ペーパーレス化が各社で進んでいるが、単に紙をスキャンするだけでは、事業や経営に活かせるデータにはならない。記載されている内容から必要な情報を抜き出し、正確にそれを記録する――紙から “活用できるデータ” を生み出すにはこうしたプロセスが必要となる。しかし、このプロセスでは「必要な情報かどうかの判断」が欠かせず、どうしても人手を介して情報入力しなくてはならない。そこにかかる膨大な工数に頭を悩ませる担当者は多いことだろう。
データ活用の前工程にある作業はどうすれば減らすことができるか。ここへの有力なアプローチとして、本稿ではAI-OCR (AIを用いた光学文字認識)の活用を紹介したい。昨今の高性能OCRでは印字された文字だけでなく手書き文字も高い正解率でデータ化することが可能。これを活用すれば、人による作業を劇的に減らすことができる。日立ソリューションズが提供するAI-OCR「活文 Intelligent Data Extractor」を例に、その実力を紹介しよう。
日立ソリューションズ提供資料
紙からデータを抽出するだけではない、AI-OCRの使い方
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さまざまな目的におけるデータ抽出を、高い精度で自動化
「活文 Intelligent Data Extractor」は、紙・電子データを問わず多様なフォーマットの帳票からの情報抽出や、帳票の仕分けを行うAI-OCRだ。日立ソリューションズがサンプル帳票をもとに行った精度検証では、手書き文字を含む帳票から項目単位で90%以上の正解率で情報を読み取ることに成功している。このようにもともとが高い精度を誇るのだが、それに加え、各企業にある帳票の特徴をAIが学習することにより、運用の中で読み取り精度をさらに高めていくことが可能だ。
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スキャンデータなどのPDFを読み込ませるだけで帳票の種別や発行部署などを仕分けるほか、帳票内の情報を正確に抜き出してデータ化してくれる。これまで必要だった「手入力」は不要となり、人手をかけるのは「データのチェック」だけでよくなる。 |
では、このAI-OCRを使うと日々の業務はどう変わるのか。どこの企業にもある支払い処理を例に、具体的に説明しよう。
一般的に支払い処理では取引先から紙やデータで受領する請求書について、社内の支払伝票とその内容を突き合わせたうえで、会計システムへ請求書の情報を入力することとなる。正確性が求められるため流れ作業で行うことができず、1枚処理するのに1分かかることも珍しくない。仮に月に処理する請求書の数が1万枚あるとしたら、それを処理するのに要する時間は10000分(166時間)にも達する。
「活文 Intelligent Data Extractor」を利用すれば、取引先から受領したPDFや紙をスキャンしたPDFを読み込ませるだけで、会計システムへ入力するための情報を抽出することができる。抽出結果をCSVでエクスポートし、これを会計システムへインポートするだけで入力業務を省くことが可能。支払伝票についても情報抽出が可能なため、請求書、支払伝票それぞれにある情報を「活文 Intelligent Data Extractor」 で抽出し、それらを比較する仕組みを作れば、データの突き合わせも自動化できる。実際に下図のような仕組みを構築したある商社では、2.6人月かかっていた支払い処理作業を0.7人月に削減することに成功したという。
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AI-OCRで日々の業務がどう変わるのか、具体例も交えて簡単に説明した。ダウンロード資料では本稿で紹介した「活文 Intelligent Data Extractor」を詳細に説明するほか、支払い処理以外の具体例も交えながら、AI-OCRが応える課題解決のイメージを伝えている。ペーパーレス化やデータ活用の歩みを加速させるうえで、きっと参考になるだろう。
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