コラム

企業や自治体のDX推進担当者の中には、入力業務の効率化に向けて、AI-OCRの導入を検討している方も多いのではないでしょうか。この記事では、AI-OCRの概要や企業の導入事例、導入によって得られる効果、導入における注意点までご紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

AI-OCRとは

 

文字情報をスキャンすることでデータ化する技術を「OCR（Optical Character Recognition：光学文字認識）」といい、これにAIを搭載したものを「AI-OCR」といいます。

 

AI-OCRの特徴としては、OCRに比べて読み取り精度が高いことが挙げられます。OCRでは読み取りが困難であったり、時間がかかっていたりしたものでも、AI-OCRではスムーズに読み取れるためコストの削減につながります。

 

AI-OCRについてより詳しく知りたい方は、下記記事をご覧ください。

 

AI-OCRの導入事例

 

AI-OCRを導入して作業効率を向上させることで、大幅な時短に成功している企業もあります。また、入力ミスや属人化を防げることもメリットです。ここでは、AI-OCRの導入により成功を収めた企業事例をご紹介します。

 

 

AI-OCR×RPAで事務作業効率を7割向上

日本紙パルプ商事株式会社では、船積書類をPDFとしてフォルダへ保存することで、RPAがAI-OCRへ情報を読み取らせ、ERPへ自動入力するというシステムを構築・運用しています。

 

請求書から貨物の明細書などのあらゆるフォーマットが混在した、ひとつながりのPDFファイルであっても、AI-OCRは書類の種類を自動判別し、必要なデータを抽出することが可能です。抽出したデータは確認後、ERPへ自動入力されます。

 

これまで手作業で行っていたERPへの入力を自動化したことで、ミスの防止にもつながっています。AI-OCRとRPAによって事務処理業務を自動化し、業務効率の大幅な向上を実現した好例といえます。

 

 

タクシーチケット集計にかかる残業時間を月50時間削減

日本交通株式会社では、タクシーチケットの集計業務にAI-OCRを活用し、産業時間の大幅な削減に成功しています。

 

同社では、タクシーチケットの使用率がキャッシュレス決済のおよそ2割を占め、月間使用枚数は約12万枚にも上っていました。それゆえタクシーチケットの集計業務における負担が課題となっていたのです。

 

タクシーチケット集計の流れとしては、各営業所にてチケットナンバーやコード、金額、経路といった情報を手入力したあと、請求業務を行うビリングセンターへ送付されます。ビリングセンターは、届いたタクシーチケットの仕分け・並び替え作業を行い、請求内容を確認したのち請求を行います。

 

当初、業務効率化のためにOCRを導入していたものの、読み取り精度が高くなく、手入力と同程度の時間を要していました。そこでAI-OCRを導入し、AIへ学習させたのち運用したところ、手書き文字を高精度で認識させられるようになりました。これにより残業時間をひと月平均で約50時間、各営業所における入力業務をひと月平均で39時間分削減することに成功しています。

 

 

特許情報の入力自動化で月360時間の工数を大幅に削減

セイコーエプソン株式会社の知的財産本部 知財企画管理部 特許管理グループでは、特許情報の入力業務をAI-OCRにより自動化することで、工数の大幅な削減に成功しています。

 

同社では従来、数千ページにも及ぶ特許庁発行書類の中から必要な情報を抽出し、システムへ手入力するという一連の作業を少人数で行っていました。多大な労力を要するうえ、ほかの業務との兼ね合いもあり、以前から効率化を求められていましたが、特許情報を扱ううえではクラウドの利用が適さない点から、システムの投入も難航していたのです。

 

AI-OCR導入後は、その高い読み取り精度によって抽出作業が自動化され、入力作業もはじめから行わずに済み、適宜修正を行う程度で済んでいます。その結果、月あたり約360時間かかっていた入力作業の工数を、ほとんどゼロにまで削減できたとのことです。

