DX Suite AI inside 株式会社
AI inside 株式会社が提供する「DX Suite」は、企業のデジタル変⾰を推進し、⽣産性を⾼めるためのAIプラットフォームです。
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NDIソリューションズ株式会社が提供する紙帳票業務自動化ソリューション「BPA2」は、AI画像認識技術を活用して人による紙帳票仕分け作業を自動化します。
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月額 35,000円~ | 300,000円~ | なし | なし |
株式会社エムティーアイが提供するFEEDER(フィーダー)は、AI+OCRで撮影した領収書を 「Concur Expense」と自動連携し、今までの約半分の時間で経費精算が可能に、作業時間50%削減
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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製品名 |
![]() LINE WORKS OCR |
![]() スマートOCR |
![]() RICOH 受領請求書サービス |
![]() 低コスト・短納期のAI受託開発 |
![]() DEEPREAD |
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機能 |
![]() LINEが開発した世界最高水準のAI-OCR |
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![]() 受領した請求書の記載情報をAI×OCRで自動データ化、会計システムや銀行支払システムと連携できるので、入力業務の効率化、ミス削減を実現。 |
![]() 15年間のAI資産を活かした低コスト・短納期のAI受託開発 |
![]() 業界トップクラスの水準の認識精度を兼ね備えたAIを活用した手書き文字のデジタル化サービス |
利用料金 | 月額 0円~ | お問合せください | 月額3,000円~(消費税別) <オプション> ・BPOサービス利用(人の目によるデータ修正代行):サービス利用料と併せて月額18,000円~(消費税別) ・電子保存オプション(改正電帳法に対応した電子保存):+月額300円~(消費税別) |
処理枚数に応じた従量課金(クラウドソリューション)、オンプレミス対応、エンジンの一括提供など、ご要望に応じて柔軟に対応します。データ処理のみ希望する場合は、目安として写真一枚あたり数円程度とお考えください。 | クラウド:月5万円〜 オンプレ:月40万円〜 |
初期費用 | 0円~ | お問合せください | お問合せください | 要相談(エンジン提供の場合のみ) | クラウド:初期費用0円 オンプレ:300万円〜 |
無料プラン | お問合わせください | お問合わせください | |||
無料 トライアル |
お問合わせください | お問合わせください | |||
製品リンク |
「LINE WORKS OCR」の 詳細はこちら |
「スマートOCR」の 詳細はこちら |
「RICOH 受領請求書サービス」の 詳細はこちら |
「低コスト・短納期のAI受託開発」の 詳細はこちら |
「DEEPREAD」の 詳細はこちら |
機能名・用語 | 解説 |
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オンプレミス型 | 社内にシステムを置くタイプのことです。従業員が使用するパソコンごとにソフトウェアをインストールする必要があります。 |
クラウド型 | サーバー上にシステムが置かれているタイプのことです。iPhoneやAndroidなどのスマホ、PC、タブレットなど、端末からインターネットを介してアクセス可能です。 |
ズレ補正機能 | 画像データの読み取りをする際に発生しがちな画像のズレを補正する機能も備わっているため、より高い精度で正確に文字データ化することができます。 |
手書き書類対応 | ディープラーニングによるAI機能によって、これまでの汎用型OCRでは読み取ることが難しかった手書き文字を高精度に読み取ることができます。 |
テンプレート機能 | 簡単にテンプレートを作成できるインターフェイスが備わっていれば、AI-OCRの利用経験が少ない人でも効率的に作業を進めることができます。 |
テンプレートマッチ | 画像に映っている物体の位置を検出する「画像検出」のひとつです。検出したい物体の画像そのものをテンプレートとして、対象画像の一部分との類似性を、その領域をスライドしながら比較していきます。 |
AI-OCR | 「機械学習」や「深層学習」を行っていくため、あらかじめ決められたルールに則って文字を読み取るのではなく、過去に蓄積された学習データに基づいてルールを見出し、文字の読み取りを行えます。 |
AIノイズ処理 | 敵対的生成ネットワークを用いたノイズ除去エンジンであり、文書画像の影や歪みの処理、塗りつぶし文字の処理などが可能です。 |
OCR | Optical Character Recognitionの略。紙媒体に印刷された文字や手書きの文字などを読み取り、コンピューター上で利用可能な情報にデジタル化するツールです。 |
