2023.10.02AI-OCR
AI-OCRとは OCRとの違いや種類､導入メリットについて解説
OCRやAI-OCRの注目度はますます高まっており、最近では民間企業だけでなく、医療機関や行政も積極的に導入を進めています。本記事では、OCRの導入を検討している企業担当者に向けて、概要と導入した際に期待できるメリット、製品選びのポイントを紹介します。
目次
● OCRとは、ペーパーレス化を支える工学的文字認識
● OCRとPDFやスキャナーの関係
● OCRを用いる5つのメリット
● AI-OCRとは？
● OCRとAI-OCRが注目されている理由
● AI-OCR3つの種類
● AI-OCRを利用するメリット
● AI-OCRのデメリット、気を付けるべき点
● 幅広い業務での活用が広がるAI-OCR
● AI-OCRでどのように働き方改革とDX推進ができるのか
● AI-OCR選び方のポイント
● まとめ
OCRとは、OpticalCharacterRecognitionの略であり、日本語では光学文字認識と訳されます。画像や紙に記載されている文字を認識し、デジタル化する光学的文字認識技術を指します。OCRを活用すれば、データ入力業務の効率化やデータ検索性の向上が期待できるほか、ペーパーレス化の実現にも有効です。
OCRでは、紙の資料などをスキャンすることによって、デジタルデータに変換します。読み込まれた画像には、テキストだけでなくイラストや写真、図表などが描かれていることもあるため、レイアウト解析も行われます。これは、テキストと画像の領域を明確に区別するために欠かせないプロセスです。
次に、画像と区別されたテキストを行に分解し、行の中から個々の文字を分解し、処理を実行します。さらに、文字を一定の大きさに変換した上で特徴を抽出してマッチングさせ、認識処理が終わったらWordやPDFなどのデジタルファイルに出力するといった流れです。
OCRは、日本語のひらがなやカタカナをはじめ、漢字を認識することも可能です。また、アルファベットや一部の記号も読み取れます。ただし、100％正確に読み取れるわけではありません。OCRでは文字の認識にパターンマッチングを利用するため、カタカナの「ソ」と「ン」など、似ている文字は誤って認識されることもあります。
もともと、日本語はOCRによる読み取りが難しいとされてきた言語です。ひらがな・カタカナ・漢字といったように、文字の種類が多いことに加え、単語同士がすき間なく連続で記載される特徴があることも、認識精度の向上を阻む要因とされていました。
しかし現在では、OCR技術が進歩したため、過去に比べて読み取り精度が向上しています。幅広い分野で、OCRが積極的に導入されるようになった背景には、このような理由が挙げられます。
手書きの文字を読み取る場合、OCRの認識精度が下がる事実も理解しておかなければなりません。手書きの場合、書き手のクセなどが顕著に反映されるため、OCRの誤認識を招くケースは多くなります。また、罫線が含まれるデータも誤認識のリスクがあります。たとえば、罫線を数字の「1」と認識してしまうなど、注意が必要です。
色つきの文字も、OCRの認識を困難にします。発色が強い蛍光ペンで書いた文字など、人の目で見ても読みづらいと感じる文字は、OCRの認識精度が低下します。さらに、スキャン時に書類を傾けて読み取り、そのままデータ化した際も誤認識が生じやすいとされています。
画像にテキストが埋め込まれている場合、コンピューターが文字だけを識別するのは非常に困難です。コンピューターにとっては、ただの画像としか認識できないため、画像に含まれたテキストをキーワードに検索しても、対象のデータが見つからないといった事象が起こります。
このようなケースは、画像をOCR化することにより解消できます。OCRで画像に含まれる文字情報を識別し、テキスト化すれば、コンピューターでも画像に含まれたテキストを認識することが可能です。この機能を活用すれば、これまでPDFを見ながら手作業で行っていたデータ入力の手間を削減できます。
近年リリースされているスキャナーや複合機は、OCR機能が搭載された製品が多くなっています。データのテキスト化を可能にするOCR機能がスキャナーに搭載されていれば、業務効率は格段にアップするはずです。
