AI-OCRで鋼材の品質証明書の仕分けを自動化、1日数時間が20分に

スキャンと振り分けを一度の通紙で片付けず、二度に分けた工程設計が、この自動化の土台になっています。一度目の通紙では画像を取り込むことに徹し、その画像からAIが一枚ごとの仕分け先データを作る。出来上がったデータを機械へ戻し、二度目の通紙で物理的な振り分けを行う。判断する処理と紙を動かす処理を時間的に切り離したこの割り切りが、読み取りに十分な処理時間を確保しつつ、搬送を止めずに済む構成を可能にしたと考えられます。

読み取り自体を、様式の特定と項目の抽出という二段構えにした点も要になっています。約20種類あるひな形の候補から一つを絞り込み、そのうえで需要家・特約店・工事名といった、行き先の判断に必要な文字だけを拾う組み立てです。見た目の似た様式が混在し、スキャン時に微細なズレが生じたり、上下が逆のまま投入されたりする現場条件を前提にすると、まず様式を確定させてから項目を読む順序は、誤読の芽を手前で摘む設計だと読み取れます。数千枚をまとめて扱うために解像度を落としながら、読み取った文字に後処理を加えて精度を補う考え方も、実運用の速度と正確さの折り合いをつけるための工夫でしょう。

紙を傷めずに安定して送る機構を、ハードウェア側の専門領域としてはっきり切り出した役割分担も見逃せません。AIが様式や文字列を特定するには、そもそも高品質な画像が安定して得られることが前提になります。SP3000は税公金の支払い伝票や配送伝票など、金融機関や物流業界での導入を通じて搬送設計の改良が重ねられてきた機械であり、その蓄積がポケット格納までの安定した紙送りを担いました。AI側は導入先の帳票に合わせたチューニングに集中でき、それぞれの得意な領域に責任範囲を寄せる形になっています。