RPA×AI-OCR連携で紙データを自動処理！活用シーンを解説

AI-OCR（Artificial Intelligence Optical Character Recognition）は、人工知能（AI）を活用した文字認識システムです。

そもそもOCRとは、紙に印刷された文字を機械で読み取り、データ化するためのソフトウェアです。AI-OCRはAIを活用しており、従来のOCRと比較して、手書きなどの複雑な文字やレイアウトを持つ文書のテキストをより高精度に読み取る能力を持っています。

AIが文書の構造や文字のバリエーションを学習してテキストを解析することで、従来は難しかった曖昧な文字や複雑なページレイアウトの認識も可能になり、テキスト抽出の精度と効率が大幅に向上しています。

従来のOCRとの違い

従来のOCRは「ルールベース」と呼ばれる認識方法を採用しており、あらかじめ登録されている文字の形と、スキャンした画像を照合するだけの単純な仕組みです。そのため、特定のフォントや明瞭な印刷テキストを識別するのに適していますが、複雑なレイアウトや手書き文字、不鮮明なテキストの認識には限界があります。

一方、AI-OCRは前述のようにAIを利用しており、登録されているパターンに含まれていない複雑な手書き文字や、不鮮明なテキストも識別できるようになっています。

AI-OCRは従来のOCRよりも幅広いタイプの文書に対応し、高い精度での文字認識が可能です。

AI-OCRの種類には、汎用型と業務特化型の主に2種類があります。汎用型はどのような業種・業態の業務にも対応しやすい点が特徴で、業務特化型には特定の業種に特化しているという違いがあります。

また、フォーマットにも2種類あり、「定形型」と「非定形型」に分かれます。定形型は読み取り前にフォーマットを指定する形式で、非定形型はフォーマットが決まっていなくてもAIを利用して読み取りが可能なタイプです。

ここでは、汎用型と業務特化型についてそれぞれ詳しく解説します。

汎用型

汎用型AI-OCRは、多様な文書やフォーマットに適応する能力を持つテキスト認識システムを採用しています。特定の業界や業務に特化することなく、幅広い種類の文書に対応できるため、さまざまな組織で扱いやすいのが特徴です。

変換できるテキストの種類も豊富で、手書きのノート、印刷されたレポート、フォーム、請求書など、さまざまな様式のテキストを認識してデジタルデータに変換できます。

汎用型AI-OCRは、多目的で柔軟な利用が可能であるため、多種多様な業種・業態で広く利用されています。

業務特化型

業務特化型のAI-OCRは、特定の業務や業界のニーズに特化したテキスト認識機能を提供します。この種類のAI-OCRは、特定業界の文書やフォーマットに合わせて最適化されており、業界固有の用語やフォーマットをより正確に認識する能力を持っています。

例えば、医療分野では患者のカルテや処方箋のテキストを読み取るために、医療用語や略語の理解が不可欠です。同様に、法律分野では契約書や法律文書の専門的なフォーマットや用語を処理する能力が求められます。

このように、特定の業種に寄り添ったAI-OCRが必要になる際は、業務特化型が活用されるケースが多いです。

RPA（Robotic Process Automation）とは、あらかじめ手順が決まっている定型的な業務を自動化するためのソフトウェアです。「シナリオ」という形で事前に作業手順を記憶しておくことで、従来は人間が行っていた繰り返しの作業を自動的に実行できます。

PCを使うデータ入力やフォームの処理、レポート作成などの単純作業を高速かつ正確に行うことができ、人間の業務負担を大幅に軽減できます。定型業務に割り当てる時間を削減できるため、従業員はより生産性の高い業務に注力できるようになります。

また、RPAがルールに則って自動的に処理するため、ヒューマンエラーの削減にもつながり、高品質な業務の維持も期待できます。

AI-OCRの能力をより効果的に引き出すためには、RPAとの連携が効果的です。ここでは、RPAとAI-OCRを連携させる3つのメリットを解説します。

業務自動化を推進できる

RPAとAI-OCRは、それぞれ単体でも業務を効率化してくれるツールです。双方を連携することで、業務の自動化をより強く推進できます。

定型的な作業を自動化するRPAと、テキストを高精度で読み取るAI-OCRを組み合わせることで、文書の読み取りからデータの入力処理までの一連のプロセスを自動化し、従来は手作業で行っていた作業の大半を自動的に処理できるようになります。

例えば、請求書の処理や登録フォームへの入力、システム内のデータを利用した報告書の作成など、日常的な業務が迅速かつ正確に行われるようになり、業務の効率化を実現可能です。

ヒューマンエラーの削減につながる

AI-OCRとRPAを組み合わせることで、ヒューマンエラーの削減も期待できます。

人間が手作業でデータの確認や入力を行うと、誤入力や見落としなどで不正確なデータを登録してしまうヒューマンエラーが発生する可能性があります。ダブルチェックなどでミスの発生率を下げることはできますが、完全にゼロにするのは難しいでしょう。