OCRを用いれば、データ入力の自動化により業務効率化が実現します。紙の伝票に記載された情報を、ひとつずつExcelなどに手入力していくには、多大な時間と労力が必要です。作業者に負担をかけるだけでなく、見落としや誤入力のリスクも高くなります。
OCRを搭載したスキャナーや複合機を導入すれば、紙の伝票に記載されている文字情報を素早く認識し、取り込むことが可能です。手入力の手間が省けるだけでなく、人的ミスも減らせることから大幅な業務効率化が見込めます。
ただし、OCRの技術も完璧ではないため、読み取りしたデータの最終チェックは必須です。
各種文書をデータ化することで、再利用しやすくなる点もメリットです。たとえば、データから特定のテキストを抽出し、ビジネスチャットで共有したり、コピペして資料作成の時間を短縮したりすることも可能です。
企業にとって、情報資産が活用しやすくなる点は大きな魅力です。紙文書の内容をデジタルデータ化すれば、さまざまな分析もスムーズに実行できるようになります。データを分析することで、ビジネスに役立つ有益な情報を抽出できれば、これまで把握できずにいた新たな課題を発見できるかもしれません。
紙ベースで文書を管理していると、必要な情報を探し出すまでに多大な時間を要します。一方、文書がデータ化されていれば、特定のキーワードや日付などを組みあわせて、スピーディーに抽出できます。必要な情報へ素早くアクセスできるため、業務効率化による生産性の向上に有用です。
紙文書を保管するには、物理的な管理スペースが必要です。企業が扱う文書の種類は多岐にわたり、中には一定年数の保管が義務づけられているものもあります。保管の義務がない書類でも「いつか何かに役立つだろう」とさまざまな資料を保管し続けていると、管理スペースは圧迫されます。
このような事態を解決するのが、OCRによる文書のデータ化です。デジタルデータに変換すれば、手元のデバイスやクラウドを使って管理できるため、物理的なスペースは必要ありません。オフィスの縮小にもつながり、管理コストの削減も実現できます。
デジタルデータを用いれば、スムーズな情報共有が可能です。メールに添付して送信したり、クラウドストレージにアップロードしたりすれば、社内外のメンバーで情報を共有することも容易です。紙ベースで情報を共有するには、多大な手間と時間が必要です。
膨大な紙の資料を遠方の支社と共有するとなれば、郵便や宅配便を利用しなければなりません。スピードが要求される現代において、スムーズに情報共有できる環境を整えることは、ビジネスの促進といった観点からも非常に有効です。
「AI-OCR」は、AI技術を搭載したOCRシステムやサービスのことです。OCRの光学技術とAIの特徴である学習技術を組み合わせることで、文字認識の精度が飛躍的に向上します。
AI（ArtificialIntelligence）は、日本語で「人工知能」と呼ばれる研究分野の大枠のことであり、その中でも特徴的なのが「機械学習（マシンラーニング）」や「深層学習（ディープラーニング）」などの学習技術です。
「機械学習（マシンラーニング）」は、膨大なデータに対して着目すべきポイントを人間が指定し、コンピューターにそのポイントについて繰り返し学習させる技術です。
例えば大量の犬の画像データに「これは犬だ」というポイントを付与し、それをコンピューターに読み込ませます。するとコンピューターは次第に、ポイントが付与されていない犬の画像データに対して「これは犬だ」と判断できるようになります。
次に、「深層学習（ディープラーニング）」は機械学習の発展形です。コンピューター自らがデータの中から着目すべきポイントを見つけ出し、自律的に学習を繰り返します。
例えばコンピューターに犬や猫といった概念が存在しない場合でも、それぞれの画像データを繰り返し学習させることで自ら犬と猫の判別をするようになります。
以上のような学習技術を取り入れたAI-OCRは、文書状態が悪く読みにくい文字であっても正確に読み取ることを学習します。
従来のOCRでは膨大な手間と時間をかける必要があった手作業での修正作業も、AI-OCRを利用することで文字認識率が上がるため、コストの削減が期待できるでしょう。多くの企業でデジタル化が推進されている中、作業効率化をもたらす要素のひとつとして注目されています。
