AI-OCRとは？従来のOCRとの違い

OCR（Optical Character Recognition：光学文字認識）とは、画像の中から文字を見つけ出してデジタル化（文字データ化）するための技術を指します。

OCRを使わずにスキャンした場合には「一つの画像データ」として認識されてしまいますが、OCRを用いることで文字や数字のテキスト化が可能になります。
その結果、検索や編集作業が容易になるため、バックオフィス部門を始めとして、あらゆる領域でこの技術が用いられています。
しかしながら、スキャンする対象の文字の形が場所が決まっていたり、文字間隔が一定でなかったりすると文字を認識できないケースがあるため、実運用に適用出来ない場合があります。

一方で、今活用が広がるAI-OCRは、文字を読み取るための性能を示す「識字率」が格段に上がっており、フリーフォーマットなどの「非定型帳票」やシールや段ボールの印字、タグにも対応可能であるため、OCRの短所をカバーしている点が大きな特徴といえます。

AI-OCR導入のメリット

既に多くの企業で活用が始まっているAI-OCRのメリットをまとめると、次の２つに集約されます。

メリット① 帳票・伝票の入力作業を効率化できる

かつて用いられていたOCRは、標準的な形の文字を基準としてアルゴリズムが組まれており、想定された範囲から逸脱した文字は読み取ることができませんでした。
しかし、AI-OCRの場合には、想定外の文字の特徴についても学習を重ね、識字率を限りなく向上させることができます。

また、処理すべき帳票のレイアウトやフォーマットがバラバラであっても、そこから必要な特徴を集めて文字を認識するため、人間が帳票の仕分けを行う必要性がなくなります。
結果的に、仕分け作業と入力作業を削減することができるため、人間の作業効率を格段に向上させることができるのです。

メリット② 情報の2次活用が可能になる

OCRによって読み取られたデータは多くの場合、検索や修正（編集）、他のシステムへの連携が行われます。
例えば、売上や請求に関わる情報であれば基幹システムへの入力が行われ、受注データであれば後続の発注業務へとデータが受け渡されるはずです。
しかし、OCRと連携しているソフトウェアのバージョンが古く、他のシステムとの連携が取れていない状態では、いつまでたってもデータ活用が進むことはありません。
また、データ化が必須でなかった情報については積極的にOCRが用いられることがないため、データの２次活用がいつまでも進むことはないでしょう。

このような業務においてAI-OCRを用いれば、これまでは困難だったデータ統合が実現したり、眠ったままになっていたデータの資産化・二次活用が可能になったりと、様々な可能性が期待できます。

RPA連携で更に業務効率化・データ活用が可能に

AI-OCRの成功事例が増え続ける中、スキャンしたデータをシステムに自動入力するといった活用ケースも出てきています。ここで鍵となるテクノロジーがRPA（Robotic Process Automation）です。
RPAを用いれば、デスクトップ上で複数のアプリケーションを横断的に操作することも可能になるため、AI-OCRとRPAを組み合わせることで、本来事務スタッフが膨大な時間をかけて行っていた処理を自動化することが可能です。

AI-OCRの導入に適している分野 / 活用シーン例

このように多面的なメリットが見出されているAI-OCRですが、具体的にどのような業務への導入に適しているのでしょうか？

・フォーマットが統一出来ない社外からの注文書の各種情報の読取　/　受発注作業
・商品の外装に貼り付けられたシールや印字された型番や賞味期限の読取　/　入出庫・在庫管理
・商品のタグに記載された型番などの情報の読取　/　入出庫・在庫管理
・商品のパッケージに印字された文字情報の読取　/　入出庫・在庫管理

象徴的な事例の一つが、AI-OCRによる「帳票以外の自動読み取り」です。
今までハンディ端末や目視で商品一つずつを登録していたものを画像から読取らせます。ハンディ端末では商品に記載された製品情報などを一行ずつしか読み取れなかったものをAI-OCRを活用する事で、記載された情報を一括で読み取る事やパレット単位での読取を行うことで大幅な作業時間の短縮を行えます。また、少ない作業時間で行える為、安定的な作業の確保や人的な漏れやミスを防げる事で、品質の向上にも繋がります。

AI-OCR導入検討時の注意点

AI-OCRは導入メリットこそ多いものの、適用範囲を見誤ったり、導入プロセスを軽視したりすると思うような効果を上げることができません。
次に挙げる注意点を意識し、導入設計を行っていきましょう。

注意点① 活用目的を明確にしよう

AI-OCRは高い精度を実現する可能性を持っているものの、人間のように誤字から類推を行ったり、100％読み取りを行ったりすることは実現していません。
導入事例や成功ケースを分析し、活用目的を明確化した上での導入がAI-OCR導入を成果に繋げるポイントといえます。

注意点② 自社の業務に適用できるか検討しよう

どんなに優れたソリューションでも、自社の業務フローに適合するとは限りません。自社の業務フローと読取精度、作業手順がマッチするか整理して、過去に類似の実績などがあるか確認して、導入を進めましょう。

注意点③ 試験導入で実証実験しよう

実際に現状の作業をAI-OCRで代替え出来るか実証実験を行います。読取精度や精度の向上が可能かなど小さな範囲で試験導入を行い、実証実験を経てから本格導入へと進めましょう。

注意点④ 精度よりも導入するすることで得られるメリットを考えよう

AI-OCRによる高精度な読み取りは、あくまでも業務全体のパフォーマンスを上げるための手段に過ぎません。
どうしても、AIでは100％の精度を実現するのは難しいです。その中でどの精度まで達すれば、どういった効果を得られるかを計算しながら、業務作業の見直しを含め、目指すべき業務レベルの実現に近づけていきましょう。

100を超えるプロジェクト経験と多数の商用化を実施した経験をもとに成功に導くAI 「AMY INSGHT」のOCRソリューションとは

Automagiでは、各業界を牽引する企業様と共に、100を超えるAI導入・活用に関する多くの事例を生み出してきました。
過去の事例では一文字単位で約99％、データ項目単位（複数の文字）の認識で約90%の精度を実現しており、作業時間の50%程度を削減する事例も生まれています。
「スマートフォンを使用して外出時（移動中）に画像をデータ化する」という効率的な業務フローも確立することで、新たなワークスタイルの実現にも貢献しました。

伝票や帳票の読み取りを自動化し、業務効率化を実現したいとお考えの企業様は、以下のページで具体的なAI-OCR事例を紹介しておりますのでよろしければご覧ください。

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