 

 

1カ月あたり33時間の時短を実現

岡谷薄板販売株式会社は、注文書の読み取りにAI-OCRを活用したことで、作業時間の削減とノウハウの共有を達成しています。

 

電話やFAX、メールといったさまざまな方法で送られてくる注文書は、フォーマットや記入項目、規則などが取引先によって異なります。これらの注文書を処理するには、内容を自社のルールに読み替える作業が必要です。

 

しかし、読み替え作業を正確に行うためには、ある程度の経験が必要とされ、それゆえに業務が属人化しやすい環境となっていました。

 

AI-OCRを導入したことで、注文書をPDFファイルへと変換し、ファイルをAI-OCRで読み取り、読み替えを行うことが可能となりました。人力で行う作業は、AI-OCRで読み取った結果を確認するだけとなり、属人化の解消につながっています。さらに読み替え後の入力作業の自動化も行った結果、ひと月あたり約33時間の時短を達成したとのことです。

 

 

 

 

 

AI-OCR導入で得られる効果

 

AI-OCR導入で得られる主な効果としては、次の3つが挙げられます。

・入力・確認作業の負担軽減

・検索性の向上

・RPAとの連携による業務効率化

 

AI-OCRの導入により、入力・確認作業の負担軽減や検索性の向上が期待できます。RPAと連携することで、さらなる効率化を実現することも可能です。

 

 

入力・確認作業の負担軽減

AI-OCRを導入すると、情報の確認や手入力といった作業の負担を軽減できます。AI-OCRはスキャナーで読み取るだけの作業なので、手入力よりも大幅に作業時間を削減することが可能です。AI-OCRに読み取りを任せることで、手入力によるミスの防止につながり、確認作業の工数も削減できます。

 

作業が効率化されるので、業務にかかる人員の削減も可能となり、複数人で行っていた作業を1人で完了できる場合もあります。

 

 

デジタル化で検索性が向上

紙媒体の情報をAI-OCRで読み取ってデジタル化することにより、検索性の向上が期待できます。紙媒体は保管場所を確保する必要があったり、持ち出しにより元の位置になかったりといった問題が起こりがちです。

 

デジタル化によって保管場所が不要となり、キーワード検索で目的の資料をすぐに見つけられるようになります。

 

 

RPAとの連携で業務を効率化

AI-OCRを業務効率化ツールであるRPAと連携することで、業務が自動化され、より効率的に行えるようになります。RPAとは、人力などの定型作業をプログラムによって自動処理できるようにしたシステムのことです。

 

RPAで特定のフォルダにあるファイルを、AI-OCRに自動で読み取らせるようにプログラムし、さらに読み取り後のデータをシステムへ自動入力するように設定しておけば、ファイル移動だけで読み取りから入力までを行うことが可能となります。

 

 

 

 

 

AI-OCR導入の注意点

 

AI-OCR導入の注意点としては、最終的には目視での確認を要することが挙げられます。OCRと比べて文字情報の認識精度が高いAI-OCRですが、読み違いをすることもあるため、読み取り後に目視で確認する必要があります。

 

またAIは、ある程度の情報量をインプットすることで学習し、精度が向上していきます。そのため、運用前にAIの学習時間を設けることも必要でしょう。

 

 

 

 

 

まとめ

 

今回ご紹介した事例に見られるように、OCRと比較して高い読み取り精度を実現しているAI-OCRの導入は、作業時間の削減やミスの防止、属人化の解消などに寄与します。読み取りだけではなく、RPAとの連携を行うことで、読み取りから入力作業までの自動化も可能です。

 

ただし、AI-OCRの読み取り精度は高いものの、読み違いが起こる可能性もあるので、読み取り後は目視での確認が不可欠です。また、運用前にはAIに学習させる期間を設ける必要もあります。

 

具体的な運用方法や導入メリットは、こちらの事例紹介記事で確認できます。