そもそもOCR（OpticalCharacterRecognition：光学文字認識）とは、紙に印刷されたテキスト部分を読み取ってデジタル化する機能のことを指します。
OCRは、決められたルールで書かれている文字でなければ読み取りにくいという特徴があります。また、ひらがなやカタカナ、漢字などが交ざる日本語は特に入力効率が良くありません。
しかし、AI技術が搭載されたAI-OCRは、学習機能によって過去に読み取った文字情報を学習していくため、バラバラになった非定型の文字列や手書きの文字も読み取れるようになります。
このことから、AI-OCRとOCRとの大きな違いは文字認識率の精度であることが分かります。OCRにAI技術を加え、従来のOCRでは不可能であったことを可能にするのがAI-OCRです。
OCRやAI-OCRが注目されている理由として、我が国における生産性の低さが挙げられます。また、テレワークの普及やAI-OCRの技術レベルが向上したのも、注目を集める理由です。
ひとつは日本の労働生産性の低さです。日本社会は少子高齢化が加速しています。このままだと20年後の労働力人口の大幅な減少は避けられません。そのため大手・中小を問わず、多くの企業で生産性向上が常に課題になっていますが、日本の労働生産性は国際的に見てもかなり低い水準にあります。
その原因のひとつが、職場の慣習として長年続いている紙文化とはんこ文化です。事務処理に手作業が伴うため、業務の効率化を阻んでいます。
公益財団法人日本生産性本部が公表した「労働生産性の国際比較2021」によると、2020年の時間当たりの日本の労働生産性は49.5ドル（5,086円）でした。これは、OECD加盟38カ国中23位のランクです。就業者一人当たりで比較すると日本は78,655ドル（809万円）で、加盟国中28位とさらに低くなります。
こうした日本の現状を背景に、限られた労働力で高い生産性を維持していくための方策のひとつとして、AI-OCRが注目されています。
参照URL：労働生産性の国際比較2021～日本の時間当たり労働生産性は49.5ドル（5,086円）で、OECD加盟38カ国中23位～
場所にとらわれずに働けるテレワークや、複数の働き方を組み合わせるハイブリッドワークの拡大も、AI-OCRが注目されるようになった理由のひとつです。
政府主導で進められてきた働き方改革によって、テレワークへの理解が広まっています。また、2020年からは新型コロナウイルス感染症の拡大を防ぐため、多くの企業でテレワークの導入に踏み切らざるを得ない状況になりました。
一方で、テレワークを導入したくても、なかなか進まないという企業も少なくありません。たとえば、自治体や金融機関の業界はペーパー業務の比重が高く、手作業でデータエントリーをしているケースも多く見られます。
また、一般企業でも経理部門は請求書や伝票の処理などペーパー業務が多く残っており、システム間のデータ引継ぎなどのために出社が必要なケースもあります。
テレワークでいつでもどこでも会社の仕事ができるようにするには、デジタル化やクラウド化、ペーパーレス化が欠かせません。日々発生するペーパー業務を迅速にデータ化し、社内で情報共有するため、AI-OCRの必要性が高まっています。
日本の職場では今でも手書きの紙帳票を使用するのが一般的です。しかしAI-OCRの技術が実務レベルで活用できるようになったことで、企業のペーパーレス実現の現実的な選択肢として注目されるようになりました。
従来のOCR技術は画像データの文字を読み取り、データ変換できるため便利でしたが、読み取り精度に課題がありました。手書きの文字や非定型の文書だと読み取り精度が大きく低下するため、実務レベルでの活用が進みませんでした。
その後、OCRにAIを組み合わせたAI-OCRの技術の進歩により、パターン認識技術が目覚ましく発展します。深層学習（ディープラーニング）を搭載したAI-OCRであれば、筆跡の特徴まで含めた文字情報を高精度で判別します。
AI-OCRはさまざまな文字認識のサンプルを多く学習させることで、読み取り精度を高めることができます。また文字認識にとどまらず、読み取る書類の範囲を認識するレイアウトの精度も高くなり、範囲の設定をせずに文字読み取りができるケースもあります。
