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

入力担当者を悩ませていたのは、帳票の枚数だけではありませんでした。協力会社ごとにフォーマットが多岐にわたるうえ、作業現場で機材を点検しながら記入される点検記録は、走り書きで本人以外には読み解けないこともあります。月1,000枚発生する作業日報を含め、判読に手間取るほど入力時間は膨らんでいきました。さらに、書類によっては現場から事務所のPCへ戻って入力する必要があり、移動時間まで含めると業務時間内に収まらず、残業が生まれていたのです。

編集部の見立てでは、この困りごとの本質は「入力作業が重い」ことではなく、データ化できるかどうかが担当者個人の読解力と、PCのある場所に縛られていた点にあります。すでに他社のOCRを導入していながら手書き帳票には使えなかったという事実が、その構造を裏づけているのではないでしょうか。

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。

点検記録、作業日報、請求書、出勤簿を合わせた入力業務で、月間約400時間の削減に至りました。対象となる帳票は月間約6,000枚です。現場からは業務時間が短くなって楽になったという声が上がり、時間的な負荷に加えて精神的な負荷も軽くなったことで、これまで手が回らなかった業務にも着手できるようになっています。走り書きで本人以外には読めなかった書類も誰でもデータ化できるようになり、蓄積されたデータを今後の業務分析に活かす道筋も見えてきました。