月間約400時間削減、山九が手書き帳票をAI-OCRでデータ化した取り組み

決め手をカタログ比較ではなく実地の読み比べに置いた選定の進め方が、この取り組みの出発点にあります。大手精密機器メーカーの製品と同じ帳票を読ませ、3〜4ヶ月かけて読取精度を突き合わせたうえで、95%前後という結果になったDX Suiteを選んでいます。手書き帳票が主戦場である以上、自社の実際の書類で測るしか判断のしようがない、という割り切りが働いたと見られます。この手順を先に踏んだことが、導入後に「結局この帳票には使えない」という空白を残さずに済んだ理由でしょう。

紙からデータまでの経路を、人が動く場所と機械に任せる場所に切り分けた運用設計も効いています。拠点の担当者はスキャンしたPDFを指定フォルダに格納するだけで、あとはRPAがアップロードからデータ化、CSVのExcel変換までを引き受けます。読み取り結果を一件ずつ画面で確かめるのではなく、Excel上でまとめて内容確認する形にした点も見逃せません。枚数が増えるほど確認作業が膨らむ構造を、あらかじめ外しておいた設計と読めます。

全国への広げ方は、号令ではなく実績の複製という手順を踏んでいます。導入時に各エリアを訪問して説明会を開き、新しい取り組みに前向きだった拠点の使い方をモデルケースとして横に展開しました。新たに読み取りたい帳票が出てきても担当者自身で設定できる手軽さと、拠点ごとにソフトを買い揃えずに済むクラウド提供という条件が、この進め方を成り立たせています。読取精度が落ちやすいドットプリンター出力や半角カタカナについては、提供元のカスタマーサクセスから設定の助言を受けて精度を引き上げた場面もありました。