ノシクミ株式会社
本事例のポイント -課題： ・多様なフォーマットの発注書を高い精度でデジタル化できるAI-OCRの導入 ・人力による入力作業のため、繁忙期やリモートワークでも安定した人員の稼働が難しい ・膨大な量のデータ入力にかかる時間と人件費 -期待： ・フォーマットが異なる発注書を正確に読み取り、正確にデータ化したい ・書類のデータ入力をAI-OCRに置き換え、人の代用としたい ・膨大なPDFやFAXで届く書類のデータ化を安価に抑えたい ・書類の中にある情報を全てデータ化し、基幹システムに蓄積したい -成果： ・走り書きした手書き文字も読み取れる高い認識精度 ・繁忙期やリモートワークに関わらず、安定した稼働率 ・１人分のデータ入力作業をLINE WORKS OCRに置き換え、業務効率化 ・アウトプットのスピード向上 ノシクミ株式会社とは？ データ入力や画像処理、各種調査業務を中心としたBPO事業を展開。また、bpostudioと呼ばれるデータ入力システムの企画開発保守および、OEM提供なども行っている。人とAIが協力して働く仕組みづくりをするべく、AIに置き換えが可能な事務的な作業を効率化。人にしかできない仕事に注力できる環境づくりを、実現している。会社名である「ノシクミ」は、「ITの力で物事の仕組みを作る」という想いから、名付けられている。 1人分のデータ入力をLINE WORKS OCRに置き換え、人員体制を変えずに2倍の仕事量が受注できるように！ 鳥養さん : ノシクミのミッションは、「人とテクノロジーが協働して効果を最大化する仕組みづくり」。データ処理や画像処理といった労働集約的な業務をデジタル技術によって効率化する、BPOサービスを提供しています。 今回LINE WORKS OCRを導入した事業は、「ノシクミの受注支援サービス」。PDFやFAXで届く発注書をお預かりし、データ化して管理しやすくする仕組みです。 「発注書のデータ化」とあえて強調している理由としては、発注書のフォーマットの多様さが関係しています。 請求書などの「お金をいただくための書類」は、フォーマットに則って丁寧に記載されているものが多いのですが、発注書は発注側の書き方を受け入れることが多いため、手書きで急いで書いたような発注書も、珍しくはありません。 例えば、学用品のメーカーさんでいうと、大型ショッピングモールから街の個人経営の学用品店まで、さまざまな取引先をお持ちです。企業規模が大きければ発注書もシステム化されていることが多いですが、個人店では手書き の発注書をFAXで送られたりと、多種多様なんですね。 弊社は、そのような非定型のフォーマットであっても正確にデータ化していくことを、得意としています。 私どものクライアント様はメーカー業が多く、売上高は年商50億前後の企業様が多いです。 日々対応する発注書の数が膨大なため、それをデータ化するための人材確保も大変ですし、繁忙期の人員コントロールもしづらいのです。そういった面から、我々のBPOサービスを活用していただき、効率的にデータ化してもらっています。 福角さん : 我々がご依頼いただいていたのは、発注書、ポイントカード申込書、その他文書などの書類をデータ化しており、月間枚数は5万枚程度です。 FAXで届く発注書のサンプル：手書き文字も多く、フォーマットもバラバラ。 掠れている文字や傾いている文字も読み取りが可能。 福角さん : AI-OCRを導入する以前は、これらのデータ入力をすべて200名程度の人手で行っていました。我々は日本の本社から在宅ワーカーやアルバイトさんに作業をお願いするほか、ミャンマーの子会社でも作業してもらっています。 手法としては、2人が同じデータを入力し、一致しているかを確認、一致していれば採用、という「2回入力突合」という方式を採用しています。 「2回入力突合」方式イメージ 福角さん : 今回LINE WORKS OCRを導入して大きく変わったことは、OCRを使って精度高く書類のデータを全てデータ化できるので、1人分の入力作業をLINE WORKS OCRに任せられるようになったことです。 これまで2人でデータ入力していた作業が、1人分になったので、人員体制を変えずに2倍の仕事量がこなせるようになりました。デジタルの技術と人の技術を融合させることで、コスト削減と処理スピードアップ、両方を実現できました。 AI-OCRの技術向上に触れ、複数のOCRを比較検討。認識精度の高さ、API連携で簡単に自社システムに組み込める、そして安価な費用がLINE WORKS OCR導入の決め手に！ 鳥養さん : そもそも、弊社がOCR技術を活用し始めたのは3年前。 行政関連の書類の整合性をチェックするという業務が、きっかけでした。FAXレベルの画質で調査を進めるという状況でしたが、誤りが許されない書類であったため、我々に求められた精度は100%。 人力だけでは難しいと、文章をチェックする目的で、OCRの技術を取り入れ始めました。 しかし、当時活用していたOCRの日本語読み取り精度は、64%程度。 漢字部分を中国語のように読み取られてしまったり、漢数字の「一（いち）」と長音記号「ー」の判別ができなかったり…結局人の目での確認作業は多く、業務負荷を減らせるような精度とは、とても言えませんでした。 そのため、LINE WORKS OCRに出会うまでは、AI-OCRというものは精度が悪く、人の代わりにはなり得ないのだろうなと思っていたんですよね。
