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近年、企業にとって情報管理とその分析の重要性はますます高まっています。しかし、膨大な量の紙書類や手書きデータからの管理や分析が困難であり、貴重な情報が埋もれてしまうことも少なくありません。そこで注目されているのが、AI-OCR(Optical Character Recognition)の導入です。AI-OCRは、人工知能(AI)を活用した文字認識技術で、紙書類や手書きデータを自動的にテキストデータに変換できます。
本記事では、実際にAI-OCRを導入した企業の成功事例を紹介。AI-OCR導入によって、情報管理と分析がどのように効率化され、新たな価値を生み出すことができたのか、具体的な事例を交えて解説します。
AI-OCRとは、AI(人工知能)技術を活用したOCR(光学文字認識)技術のことです。従来のOCR技術は、画像やPDFファイルなどの文字を認識してテキストデータに変換する技術でしたが、AI-OCRはさらに機械学習やディープラーニングなどの技術を組み合わせることで、以下の機能が強化されています。
これらの機能により、AI-OCRは従来のOCRよりも高い精度で書類のデータ化を自動化できます。
次の記事では、AI-OCRと従来のOCRとの具体的な違いなどを詳しく解説しています。ぜひご一読ください。
日本化学産業株式会社は、化学製品の製造・販売を行う日本の大手化学メーカーです。近年、同社はAI-OCR技術の「SmartRead」を導入し、業務効率化と情報活用推進に取り組んでいます。
従来、請求書処理は手作業で行われており、大きな業務負担が課題となっていました。また、受注の約7割がFAXによる注文であり、受注処理業務に多くの時間が費やされていたそうです。入力ミスも、課題となっていました。
AI-OCR導入後は、受注登録の入力ミスが大幅に削減されたそうです。さらに、業務の属人化が解消され、平準化が可能になりました。また、テレワークなどの作業にも対応できるようになったそうです。
出典:SmartRead導入事例「日本化学産業」
株式会社デジタル・クリエイティブ・ネットは、レンタルスタジオ事業とIT支援事業を展開する中小企業です。同社は、請求書処理の自動化と経理業務の効率化を目指して、AI-OCR「SmartRead」を導入しました。
請求書から会計システム入力までの自動化を目指し、他社のAI-OCRを導入しましたが「UIが使いづらい」「精度が上がらない」などの課題があったそうです。また、文書の自動仕分け機能とデータエクスポート機能の導入を条件に、製品の乗り換えを検討していました。
受取請求書を定型文書として読み取ることで、RPAと自社システムを活用し、仕訳まで完全に自動化することに成功しました。また、毎月の経理業務時間を約30時間から3時間と約90%削減できたそうです。さらに、業務の属人化がなくなったことで、経理の専門知識がなくても、処理できる環境が構築されました。
出典:SmartRead導入事例「株式会社デジタル・クリエイティブ・ネット」
株式会社鈴廣蒲鉾本店は、114年以上の歴史を持つ老舗の蒲鉾メーカーです。同社は、店舗宅配システムにおける注文処理の効率化と顧客満足度向上を目指して、AI-OCR「SmartRead」を導入しました。
従来、同社のシステムでは注文情報をシステムに手入力し、伝票も手で仕分けしていました。しかし、繁忙期には注文が殺到し、注文処理に時間がかかり、深夜での対応もあったそうです。ピーク時には1日1,000件の注文もあり、顧客満足度低下につながっていました。
こうした課題を解決するために、AI-OCRを活用した「店舗宅配システム」を開発。AI-OCR導入によりリードタイムが3日から1日に短縮したそうです。また、接客サービスの向上や出荷状況の可視化も可能となりました。
出典:SmartRead導入事例「株式会社鈴廣蒲鉾本店」
辻・本郷税理士法人は、大阪府大阪市に拠点を置く税理士法人です。同社は、帳票類作成業務の効率化と顧客サービス向上を目指して、AI-OCR「AIよみと〜る」を導入しました。
帳票類のデータをパソコンなどに入力する際、人手と時間が多くかかっていたそうです。また、入力する上で、データのチェックが課題となっていました。
帳票データを自動で読み取ることで、帳票処理作業の効率化を実現。また、通帳、帳票内の手書きデータの読み取りも可能となり、処理時間の削減できたそうです。
