPAによる受注業務の自動化へ進む前に、業務の棚卸しと改善活動を行っています。技術導入より先に業務を整理した点が参考になります。

処理パターンから自社に応用できる事例を探す

同じ業務名の事例が見つからない場合は、作業を処理パターンへ分解します。業種が違っても、入力、転記、照合、集計という処理は共通するためです。

見るべき処理パターンは次の4つです。

入力
転記・連携
照合
集計・レポート

自社の業務をこの4つに分けると、どの工程を自動化し、どこに人の判断を残すか設計しやすくなります。

入力は紙・PDF・メールの情報をデータ化する

入力の自動化では、紙、PDF、メール、フォームなどから必要な項目を取り出します。請求書、注文書、申込書、アンケートなどが代表例です。

形式がそろったデータなら、項目を対応付けて自動登録できます。形式がばらつく文書では、AI-OCRやAIによる抽出が候補になります。

ただし、読み取り結果の確認は必要です。金額、口座、顧客名など誤りの影響が大きい項目は、信頼度や条件に応じて人へ戻す仕組みにします。

転記・連携は複数システム間で同じ情報を移す

転記・連携は、販売管理、会計、CRM、勤怠、チャットなどの間でデータを移す処理です。同じ内容を複数回入力しているなら、自動化の余地があります。

クラウドサービス同士がAPIでつながる場合は、iPaaSや標準連携を優先します。APIがなく、人が画面を操作している場合はRPAが候補です。

連携先で項目の意味や形式が異なる場合は、変換ルールが必要です。システム名だけでなく、項目、更新頻度、エラー時の戻し先まで整理します。

照合は複数データの一致を確認する

照合は、二つ以上のデータを比べて、一致や差異を確認する処理です。入金と請求、注文と出荷、勤怠と申請、在庫台帳と実績などが該当します。

完全一致するデータは自動処理し、不一致だけを人へ回す設計が効果的です。人はすべてのデータを見る必要がなくなり、例外の判断に集中できます。

ただし、表記ゆれや端数などを無条件に一致とみなすと、誤処理につながります。許容条件と確認条件を分けて定義しましょう。

集計・レポートは定期的にデータをまとめて共有する

集計・レポートは、毎日、毎週、毎月など一定の周期で繰り返す作業に向きます。売上、在庫、勤怠、問い合わせ件数、Webデータなどが対象です。

データの取得、整形、グラフ更新、ファイル保存、関係者への通知までを一連の流れとして設計できます。定型部分を自動化し、人は数字の背景や対策を考えます。

集計元が手入力で更新される場合は、入力漏れや締め時刻も確認します。レポート作成だけを自動化しても、元データが不正確なら判断の質は上がりません。

業務に合う自動化手段の選び方

自動化ツールを先に選ぶと、本来の課題に合わない仕組みになりがちです。まず対象業務の入力、処理、出力、例外を整理し、その特性から手段を選びます。

判断の目安は次の4つです。

画面操作をそのまま再現したい
文章や画像を扱いたい
紙やPDFをデータ化したい
クラウドサービス同士を連携したい

一つの業務に複数の特徴があれば、手段を組み合わせます。

画面操作を含む定型業務の場合

人が複数の画面を開き、決まった順序でクリックや入力を繰り返しているなら、RPAが候補です。既存システムを大きく改修せずに導入できる場合があります。

一方、画面レイアウトや操作手順が変わると、処理が止まる可能性があります。導入前に、変更頻度、エラー検知、停止時の手作業、保守担当者を確認します。

単純な操作でも件数が少ない場合は、開発と保守の負担が効果を上回ることがあります。作業時間だけでなく、運用期間を含めて判断しましょう。

文章や画像を扱い人の確認を残す業務の場合

問い合わせ、報告書、契約関連文書、画像など、形式が一定でない情報を扱う場合はAIが候補です。分類、抽出、要約、回答案作成などに活用できます。

AIは「判断をなくす」より「人が判断する対象を絞る」用途から始めると安全です。たとえば、AIが問い合わせを分類し、担当者が重要案件だけ確認する設計です。

生成AIを使う場合は、参照する情報、入力してよいデータ、出力の確認者、ログの保存範囲を決めます。IPAのガイドラインも、導入だけでなく運用ルールとリスク管理を扱っています。

