住宅ローン大手のアルヒは2019年1月23日、定型作業を自動化するRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）や光学的文字読み取り（OCR）機能を使って住宅ローンの本審査業務を自動化した。住民票や源泉徴収票などの書類から審査に必要な情報を抜き出し、「年収に対して妥当なローン設定か」といった適格基準を満たしているかを自動で判定する。人手による作業に比べて審査業務に費やす時間を半減することを目指す。

「住宅ローンに関する知見が豊富な審査担当者を顧客対応や新規事業など人にしかできない業務に充てたい」。アルヒの西田哲企画本部システム部部長は、本審査業務を自動化した狙いをこう話す。

審査に必要な書類は「大半が紙で提出される」（西田部長）ため、まず複合機で書類を読み込んでPDFなどのデータに変換し、OCRで文書中の手書き文字を文字データに変換。住民票や源泉徴収票などに自動分類する。住民票は市区町村で形式が異なることもあるため、人工知能（AI）を使って事前に文書の形式を学習させて分類の精度を高めた。約90種類の書類を分類できるという。

次にRPAの自動化プログラムであるソフトウエアロボット（ソフトロボ）を使って、記載事項を確認する。具体的には申込書の居住地と住民票の住所が一致しているか、年収が基準を満たしているかなどだ。ソフトロボの開発にはRPAテクノロジーズの「BizRobo！」シリーズを使った。

本審査では審査基準マニュアルに沿って書類に不備がないか確認したり融資条件を設定したりする。これまでは最低でも審査1件当たり100個はある項目を、担当者が全て手作業で確認していた。複雑な審査業務の習得に一定のトレーニング期間を要するうえ、ベテランの担当者と経験の浅い担当者では業務にかかる時間などに差が出てしまう問題もあったという。

書面の文字が乱れていてOCRで読み込めなかったり、条件が複雑で自動判定が難しかったりする項目は、必要な情報や確認手順と共に担当者に提示する。担当者は画面の指示に沿って作業することで、マニュアルの検索などこれまで必要だった手間を省ける。

アルヒは2017年1月に、RPAなどを使った業務効率化に着手した。同年4月には申込書の情報の確認や、住宅金融支援機構や個人信用情報機関のデータとの照合を行う「事前審査」を自動化した。同社は2018年に204億円だった営業収益（売上高にあたる）を5年後に380億円にまで増やす目標を定めている。目標達成に向けて「引き続き効率化を進め、将来的には1日あたりの取扱件数を倍に増やす」（西田部長）。

引用元：日本経済新聞