RPA連携 | RPAツールと「WinActor」や「WinDirector」といったRPAツールと組み合わせることで、申請書類の入力作業から基幹システムでの受付処理作業まで、一貫して自動化させることができます。 |
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OCR(文字認識)の仕組みとしては、まず対象となる画像のどこに文字が書かれているのかの解析が行われて、文字を読み取るブロック(領域)を設定しま
す。次に、ブロックの中にある文字列が何行あるのか、どの部分が一行なのか、といった点を解析していきます。
そして、見つけた行の中から「どの部分が文字なのか」の解析を行い、行の中から1文字ずつ切り取っていくのです。こういった解析を経て、文字であると解析された画像がどの文字であるかを特定し、認識するという仕組みになっています。
なお、認識を行った後は、AIや辞書などを用いて前後の文字・行を判断し、訂正していきます。この文字を訂正する機能は、OCRの中でも特に進化が著しい部分でもあり、OCRの開発・提供を行う企業の多くがさまざまな方法で認識率を高めている状況です。
ちなみに文字として認識したデータは、テキストデータに変換することもできます。最近では、PDFに書き起こして元の書類のレイアウトを再現する作業まで自動化できるOCR製品も登場しており、ますます利便性が高まってきました。
では、OCR(文字認識)を導入した場合、どのようなメリットが得られるのでしょうか。また、どのようなデメリットが生じるのでしょうか。OCR導入のメリット・デメリットについて詳しくみていきましょう。
手作業で紙の帳票類などをシステムに入力していると、どうしても時間がかかってしまいます。しかし、OCRを導入すれば、データ入力に必要となる人的リソースを削減したり、業務効率化を図ったりすることができます。
選択肢として、入力の代行業者に依頼するという手段もありますが、OCRを活用したほうが金銭的コストも低く済むケースが多いため、コスト削減という点でのメリットも大きいでしょう。
紙の書類には、データの再利用が難しいという特徴がありますが、OCRによってデジタルデータ化すれば、簡単にデータの検索や編集を行えるようになります。また、情報を再利用してグラフ化したり、表を作成したりすることも容易になるため、よりデータ活用の幅を広げられるでしょう。
すべての書類を紙で管理していると、書類の蓄積によって過去の書類を活用すること自体が難しくなってきてしまいます。しかし、OCRによってデジタルデータ化すれば、過去のデータも簡単に検索できるようになるため、過去データからの文書作成も容易になるのです。過去データを探す時間も短縮できるため、業務効率化という観点でも大きなメリットがあるでしょう。
OCRを活用してデジタルデータ化することで、データの検索だけでなく共有も効率的に行えるようになります。そのため、社内で共有したい顧客データをスムーズに受け渡しできるようになり、さらなる業務効率化に繋げられるのです。
紙の書類では紛失のリスクも高まりますが、デジタルデータであればそのようなリスクが低くなるため、書類紛失によって業務をストップさせてしまう心配もありません。
紙の書類を保管するためには、当然保管スペースが必要となります。「紙であればそこまでのスペースは必要ないのでは」と思われる方も多いかもしれませんが、紙の書類が蓄積されるごとに必要となるスペースも膨大になっていくものです。
その点、OCRによってデータを電子化すれば、一切の保存スペースが必要なくなるため、空いたスペースを有効活用していくことができます。
OCR(文字認識)には多くのメリットがある一方で、いくつかデメリットが存在することも忘れてはなりません。たとえば、「導入コストがかかってしまう」という点は、OCRの導入によって生じるデメリットの一つといえるでしょう。
最近ではさまざまなAI-OCR製品が存在しているため、自社にマッチした製品を選ばなければ導入自体が失敗に終わってしまう可能性も否めません。また、自社で開発する場合には開発コストも損失になってしまう可能性があります。そのため、自社の課題をしっかりと洗い出してから、最適な製品を検討したり、開発したりしていくことが大切になるでしょう。
また、100%の文字認識率を実現できるわけではないことも、デメリットの一つといえます。私たち人間にも見間違えがあるように、AIを活用したOCRであっても誤認識を行ってしまう可能性はあるのです。
さらに、多くの帳票は縦書きで記されている傾向にあるため、縦書きの帳票には対応していないというケースもあります。また、横書きと比べて縦書きのほう少ないため、学習データとしても少ない傾向にあるのです。そのため、縦書きは横書きと比べて弱い傾向にあることを把握しておく必要があるでしょう。とはいえ、学習データさえ蓄積されれば解消できる問題なので、大きなデメリットとして捉える必要はありません。
では、実際にOCR(文字認識)を導入していくにあたり、どのような点に注意すれば良いのでしょうか。ここからは、OCR(文字認識)導入までの注意点についてみていきましょう。
