OCR
-
株式会社 シマコーポレーション
株式会社シマコーポレーションとは? 近畿エリアに11の店舗を構える金物・工具の小売専門店。スローガンである「私たちは職人さんの強力サポーターです」の言葉通り、建設現場のニーズに沿った商品の開発・販売を通じて職人を支えている。2014年よりEC部門がスタート。日本全国へ良質な金物・工具を提供し、職人のサポートを通じた社会貢献を目指している。 本事例のポイント ・導入以前の課題 – 業務拡大にともなう人的リソース不足を解消したい – 紙の帳票データを管理ツールに手入力する作業を削減したい ブラックボックス化した経理業務を見える化したい ・導入後の成果 紙の帳票データの読み取り・入力を自動化し、作業時間を6分の1に削減 ビッグデータを扱う部署と連携を強化し、販売計画の改善に期待 DX事例の創出により、社内の業務効率化の意欲が高まる EC部門の誕生により高まるDXの機運。RPA×OCRによる業務効率化を検討 御社の業務内容と、お二人の業務について教えてください。 高原さん 弊社は建築職人向けの金物や工具、作業着等の小売り販売を行う会社で、近畿エリアである京都・大阪・兵庫へ11の実店舗を展開しています。金物・工具の卸売りである株式会社島袋が本社であり、1995年にBtoCの小売り販売へと進出しました。 筒井さん 高原と私が所属するEC課は、2014年に設立されたネット販売を専門とする部門です。現在は楽天、Amazon、Yahoo!、auのショッピングモールに出店し、実店舗で扱っている商品を全国に向けて販売しています。 お二人が所属するEC課はどのような経緯で生まれた部署なのでしょうか。 高原さん 社長から「ネット販売を始めたい」という希望があり、当時実店舗で働いていた私に声がかかりました。特に実店舗の売り上げが不調だったというわけではなく、プラスアルファで何か新しいことを始めようという趣旨での立ち上げでした。当時大手の同業他社がネット販売に進出を始めており、順調に売り上げを伸ばしている会社もありましたので、弊社もその波に乗り遅れないようにということでスタートしました。 筒井さん はじめは高原と常務の川満の二人でスタートし、1年半後に私が加入しました。高原と私は共にPCの知識に乏しく、勉強しながら少しずつ事業を拡大していきましたね。この業界はPCを活用した事業展開に積極的ではない企業が多いので、業界内では早く取り組み始めた方だと思います。その後もゆっくりと出店するモールを増やしながら部署が大きくなり、現在は社員9名、パート3名の全12名が所属する部署となっています。 OCRを導入しようと思われたきっかけを教えてください。 高原さん OCRを検討する前に、実は元々私がRPAを使って業務の効率アップを試していました。ECサイトが好調で、出品アイテム数や出店モールが増えるにつれて、人的リソースが不足するようになってしまったんですね。しかしスタッフは簡単には増やせませんので、まずは日頃PCで作業していることを自動化し、他の作業に充てられる時間を増やそうと考えました。受注管理システムの操作やEXCELファイルへの入力作業など、日々のルーチン業務はRPAでかなり効率化できています。 この取り組みが社長の耳に入り、さらなる効率化に興味を持たれました。ちょうど社長と私が一緒に参加したセミナーで、他社の社長から「RPAとOCRを組み合わせるといい」という話を聞いたばかりでしたので、運用に成功しているRPAとOCRの組み合わせを具体的に検討してみようという運びになりました。 紙帳票の手入力作業が人的コストを圧迫。OCRで業務自動化による省コストに期待 当時の御社では、OCRを使ってどのような問題を解決したいと考えていたのでしょうか。 高原さん 我々の業界では、大手も含めて納品書や領収書は紙で発行するのが通例ですので、いただいた納品書の情報を自社の在庫管理システムに手入力するという業務が発生します。また、一時期メーカーさんの手違いで納品書に誤った単価が記載されることが続いていましたので、私が毎日チェックするという業務も発生していました。この2つの業務は納品書の枚数に比例して業務量が増えますので、時には他の業務のための時間を圧迫することもあり、できればOCRを使ってチェック作業を自動化・簡略化したいと考えていました。 <読み取っている書類例:納品伝票、出荷案内書> 筒井さん もうひとつ、社長が考えていた課題として「経理部門のブラックボックス化」がありました。業務のデジタル化ができていなかったこともあり、経理の業務内容が外からは何も見えないという状態になっていました。社長はこの状態を優先的に解消したいと考えていたようで、RPAとOCRを組み合わせて経理を効率化させたという東京の会社を訪問したこともありました。 