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手書き文字を瞬時にデジタル化！AI-OCRの驚異的な進化と活用事例

佐藤 拓哉／AI社長／AROUSAL Tech. CEO

AROUSAL Techの代表を務めている佐藤（@ai_satotaku）です。

私たちは、生成AIを活用したリスキリング研修、業務改善コンサルティング、AIインテグレーションを提供しています。「人々を笑顔でいっぱいに」をミッションに、生成AIやITソリューションを活用できることで、「企業と個人の 最大利益、最大幸福 の実現」をビジョンとしています。

今回は、「手書き文字を瞬時にデジタル化！AI-OCRの驚異的な進化と活用事例」について解説します。少しでもあなたの生活や仕事のお役に立てれば幸いです！

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それでは、本題です…

手書き文字のデータ化を可能にするAI-OCR技術と、業務プロセスを自動化するRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の組み合わせが、企業の業務効率化に革新をもたらしています。
これにより、従来の手作業では実現できなかったスピードと精度が実現され、働き方改革が加速しています。
本記事では、AI-OCRの技術的背景から具体的な導入事例までを詳しく解説します。


AI-OCRとRPAの概要

引用：https://aismiley.co.jp/ai_news/handwriting-ai-ocr-2/

AI-OCR（Artificial Intelligence Optical Character Recognition）は、画像やPDFファイルに含まれる文字を認識し、デジタルデータに変換する技術です。
従来のOCR技術は、手書きの文字や汚れた文書で認識精度が低下することがありましたが、AIの学習機能を活用することで、誤認識のデータも学習し、精度が向上します。

RPA（Robotic Process Automation）は、人が行っている業務プロセスや処理を自動化する技術で、特に日次処理や週次処理などの定期的な業務に向いています。
AI-OCRとRPAを組み合わせることで、手書きデータのデジタル化と業務の自動化が同時に実現できます。

AI-OCRの機能と利点

AI-OCRの主な機能には以下があります。

  • 文書のスキャン: 手書きの領収書や請求書をスキャンしてデジタル画像を作成します。

  • データの認識: スキャンした画像から文字を認識し、テキストデータを抽出します。

  • データの確認と修正: 抽出されたデータを確認し、必要に応じて修正します。

  • データの保存: 確認済みのデータをデータベースや表計算ソフトに保存し、業務で活用します。

これにより、手入力にかかる時間を大幅に削減し、業務の効率化が図れます。

RPAの機能と業務への応用

RPAの機能は以下の通りです。

  • プロセスの定義: 自動化したい業務プロセスを明確に定義します。

  • ボットの設計: RPAツールを使って、ロボットが実行する操作やルールを設計します。

  • テストと導入: 設計したボットをテストし、業務環境に導入します。

  • 監視とメンテナンス: ボットの稼働状況を監視し、必要に応じてメンテナンスを行います。

AI-OCRとRPAを組み合わせることで、例えば経理業務においては、手書きの申込書をAI-OCRでデータ化し、RPAがそのデータを会計ソフトに自動入力することが可能です。
このプロセスにより、業務の負担を軽減し、エラーを減少させることができます。

導入事例と実績

具体的な導入事例として、オーダーメイドのスーツを手掛けるFABRIC TOKYOでは、手書きの採寸書をOCRでデータ化し、月間180時間の労働時間を削減しました。
また、株式会社カクイックスは、手書きの申込書のデータ化にAI-OCRを導入し、入力作業時間を22.2%削減しました。
これらの事例は、AI-OCRとRPAの組み合わせが実際に業務効率化に寄与していることを示しています。

今後の展望

AI-OCRとRPAを組み合わせた技術は、今後ますます普及していくことが予想されます。
特に経理向けツールの増加が期待され、業務プロセスのさらなる自動化が進むでしょう。
しかし、全ての業務を自動化するのは難しいため、導入に際しては業務プロセスの見直しや調整が必要です。

まとめ

AI-OCR技術は、手書き文字のデジタル化を可能にし、業務効率化を実現する重要なツールです。
多くの業界での導入が進み、働き方改革を支える技術として注目されています。
今後も技術の進化と普及が期待され、企業のデジタル化を加速させるでしょう。

引用元


コメント

AI-OCR技術は、脱紙媒体ができない現代の日本にとって救世主となりえる技術です！
医療、法律、工場、飲食など多くの分野で紙からデータに円滑に移行することができず、DX化が思うように進まないという課題があります。

AI-OCR技術が進歩していくことによって、DX化も同時に進めていくことができるので、あらゆる分野で積極的に活用していくべきでしょう。

日本のDX化の成功のためにはAI-OCR技術がもはや必須になっていくかもしれません。

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