紙やPDFの読み取りを後続処理につなげる場合

紙やPDFの内容をシステムへ登録したい場合は、AI-OCRが候補です。読み取るだけで終わらず、その後の転記、照合、承認まで含めて考えます。

経済産業省の公表資料には、手書き申込書をAI-OCRで読み取り、RPAでシステム入力する例があります。このように、読み取りと画面操作を分担させる方法があります。

帳票ごとに配置や表記が異なる場合は、読み取り精度だけでなく確認工数も測定します。誤りの影響が大きい項目は、人が原本と照合する工程を残します。

クラウドサービス間のデータ連携をする場合

クラウドサービス同士をつなぐ場合は、標準連携やiPaaSが候補です。APIを使ってデータを渡せるため、画面変更の影響を受けにくい場合があります。

たとえば、フォームの回答を顧客管理システムへ登録し、チャットへ通知する流れを作れます。処理の開始条件と更新先を設定すれば、リアルタイムに近い連携も可能です。

導入時は、認証方法、アクセス権限、エラー時の再実行、データ保存地域、利用量に応じた料金を確認します。連携数を増やす前に、管理責任者と変更手順を決めておきましょう。

自動化に向く業務・向かない業務

自動化できるかどうかと、自動化すべきかどうかは別です。技術的に可能でも、変更や例外が多ければ運用負担が増えます。

判断では次の4点を確認します。

発生頻度と処理量
手順と判断基準の明確さ
データ形式と例外率
人が担う判断や対人対応の有無

条件が整わない業務は、先に削減、標準化、データ化を進めます。

頻度が高く手順と判断基準が明確な業務は自動化に向く

毎日または毎月発生し、同じ手順を繰り返す業務は自動化に向きます。処理量が多いほど、削減できる作業時間も積み上がるためです。

ただし、「担当者なら分かる」という暗黙の判断が残っていると、自動化の条件に落とし込めません。作業を観察し、分岐条件を言語化します。

手順書を作れない業務は、自動化の前に標準化が必要です。逆に、誰が行っても同じ結果になる業務は有力な候補です。

デジタルデータで完結し例外が少ない業務は効果を出しやすい

入力から出力までデジタルデータで完結する業務は、自動化しやすい傾向があります。紙の受け渡しや口頭確認が途中に入ると、処理が分断されるためです。

例外が少ないことも重要です。通常処理が全体の大部分を占めるなら、通常分だけを自動化し、例外は人へ戻せます。

まず一定期間の作業を記録し、例外の種類と発生頻度を数えます。感覚ではなく記録に基づいて判断すると、導入後の想定外を減らせます。

状況ごとの判断や対人調整が中心の業務は人が担う

相手の事情を聞き、責任を持って判断する業務は、人が担うべき領域です。採用の最終判断、苦情対応、契約条件の決定、部門間の調整などが該当します。

このような業務でも、情報収集、要約、候補提示、記録は自動化できます。判断そのものではなく、判断に必要な準備を効率化する考え方です。

自動化の範囲は、誤った場合の影響から決めます。影響が大きい処理ほど、承認や二重確認を残しましょう。

変更が多い業務や例外が多い業務は標準化を先に行う

手順が頻繁に変わる業務や、担当者ごとに進め方が違う業務は、そのまま自動化しないほうが安全です。変更のたびに仕組みを直す必要があり、保守負担が増えます。

まず不要な工程をなくし、入力形式と手順をそろえます。例外は種類ごとに整理し、通常処理と切り分けます。

「今の手作業をそのまま再現する」のではなく、「この工程は本当に必要か」を問い直すことが重要です。

自動化する業務に優先順位付けする方法

候補が多いと、声の大きい部門や目立つ業務から着手しがちです。しかし、最初の案件では効果と実現性の両方を評価する必要があります。

優先順位付けは次の5段階で行います。

作業量を記録する
自動化の難易度を評価する
得られる効果を見積もる
必要な負担を見積もる
低リスクで測定しやすい候補を選ぶ

定量情報がそろっていなくても、最初は簡易評価から始められます。

業務の頻度・処理時間・担当人数を記録する

最初に、作業量を把握します。少なくとも、発生頻度、1回の処理時間、1回の件数、担当人数を記録します。

年間作業時間の概算は、次の式で求められます。

年間作業時間＝ 1回の処理時間 × 件数 × 年間の実施回数

繁忙期だけ件数が増える場合は、通常月と繁忙月を分けます。待ち時間や確認時間も含めると、実態に近づきます。

手順の明確さ・例外率・データ形式を評価する

次に、自動化の実現性を評価します。作業量が多くても、例外ばかりなら最初の対象には向きません。

評価項目	自動化しやすい状態	自動化しにくい状態
手順	手順書で説明できる	担当者の経験に依存する
判断基準	条件を数値や選択肢で示せる	文脈や交渉で変わる
例外	種類と頻度が把握できる	毎回異なる
データ	形式が一定でデジタル	紙、口頭、自由記述が混在
システム	変更が少なく連携可能	画面や仕様が頻繁に変わる

