今後は、パソコンでの作業はRPAツールであるezrobotに基本的に置き換わっていく可能性があり、その可能性をさらに拡大させようするAI-OCRがついに、2023年７月頃にリリースされる予定となりました。これを機に手書きで行われたプロセスは大幅に減少して人間系のシステムが別の局面に向かうことが予想されています。例えば、金融機関からの通帳などの紙データをCSVに変換して取り込むことや、また、コストを抑える為に、手書き以外の帳票に特化したものが出現する可能性が大となるに違いないでしょう。
【効率化対象】
RPAツール(ezrobot)がAI-OCRと連携して効率化を図る業務は以下の通りです。
| 業 界 | 主 業 務 | 具体的
プロセス |
| 地方自治体 | 申請対応業務 | 各種給付金 |
| 金融機関 | 口座開設申込書
公共料金申込書 口座振替依頼書 振込依頼書 クレジットカードの申込書 リース申込書 その他手書き帳表のデータ化 |
現行システムへの登録 |
| インフラ事業 | 電気・ガス・水道などの公共料金申込書 | 申込処理業務 |
| 製造・メーカー | 取引先から紙で届く各種部材の注文書 | 対受発注システム登録業務 |
| コンタクトセンター | FAXで届く契約書から契約番号データ化 | 対システムへの登録業務 |
| 不動産業 | 紙で管理されている契約情報のデータ化 | 対システムへの登録業務 |
| 食品販売 | 紙で管理されている過去の販売データ化 | 対システムへの登録業務 |
| 物流業 | 手書きで管理されている倉庫作業員の作業予定、トラックドライバーの配車計画のデータ化 | 対システムへの登録業務 |
AI-OCRと連携して効率化を図る業務処理イメージは以下の通りです。
【効率化を成功させるには】
AI-OCRを活用した業務効率の向上を実現するには、以下の3つの視点でのサービスの検討が不可欠と考えます。
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- 高精度な手書き文字認識と継続的な認識率の向上が期待できるか？
- OCRの前処理は自動化できるか？
- 認識結果の確認作業工数を軽減できる仕組みがあるか？
- 提供するAI-OCR「帳票認識サービス」は、これら3つの課題に対し、自社独自の技術と他社の技術を組み合わせたサービスプラットフォームとして構成されています。
- クラウドサービスとして提供するためには、柔軟に拡張可能。取り扱う帳票の数量が少量かつ複数の帳票様式を扱う業務や、特定期間に事務処理が集中する業務などの個別ニーズにも適応出来るようにしていくことが肝要です。