ディープラーニングなどのAI-OCR技術レベルの向上については、後段の「AI-OCRの機能とメリット」で詳しく解説します。
AI-OCRは、「汎用×定型フォーマット型」「汎用×非定型フォーマット型」「業務特化×非定型フォーマット型」の3つの種類に分けられます。ここでは、それぞれの種類について解説します。
「汎用×定型フォーマット型」は、種類が「汎用」でフォーマットが「定型」の帳票を読み取るタイプのものです。帳票の種類は問わないものの、事前に手作業で帳票のフォーマットを定義しなければなりません。
メリットとしては抽出精度が高いことが挙げられる一方、フォーマット定義の作業にはある程度時間がかかるのがデメリットでしょう。加えて、定義されたフォーマットの帳票のみを読み込むため、フォーマットごとに定義作業を行う必要があります。
帳票の種類が「汎用」で、「非定型」のフォーマットを読み取るのが「汎用×非定型フォーマット型」です。帳票のどの部分に記載しなければならないかを人力で定義する必要がなく、記載場所をAIが学習・判定して情報を抽出します。
人による定義作業が不要であることはメリットですが、新しいフォーマットを学習するまで時間がかかり、それまでは精度が低いというデメリットがあります。
「業務特化×非定型フォーマット型」は、特定の業務に特化した帳票であれば、非定型フォーマット型でもすぐ業務に使用できるタイプです。AI-OCR提供会社がAIに事前学習させておくことで、請求書や納品書などといった帳票に特化できます。
また、業務に特化している特性を利用して、AIによって仕訳データの抽出から作成までを自動化でき、会計システムなどとの連携も可能です。
OCRシステムにAI機能を搭載したものがAI-OCRです。AI機能が加わることにより、これまでのOCRと比較して文字を認識する精度は格段に高まります。従来のOCRは、枠や文字の大きさが定められた帳票など、一定のパターンでしか文字を読み取れませんでした。
そのため、理想とする効率化が実現できず、頭を悩ませる企業担当者も少なくなかったでしょう。また、似た文字が複数存在しているなどのケースでは、判断ミスが起こりやすく、あまり実用的でないことも課題となっていました。
しかし近年では、ディープラーニング(深層学習)によってAIの精度向上を目指す動きが活発化してきています。このような時代の流れから、さらなる業務効率化を目指すため、AI-OCRに注目する企業が増えています。
ここでは「手書き文字の認識率」「異なるフォーマットへの対応」「RPAとの連携」「AIによる文字学習」の4つのメリットを取り上げて解説します。
手作業で書類をデータ化する場合、紙媒体のさまざまな文書を読み取りながら、抜け漏れのミスが起こらないよう慎重に業務を進めなくてはいけません。AI-OCRの導入は、人的ミスの低減にも高い効果を発揮します。
AIを搭載したOCRは、これまで認識できなかった難しい文字も読み取ることが可能です。その識字率は、プリンターなどで印刷された活字では約99％、手書き文字の英数字・記号は約99％、ひらがな・カタカナ・漢字になるとやや低くなるものの、約88％と高い精度が魅力です。
手書き文字の場合、崩れていたり枠外にはみ出して書かれていたりするケースも少なくありません。このような判別の難しい文字も、深層学習(ディープラーニング)を搭載したAI-OCRであれば、文字を正しく認識できます。また、AIが大量のデータを用いて学習することにより、前後の文脈を理解しているかのような判断も行えるようになります。
また、画像識別や音声識別などの識別技術に関して、AIは人間よりも精度が優れています。この先進的技術をOCRへ搭載したことにより、OCRの付加価値が最大限に高まりました。
注文書や請求書といった紙媒体の帳票は、企業ごとで異なるケースが珍しくありません。文書をOCRによってデジタル化する際、あらかじめ設定した項目や位置にある内容でないと文字の読み取りが困難でした。
一方でAI-OCRは、AIが読み取り位置や項目を自動的に認識し、文書をスキャンするだけで文字を識別できます。
AI-OCRは、契約書や納品書、請求書など、フォーマットが異なる帳票であったとしても、スキャンするだけで読み取り位置や項目を自動的に抽出し、正確にデジタル化することが可能です。昨今では企業の取り扱う文書が増大しており、フォーマットも多様化しています。