OCRの導入はスムーズに進んだのでしょうか。何か障害はありましたか? 筒井さん 最初に「そもそもOCRは実用に耐えうるのか」という問題が浮かび上がりました。納品書の数字を、サイトで検索したAIでない無料版のOCRで読み込んだところ、ほとんど文字化けのような出力しか得られなかったんです。では識字率の高いAI-OCRはどうかというとやはり高額で、課題解決へのコストが高すぎるという点に大きな課題が残りました。 圧倒的なローコストと識字率の高さが決め手。わずかな導入コストで紙帳票のデータ化を検証し、データ入力の自動化を実現! そうした課題を踏まえ、LINE WORKS OCRを導入した決め手は何だったのでしょうか。 筒井さん やはりコストパフォーマンスが決め手でした。単価間違いが続いたので伝票を全チェックせざるを得ないですが、手作業で確認するにはそれなりのリソースが必要となります。社長も経理の課題解決を含めてOCRの導入には意欲的だったのですが、他社さんを見学させていただいた際にも「AI-OCRは高い」という話を改めて聞いたので、できるだけコストを安く抑えられるAI-OCRを探していました。 そんなときに見つかったのがLINE WORKS OCRです。注目したのは、なんといってもコストの安さです。他社では1枚の書類の中にある項目ごとに料金が発生する従量課金制が多かったのですが、LINE WORKS OCRでは50項目までは1枚として計算する料金設定です。読み取ってほしい帳票の項目数が40項目前後と多いこともあり、1枚あたりの料金差は歴然でした。おそらくは2倍程度の差はついていたと思います。 最大の課題とされていた料金面がクリアできたんですね。その後は契約までスムーズに進まれたのでしょうか。 筒井さん 正直なところ、出力されるcsvやtxtの形を見るまでは不安でした。一度契約すれば最低1年間は使い続けなければなりませんので、可能な限り疑問や不安を払拭し、納得した形で契約したいと考えていました。 幸いLINE WORKS OCRはセミナーを頻繁に開催されており、実際の帳票を読ませて出力を見せてもらう機会がありました。出力したデータをEXCELのPowerQueryで整形すれば、十分扱いやすい形になるイメージもできました。残るは識字率の問題でしたが、出力されたテキストはほぼ100%正確と想定以上。料金面でも全く問題がありませんでしたので、LINE WORKS OCRの導入を決定しました。サポート面が手厚いのも安心できましたね。当初は初期導入がサポート対象と伺っていましたが、契約中もサポートを続けていただけるということでしたので、何かあっても「なんとかなるかな」と思えたのは大きかったと思います。 LINE WORKS OCRを導入されて以降、どのように活用されていますか? 筒井さん 主に出荷案内書と納品書の2つの帳票をデータ化しています。メーカーからいただいた出荷案内書に記載された品目・数量を確認し、問題がなければ在庫管理ソフトへ入力しています。これまで手入力していた作業が、PowerQueryで自動整形したデータを流し込むだけで済むようになりましたので、大幅な時間短縮になりました。具体的には、出荷案内書が5枚あると30分以上の時間がかかっていたのですが、今はOCRとPowerQueryを使って5分程度まで短縮できています。 <実際に利用しているPowerQuery> 納品書の単価チェックもほぼ全て自動化できており、手作業で行っていた従来の作業は全てLINE WORKS OCRとPowerQueryに任せています。また納品書の情報をデータベースに集約し、入荷数や出荷数、時期の分析による需要の把握ができる道筋が見えてきています。 実店舗に広がる業務効率化の可能性。LINE WORKS -
株式会社トアイリンクス
2010年9月創業。事業コンセプトは「新しい出会いを生み出す」。誰かと誰かの出会いの架け橋となるべく、人と人をつなぐ「婚活サービス事業」、企業と企業をつなぐ「レンタルオフィス事業」、人と企業をつなぐ「IT・Web関連事業」および「広告物制作事業」を展開している。 本事例のポイント 紙の製品カタログをLINE WORKS OCRでデータ化し、スマホでも手軽に商品検索が可能なシステムを構築 製品カタログの商品検索時間が従来の20分の1に短縮 紙カタログを調べるために2時間かけて事務所へ戻ることがなくなり、1日あたりの営業件数が増加 「紙の製品カタログから商品を探し出すのが大変」という相談がきっかけで、LINE WORKS OCRに着目。決め手は読み取り精度の高さ 株式会社トアイリンクスについて教えてください。 井田さん: 当社は主に婚活サービス事業、レンタルオフィス事業、IT・Web関連事業、広告物制作事業の4事業を展開しています。