第一生命が書類の認識精度2割向上、生成AIとクラウドでOCR基盤を刷新

帳票の認識から文字の読み取り、人の確認、結果の反映までをEnd-to-End、つまり工程を分断せず一続きにつないだ設計が、この更改の芯にあります。生成AIやAzure Document Intelligenceといった技術要素を個別に置くのではなく、業務プロセスの流れの中で機能する形へつなぎ込むことが最初から目標に据えられていました。読み取り単体の性能がいくら高くても、前後の受け渡しが手作業のままでは事務全体の速さは変わりません。つなぎ方まで含めて設計対象にした判断が、膨大な処理量と高速処理を求められる実務に耐える構成を成り立たせたと考えられます。

判断が必要な場面には人が関与するHuman in the Loop（AIの自動処理の途中に人の確認を組み込む設計）を、後付けの例外処理ではなくインターフェースの一部として持たせた点も見逃せません。保険金の支払いや契約手続きに使う本人確認書類は、一文字の取り違えが手続きそのものの誤りに直結する性質を持ちます。AIが常に正しく読む前提を置かず、確認を工程として設計へ織り込む割り切りがあったからこそ、精度向上と実運用の安全性を同時に成立させられたのでしょう。

移行の進め方にも工夫が見えます。ヘッドウォータースは第一ライフテクノクロスと連携し、業務要件を起点にシステム構成とワークフローを設計するという順序を守りながら、物理サーバー中心の環境からクラウドへ移す作業を既存業務との連続性に配慮して進めました。稼働中の事務を抱えたまま土台を入れ替える種類の案件では、技術選定よりも、現行業務のどこを変えずに残すかという線引きが成否を分けます。その線引きを業務側の知見を持つ会社と分担した体制が、1年という期間で本番リリースまで到達できた条件になっていたと見ています。