AI-OCRで手書き帳票をデータ化、入力ミスがゼロになったデータ入力代行の現場

基幹となるクラウドシステムには手を付けず、足りない管理項目を補う集計システムを別に立て、そこにAI-OCRの読取結果を流し込むという構成が、この取り組みの土台になっています。システムそのものを入れ替えれば影響範囲は一気に広がり、判断も費用も重くなります。手を入れる範囲を転記という一点に絞り、その前後だけを作り替えた切り分けが、短い準備で実運用に乗せることを可能にしたと考えられます。あわせて顧客側の作業を「PDF化して送る」だけに切り詰め、読み取り・確認・集計を受託側へ集約した役割分担も、現場が新しい手順を覚え直す負担を最小限に抑えています。

ツールを選ぶ基準を、業務のなかで最も壊れやすい箇所に置いた点も見逃せません。車が出来上がるタイミングで手書きされる車台番号、FAX特有の薄い文字、少し斜めに入ったスキャン画像——読み取りが崩れるとすればここだ、という条件でトライアルを行い、そこを通過できるかどうかで判断しています。別案件で使っていたツールに、基盤システムの更新にあわせて手書きの正答率が振れる、枠ズレが起きるといった課題を感じていた経験が、この見極め方につながったのでしょう。手元にあるものを流用せず、案件が求める精度でその都度選び直すという姿勢です。

人が最後に目を通す前提を残したうえで、その確認作業のしやすさまで選定条件に含めた判断も効いています。読取結果のすぐ上に元画像の該当箇所が小さく切り出して表示され、視線を大きく動かさずキーを押して送っていける画面であれば、確認は腰を据えた作業ではなく流し見に近づきます。金額や車台番号を扱う以上、読取精度がどれだけ高くても人のチェックを完全になくすことはできません。だからこそ、消せない工程をいかに軽くするかを設計の対象に含めたことに意味があります。