当社の事業に共通しているのが、「人や企業とのつながりを作って、新しい出会いを生み出す」というコンセプトです。4つの主要事業を持ちながらも、例えば喫茶店の空間デザインを担当するなど、事業コンセプトに即した幅広いサービスを提供しています。 LINE WORKS OCR導入に至る経緯を教えてください。 井田さん: 当社のIT・Web関連事業では、お客さまのホームページ制作やシステム開発、社内インフラ整備、サーバー移転などのサービスを提供しています。今回、LINE WORKS OCRを活用しているのは、食品容器や衛生製品などの卸売業を営んでいる当社のお客さまになります。 経緯としては、お客さまとの商談時に、「メーカーから定期的に製品カタログやFAXが届き、それらを随時、紙の原本のままファイリングして管理しているが、ファイリングの作業自体に手間がかかり、また該当の商品情報を探すのにもかなり時間がかかっている」というご相談をいただいたのが、OCR(Optical Character Recognition)検討の始まりでした。 その話を受けて、紙の製品カタログの情報をテキスト化できれば課題が解決できると着想。後日、OCRを用いて製品カタログをデータ化し、Web上でテキスト検索できるシステムを提案したのです。お客さまから提案に快諾いただけたので、同システムの核となるOCRサービスをさまざまな角度から検討することにしました。 複数のOCRサービスを比較検討されましたが、LINE WORKS OCRを選んだ理由は何でしょうか。 井田さん: 今回構築したシステムは商品検索が目的ですから、紙の製品カタログのテキストを正確にデータ化する必要があります。近年AI技術が著しく進歩していることを踏まえ、100%に近い読み取り精度を持つ OCRがないだろうかとさまざまなOCRアプリやOCR APIを検討し、実際にいくつかのサービスを試用してみました。その中でもLINE WORKS OCRのAIによる読み取り精度は、ほかのOCRと比較しても極めて優れていることが確認できたため、同OCR APIを採用しました。 LINE WORKS OCRのコスト面はいかがですか。 井田さん: コストパフォーマンスが優れていると感じました。加えて、買い取り型ではなく月額料金制であるため、初期費用を抑えられたのも良かったです。 今回契約したのは、読み取り枚数上限10万枚の「非定型(General)」プランです。お客さまからは、10万枚も読み取る必要はなさそうだから、もう少しコストを抑えられないかと言われましたが、実際に何枚読み取ることになるかは分かりません。そこで、LINE WORKS社との契約をお客さまではなく当社にして、今後OCRを組み込んだシステムを導入するクライアントを増やすことで、お客さまの費用負担を抑えられる仕組みを整えました。 製品カタログ情報を調べるために最長2時間移動していたが、現在の移動時間はほぼゼロ。問い合わせの即時回答も実現。 具体的にLINE WORKS OCRを活用してどのようなシステムを構築したのでしょうか。 井田さん: 一言でいうと、紙の製品カタログを電子化してスマホからでも商品を検索できるシステムです。具体的には、まず紙の製品カタログをコピー機でスキャンすると、JPEGデータとしてサーバーへ転送されます。その後、JPEGデータ内の文字がLINE WORKS OCRによりデータ化され、さらにデータベースに自動登録されます。これにより、お客さまの社内ポータル上から手軽に検索できる仕組みです。なおOCRとは別に、写真などは画面から手作業で登録することも可能です。 社内ポータル上の検索表示画面には、実際にスキャンした製品カタログの画像も表示されます。製品カタログを読み込みOCRでテキストをデータ化するだけでも情報検索が可能にはなります。しかし、それでは利便性が高くありません。例え外出先でも営業員が手軽に検索できるように、UI/UXにこだわった上で、社内ポータルとしてシステムを構築しました。 お客さまからは、どのような導入効果があったと聞いていますか。 井田さん: LINE WORKS OCR導入前と比べ、カタログ情報を検索する時間が20分の1程度に短縮されたと聞いています。今回のお客さまの営業範囲は新潟県全域です。新潟県は南北の海岸線で300km以上もあるとても広い県なので、場合によっては、営業員が出先より最長2時間かけて事務所に戻り、紙のカタログを調べることもあり、営業員の時間や体力、精神的な負担が非常に大きかったようです。 しかし、現在はスマホで社内ポータルにアクセスしてキーワードを入力さえすれば、外出先でも即座に製品カタログの該当画像が表示されます。その結果、営業員が商品を調べに事務所へ戻るといった移動時間はほぼゼロとなり、1日あたりの営業件数が増加したようです。