評価が低い項目は、自動化前の改善課題です。すぐに対象外とせず、標準化やデータ化で条件を整えられるか検討します。

削減できる作業コストと品質面の効果を見積もる

効果は、削減時間だけで判断しません。入力ミス、処理漏れ、締め日の遅れ、担当者への集中なども評価します。

代表的な評価項目は次のとおりです。

削減できる作業時間
時間外作業や繁忙期負荷の変化
入力ミスや処理漏れの減少
処理開始から完了までの時間
作業履歴を追える範囲
担当者不在時の継続性

品質面の効果は、導入前の件数を記録しておかなければ比較できません。検証前に基準値を決めます。

導入費・保守費・教育費・例外対応の負担を見積もる

費用対効果を考えるときは、ライセンス料や開発費だけでなく、運用に必要な負担も含めます。

総コストの候補は次のとおりです。

ツールの初期費用と利用料
設計、開発、テストの工数
利用者と管理者の教育
エラー監視と例外処理
システム変更時の改修
権限管理、監査、セキュリティ対応

簡易的なROIは、「年間効果－年間コスト」を年間コストで割って確認できます。ただし、見積もりに含める範囲をそろえて比較することが重要です。

効果が測りやすく低リスクな業務から候補を絞る

最初の対象は、最大の効果が見込める業務よりも、効果を測りやすく失敗時の影響が小さい業務が適しています。小さな成功で、データと運用経験を得られるためです。

たとえば、社外送信や会計確定までを一度に自動化せず、データ収集、下書き作成、確認対象の抽出から始めます。

候補を「効果」と「実現性」の2軸で並べ、両方が高いものを優先します。効果は高いものの難易度も高い業務は、将来候補として残します。

業務自動化を成功させる5つのステップ

業務自動化は、ツールを導入した時点で完了するものではありません。業務整理、検証、運用設計、改善まで含めて進めます。

基本的な手順は次の5つです。

現行業務を棚卸しする
対象業務と指標を絞る
小規模に検証する
運用ルールを決める
効果を測りながら広げる

中小企業庁の公表事例でも、本格導入前に業務の棚卸しと改善を行う進め方が紹介されています。

1. 現行業務を棚卸しして不要な工程を先に減らす

最初に、業務の開始から完了までを可視化します。担当者、入力、処理、出力、利用システム、所要時間、例外を書き出します。

そのうえで、次の観点から工程を見直します。

なくせる作業はないか
重複して入力していないか
承認回数は適切か
入力形式を統一できないか
システムの標準機能で代替できないか

不要な作業を自動化しても、業務全体は最適化されません。削減、統合、標準化を行ったあとに自動化範囲を決めます。

2. 対象業務と達成指標を一つに絞る

最初の検証では、対象業務を一つに絞ります。複数部門と複数システムを一度に変えると、問題の原因を特定しにくくなるためです。

達成指標も事前に決めます。作業時間、処理件数、エラー件数、完了までの時間など、導入前後を比較できるものを選びます。

「業務を効率化する」のような抽象的な目標ではなく、「請求書の登録準備にかかる時間を測る」のように、対象を明確にします。

3. 小規模な検証で通常処理と例外処理を確認する

本格導入の前に、対象期間や件数を限定して試します。通常処理が動くことだけでなく、例外時に安全に止まることも確認します。

検証項目には次を含めます。

正常に処理できた件数
人の確認が必要になった件数
誤処理と見逃し
処理時間
エラーの原因と復旧時間

想定外が発生したら、無理に自動化範囲を広げません。条件を見直し、人へ戻す基準を調整します。

4. 人が確認する箇所・権限・停止時の代替手順を決める

運用開始前に、誰が何を確認するかを決めます。自動化の担当者だけでなく、業務責任者、システム管理者、承認者の役割を明確にします。

最低限、次の項目を文書化しましょう。

実行と承認の権限
