AI-OCRを業務に導入するとどのような効果がある？DXへの効果や活用シーンも紹介

従来のOCRにAIを組み合わせた「AI-OCR」。従来のOCRと比較して認識精度が高く、使えば使うほど学習により認識率が向上していきます。

AI-OCRの活用は業務効率化の実現やペーパーレス化促進など多くのメリットがあるため、業務に導入する企業が増えています。

ここでは、AI-OCRの概要やメリット、DXとの関係、導入手順や活用シーンなどを紹介しています。

AI-OCRとは

AI-OCRとは、OCR（Optical Character Recognition /Reader：光学文字認識）にAI（Artificial Intelligence：人工知能）を組み込んだものを指します。AIの技術を活用して画像データの中にある文字を読み取り、テキストデータに変換する技術のことです。

従来のOCRでは認識されない帳票も多く、業務利用するには物足りない部分もありました。しかしAIを組み合わせることで認識率が大きく向上し、業務利用されることも多くなってきたのです。

AI-OCRとOCRとの違い

OCRにAIを組み込んだことで、次のような違いが生まれています。

AI-OCRはOCRよりも識字率が高い
AI-OCRは、印刷した文字だけでなく手書き文字も認識できます。またアルファベットや記号、印影なども認識可能です。
AI-OCRは、繰り返し使うことで学習し、認識率が向上する
AI-OCRで文字認識の確認と修正を繰り返していくと、それをもとに継続的に学習を続け、さらに精度が向上します。それによって、業界用語や専門用語なども認識可能になります。
専門用語は、あらかじめ辞書によって学習させることもできます。

AIの学習について詳しくは、「ディープラーニングと機械学習の違いは？それぞれの意味と関係性を解説」をご覧ください。

設定が容易
AI-OCRは文書のレイアウトをもとにして自動的に読み取りエリアと項目を設定するため、読み取り時の事前設定にかかる手間が削減されます。
フォーマットが異なる帳票でも読み取れる
注文書や請求書などは企業によってフォーマットが異なり、異なるフォーマットの帳票を読み取る際は、その都度事前設定が必要です。AI-OCRなら項目や読み取り位置をAIが認識するため、異なるフォーマットの帳票でもスムーズに作業を進めることができます。
業務システムやRPAと連携できる
AI-OCRで情報をデータ化すれば、業務システムやRPAと連携することができます。例えば紙に書いた顧客情報をAI-OCRで読み取ってデータ化したものを、顧客情報システムに自動入力するなど、業務を効率化できます。

OCRとRPAの連携によってできることについて、詳しくは「OCRとRPAで何ができるか徹底解説」をご覧ください。

AI-OCRと従来のOCRの違いについては、「AI-OCRでペーパーレス化や業務効率化を進めてDXの土台を作ろう！」も参考になります。

業務におけるAI-OCRの導入効果とDXにおける役割

AI-OCRを導入すると、紙の帳票をテキストデータに変換してシステムに入力できます。これは大きな業務効率化になるだけでなく、業務のデジタル化（デジタライゼーション）を実現し、DXの推進にも大きく役立つものです。

具体的には、次のような導入効果があります。

手作業の削減による業務効率化

顧客との取引にかかる紙帳票や、店頭やイベントで取得するアンケートなどは、手作業でシステムに内容を入力し、データ活用していました。

AI-OCRであれば、紙を見ながらの入力作業から解放され、情報は自動的にテキストデータに変換できます。また、連携したシステムへの自動入力も可能です。

作業時間と手間だけでなく人的ミスの削減にもつながり、業務効率化が実現します。

帳票のデータ化によるペーパーレス化促進

帳票の内容をデータ化すれば、システムにデータ入力したり、サーバー上に保存して情報共有したりすることが可能です。それにより、オフィスのペーパーレス化を進めることもできます。

ペーパーレス化ができれば保存・管理に必要なスペースやスタッフを削減でき、コスト削減や業務効率化につながります。

ペーパーレス化のメリットについては、「デジタル化（デジタイゼーション）のメリットとは？紙からの移行ステップや注意点」や「ペーパーレスの必要性やメリットは？紙帳票のデジタル化と業務の自動化の進め方」をご覧ください。

情報の蓄積・データベース化

AI-OCRで紙の帳票の内容をデータ化すれば、次のように情報を利活用しやすくなります。

情報の蓄積、一元管理
データ化したファイルをサーバーに保存したりシステムに入力したりすることができます。
情報の検索
データ化することで、内容を検索し、素早く取り出すことが可能になります。
情報の分析・活用

