AI-OCRで受注処理を38人分から4人に集約、手書き申込書を読む農協の仕組み

最も大きかったのは、AI-OCRの導入と受注処理の一か所への集約を、一体の改革として設計した点です。支店ごとの手入力を残したままOCRを入れても、効果は各拠点に薄く散らばるだけでしょう。読み取りを本店のセンターに集め、浮いた余力で支店が担っていた電話での受注まで同じチームが引き受ける構成にしたことで、ツールの効果が人員配置の見直しに直結しました。架電と受注処理の集約は同時でなければ意味がないという判断が、この設計の背骨になっています。

もう一つは、AIの精度に頼り切らず、読み取られる側の申込書を作り替えた工夫です。西暦の頭に「20」を印字する、日付欄を枠で囲む、郵便番号や電話番号にハイフンを先に刷っておくといった細工で、手書きの揺れを入口で抑えています。四隅の基準マークは切り取り線のずれを吸収し、帳票IDを印字しておけば、レイアウトが同じ新商品の申込書には既存の書式定義がそのまま流用されます。メロン、スイカ、伸し餅と商品が季節ごとに入れ替わる購買事業では、この「一度作った定義を使い回せる」仕組みが運用の継続を支えていると見られます。

確認作業をチームで分担できる形にしたことも見逃せません。複数のPCで同じ読み取り結果を共有するマルチステーションを使い、4人が同じ画面で進捗を見ながら地域ごとに確認・修正を進めています。さらに職員コード欄を設けて電話受注の担当者を後から追えるようにするなど、AIが読んだ結果を人が点検する工程まで含めて、少人数で回る流れに組み立てられています。