AI-OCRはさまざまな業種で活用されています。どのように活用すればその効果を最大限に引き出せるのか、この記事では、AI-OCRの導入効果や業種別の活用事例を紹介します。
AI-OCRは従来のOCRより手書き文字の読み取り精度が高くなります。印字された活字では、従来のOCRで対応できるケースがあるため、導入時はどの業務の処理を行うのか、事前にしっかり確認する必要があります。
日々発生する帳票の処理だけではなく、オフィスに溜まった書類のデジタル化でも活用されています。

AI-OCRとは？

従来のOCRとの違いはAIを搭載している点です。従来のOCRが定型フォーマットの活字の認識に留まっていたのに対し、AI-OCRは深層学習（ディープラーニング）を取り入れることで、手書き文字や複雑なフォント、さまざまなフォーマットの文字の読み取り精度が高くなりました。
AI-OCRについては以下の記事で詳しく解説しています。

AI-OCR導入による効果3選

AI-OCRを導入することで得られる効果は、定量的効果と定性的効果ともにあります。入力作業の自動化で業務時間（工数）を削減するとともに、コア業務への注力による生産性向上が実現が期待できます。

定量的効果：業務時間（工数）削減

手入力でデータ化を行っていた場合、入力作業がなくなるため、データ化にかかる時間が短縮できます。
従来のOCRで行っていた場合も、読み取り精度が高くなるため、従来のOCRで必要だった帳票ごとの設定やデータの修正にかかる時間が短縮できます。
例えば、取引先からさまざまなフォーマットの請求書を受け取りシステムへ手入力していた場合、AI-OCRで処理すれば、入力にかかっていた時間の削減ができます。従来のOCRの場合は、取引先ごとに異なるフォーマットのため、振込先や請求金額や明細などの情報が請求書のどの位置に記載されているのか事前に覚えさせる必要があり、その設定に時間がかかっていました。設定を行わない場合では、読み取ったデータの修正に時間がかかっていました。AI-OCRで処理すれば、さまざまなフォーマットに対応できるため設定時間の削減ができます。

定性的効果：生産性向上

手入力では誤入力という人為的ミスが発生することがあります。
AI-OCRは高い精度で読み取り、AI-OCR上でもデータの一時チェックができるため、人は入力するのではなく、合っているか確認し必要に応じて修正する作業にシフトすることで、誤った処理を減少させることができ生産性向上につながります。
例えば、取引先より請求書を受け取り、スキャンした請求書データと、データ化した請求内容を確認し、内容に誤りがないか確認します。AI-OCRがスキャンした請求書データの振込先や請求金額や明細などの確認箇所に、マークを付けるなどで分かりやすく表示するので、確認箇所を探す必要がありません。

定性的効果：検索性の向上

紙のまま保管されている書類は、探すのに時間がかかるだけではなく、在宅ワークや外出先からでは確認できません。
データ化されることで、過去の書類を社名や案件名などのキーワード検索で迅速に見つけられます。在宅ワークや外出先からでも検索が可能なため、必要な時に必要な情報を取り出すことができます。

業種別のAI-OCR活用事例3選

AI-OCRは多くの業種で活用されています。
申請用紙など紙に記入して、提出する運用は多くの業種で行われています。その申請処理自体をインターネットなどを利用した申請へ変更することも行われていますが、申請用紙など紙に記入する運用を残したまま、その後の処理をAI-OCRを導入して、デジタル化している業種別の業務があります。3つの業種の活用事例をご紹介します。

自治体の活用事例：保育園の入園受付業務

住民からの手書きの申請に伴う膨大なデータ入力業務の負荷軽減を目指し、通信事業者と共同で保育園の入園受付業務における実証実験を約1か月間行いました。
申請書類の一つである「在職証明書」をAI-OCRでデジタル化し、RPAを用いて業務システムへ自動入力するフローを構築しました。この定型業務の自動化により、自治体職員の長時間労働を是正しワークライフバランスを改善するとともに、新たに生まれた時間を住民サービスの向上に充てることを目指しています。