加えて、商品問い合わせに対しても即時回答が可能で、その場で新たな提案もできるようになり、営業先との関係がより良好になったそうです。 今回構築したシステムをベースに個別サービスを開発し、紙の情報管理を行うお客さまの力になりたい 今回のお客さまとは、どのように運用する予定でしょうか。 井田さん: 今回のお客さまとは、過去5年分のカタログ情報を保存しておくというお話をしています。過去の情報を残しておくことで、廃盤品の検索も可能なので代替となり得る現在販売中の商品の提案にも活かせるのではないかと考えています。例えば、「前回頼んだアレ、またお願いできる?」というご相談に対して、パソコン画面を見せながら、「既に廃盤品なのですが、こちらが代わりの新商品です」というレスポンスがその場でできることを想定しています。 LINE WORKS OCR活用の今後の展望を教えてください。 井田さん: 今回は1社に向けてシステム開発を行いましたが、紙の情報を紙のまま管理している事業者は依然として多いはずです。今回のLINE WORKS OCRを用いたシステムをベースに個別サービス化を実現し、ほかのお客さまにも広くご活用いただける仕組みを整えたいと考えています。 最後に、OCR活用を検討している事業者へメッセージをお願いします。 井田さん: OCRは紙書類のテキストをデータ化し、業務効率を向上させる素晴らしいシステムです。一方で、まずは紙書類をコピー機でスキャンしたり、カメラで撮影したりと、テキスト化にあたっては必ず人の作業が介在します。つまり、そこには人件費が発生します。そのため、OCRを活用する際には、OCR利用にかかる人件費や作業負担なども考慮しながら、最適な業務プロセス設計によるシステム構築を行うことが大切だと考えています。 【お話を伺った方】 -
ビジネスエンジニアリング株式会社
ビジネスエンジニアリング株式会社は、プラント建設の東洋エンジニアリング株式会社からIT部門が独立し、1999年に東洋ビジネスエンジニアリング株式会社として開業。 2019年、現社名に変更。製造業を中心とした企業に向けて、基幹業務システム構築やデジタル化の支援をおこなっている。自社開発した「mcframe」は、日本のものづくりのノウハウを組み込んだSCM(生産・原価管理)パッケージ。 本事例のポイント -領収書やレシート画像から必要な情報を高精度で読み取り入力作業が効率化 -自社サービスの提供価値が向上し、ユーザー(主に会計事務所)の要望に応えるサービスを提供 GLASIAOUSとの連携により -領収書・レシートの内容(発行日、金額、取引先等)を自動仕訳 -経費精算の申請作業を大幅に軽減 GLASIAOUSとは? 海外進出企業のための次世代会計基盤システム「mcframe GA」を基盤とする「GLASIAOUS(グラシアス)」は、mcframe GAと合わせて31の国と地域で1,200社超の実績をもつクラウド型国際会計&ERPサービス。 多言語・多通貨・多基準に対応し、記帳代行からグループ経営管理まで幅広く活用でき、世界各地の会計事務所とIT企業が一体となった「GLASIAOUSコンソーシアム」を結成し、システムだけでは解決できない現地課題の支援を行っている。 「手で入力した方が速い」「根強く残る紙・押印文化」デジタル化が制限されている会計業務…オフィスに縛られずに自動化を増やす今の時代にあった課題解決方法に出した答え GLASIAOUSについて教えてください 須藤さん : 「GLASIAOUS」(グラシアス)は、クラウド型国際会計&ERPサービスです。 弊社が開発した会計/ERPクラウドシステム「mcframe GA」を基盤としています。 ユーザーには会計事務所様が多く、海外拠点をお持ちの顧問先企業の記帳代行の際にご利用いただくことが多いです。最近はエンドユーザーである企業様に直接ご提供する機会も増え、mcframe GAと合わせて世界31の国と地域1200社以上の企業様にご利用いただいています。 堀さん: 会計に関するサービスはたくさんありますが、GLASIAOUSには4つの強みがあります。 多言語・多通貨に対応していること、Microsoft Azureのセキュアなクラウドを基盤とし、世界中どこからでもアクセスできること、会計領域のみならず受発注までをカバーしたERPパッケージであること。 また、世界各地の会計事務所とIT企業が一体となった「GLASIAOUSコンソーシアム」(事務局:ビジネスエンジニアリング)を結成し、システムだけでは解決できない、国際会計のプロフェッショナルによるサービス・サポートも受けられます。 今回AI-OCRを導入いただくに至った課題を教えてください。 須藤さん : まず、会計業務全体で「デジタル化が制限されている」という課題から、お話しさせてください。 