出典:NTT東日本導入事例「辻・本郷 税理士法人」
株式会社メディカル・プリンシプル社は、医学生・研修医に向けた研修情報などを提供する「レジナビ」や医師と医療機関の出会いをサポートする「民間医局」などを提供する企業です。同社は、請求書処理の自動化と経理業務の効率化を目指して「AIよみと〜る」を導入しました。
求人シートなどのデータ化を手作業で行っていたため、スタッフの大きな負担になっていました。また、データ化を進める上で、手書き情報のチェックや入力などに多くの時間がかかっていたそうです。
各種書類などを自動で読み取ることで、データ処理作業の効率化が可能となりました。また、手書きのデータを高精度で読み取れるため、処理時間が大幅に短縮できたそうです。
出典:NTT東日本導入事例「株式会社メディカル・プリンシプル社」
キヤノンシステムアンドサポート株式会社は、キヤノンマーケティングジャパン株式会社の連結子会社でありシステム開発、販売、保守、運用サービスなどを提供しています。東西に2カ所業務センターがあり、全国約200カ所の営業所の受発注業務を分担して遂行しています。同社は、請求書処理の自動化と経理業務の効率化を目指して、AI-OCR「AI帳票OCR」を導入しました。
これまで、営業拠点から送られてくる伝票の個別ナンバーを目視し、正しく処理したかどうか確認する作業を人力で行っていました。膨大な作業量のため処理ミスが発生し、ミスを確認するための作業負荷が大きいため、これらの問題の解決方法を探していたそうです。
業務効率化を目指し、キヤノンシステムアンドサポート株式会社ではAI OCR「AI帳票OCR」を導入。基幹システムから処理済みデータを出力してチェック用のアプリケーションにインポートし、照合する作業に切り替えたところ、リスト作成の手間は増えたものの、作業負荷を軽く、処理ミスを減らす効果は絶大だったそうです。処理ミス件数の「ゼロ」を実現し、一連の作業に必要な時間は約70%削減されました。さらに、AI-OCR「AI帳票OCR」を活用した業務改善が注目を浴び、社内表彰を受賞したそうです。
出典:帳票OCR導入事例「キヤノンシステムアンドサポート株式会社」
M&Aロイヤルアドバイザリー株式会社は、中小企業向けのM&A仲介サービスを提供する会社です。豊富な経験と実績に基づいて、企業の事業承継やM&Aを成功に導いている同社は「スマートOCR」を導入しました。
会社概要書類の作成は、3期分のデータが必要となり、60枚分の資料を提出してもらっていたそうです。データだけでなく、手書きのメモや議事録など、紙ベースの資料もあっり、資料をまとめる作業に、1社あたり1~3時間かかっていました。近年ではM&Aが活発になっていることもあり、1日中作業することもあったそうです。
導入後は顧客から預かった資料をシステムで読み取り、データを会社概要資料に流し込むことが可能となりました。最大3時間必要だった作業が、1時間以内に終わるようになり、大幅に効率化できたそうです。他部署でも、作業時間が1/100になったケースもありました。資料をまとめる作業が効率化できたことにより、他の重要な業務により時間を割けるようになったそうです。
出典:スマートOCR導入事例「M&Aロイヤルアドバイザリー株式会社」
兼松ロジスティクスアンドインシュアランス株式会社は、兼松グループの物流事業と損害保険代理店事業を展開する企業です。同社は、貨物伝票の自動化と業務効率化を目指して、AI-OCR「スマートOCR」を導入しました。
これまで手書きの申し込み書が月に一度500~600件ほど届き、それを約10営業日で処置していました。保険事務はほとんどがシステム化されているのですが、店頭の加入依頼書のデータ登録は手作業。目視で対応していたため、事務の負担が課題となっていました。また、物流事業部ではPDFの手配依頼書から一項目ごとにExcelへコピー&ペーストを行っていたため、1件につき2~3時間かかる場合もあり、効率化を検討していたそうです。
導入前は500枚の依頼書の対応に約25時間かかっていましたが、約半分ほどの時間で業務が終わるようになったそうです。確認作業は必要ですが、すべて手作業で行うよりも遥かに効率化されました。また、物流事業部では3時間かかっていた入力作業が、チェック含め1時間程度で終わるようになったそうです。
出典:スマートOCR導入事例「兼松ロジスティクスアンドインシュアランス株式会社 」
株式会社マーキュリーは、暗号資産交換サービス「CoinTrade」の提供を行う企業です。同社は、書類のデータベース化を目指して、AI-OCR「スマートOCR」を導入しました。
