AI-OCRとRPAで入力作業を約8割削減、自治体の紙業務自動化が広がる背景

読み取りと入力を別々に考えず、AI-OCRとRPA（画面操作を自動で再現するソフト）を対にして扱った構成が効いていると考えられます。紙をデータ化するだけでは、そのデータを既存の業務システムへ打ち込む作業が職員の手元に残ります。福島県福島市の事例がAI-OCRとRPAの連携として説明されているように、読み取りから入力までを一続きの流れとして設計したことが、削減の実感につながる形をつくったのでしょう。

行政側の制約に合わせた提供形態も見逃せません。埼玉県川口市ではLGWAN対応、福島市ではマイナンバー対応という前提が明記されています。自治体の事務は扱う情報の性質上、外部ネットワークへ自由にデータを出せません。この制約を満たす形が用意されていなければ、どれほど読み取り精度が高くても検討の土俵にすら上がらなかったはずです。技術的な性能ではなく、使える場所を先に揃えた点が実装の可否を分けたと見ています。

広げ方にも特徴があります。川口市は入力業務の自動化を16の課へ拡大し、庁内業務の内製化へとつなげました。一つの業務で手順の型をつくり、それを他部署が自分たちで再現していく進め方は、業務ごとに外部へ依頼を重ねるやり方と比べて、庁内に運用の知見が残ります。