そもそも多くの会計業務はある程度ルール化・規格化されているので、デジタル化・オートメーション化は比較的しやすいと考えられています。 それにもかかわらずデジタル化が遅れている理由として、紙文化や押印文化が根強く残っていること、社内に設置したデバイスでしか作業出来ずテレワークしにくい業務である、などが挙げられます。 紙文化であることについては、国税関係の帳簿や書類を電子データで保存することを認める電子帳簿保存法(以下:電帳法)開始に伴って少しずつ風向きは変わっているものの、紙の存在は0にはなりません。 会計事務所を例にとると、顧問先から大量のレシートを受け取り、それを手入力で打ち込んで仕訳に記帳する作業など、作業ボリュームはかなり大きいです。 また、そもそも自社内のみでしか運用できないオンプレミス型の会計システムを使っている会計事務所は、会社以外での作業ができず、出社せざるを得ない状況です。こういった理由からデジタル化が遅れているといえます。 どうすれば、会計業界のデジタル化を進められるのでしょうか? 須藤さん : 業務のうち、「作業」をできるだけデジタル化・オートメーション化することだと考えます。 それによって空いた時間を使って、「レビュー」や「会計データの活用」を業務の中心とすることが理想ですね。 今回、GLASIAOUSがLINE WORKS OCRを採用した理由がまさに、この理想に近づくためなのです。 電帳法に伴い紙書類をスキャンし電子ファイルにするなら、その電子ファイルをAI-OCRで読み取り、自動で入力・仕訳作業までしてくれれば、作業時間を大幅に削減できます。 また、GLASIAOUSはクラウド型の会計サービスですので、出社する・しないも選べるようになりますよね。 「手で入力した方が速い」という意見もありましたが、ユーザーからの要望も高く、さらにこの数年で劇的にAI-OCRの性能面、および価格面で向上もしてきていたこともあり、本格的にGLASIAOUSへの採用検討を始めました。 実に4年越しでようやく見つけた!読み取り精度・性能・価格ともに納得できるAI-OCRにやっと出会えた LINE WORKS OCRを導入するまでの流れを教えてください。 堀さん : 実は、AI-OCRの導入検討は今回が初めてではないんです。 最初は2018年頃、海外向けのサービスを展開していることもあり注視している中で、海外のアプリケーションがAI-OCRとの連携を始めたことを知りました。 この流れはきっと日本にも来ると考え、手入力を自動化できる術がないか探し始めました。 展示会等でOCRエンジンとして活用できそうな製品を探していたものの、当時はフォーマットを規定しないとまともに読み取れない製品が多く、多種多様な証憑を読むエンジンとしては不適なものばかり。 その結果、当時試したのは、「書類を読み取ると提携先のベトナムのオフィスにデータが連携され、現地スタッフが手入力してくれる」というサービスです。 人による作業のため精度はものすごく高いのですが金額が高く、「これなら自分達で打った方がいい」とあまり需要がありませんでした。 2019年にはフォーマット規定無しで読めるエンジンが複数出てきたので、いくつかの会社とコンタクトを取って話を進めました。 しかし、読み取り精度が満足いかない、精度が高くても価格面で全く折り合いがつかないもの、決め手に欠けるものばかり。これで心が折れてしまいまして(笑) しばらく検討は中断し他の重要案件へ注力するようになりました。 そのような中で、なぜもう一度探そうと思えたのですか? 堀さん -
再春館システム株式会社
再春館製薬所のシステム会社として1985年に設立。ドモホルンリンクル事業の成長の中で培った「リテンションマーケティング」は、一人一人のお客様の満足を追求するコミュニケーションノウハウとして、独自の価値を生み出している。高いリピート率を実現するノウハウ・フレームワーク・システムソリューションを最大限活用したビジネスソリューションとしてサービス化し、ビジネス課題を持つすべての企業へと展開している。 本事例のポイント -これまでのオペレーションを変えずにペーパーレスできるサービスとしてリリース -書き手によって癖の異なる手書き文字、名前、長文の読み取り精度が向上 -様々な種類の書類に対応し、手書き文字をリアルタイムにデータ化 9割以上の顧客満足度を支えるオペレーターがメモする手書き文字。1日7,000枚以上の手書きメモをペーパーレス化した仕組みを外部へ提供し、同じ課題を持つ企業の支援をしたい 今回、LINE WORKS OCRを導入していただいた「タブレットお客様カルテSHIORI」について教えてください 荒川さん : 「タブレットお客様カルテSHIORI」は、タブレット端末を活用したDX推進やペーパーレスを支援するサービスです。 