紙文書のまま保管するのはあまりに非効率的ですし、コストもかさみます。それを考慮すれば、AI-OCRはとても有効なシステムです。
多くのAI-OCRには、深層学習(ディープラーニング)が搭載されています。AIの特長は、文字を読み取るたびに特定のパターンを学習し、精度が向上することです。手書き文字の読み取り精度を高めるには、教師データとなる正解データの他に、複数の文字画像による学習も必要です。
また、間違った部分を学習することで、読み取り精度をさらに高めていけるのもAI-OCRの大きなメリットです。さらに、業界特有の専門用語や製品・サービス名を判別できるよう、手動による学習が可能なツールもあります。
精度の高いAI-OCRを導入すれば、これまで時間と労力のかかっていた手作業による入力業務を大幅に削減できます。リソースの最適化が実現すれば、組織のパフォーマンス向上に結びつくはずです。
RPA（RoboticProcessAutomation（ロボティック・プロセス・オートメーション）と呼ばれる製品をご存じでしょうか？これは、パソコン上の作業を自動化するためのソフトウェアであり、近年大きなITトレンドになっています。
例えば、エクセルで作成された帳票からデータをシステムへ転記する際に、これまでは人間が介入してデータを転記するのが当たり前でした。
これがRPAなら、特定のデータをシステムへ自動的に転記してくれて、さらに資料を特定の関係者にメールで配布するなどの作業も自動化できます。パソコン上で行い、なおかつマニュアルが決められているような作業ならば全てRPAで自動化できるのです。
ただしこのRPAには、紙文書をスキャンしてデジタル化するなどの機能が備わっていません。そこで検討すべきなのがRPAとAI-OCRの連携です。AI-OCRによってデジタル化された文書を、RPAが所定の手順に従い保管・配布・共有してくれるため、文書をデジタル化した後の業務効率を大幅に向上できます。
これまで、手書きで作成された文書は会社で定めているフォーマットに沿って手入力でデジタル化し、所定の方法で保存・配布するのが一般的でした。ここにAI-OCRとRPAを連携した環境が整えば、AI-OCRによるデジタル化以降の作業を全てコンピューターに任せることが可能になるのです。
AI-OCRのデメリットとして、導入コストがかかることを気にする人は多いのではないでしょうか。また、AI-OCRといっても必ずしも100%の文字認識率ではありません。ここでは、この2つのポイントを解説します。
一般的に、AI-OCRの導入には初期費用やランニングコスト、オプション料金、サポート費用などがかかります。近年はDX推進の流れがある中で多様なAI-OCR製品が登場しており、料金体系も幅があります。その中から自社に合ったAI-OCRを選ぶには、費用対効果を考慮に入れることが重要です。
費用対効果とは、ランニングコストを含めた導入にかかるすべてのコストと、導入によって得られる効果とを比べたものです。導入によって得られる効果を具体的に挙げると、「残業時間の削減」や「業務品質の向上」などが挙げられます。
大量のデータを手入力で入力している場合、従業員の残業時間が増えてしまったり、長時間の作業が原因で起こるミスによって業務品質が低下したりといった課題が考えられます。それらがAI-OCR導入によって解決した場合、費用面では残業代の削減、効率面では品質の向上という点で導入に効果が得られます。
費用対効果を考えるには、長期的なコストを視野に入れることもポイントです。初期費用だけを見た場合、自社サーバーで行うオンプレミス型は初期費用が高い傾向にあり、クラウド型は初期費用が抑えられます。
一方、ランニングコストにおいては、クラウド型が月々一定の利用料がかかるのに対して、オンプレミス型は最低限のメンテナンス費用に抑えられる場合が一般的です。また、金銭面以外にも、「最新の機能にアップデートされるのか」「メーカーサポートが受けられるのか」といったコストも考慮に入れる必要があるでしょう。
費用対効果を考え、適切な導入コストに収めるためには、業務に合ったAI-OCR製品を選ばなければなりません。そのためには自社の課題を洗い出し、どのような業務にAI-OCRを取り入れたいかを明確にしておく必要があります。