一方、AI-OCRはテキストを正確に読み取り、RPAはそのデータを基に自動的に処理を行います。RPA×AI-OCRで処理を自動化できれば、人間による手作業で生じる可能性のある誤入力や見落としなどのエラーが大幅に減少します。

業務の精度が向上する

前述のように、AI-OCRの導入により、不鮮明な文字や複雑なフォーマットを持つ文書も正確に読み取ることが可能になります。従来のOCR技術では対応が困難だった書体やレイアウトも、AIの学習能力によって正確に解析できます。

RPAとの連携により、これらのデータを利用して自動化された業務プロセス全体の精度が向上します。これにより、文書管理の品質が高まり、経営で意思決定が必要な場面においても信頼性の高い情報が提供されるようになります。

RPAとAI-OCRを連携させることで、さまざまな業務を自動化できます。ここでは、請求書処理の自動化、顧客データベースの自動更新、アンケート結果の自動集計の3つの業務に注目して、RPA×AI-OCRで自動化する場合の具体的な例を紹介します。

請求書処理の自動化

RPAとAI-OCRの連携は、請求書処理の自動化において特に効果的です。例として、FAXなどの紙媒体で送られてきた請求書を処理する手順について解説します。

まずはFAXで受信した請求書をAI-OCRでスキャンし、読み取った送り主の情報や商品の明細、金額、数量、支払い期限などを正確に抽出してテキストデータを作成します。その後、RPAが作成済みのテキストデータを請求システムに自動的に入力します。

「AI-OCRで請求書情報の読み取り」→「RPAでシステムに自動入力」といった一連のプロセスにより、手動でのデータ入力やエラーチェックの時間が削減され、請求書処理が迅速かつ正確に完了されるため、全体的な業務の効率が向上します。

顧客データベースの自動更新

顧客データベースの自動更新も、RPAとAI-OCRの連携によって効率化が期待できる業務のひとつです。

まず、会員登録の申込書など、顧客情報が含まれる文書をAI-OCRがスキャンし、テキストデータを作成します。その後、AI-OCRが作成したテキストデータをRPAが顧客データベースに自動的に登録します。

このプロセスにより、顧客データの入力や更新を自動的に実施できるため、人間の手で処理するよりも迅速に作業を完了できます。また、機械が自動的に処理するためデータの正確性が高まり、データベースとしての信頼性を維持できる効果もあります。

アンケート結果の自動集計

RPAとAI-OCRの連携は、アンケート結果の自動集計においても有効です。
通常、顧客から集めた紙媒体のアンケートは、人間の手で内容を見極めて仕分けし、同系統の回答を集計する必要があります。

しかし、AI-OCRでアンケートの内容をテキストデータ化し、RPAを使用して自動的に分類・集計すれば、人の手を介さずにアンケートの自動集計が可能です。

アンケートの集計を自動化できれば、顧客満足度の分析や市場調査、製品開発の意思決定などにおいて、従来よりもタイムリーかつ正確な情報提供が可能となります。

最後に、RPAとAI-OCRを業務に活用した2つの事例を紹介します。

通関依頼書のオペレーションをデータチェックから印刷まで自動化した例と、従業員の履歴書情報登録処理を自動化した例を紹介しますので、これから新たにRPA×AI-OCRに取り組みたい方はぜひ参考にしてください。

通関依頼書のオペレーションをデータチェックから印刷まで自動化

3PL業者の東洋運輸倉庫株式会社では、RPAとAI-OCRを活用して通関依頼書の処理を自動化する取り組みを行いました。これまで手作業で行っていた通関依頼書の入力作業は、月に平均800件程度の業務量があり、従業員に負荷がかかりすぎる点と、ヒューマンエラーが発生するリスクが課題となっていました。

そこで、AI-OCRを導入して通関依頼書のデータを自動的に読み取り、テキスト化したデータをRPAによって自動的にシステムへ入力させることで、業務の効率化を実現しました。

現状ではPDF読み取り・修正作業からシステム入力データ作成、RPA連携までを自動化していますが、将来的には業務全体の一気通貫の自動化を目指しています。

事例記事はこちら＞通関依頼書の入力処理をAI-OCRとRPAで自動化

従業員の履歴書情報登録処理を自動化

AI-OCRの導入事例のひとつとして、従業員の履歴書情報登録処理の自動化が挙げられます。

この事例では、アルバイトの入れ替わりが多く、従業員の履歴書の登録処理を頻繁にシステムへ登録する必要がありました。AI-OCR導入前は、担当者が送られてきた履歴書を見ながらシステムにデータを入力しており、時間がかかるうえに入力ミスが起こりやすく、ダブルチェックが必要でした。

AI-OCR導入後は、RPAと併用することで人間の作業が履歴書のスキャンとチェックのみに限定され、業務プロセス全体が省力化されました。この結果、データ入力作業が効率化されるだけでなく、従業員の負担軽減も達成することに成功しています。

RPAとAI-OCRの連携は、紙媒体のデータを処理するうえで高い効果を発揮します。業務プロセス全体の自動化と効率化を実現できるだけでなく、従業員の負担軽減にもつながり、業務の品質維持・向上にも貢献します。

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