元々、再春館製薬所のコールセンターで稼働しているシステムを活用しており、オペレーターがお客様の会話情報を、紙にメモしPCへ手入力するという作業をせずに、業務のデジタル化・ペーパーレス化を推進することができます。 弊社と同じように、コールセンターや店舗での接客、現場の業務などで、手書きしたものをPCへ入力したり、スキャンするという運用が残っている企業で、紙書類のデータ化や情報の再利用(データ活用)に課題を持っている方の課題解決方法として、提供しています。 「タブレットお客様カルテ SHIORI」の全体フロー 佐藤さん : そもそも、我々がSHIORIを開発した経緯として、グループ会社である再春館製薬所の「手書きの文化」についてご紹介させてください。 再春館製薬所のドモホルンリンクル事業は、売り上げの9割以上がリピートのお客様という高い顧客満足度を誇っています。これを支えているのがコールセンターです。 電話を受けるスタッフ「プリーザー」たちのきめ細やかな電話対応が、顧客化やリピート率に大きく関わっています。 日に7,000件を超えることもあるコールセンターの業務において、活用されていたのが手書きの帳票です。 一般的なコールセンターでは、数多くのお電話を効率的に対応するため、お客様情報をPCに入力して残す方式がとられていますが、我々はキーボードの使用を極力控えています。 なぜなら、タイピングの慣れ不慣れによって、お客様とのお話し以外に意識がいくのを防ぐためです。 我々が目指すのは、一人ひとりのお客様にパーソナライズされた対応。お客様との会話に集中するために、誰もが躊躇なくメモを取れる手書きにこだわってきました。 一方で、ペーパーレス化はかねてよりの至上命題でした。 お客様のご要望によって異なるフォーマットの紙帳票を使いわけるため、プリーザーの机には何十種類もの紙帳票が常にストックされ、お客様対応をするたびに、メモが書かれた紙が増え続けます。 日に7,000件の問い合わせがあるということは7,000枚の紙を使用することですから、紙に書いてある情報のデジタル化と資源の問題に、かねてより向き合わざるをえませんでした。 荒川さん : SHIORIであれば、プリーザーが1台のタブレット内で、問い合わせ内容に合わせた帳票をワンタッチで選び、直感的に手書きでタブレット上に書き込んでいくことができます。 そこにAI-OCRの機能を追加することで、手書きで書いた情報をボタンひとつでデータ化することができるようになりました。 ペーパーレスによって紙の保管問題を解決し、資源も大切にできる。 さらにデジタル化した情報をデータ活用へと繋げることでビジネスをより活性化し、お客様にとって価値のある対応を可能にし、それに集中することができるようになります。 手書きにこだわり、誰もが簡単にできるペーパーレス化を実現することで、企業・実際に使うスタッフの方々・お客様すべてにとって優しい作業の効率化、DX推進につながる仕組みを作りました。 あれだけ読めなかった手書きで書いた名前がこんなに読める!レスポンスの速さと座標情報も開発担当には有り難かった LINE WORKS OCR導入に至るまでの経緯を教えていただけますか? 荒川さん : 実は、SHIORIの立ち上げ時には他社のAI-OCRを導入していたのですが、その読み取り精度に満足がいかず、今回LINE WORKS OCRに乗り換えを行いました。 というのも、認識精度に関して大きく3つの課題があり、「手書きであること」「お客様の名前の読み取り」「長文の読み取り」の難しさが挙げられます。 1つ目の手書きであることは、書き手によって文字の形が異なること、さらには電話対応をしながらの記入のため、時には走り書きのような癖の強い手書き文字もきちんと読み取ってもらわねば意味がありません。 また、2つ目の名前についてが一番の課題で、他社のAI-OCRでは韓国語など別の言語で変換されてしまうことが多々ありました。 3つ目の長文に関しても、文章が長ければ長いほど読み取り精度がガクッと下がってしまう…。 このままではサービス化は難しいと考えていました。 阿川さん : そのようなタイミングでLINE WORKS OCRの認識精度が高いと知り、調査をはじめました。 同時に比較したAI-OCRは15製品。その中から選定するために、まず3つのポイントを挙げました。 1つ目が認識精度。2つ目は、気軽にトライアルができるかどうか。そして3つ目はAPIで提供されており、手書き文字の認識処理の送受信がスムーズであることでした。 他社製品の中には、「夜中にまとめてデータ解析をしてまとめてデータを返す」というバッチ処理のような製品もありましたが、我々が求めていたのは、お客様対応中に手書きでメモをして、完了後にボタンを押せばリアルタイムでデータ化が完了するものでした。 これら3つを満たすものとして、残ったのは4社。 その中からLINE WORKS OCRに決めた理由は、読み取り精度の高さと価格です。 -