また、従業員などの周りの理解を得ることも重要です。導入コストがデメリットにならないよう、長期的な視点で導入を検討しましょう。
AI-OCRは、AI技術を採用することで、通常のOCRと比較して文字認識精度が格段に高くなります。しかし、必ずしも100%ではなく、完全にミスを除外できるわけではありません。また、判断に迷うことや、まさかのタイミングでシステムが停止してしまうことも想定しておく必要があります。
AI-OCRは、人間と同じように学習していくことで認識精度が高くなります。しかし、完全に機械任せにしてしまうことなく、人によるチェックや修正は必須です。
また、AI-OCRの製品によっては非定型フォーマット型に対応していない製品もあります。多種多様なフォーマットの帳票に対応させたい場合は、製品の仕様をよく確認しておくことがポイントです。
100%の文字認識率ではないものの、導入することで作業効率が上がることが見込めます。完全自動化は難しいですが、全てを人の作業で行うよりは、確実に手間やミスが減るでしょう。
特に、日々大量の紙をやり取りする業務では、ペーパーレス化による業務効率向上やコスト削減が期待できます。また、仕分け機能やRPA連携機能などの付加価値を組み合わせることで、さらなる作業効率の向上が図れるのです。
AI-OCRのメリット・デメリットについてご紹介してきましたが、実際にどのような場面で役立つのでしょうか。ここでは、AI-OCRの実際の業務における活用例を2つ紹介します。
AI-OCRは、手書きの申込書の文字やチェックマークも読み取れます。
これまで目視で行ってきた単調な確認や手入力の作業は、人によるスピードのばらつきや、人員がそれなりに必要なこともあり、時間や手間、人的コストがかかっていました。また、手入力による打ち間違いや目視による見間違いなどのミスも少なからず起きてしまいます。
AI-OCRで読み取ることによって、作業時間や人件費の削減が実現できます。また、不要なエラーやミスも最小限に抑えることができるでしょう。チェックの工数も削減でき、業務効率化につながります。
AI-OCRの導入は、FAXや名刺のペーパーレス化も実現します。FAXを紙に印刷することなくデータ化して閲覧・保管することができるため、紙ベースでの管理が必要なくなります。また、名刺などもデータ化して保管することで、ファイリングせずにいつでも確認することが可能です。
そもそも、FAXや名刺にかかわらず資料などを紙ベースで保管・管理することは、セキュリティ性の不安や保管スペースの確保などの課題がつきものです。また、ファイリングしたものから資料を探す場合、時間を要するケースでは、AI-OCRでデータ化した上で管理することによって、検索性が良くなります。
加えて、アクセス制限やパスワードなどを設定することで、セキュリティ性を確保できます。どこからでもデータにアクセス・共有できることで、業務効率も良くなるでしょう。
AI-OCRは、民間企業だけでなく行政でも積極的に活用されています。なお、企業における具体的な活用事例を知りたい方は、以下の記事へアクセスしてみましょう。
●AI-OCRの導入事例を紹介!導入で得られる効果などを詳しく解説
近年、さまざまな自治体がAI-OCRの導入に踏み切っています。行政サービスの質向上やDX推進の一環、人材不足の解消などを目的として、AI-OCRを活用する動きが広まっているようです。
AI-OCRに希望を見出した自治体のひとつに、茨城県つくば市が挙げられます。つくば市では、複数の自治体と共同でAI-OCRによる実帳票のデータ化に取り組み、実証実験の結果で正読率93％という手応えを得ています。
●自治体におけるAI活用・導入ガイドブック（総務省）
https://www.soumu.go.jp/main_content/000820109.pdf
医療機関においても例外ではありません。医療機関では、カルテや診療明細書、領収書などのデータ化にAI-OCRを活用するケースが増えています。近年、電子カルテへの移行が必須となってきているものの、膨大な紙のカルテを手作業で入力するのは大変な手間です。AI-OCRであれば手間と労力をかけることなく、スムーズに移行に必要な作業を進められます。
