デジタル化が進む近年では、AI技術を用いたAI-OCRの活用方法が注目を集めています。しかしなかには、これらの言葉は見聞きしたことがあっても、類似した言葉との違いや具体的にどのように業務に活用できるのかわからない方も多いでしょう。
この記事では、AI-OCRとOCRとの違いや活用するメリット・デメリットなどについて解説します。導入に際して求められる基礎知識や製品の比較ポイントを押さえ、業務の効率化やコスト削減につなげましょう。
AI-OCRの概要とOCRとの違い
まずはAI-OCRとOCRの基礎知識について押さえておきましょう。
AI-OCRとは？
AI-OCRとは、紙媒体の文書をスキャンして電子化する機能に加えて、AIの文字認識技術を通じてデータとして抽出できるデジタル技術のことです。情報を手入力しなくても、カメラを使えば文書をデータとして取り込めるので、財務・経理部による領収書・請求書の処理や医療機関による診療記録の電子化など、さまざまなシーンで活用されています。
AI-OCRの活用によって業務の効率化が実現できることから、従業員の負担軽減やペーパーレス化によるコスト削減につなげるため、多くの企業で導入が進められています。
OCRの概要とAI-OCRの違い
OCRは、紙媒体の文書をデジタル形式に変換する技術です。デジタル化されたデータは機械で解釈できる形式に変換され、該当文章の検索や編集などが可能になります。
OCRが活用されるメリットは、紙媒体の不備の修正や編集がしやすくなること、さらには工数の削減が挙げられます。大量の文書を手入力する代わりとしてOCRを活用すれば、データの入力作業が自動化できるので、従業員の作業負担の軽減につながります。
AI-OCRには名前の通りAI技術が備わっていることから、OCRの技術に加えてより高度な文書の認識・解析ができるといった違いがあります。
AI-OCRの種類
AI-OCRは、汎用×定型や汎用×非定型、業務特化×非定型と3つの種類に大別されます。種類によって特徴が異なるので、ここでは各種の特徴について解説します。
1. 汎用×定型フォーマット型
多様な種類の帳票を読み取ることができるものの、あらかじめフォーマットを設定する必要がある技術です。フォーマットの設定によって「どの部分に何が記載されているのか」を指定でき、情報抽出が可能になります。
2. 汎用×非定型フォーマット型
AIにあらかじめ学習させておくことで、帳票の種類に関係なく抽出が可能になる技術です。人間が設定しなくても「どの部分に何が記載されているか」をAIが自動判定しながら情報を抽出できます。
3. 業務特化×非定型フォーマット型
自社の特定業務における使用を前提に、AIにあらかじめ学習させた技術です。業務特化という特徴柄、部門や科目といった仕訳データの抽出・作成にも対応しているので、OCRによって抽出されたデータも効率的に業務システムに連携可能です。
AI-OCRのメリット
OCRにAIを実装したことで従来の文書スキャンや電子化に利便性が付随されたAI-OCRですが、使用によるメリットはどのようなものなのでしょうか。
データ入力時間の削減
AIが内蔵されたことで、データ入力の手間が省けることがメリットの1つです。AI-OCRの読み取り速度は、書類1枚あたり数秒から数十秒です。そのため、人間が手入力する時間を大幅にカットできるので、業務時間の削減につながります。
ヒューマンエラーの削減
OCRでは抽出したデータを人間が手入力する必要がありましたが、AI-OCRは読み込んだデータの自動変換に対応しているため、検索や編集作業も問題なく行えます。手入力の必要がないため、データの正確性を担保できヒューマンエラーの削減にも期待できます。
また、業務に関する手書きメモなども、AI-OCRで取り込みデータ化することでパソコンやスマートフォンからいつでもチェックでき、業務に対するミスそのものを減らすこともできます。
データ管理・検索が容易
紙媒体の文字をデジタル化することで、書類の検索やチームメンバーへの共有も可能です。紙のままだと、過去の書類を探すために保管庫に出向いたりファイルを1つずつ探したりするなどの手間が掛かります。AI-OCRを活用しデータとして取り込むことで、いつでも好きなタイミングで内容を確認できます。
ペーパーレス化の実現
AI-OCRを使い文書データをデジタル化しサーバーで保管できれば、ペーパーレス化も実現できます。取引先からの請求書や発注書、受け取ったFAXなどをサーバーで保管し、AI-OCRによってデジタル化する仕組みを導入することで、紙を使用する必要がありません。
大切な取引先であるほど名刺に記載された住所や名前などを確認する頻度も多いことから、名刺の内容もデジタル化することで、確認作業が円滑になり業務の効率化につながります。
RPAとの連携による業務効率化
ルーティンワークや繰り返し行う必要があるタスクを自動化する技術を指すRPAとの連携によって、人間の業務を自動化することもできます。例えば帳票のデータの読み取り・データ抽出までをAI-OCRで自動化し、抽出されたデータの自動処理をRPAで行うことで、帳票の処理作業からデータの入力業務までの自動化が実現します。