株式会社ロジス・ワークス
本事例のポイント -課題: ・取引先からFAXやメールで毎日届く出荷伝票を全て印刷し、紙ベースで入力業務を行っていた ・別のAI-OCRを導入していたが、認識精度が悪く業務負荷がほとんど減らなかった ・複数の帳票を取り扱うため事前設定を簡単に行え、自動配車システムと連携する必要があった -成果: ・出荷伝票2,000枚/月の読み取りを効率化 ・60時間/月の業務時間削減、1人あたり1時間/日削減 ・100枚/日をペーパレス化 ・複数帳票でも読み取りが早く、画面上で簡単に確認や修正が出来るようになった ・自動配車システムとAI-OCRを連携することで業務全体を効率化 株式会社ロジス・ワークスとは? 1923年に貨物自動車運送事業として創業、時代の流れに即した幾多の変遷を経て1965年に昭和電線グループの一員となった。2006年には株式会社ロジス・ワークスが誕生し、総合物流会社としてサービスを提供しており、常時多種多品目の電線を取り扱い、得意先からの注文に合わせて、切断加工・全国への輸配送を請負っている。また、物流機器の製造・販売、電線ケーブルのリサイクルなどもおこなっている。 毎日メールやFAXで届く出荷伝票を印刷して手入力していた。自動配車システムとの連携のため、出荷伝票のCSV化が必須に ー 御社の配送グループの業務内容とLINE WORKS OCRをどのように活用いただいているか教えてください。 齋藤さん: 当社は主に電線を製造する工場に隣接した「工場部門」と全国のお客様にお届けするための「流通センター部門」の2つの部門に分かれております。 流通センター部門は管理・配送・倉庫と2つのグループに分かれており、その中で配送グループは管理グループから指示される電線の注文情報を取りまとめ、翌日の配車作業を行い、トラックの運転手さんに配送指示を出す役割を担っています。 野村さん: LINE WORKS OCRを活用している作業としては、毎日昼と夕方の2回に分けて翌日の出荷伝票がメールやFAXで届くので、その書類をCLOVA OCRで読み取り、CSV化し、主に2種類の出荷伝票を、1日100枚程度、月2,000枚ほどを読み取っています。 伝票には納品先住所・電話番号・電線の種類・サイズ・数量などが記載されていて、項目が多いものだと160項目くらいにもなり、これまでの手作業による入力作業から解放されました。 <実際読み取っている伝票> ー LINE WORKS OCR導入前に他社のAI-OCRを利用していたとお聞きしましたが、そもそもAI-OCRを導入されたのは、どういった課題からでしょうか? 齋藤さん: AI-OCRでCSV化した出荷伝票のデータを自動配車システムと連携する、とお話しましたが、この配車の作業がなかなか手間のかかるものなのです。 システムが入る前は、出荷伝票をすべて紙に印刷して机一面に並べ、「このトラックはこのルートで配達すれば、無駄なく配達できる」と人の手で配車を組んでいました。だいたい17時から始めるのですが、伝票は次々にくるので少なくとも20時頃まではかかっていたと思います。 この業務を効率化しようと自動配車システムの導入を検討したのですが、それを活用するためには出荷伝票をCSV化したデータが必須でした。大多数はCSV化が可能でしたが、どうしても紙の伝票でしか発行できない場合もあり、紙伝票の存在は避けられないものだと考えていました。 そんな中でAI-OCRの存在を知り、「AI-OCRで紙伝票の入力作業を自動化し、データ化したものを自動配車システムと組み合わせれば、配車作業を大幅に自動化できる」と考え、最初は他社のAI-OCRを導入しました。 読み取り精度向上を求めて他社のAI-OCRからLINE WORKS OCRに乗り換え。決め手は「読み取りたい項目だけ」を、「高い認識精度で読み取れる」こと ー 他社のAI-OCRから乗り換えを考えたきっかけは、どのようなものでしたか? 齋藤さん: 読み取り精度があまり良くなかったことが、大きなきっかけですね。 費用的には比較的安価だったので利用しやすかったのですが、修正作業が発生してしまうこと、読み取りたい部分をあらかじめ書類に線で囲むといった新たな作業が発生してしまい、「これなら手入力したほうが早い」「そもそもあまり利用する意味ないな」と感じていました。 ー「AI-OCRは使えない」という印象を持たれてしまったのではと思ったのですが、そうはならなかったのでしょうか? 齋藤さん: ならなかったですね。紙書類を自動でデータ化する技術がある、ということを学んだので、「他の製品だとどうなんだろう?」と興味が湧きました。 そんな時に親会社の協力部署からLINE WORKS OCRについてご紹介いただき、「無料トライアルがあるから試してみよう」と決まりました。実際使ってみると、想像以上に読み取り精度が高くびっくりしましたね。 ー 導入検討にはどれくらいの期間をかけ、またどのように検証しましたか? 齋藤さん: 検証自体は2週間程度です。 導入済みのAI-OCRと読み取り精度の比較をするために、それぞれで同じ伝票を読み取り、1文字ずつ検証しました。 ー 導入の決め手はどのようなところだったのでしょう? 齋藤さん: -