人が確認する条件
エラー通知の送り先
停止時に手作業へ戻す手順
システム変更時の連絡方法
ログと処理結果の保存期間

仕組みが止まっても業務を継続できるよう、代替手順を残します。

5. 効果とエラーを記録し、保守しながら対象を広げる

運用開始後は、削減時間だけでなく、エラー、例外、問い合わせ、改修工数も記録します。期待した効果が出ていても、保守負担が大きければ改善が必要です。

安定したら、同じ処理パターンを持つ業務へ横展開します。たとえば、請求書の転記で得た設計を、注文書や申込書へ応用する方法です。

横展開のたびに、対象業務の責任者とデータの扱いを確認します。最初の仕組みをそのまま複製せず、業務ごとの例外を見直しましょう。

業務自動化で起こりやすい失敗

業務自動化の失敗は、ツールの性能だけが原因ではありません。業務整理、例外設計、保守体制が不足していると、かえって作業が増えることがあります。

特に注意したいのは次の4点です。

無駄な工程まで自動化する
例外処理を決めない
仕組みの管理が属人化する
システム変更を把握できない

導入前に運用上の失敗を想定し、検知と復旧の方法まで設計します。

非効率な業務をそのまま自動化すると無駄まで固定化する

現在の作業をそのまま自動化すると、本来不要な入力や承認まで仕組みに組み込むことがあります。処理速度は上がっても、業務の複雑さは残ります。

自動化前に、作業の目的を確認しましょう。利用されていない帳票、重複入力、過剰な承認は削減できる可能性があります。

自動化は業務改善の最後の手段ではなく、改善後の流れを安定して実行する手段として使います。

例外処理を設計しないとエラー対応が増える

通常処理だけを前提にすると、データ欠損、形式変更、通信障害などが起きたときに止まります。担当者が毎回原因を調べる状態では、負担を移しただけです。

例外処理では、次を決めます。

どの条件で処理を止めるか
どのデータを人へ戻すか
誰へ、どの情報を通知するか
修正後にどこから再開するか

例外を隠さず、早く発見できる仕組みが重要です。

担当者だけが仕組みを理解すると自動化自体が属人化する

一人の担当者だけが設定や修正方法を知っていると、その人の異動や退職で保守できなくなります。いわゆる野良ロボットも、管理されない自動化が増えた状態です。

対象業務、処理内容、利用アカウント、管理者、最終更新日を台帳で管理します。変更履歴とテスト方法も残します。

開発者と業務担当者の両方が内容を確認できるようにすると、技術と業務の片側だけに知識が偏るのを防げます。

システム変更を把握できないと処理停止や誤処理が起きる

RPAは、画面や項目名の変更で動かなくなることがあります。API連携でも、認証や仕様の変更が影響します。

システム変更の情報が自動化の管理者へ届く流れを作りましょう。変更前にテスト環境で確認できると、停止期間を短くできます。

処理が完了したかを監視し、結果を記録することも必要です。「エラーが出なかった」だけでなく、「必要なデータが正しく更新された」ことを確認します。

まとめ

業務自動化の事例は、自社と同じ業種を探すだけでは十分ではありません。入力、転記、照合、集計といった処理へ分解すると、異業種の事例も自社へ応用できます。

最初に押さえたいポイントは次のとおりです。

RPAは定型的なPC操作、AIは認識や分類などに向く
AI-OCRやiPaaSなど、処理に合う手段を組み合わせる
頻度が高く、手順が明確で、例外が少ない業務から選ぶ
効果だけでなく、保守や例外対応を含む負担も見積もる
本格導入前に業務を棚卸しし、小規模な検証を行う
人の確認、停止時の代替手順、管理責任者を決める

最初から完全な自動化を目指す必要はありません。まず一つの業務を選び、通常処理と例外処理を記録します。小さな検証で効果と運用負担を確認し、同じ処理パターンを持つ業務へ段階的に広げていきましょう。