まず、自社が使用している帳票の種類や件数を把握しましょう。AI-OCRの精度は100%ではないため、人によるダブルチェックの作業が定期的に必要です。ダブルチェックが必要だとしても、入力業務の手間や時間が軽減されミスの削減にもつながるのであれば、検討の余地があるケースは多いでしょう。また、導入・運用のコストと見合うのか「費用対効果の概算」をしておきましょう。
OCR(文字認識)の精度は日々向上されていますが、100%の精度を実現できるわけではありません。そのため、「読み取りデータを確認する作業」が必要であることを、あらかじめ把握しておくことが大切です。
OCRを導入すれば、データの入力作業や検索作業は自動化できるため、空いたリソースを「読み取りデータの確認」に充てることで、より高い精度を実現できるようになります。OCR+目視確認という体制を整えることで、より効率的かつ高精度での文字認識を行えるようになるでしょう。
製品ごとに対応しているフォーマットは異なるため、事前にしっかりと確認しておくことが大切です。先述のように、OCRは縦書きに弱い傾向にあり、学習データも少ないことから精度が落ちるケースがあります。
そのため、OCRの導入を検討する段階で、「どのようなフォーマットを求めているのか」という点を明確化し、そのフォーマットに強い製品を選定していくことが重要になるでしょう。
OCR(文字認識)を導入する際は、どのようなポイントに着目しながら選んでいけば良いのでしょうか。ここからは、OCRの選び方について詳しく見ていきましょう。
AI-OCRで読み取りたいものは何か明確にしておくと、最適なAI-OCRを選びやすくなります。AI-OCRの中には、手書き文字の読み取りを得意とする製品、手書きの読み取りが苦手な製品の両方が存在するため、「読み取りたい文字は手書き・活字のどちらなのか」を把握しておくと良いでしょう。
活字の読み取りがメインとなる場合は多くのAI-OCRで高い精度を実現できますが、手書き文字の読み取り精度は製品ごとに異なるため、手書き文字の読み取りを得意とする製品を選ぶと良いでしょう。
AI-OCRは製品ごとに課金体系が異なります。そのため、読み取る量・枚数がどれくらいになるか想定した上で、最適な課金体系の製品を選択すると良いでしょう。
読み取る量・枚数を把握せずにAI-OCRを導入してしまうと、使用頻度に見合わない料金が発生してしまう可能性もあるため注意が必要です。
出力フォーマットや帳票の仕分け機能の有無なども事前に確認しておくことが大切です。AI-OCRの中には、RPAに組み込むことができる製品や、基幹システムに組み込むことができる製品なども存在します。
そのため、「どのような機能を搭載したAI-OCRを導入すれば業務効率化に繋がるのか」という点をしっかりと検討した上で選択すると良いでしょう。現在使用している外部システムとの連携が可能なAI-OCRであれば、より業務効率化を実現しやすくなります。
また、「扱う文字が手書き・活字化のどちらか」「定型・非定型のどちらか」といった点も重要なポイントです。以下の画像のように、非定型かつ手書きのOCRは最も難易度が高くなるため、導入コストも大きくなりやすいと考えたほうがよいでしょう。
OCR・文字認識導入時に注意すべき点としては、以下のようなポイントが挙げられるでしょう
AI-OCRを本格導入する前には、必ず「PoC 検証」を行うとよいでしょう。この時に重要なのは、実際に自社で取り扱う帳票を用いて検証することです。実際の帳票でどの程度の認識率になるのか確認する必要があります。
※認識率とは…AI-OCRが正しく文字を認識することができる精度
AI-OCRを導入する際の設定は識字率に影響を与えます。識字率が低いと感じている場合でも設定方法を工夫することで、識字率が改善できる可能性があります。改善のポイントは下記の通りです。
AI-OCRの導入を検討されている方に向けて、AI-OCRの導入事例を紹介するDX雑誌「AI-OCR導入体験集 」をご用意いたしました。AI製品の導入に際し、その効果や利便性を知りたいというご要望にお応えし「導入企業の生の声」をご紹介しています。
業界別大手企業4社の担当者に、導入前の課題と活用の効果や今後の取り組みについての展望をお聞きしたこの事例集は、以下の「DX雑誌「AI-OCR導入体験集 」を無料でダウンロードする」ボタンより無料でダウンロードできます。
数あるAI-OCRの中から、自社の課題や導入の目的にあったAI-OCRを選び出すのは容易ではありません。そんな時に役立つのが、対応文字種別にセグメントされた「AI-OCRカオスマップ」です。
上記をご覧いただくと分かるように、AI-OCRは大きく分けて2つにセグメントできます。この便利なカオスマップとベンダー一覧表は、以下の「AI-OCRカオスマップを無料でダウンロードする」ボタンより無料でダウンロードできます。
今回は、OCR(文字認識)を導入するメリット・デメリットや注意点、製品の選び方などをご紹介しました。現在はさまざまなOCRが存在しており、それぞれに異なる特徴があるため、「課題解決に繋がる機能が搭載された製品」をしっかりと見極めていくことが大切です。
ぜひ、今回ご紹介したポイントを参考にしながら、最適な機能・サポートが備わっているサービスを選択してみてはいかがでしょうか。
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