金融業界の活用事例：キャッシュカード発行依頼書業務

手作業に依存した現状を脱却するため、確実な効果検証を行いAI-OCRを導入しました。また、その運用を自ら行う体制を構築することで、業務効率化の領域を継続的に広げていくことを目指しました。
キャッシュカード発行依頼書など、毎日約200枚発生する帳票のデータ化において、職員を4名から2名へ半減させることができました。 直感的なマウス操作のみで設定変更が可能なため、ベンダーに依存せず運用を自ら行う体制に成功しています。 今後は適用帳票を拡大し、新たに生まれた時間や人員リソースを顧客サービスの向上へ投資することで、経営理念の実現を目指します。

保険業界の活用事例：保険金や給付金の支払処理などの業務

1日平均約7万枚におよぶ契約内容の変更、保険金や給付金の支払処理の目視確認業務に対し、AI-OCRを導入することで、さまざまなフォーマットの請求書、診断書、健康保険証といった約700種類の帳票の自動読み取りにより、業務効率化を推進しています。
さまざまな帳票の認識および文字認識において、AI-OCRの読み取り精度の高さを実現しています。精度の高いデータはそのまま処理を進めて、精度の低いデータは人の目による確認・修正を行います。
事前に、読み取り難易度の高い手術名など20万件以上の手書き文字を学習させることにより、AI-OCRで9割を超える読み取り精度を実現しました。 今後は、運用しながら学習を進めることでさらなる精度向上を図り、適用可能な業務範囲を順次拡大していく予定です。

AI-OCR導入の選定ポイント

重要なのは、読み取り精度の高いツールを導入することだけではありません。どの業務の処理で行うのか、費用対効果があるのか確認して導入する必要があります。

導入する業務の選定

すべての帳票をAI-OCR化しようとすることは、業務フローの変更で関係する従業員の混乱を招くリスクがあり、必ずしも最善策とは言えません。対象の帳票を絞り込む必要があります。AI-OCRと従来のOCRの技術の使い分けを行う必要もあります。
読み取る帳票のフォーマットが統一されており、印字された活字のみで構成されている場合は、従来のOCRで対応できるケースがあります。
一方で、AI-OCRの強みを発揮させるのは、以下のような領域です。

• さまざまなフォーマットの帳票: 取引先ごとにレイアウトが異なる請求書、注文書、納品書など
• 手書き文字が含まれる帳票: 記入した申請書、アンケート用紙など
• 処理件数が多い帳票: 日々多くの発生する申請書、月初に集中する請求書など
• 業務負荷が高い領域: 上記のような書類をデータ化したあとの、目視確認や修正に多くの人員と時間を割いている業務

AI-OCR導入にあたっては、まず社内の業務を棚卸します。どんな種類の帳票が、月間に何枚発生し、入力や確認に何時間かかっているか、を可視化します。AI-OCR導入によって削減できる工数とコストを試算し、優先順位をつけて導入業務を選定します。

費用対効果

AI-OCRを導入することで、手入力で行っていた作業時間を減らし人件費削減につながりますが、AI-OCR導入にかかる初期費用や利用料などが発生します。人件費などコスト削減幅がツール利用費用を上回るだけ処理があるのか、業務のスピードアップの価値があるのか含めて判断します。
AI-OCRを導入しても、業務がゼロになるわけではありません。読み込ませる作業や、確認や修正業務が発生します。取り込む帳票によっては、事前学習が必要になることがあります。業務に関わる従業員への業務フローの変更のための教育も必要になります。

オフィスに溜まった書類のデジタル化

従来のOCRで充分に対応できる業務である場合もあるため、AI-OCR導入検討の際には、どの業務で適用できるのか、しっかり確認する必要があります。業種別の活用事例を紹介したとおり、すでにさまざまな業種・業界で活用されています。

日々発生する申請書類など帳票の処理ではなく、現在すでにオフィスやレンタル倉庫で保管している書類をデジタル化することでも、検索性の向上や共有が可能になり業務効率につながる可能性があります。デジタル化により書類の保管に使っていたオフィス内のキャビネットや倉庫、レンタル倉庫などの物理的なスペース確保にもつながります。現物の書類は紛失や消失するリスクがありますが、デジタル化することで簡単にバックアップを作成することができます。
ヤマトシステム開発の文書スキャニングソリューションは、書類をデジタル化し、デジタル化した書類を廃棄や倉庫へ保管できます。書類のデジタル化に関するお悩みがございましたら、お問い合わせください。