帳票の取り込みからデータ処理までにはこれまで多くの時間や労力が必要でした。自動化によって業務の効率化はもちろん、作業スピードや正確性の向上につながるのは大きなメリットといえるでしょう。
さらに、これまで従事していた従業員は別の業務に携わることもでき、従業員のスキルアップや経験の積み上げにもつながります。知識や経験が豊富な従業員が増加することから、結果的に企業力の底上げにも寄与するでしょう。
AI-OCRのデメリット
AI-OCRの活用にあたってはいくつかのデメリットもあります。具体的には、導入コストやセキュリティリスクへの対応、文字認識が不完全である点です。
導入コストへの懸念
AI-OCRの導入には、初期費用や維持費用が掛かります。特に、自社運用タイプの「オンプレミス型」であれば初期費用が高く、オンラインタイプの「クラウド型」であれば低く済むなど、AI-OCRの特徴によって費用は大きく異なります。
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オンプレミス型 |
・社内のパソコン、サーバーなどにインストールして使用するタイプ ・社内に環境を整備しなければならないため、初期費用が高くなり安い ・社内ネットワークでの利用が基本であることから、オフライン接続でも利用可能 ・好みや使い方に応じて機能を増減できるので、カスタマイズ性が優れている |
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クラウド型 |
・社内のパソコンなどからブラウザを介して使用するタイプ ・インターネットに接続できる環境であれば場所を問わずサービスが利用できる ・サーバーなどは自社で用意する必要がないため、初期費用を抑えて始めたいときに有効 ・システムのバージョンアップ、データのバックアップ、緊急時の対応はベンダー側が行うため、社内リソースを確保する必要がない |
また、毎月固定の料金を支払う月額利用料のほか、使用料に応じて支払う重量利用料なども含まれることから、利用においては自社に合ったタイプを選びつつ、費用対効果についてよく考えることが大切です。
セキュリティリスクへの対応
AI-OCRが取り扱うデータの内容によっては、セキュリティリスクについても念頭に置く必要があります。例えば顧客情報や自社情報が流出・漏洩し、悪用されるなどです。OCRシステムの導入に際しては、データの暗号化を実施したり限られたメンバーのみが閲覧・編集できるなど、共有範囲の制限を実施したりするなどの対応が必要になるでしょう。
不完全な文字認識
AI-OCRはさまざまな文書を取り込み、データとして処理できる能力に優れていますが、手書きによる文字の読み取り精度はまだ発展途上です。人間が書いた文字だからこそ個人差があり、現在のAI-OCRでは個人差に対応しきれていないためです。
手書きメモを頻繁に使うのであれば、手書き文書のデータを多数用意し、学習を繰り返してAI-OCRの精度を上げる必要もあり、完成度の高いデータを抽出するまでにはある程度の時間が掛かることは念頭に置きましょう。
AI-OCRの導入を進めるポイント
AI-OCRの導入を進める上では、これから紹介するポイントに沿って検討を進めましょう。
AI-OCRの仕組み・種類に理解を深める
AI-OCRを導入するにあたっては、まず仕組みや種類について理解を深めましょう。
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種類 |
メリット |
デメリット |
おすすめのケース |
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汎用 × 定型フォーマット型 |
・文字の抽出精度が高い |
・フォーマットを設定する必要があり使用まで時間が掛かる ・フォーマットの種類が増える度に設定が必要 |
・デジタル化したい帳票が決まっているとき ・同じフォーマットを大量にデータ化したいとき |
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汎用 × 非定型フォーマット型 |
・フォーマットの設定がない ・不統一なフォーマットにも対応可能 |
・あらかじめAIに学習させなければならない ・学習していないフォーマットに対しては認識精度が低下し読み取れないことがある |
・デジタル化したい帳票の種類が多いとき ・デジタル化したいフォーマットが不統一なとき |
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業務特化 × 非定型フォーマット型 |
・部門や科目など仕訳データの抽出・作成にも対応している ・データの意味づけにも対応できる |
・特定の業務以外の帳票には対応できない |
・特定の業務でAI-OCRを使用したいとき |
AI-OCRには大きく分けて3種類あります。それぞれの特徴やメリット・デメリットを押さえ、自社に適した種類はどれに該当するかを確認しておきましょう。
RPAとの連携を検討する
AI-OCRを導入するときは、RPAとの連携も同時に検討しましょう。パソコンで行う事務作業を自動化することが可能なRPAとの連携により、文書の認識からシステムへの自動登録までを1つの業務として構築することができます。