働き方改革とDX推進は多くの企業の課題です。AI-OCRの導入は、どのようにその課題を解決するのか、詳しく解説します。
AI-OCRの導入によって業務時間を減らせるため、長時間労働を是正できます。
AI-OCRの読み取りデータ処理は書類1枚につき、数秒または1分以内とごく短時間でできます。請求書や伝票などの帳票類を毎月数千、数万単位取り扱う職場では、機械的な事務作業を大幅に削減することが可能です。
また、AI-OCRによって書類をデータ化することで検索性が上がるため、膨大な書類の中から必要な書類を探す時間を削減できます。
他にもお客様の商品申込者や商品の管理表、FAXを使った受発注書、社会保険の加入申請書、職務経歴・履歴書、宿泊名簿など、業種に縛られず、さまざまな業務に幅広く利用し、日常的な業務の効率アップに貢献します。
AI-OCRは読み取り精度が高いので、手書き文字の書類を読み取った後、目視によるチェックの負担を減らせます。紙の書類を手入力でデータ化する場合は、入力ミスなどがどうしても発生しますが、AI-OCRを活用すればヒューマンエラーを大幅に減少させて修正の手間を減らし、業務時間を短縮できます。
このように毎日の業務であまり生産的でない作業を減らすことで業務時間を大幅に削減し、働き方改革の実現に貢献します。
AI-OCRの活用によってテレワークに対応できるため、多様で柔軟な働き方の実現に寄与します。
テレワークが広まったことで、社員が毎朝、オフィスに出社する風景が当たり前でなくなりました。それでも日常の業務は変わらずに発生します。
たとえば、オフィス勤務の社員とテレワーク社員が共通の情報を共有する際に、紙ベースで書類を保管していると、情報を一旦データ化してメールにファイル添付する手間がかかります。さらには内容をきちんと確認するために出社せざるを得ないケースもあるでしょう。
その点、日常業務に使用する書類をAI-OCRであらかじめ電子データ化しておくと、ネットワーク環境さえあれば、社員同士で情報の共有が楽にできます。接続する媒体もPCやタブレット、スマホなどを使って、いつでもどこでも簡単に必要な情報を取り出すことが可能です。
また、取引先から届いた請求書などの紙帳票を手入力でシステムに登録する場合も、社内で紙帳票をPDF化しておけば、あとは在宅でAI-OCRのデータ読み取りによる入力作業をするだけで済みます。
AI-OCRを導入することで、DXを推進する上で欠かせないデータ活用を進められます。
書類を紙ベースで保管していると、保管場所を確保し、必要な情報を探すために保管場所まで移動しなければなりません。また、書類をめくって手作業で情報を探す手間が発生します。これではせっかく蓄積した情報やデータの共有や活用がなかなか進まないでしょう。AI-OCRを使用すれば、紙ベースの書類を電子データとして保存できます。電子ファイリングソフトと組み合わせると、紙帳票データの管理や検索も簡単になります。
このようにAI-OCRによって、オフィスデータを一元管理し、必要に応じていつでもすぐに検索・活用できるビジネス環境づくりが可能です。
また、国税関連書類の一部の電子化を認める電子帳簿保存法についても、2022年4月には抜本的な見直しがなされました。帳簿類のペーパーレス化やデジタル化推進のため保存要件が緩和されており、AI-OCRの活用が期待されています。
では、自社に適切なAI-OCRを導入するにはどのような選び方をすればよいのでしょうか。ここでは選び方のポイントについて、「帳票との適合性」「使いやすさ」「連携」「コストパフォーマンス」の4点を取り上げます。
AI-OCRの選定には、まず手書きの文字を読み取ることが得意な製品であるかどうかを確認することがポイントとなります。活字に対しては読み取り精度の高い製品が多い一方、手書きに対しては文字認識率が低くなる製品が多くあります。
読み取りたい帳票の文字が活字のみか、それとも手書き文字を含むのかについては、事前にしっかり把握しておくことが重要です。
また、AI-OCRの対応言語にも注意が必要です。日本語だけを取り扱っているのであれば必要ありませんが、海外の企業とも取引がある場合は多言語に対応した製品を選ぶ必要があります。自社の取引状況を確認した上で選びましょう。
