AI-OCRと生成AIで紙の資料を使える情報へ、文書保管企業のAI活用

資料に合わせてAI-OCRを選び分けるという前段の設計が効いています。縦書き・横書き、印字・手書き、多段組・表形式といった違いを踏まえて適したAI-OCRを選定し、テキスト化したうえで、生成AIが理解しやすい形式に構造化するところまでを一連の工程として組み立てています。読み取りの負荷を単一のエンジンに背負わせず、資料の性質によって手段を切り替える判断が、種類の揃わない資料を扱ううえでの前提条件になっていたと考えられます。

専門のオペレーターの監督のもとでAI-OCRに仕分けと読み取りを任せる「ヒューマン・イン・ザ・ループ」（AIの処理の中に人の確認を組み込む考え方）も、機密文書を預かる事業と噛み合った置き方です。AIの出力をそのまま成果物にせず、人の監督を工程の内側に据えることで、信頼度が高くすぐ活用できるデータという水準を保っています。Cogent Labs側の最先端AI技術と、同社のセキュリティ環境および実績の豊富なオペレーションを組み合わせた役割分担も明快で、AI技術か運用のどちらか一方だけでは成立しにくい部分を互いに埋める構図。

自社の現場に入れたAI・ロボティクスは、人の仕事を置き換えるのではなく、人に付き添う形をとっています。自動搬送機THOUZERは人を検知して作業者の後ろを追従し、台車などを牽引します。動線や手順を大きく変えないまま、負担の重い部分だけを機械へ移す設計は、現場が受け入れやすい導入の仕方です。AIドライブレコーダーも、危険運転が検知された場面を動画で共有し、その日の運転評価をレポートやランキングで確認できる機能が、検知して終わりにせず改善を回す仕掛けとして働いています。