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大量のデータ入力というボトルネックが
ついに解消される時が来た

[後編] データ自動入力が創る新しい業務のカタチ

後編(全2回)

実証実験ではAI の認識率、90%

注文書、請求書など紙書類のデータのシステムへの入力業務はこれまで長らく人手に依存していたが、AIを適用した"データエントリ業務支援ソリューション"によってついに自動化が実現した。
日立ソリューションズ ビジネスコラボレーション本部 レポートソリューション部 主任技師の成田丈夫に今回開発したAIの概要を説明してもらった。

「書類のフォーマットには一般的なルールが存在しています。例えば請求書なら、請求番号は『請求No』の右に、商品名は『品名』の下に、請求額は『計』の右に、というように。本ソリューションではAIがこのルールに基づいて、OCRが読み取った書類のデータから各項目の位置を判断。だからフォーマットが異なっても必要なテキストを抽出できます」。


日立ソリューションズ ビジネスコラボレーション本部
レポートソリューション部 主任技師 成田丈夫

このAIへのルール定義が、本ソリューションで最も苦労した点だという。位置を厳密に定義しすぎると柔軟性が落ちて幅広いフォーマットに対応できなくなるし、柔軟すぎると間違ったテキストを抽出しやすくなる。
今回のルール定義ではそのバランスを極めるだけではなく、周辺の文字情報や罫線の情報なども学習によりルールに動的に組み込んでおり、フォーマットの異なる書類が来てもAIはそれらを複合的に考慮して候補となるテキストを抽出できる。

「そして抽出後にチェック用ツールを使って、人が、AIの認識ミスを修正します。これによってAIが修正後の抽出箇所周辺の文字情報や罫線の情報などといった特徴を学習し、次回以降は情報をより正しく抽出することができます。実証実験では、AIは1回の学習で認識率90%を実現しました。しかも間違いの10%はOCR側の文字認識のミスでした」。

紙の情報資産の活用促進のために

そして"データエントリ業務支援ソリューション"の適用は、データ入力に留まらずさまざまな業務に広がっている。
「例えば、企業内に眠る紙の情報の活用促進に使いたい、というお客さまがいます。設計図や企画書など過去の紙の文書も、企業にとって大切な資産です。これらを電子化する際に、フォーマットがバラバラの書類の表紙からタイトルや担当者の情報を抽出すれば、分類が効率的に行えます」と成田。

また現在、多くの企業が推進している「電子帳簿保存法」への対応では、この仕組みがきわめて効果的に機能する。取引ごとに書類にキー番号を振り電子化しておけば、そのキーを使って関連書類を即座に取り出すことが可能になる。税務調査や会計監査の際の煩雑な準備作業が、大きく軽減されることは間違いない。
"データエントリ業務支援ソリューション"は情報資産活用のサポートという側面も持っている。

新しいビジネススタイルの創出へ

「"データエントリ業務支援ソリューション"は、業務の効率化を超えた、新しいビジネススタイルの創出もお手伝いできると考えています」と日立ソリューションズ ビジネスコラボレーション本部 レポートソリューション部 グループマネージャの神田工は言う。


日立ソリューションズ ビジネスコラボレーション本部
レポートソリューション部 グループマネージャ 神田工

ある損害保険会社では、このソリューションの仕組みを、窓口において他社からの乗換えを勧める商談に役立てたいと検討している。
まず店舗の窓口担当者は、顧客が持参した競合する会社の保険証券をスキャンさせていただく。そしてその画像をデータセンターへ送信すると、AIが画像から必要なデータを抽出し、システムが自動で競合会社に対応する自社プランを作成。窓口担当者はそのプランを使って商談を勧めるのだ。
「これまでは窓口で証券をコピーさせていただいたら、数日後に改めてプランをご提案するという流れでした。一方この仕組みなら、その場で商機を逃さずセールスができます」と神田。
保険の窓口業務に限らず、他にも営業担当者や保守担当者などが、外部で撮影した書類の画像からAIで情報を抽出して業務に活かすようなシーンは、いろいろと考えられそうだ。

最後に神田が締めくくる。
「"データエントリ業務支援ソリューション"は、これまで分断されていた営業などフロントオフィスの業務と基幹系の業務を一本につなぎます。これによってビジネス全体のスピードや顧客ニーズへの対応力などを高められるでしょう。
データの自動入力からはじまる新しいビジネスの可能性を、これからもお客さまとともにもっと広げていきたいと考えています」。

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