AI-OCRを選ぶ際は、使いやすさも重視する必要があります。AI-OCRの導入によって業務効率を良くするには、まず担当するスタッフが使いこなせなければ意味がありません。
しかし、長年のやり方に慣れている従業員は、新しいシステムやデジタル機器に対して拒否反応を起こす可能性があります。デジタルに親しみがなかったり、専門的な知識・技術を持たなかったりする従業員でも、あまり教育コストをかけることなく直感的に操作できる使いやすさが重要です。
また、読み取った後のチェック機能など、操作する人の負担が軽減される機能も重視したいところです。AI-OCRを誰でも操作できるように研修会を開くことも効果的です。
単に導入するだけで終わりではなく、継続的に効果を上げられるよう、従業員が操作に慣れた上で実際に作業効率を上げていくことがそもそもの導入目的であるはずです。従業員にとってAI-OCRの導入が負担にならないよう、使いやすさを確認しておきましょう。
AI-OCR単体での機能性だけでなく、基幹システムやRPAと連携できるか、といった点も重要な選定基準です。製品によっては、書類のアップロードや読み取り結果の確認などを自動で行える機能もあります。
また、読み取り後にデータベースへ蓄積するにはRPAやAPIなどとの連携が必須です。システムに読み込んだ帳票が連携によって自動登録されることで、さらなる業務効率化が実現できます。
セキュリティ性も重視したいポイントです。通常、ビジネスの現場において読み取られる帳票は重要情報の塊であり、場合によっては機密情報を含みます。
デジタルを活用した業務には安全に迅速に処理することが求められる一方で、この実現においてセキュリティは無視できません。製品がセキュリティ要件を満たしているかも厳しくチェックする必要があります。
AI-OCR製品は種類によって機能や料金体系が多様です。多くの製品では読み取り枚数に応じた料金を設定しているため、自社がAI-OCRを利用する頻度などを把握した上で適切なプランを選ぶとよいでしょう。具体的には、自社で利用する帳簿の種類や項目数、現状バックオフィス業務でかかっている時間的・人的コストなどを洗い出しておきます。
重要なのは、長期的な観点で見ることです。自社の状況を把握し、費用対効果を考えた上で最適なサービスを選びましょう。
ツールを選定する際、外国語で記載された文書をテキストデータ化するシーンが想定されるなら、日本語以外の言語に対応できるかどうかも確認しなければなりません。すでに海外企業との取り引きを行っている企業や、将来的に国外進出に力を入れようという動きがある企業の場合、多言語対応している製品がおすすめです。
AI-OCRは製品によって、対応している言語が異なります。複数言語に対応していても、自社に必要な言語が必ずしも含まれているとは限らないため、事前に確認しておきましょう。
OCRやAI-OCRを活用すれば、業務効率化や生産性向上などのメリットが期待できるほか、DX推進にもつながります。製品を選定する際は、コストパフォーマンスや他システムとの連携性、操作性などもチェックした上で、自社の目的にマッチしたAI-OCRを選ぶようにしましょう。
株式会社無限やソリューションなどへの資料請求・お問い合わせは、お気軽にご連絡ください。
2020.10.19ワークフロー
【イラスト付】業務フローの改善方法｜改善の進め方・業務フローの改善例を紹介！
目次 ● 業務プロセスの「見える化」は、業務改善の第一歩 ● 業務フローを最適化し改善するための手順・方法 ● 現状フローの課題はどう洗い出す？分析のポイント ● 業務フローの改善例 ● まと […]
2021.03.17エクセル
アンケートをエクセルで入力・集計するときのコツ
目次 ● アンケートをエクセルで入力・集計するときのコツ ● アンケートをエクセルで入力・集計するときに便利なツール ● アンケートのフォームからエクセルを使用して作ると便利 ● まとめ アン […]
2020.11.10AI-OCR
在宅勤務でも入力業務が可能に！システム化する方法とは
働き方改革で在宅勤務が推進されていることもあり、業務効率改善のために新しくツールやシステムを導入する動きが各企業で見られています。生産性向上を妨げる一つの要因として、紙媒体の書類の入力業務が挙げられることは多いです。入力 […]