データを分析したり、ほかのデータと組み合わせて活用したりすることができます。

情報の複製、加工
データ化することで、もとの帳票を複製したり、加工して別の文書を作成したりすることもできます。

AI-OCRのDXにおける役割

AI-OCRを導入することで業務のデジタル化（デジタライゼーション）や業務効率化、ペーパーレス化などが可能となります。また、AI-OCRを導入することで、社内に蓄積された紙の帳票の内容を使いやすい形に変換できます。それによって、社内のデータの一元管理やデータの利活用がしやすくなります。

DXとは、デジタル技術やデータの活用により業務効率化を進め、市場に新しい価値を創出することですから、AI-OCRの導入は、まさにDX推進の土台作りになるものとも言えます。

DXの詳細については、「【徹底解説】DX(デジタルトランスフォーメーション)とは？必要性から成功事例まで」を、AI-OCRとDXの関係性の詳細については、「AI-OCRでペーパーレス化や業務効率化を進めてDXの土台を作ろう！」もご覧ください。

AI-OCRの導入の手順

AI-OCRもほかのシステム同様に、スモールスタートで導入するとスムーズでしょう。最初は一部の業務から導入し、その結果を検証して全体に展開していくという方法です。

一般的な導入の流れは次のようになります。

現状把握
AI-OCRを導入する前に、現在の状況を把握します。
現在の業務フローを洗い出し、必要な帳票の種類と量、各工程にかかる時間などを把握します。また、これを機に業務フローから無駄な作業工程をなくすとAI-OCRを導入しやすく、かつ一層の効率化につながります。
AI-OCRを導入する業務の特定
どの業務にAI-OCRを導入するかを決定します。現状把握で得た結果をもとに、AI-OCR導入効果がより高い業務を選ぶとよいでしょう。
導入するソフトウェアとハードウェアの選定
AI-OCRツール（ソフトウェア）とスキャナーまたは複合機（ハードウェア）を選定します。
スキャナー／複合機は、現在利用しているものがあれば、それを使っても問題ありません。
テスト導入
導入対象の業務において、次のフローを実行してみます。
1）帳票のスキャン
2）AI-OCRでの文字認識
3）システムへの入力
導入効果の検証・改善点の把握
AI-OCRの導入により、作業の手間や時間、コストがどの程度変化したのかを検証します。また、改善点も把握します。
全社展開
改善点を修正して業務フローを改善します。
また、検証結果をレポートにして全社で共有し、少しずつ利用する業務を拡大していきます。

AI-OCR×RPAによる業務効率向上の例

先に説明したとおり、AI-OCRで情報をデータ化すれば、RPAで連携することが可能です。AI-OCRとRPAを組み合わせることで、さまざまな業務の効率を高めることができます。例を3つ紹介します。

領収書や出金伝票などの処理

発注、受注、納品、請求、発送などに関連するさまざまな帳票をAI-OCRで読み取ってデータ化し、RPAによって自動入力することが可能です。例えば経理部で、立て替えた経費の精算のため社内からの領収書や出金伝票などを読み取って、会計システムに自動入力するといったことができます。手作業にかかる時間を削減し、人的ミスを抑え、よりスピーディーな処理ができるようになります。

契約書や申込書などの登録・管理

契約書や申込書などの内容をAI-OCRで読み取ってデータ化し、RPAが管理システムに入力すれば、データの管理が容易になります。特定のデータが必要なときにも検索しやすく、スムーズに閲覧することが可能です。

顧客情報のデジタル化

名刺や申込書などをAI-OCRで読み取ってデータ化することで、顧客情報を一元管理できます。RPAによってデータを集計、加工し、BIツールや分析ツールなどに自動入力して、分析・レポートの出力まで自動化することが可能です。この結果を利用して顧客の属性や傾向を把握し、それぞれの顧客にパーソナライズしたマーケティングを展開することもできます。

以上のように、AI-OCRにRPAを組み合わせることで一連の業務フローを自動化できます。これにより業務を大きく効率化し、スピーディーな処理が可能です。

AI-OCRとRPAの組み合わせの活用については、「RPA×AI-OCR連携で紙データを自動処理！活用シーンを解説」も参考になりますので、ぜひご覧ください。