IMGコンサルティング株式会社
本事例のポイント -課題: ・経費書類や請求書が増え、保管スペースが圧迫・保管費がかかる ・業務の属人化による業務全体の非効率さ ・Concur導入で業務効率化を実現したが、データ入力業務は残る -期待: ・データ入力の手間や確認作業の簡略化 ・リモートワークの促進 ・LINE WORKS OCRとConcurをセットで提案することで、お客様の請求書業務自動化への貢献 -成果: ・業務時間を削減でき、コア業務への時間に充てることができた ・場所に捉われない働き方ができるようになった ・お客様への提案の際に、安価かつ高品質な提供価値(武器)を得る事ができた IMGコンサルティング株式会社とは? 日本企業の競争力強化に貢献するために、デジタル変革を伴うERPの導入を支援しています。また、間接費業務改革を目的に世界標準の経費精算・請求書クラウドシステム-Concur(コンカー)をライセンスの再販売から導入支援までサポートしています。 膨大な紙書類の保管と属人的な経費精算業務の改善を目指し、SAP Concurを導入、さらにLINE WORKS OCRを連携 ―― 御社の業務内容について教えてください。 小野里さん: 弊社はデータを効率的に処理し、組織における情報をスムーズに行き渡らせるためのソリューション開発を行う、SAPに特化した領域のコンサルティングの会社です。主には、クライアント企業のDX推進サポートを行なっています。 ―― 御社がLINE WORKS OCR導入検討されたきっかけをお伺いできますか? 小野里さん: 2022年4月で6期を迎えたのですが、保管しなければならない過去の請求書類の量が膨大になってきたことが1つのきっかけです。それらの管理を中谷が1人で行なっていたため、今後のためにも属人的な業務は極力なくしたほうが良いのではと、気になっていました。 ―― LINE WORKS OCR導入以前は、どのように作業していたのですか? 中谷さん: 経費精算は各社員から経費明細のExcelと領収書の原紙を受け取り台帳に張り付けて当社で保管し、 Excel及び領収書コピーを親会社経理に送付。請求書も確認後に親会社へ送付していました。 親会社側で受け取った経費明細と請求書を経理システムに登録していました。 ―― 台帳に貼り付けとなるとリモートワークも難しそうですね…。膨大な紙書類の保管方法と、経費精算業務が属人的であることが大きな課題だったのですね。 中谷さん: そうですね。紙書類の保管については、管理コストも馬鹿にならないと思っています。 毎年増える紙書類のために、キャビネットは満杯になり、保管場所の確保など、そのコストは少なくないですよね。もっとオフィスのスペースを有効活用出来ればと考えていました。 ―― 御社は、経費精算システムのSAP Concurを導入後、LINE WORKS OCRを連携されていますよね。その経緯を教えていただけますか? 小野里さん: まず、経費精算をいつでも申請・承認できるConcur Expenseを導入後、請求書のデジタル化と支払い管理を自動化するConcur Invoiceを導入しました。 Concur Invoiceは、外部のソリューションを連携させることで機能が拡充されます。 その中にOCRを用いた請求書の自動読み取りがあったため、これらを連携することでConcur Invoiceのメリットを最大限享受したいと思っていました。 ―― 連携できるOCRは他サービスもあると思いますが、なぜLINE WORKS OCRを選ばれたのですか? 小野里さん: 比較検討したところ、金額面や機能面などのバランスがよい印象でした。 読み取り精度もICDAR(文書解析と認識に関する国際会議) で世界No.1を数多く獲得していることで技術への信頼感も持てましたし、「LINE」というブランド(当時)自体、我々や接するお客様にとって親近感があり、ご提案がしやすいと感じました。 中谷さん: 使い勝手も比較検討しましたが、安価でコスト面のハードルの低さも魅力でしたね。 ―― 導入したことで、課題解決以外に得られた効果はありますか?
もっと見る
9
18