作業効率の向上を図りたいときは、AI-OCRに併せてRPAの使用についても検討することをおすすめします。
関連記事：RPAを開発するには？手順やメリット・デメリット、失敗させないコツを解説
導入後の運用に関する教育を実施する
導入後も円滑に操作・業務に従事できるよう、全社で共通した認識を持つことも欠かせません。具体的にはAI-OCRを導入する目的や使い方などで、マニュアル作成や研修が必要です。
従業員のなかにはこれまでのルールを改定することに拒否反応を示す従業員もいるかもしれません。そのようなときでも冷静に対応できるよう、AI-OCRを使ってできることやメリットをはじめ、操作説明などのフォロー体制を整えておきましょう。
製品の詳細を確認する
AI-OCRの詳細について確認することも大切です。利用する従業員の数が多いのであれば、利便性や操作性に長けたものを選ぶことで導入後の大きな混乱を防ぐことができます。
設定画面を開いても、どこになにがあるのか分かりにくいシステムでは、従業員は正しく設定できない可能性があります。導入後の円滑な業務が実現するよう、使用感や操作性などは入念に確認しましょう。
サポート体制の有無を確認する
AI-OCR製品に対するサポート体制の有無も確認しましょう。導入には専門知識が必要になるほか、運用における不具合についても適切な対応が求められます。ベンダーが対処してくれるようなサポートがあれば、使用中にトラブルが発生しても、迅速な解決につなげられます。
特に、サポート窓口の有無や24時間体制かどうかについて調べておくと、万が一のときでも安心して対処することができるでしょう。
AI-OCRの業務例
AI-OCRは現在さまざまな業種で導入が進んでいます。一例ではありますが、各業界の業務例は下表の通りです。
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業種 |
概要 |
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金融 |
・請求書や契約書などから名前や日付、金額などの項目を自動抽出し、会計システムに自動入力させる ・ヒューマンエラーの減少やペーパーレス化によるコスト削減、業務時間の短縮を実現 |
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医療 |
・紙媒体による患者のカルテ、処方箋などをデジタル化し、電子カルテへと変更 ・名前などから検索が可能になり、保管・編集・確認の円滑化を実現 |
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物流・運輸 |
・伝票や配送ラベルなどを送り先情報や商品情報などで自動抽出し物流システムにデータを読み込ませる ・入力作業の自動化につながり、業務ミスの減少を実現 |
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行政・公共サービス |
・紙媒体の申請書をデジタル化させ、システムに自動で取り込む ・事務処理の効率化、住民に対するサービスの迅速化、ペーパーレス化によるコスト削減を実現 |
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製造 |
・品質チェックシート、作業報告書などをデジタル化させデータを自動抽出させる ・工場の稼働状況、品質管理に関するデータをリアルタイムで確認・分析できる |
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教育 |
・試験・答案用紙やアンケート結果の回答のデジタル化 ・自動抽出により採点・集計の速度向上を実現 |
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法務・弁護士 |
・法的文書などを金額や期限などの項目を使い自動抽出 ・リスク評価やデータ管理の効率化を実現 |
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小売 |
・レシートや領収書などのデジタル化 ・ヒューマンエラーの削減やマーケティング戦略の最適化を実現 |
AI-OCRは各業界のあらゆるシーンでデジタル化につなげ、ミスやコストの削減や業務の効率化を実現しています。
まとめ
AI-OCRは、機械学習などを用いたAI技術を活用し、画像や手書きメモといったさまざまな文書から文字やテキストを自動で認識し、抽出する最先端技術です。大量の紙媒体をデジタルによる管理・編集が可能になり、ペーパーレス化はもちろん、業務の効率化につなげられます。
しかし、AI-OCRの活用に際しては、ベンダーとの連携をはじめ、AI技術に精通した従業員の確保が必要です。AI技術を有する従業員を育成したいときは、RoboRunnerがおすすめです。RoboRunnerは、RPAやAIなどの開発経験豊かなプロが、社内の開発者育成を月額10万円からサポートするサービスです。
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