マネーロンダリングなどの犯罪防止のため、照会書の確認を行い、紙面で作成する作業がありました。照会書には氏名・住所・生年月日・暗号資産のアドレスなどが記載されており、このアドレスは約30桁ほど。それぞれアルファベットの小文字・大文字、数字の組みあわせて構成されています。作業を進めるなかでたとえば数字の1とアルファベットのIを目視するのは難しく、時間がかかる作業だったそうです。また、手入力ではどうしても入力ミスなどもあり、時間が必要でした。
「照会」のデータをそのままAI-OCRで抽出し、それに基づいて顧客データベースを検索し、リストアップできるようにしたところ、作業効率化が実現でき、負荷が約半分になったそうです。導入前は一つひとつ手で入力する必要がありましたが、読み取ったデータをコピーアンドペーストするだけで、作業が完結するようになりました。
出典:スマートOCR導入事例「株式会社マーキュリー」
株式会社幸田商店は、肥料販売を通じて「ほしいも」の集荷・販売を展開しています。全国から届く注文書の読み取りのため、AI-OCR「スマートOCR」を導入しました。
これまでEDI(電子データ交換)とFAXで届く注文書を、4人の担当者がすべての発注システムに入力し、午前中に発送伝票を作成。繁忙期は1日200件前後の注文が入りますが、注文書の向きや文字の大きさまでのバラバラのため、入力ミスが課題でした。
ピーク時には4人で4時間かかっていた作業が、1時間程度で完了するようになったそうです。さらにテンプレートを作成することで、ミスが軽減できました。
出典:スマートOCR導入事例「株式会社幸田商店」
電子印鑑GMOサインは、2023年11月20日にAI-OCR機能をオプション機能として提供開始しました。この機能は契約書をアップロードするだけで、契約期間や契約情報、当事者情報など、契約締結に必要な項目を自動的に抽出するものです。契約の締結に必要な全20項目を自動で読み取ることが可能です。これによって、契約書管理体制の効率化が期待できます。
AI-OCRは、GMOサイン「契約レビューパック」で提供されています。契約レビューパックは文章作成ワークフロー、承認・決裁管理、契約締結、更新管理など、契約にまつわる業務を一元管理できます。書類のチェックや決定の過程なども管理しやすくなり、業務の効率化や簡素化に貢献してくれるでしょう。
契約書をアップロードすると、大規模言語モデルのAPIを利用し、契約に必要な全20項目を自動的に抽出、保存できます。契約書の全文を読まなくても、抽出された項目欄を見れば、必要とする情報の確認が可能です。
自動抽出により、手作業で起こり得る項目漏れなどのミス軽減が期待でき、抽出においても一貫性が確保されます。また、企業担当者は、抽出したデータの確認作業のみで済むようになり、入力ミスなどのヒューマンエラーが未然に防ぐことが可能となりました。
電子印鑑サービスとAI-OCRの機能、どちらの機能も欲しいと考えている企業は、導入を検討してみてはいかがでしょうか。
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AI-0OCRは、情報管理と分析を効率化し、新たな価値を生み出すことができるツールです。AI-OCR導入を検討している企業は、上記の成功事例を参考に、自社に合った導入方法を見つけてください。
OCRでの契約書管理をしたいと検討している企業には、電子印鑑GMOサイン「契約レビューパック」がおすすめです。契約レビューパックは、契約に関わるすべてのやり取りが自動保管される仕組みになっています。契約の進捗状況がどのフェーズにあるのかも一目で確認可能です。
契約レビューパックはAI-OCR機能を搭載しています。通常のOCRよりも高精度な文字認識が可能です。契約に必要な情報が自動的に抽出されるため、大幅な業務効率アップが期待できるでしょう。
トライアル利用も可能です!興味のある方はまずはお気軽にお問い合わせください。
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電子契約サービスごとの違いや選び方などについて、下記の記事でわかりやすく比較しています。ぜひご参考にしてください。また、各社のサービスをまとめた比較表を“無料”でダウンロードできます。
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