導入企業紹介：東邦産業株式会社様

東邦産業株式会社（岡山県倉敷市）は、機械器具修理業として、水島工業地帯を中心に工場設備のバルブ整備・定期保全・各種メンテナンスを手掛ける企業です。大手企業のプラント保全業務を支える存在であり、従業員27名・拠点2ヵ所とコンパクトながら、現場力に強みを持つ地域密着型の専門企業です。水島工業地帯で一斉に実施される2年に1回のバルブの定期保守に加え、全国で修理・点検業務を行っています。

本稿は、東邦産業様にDEEPREADを利用して認識したデータを納品している株式会社トラストの浦川守氏からお話を伺い作成しております（株式会社トラスト様はDEEPREADのパートナー企業です）。

導入の背景と課題

東邦産業様が抱えていた課題は、繁忙期に発生する大量の紙の納品書処理でした。

– ピーク時（約2〜3ヶ月間）は、主要仕入れ先から月120ページ以上の納品書が届く
– 事務員は合計金額のみを手入力でデータ化
– 納品の詳細な確認は現場担当者が紙の伝票を事務所まで探しに来る必要があり非効率

納品書の膨大な情報を手入力でデータ化することができず金額情報のみデータ化することで発生していた事務所での情報確認の負担が課題であり、その解決のためには納品書の全ての情報をデータ化することが必要でした。

この状況に対してDEEPREADのパートナーであるトラストの浦川氏が「紙業務をAI OCRでデジタル化すべき」と提案し、導入検討が始まりました。

ソリューション：トラスト × DEEPREAD によるデータ変換サービス

東邦産業様はOCRを直接運用するのではなく、トラスト様がDEEPREADを利用してデータ化し納品するBtoBtoB形式の導入モデルを採用しました。ここでは、クラウド上で納品データの確認ができるように、合計金額だけでなく必要な項目のデータ化を実施しています。

【トラスト様の役割】
– 東邦産業様からPDFデータを受領
– DEEPREADでPDFデータから必要な項目を文字認識
– 必要なレイアウトへデータ変換
– 基幹システムへ取り込める形に整形
– 認識漏れや例外の補正処理
– 最終データを納品

トラスト様はDX・基幹システム導入に長年携わる3名の企業で、40年以上の経験を持つ浦川氏が「まず自分で試し、問題点を潰してから提案する」スタイルで支援を進めました。

DEEP READが選ばれる理由とは

導入の決め手：現場が“楽になる”実感があること

中小企業ではITリテラシーが多様なため、「現場が実際に使い、便利さを実感できるか」が最重要ポイントになりました。

– PoC（検証）の実施
– 現場の事務員や担当者が「これは便利」「楽になる」と実感
– 経営者の意思決定が加速

“実際に体験して納得してもらう”ことで導入がスムーズに進みました。

導入後の効果

【① 現場担当者の移動・確認作業がゼロに】
納品書がデジタル化されクラウド上で検索可能になったことで、担当者が事務所へ紙を探しに来るムダ時間が解消されました。

【② 経理担当の問い合わせ対応が減少】
「この部品はいくら？」「いつ頼んだ？」などの確認作業が減り、経理担当者の負荷も大幅に軽減されました。

【③ 処理数の多い会社から導入開始して効果を確認】
仕入れ先約100社のうち、最も納品書が多い1社から導入開始するだけでも負担が大幅に軽減され効果を確認できました。

【④ データ化を手入力で実施する場合の作業ゼロ】
①と②を実現するために納品書の情報を手入力でデータ化すると仮定した場合の工数についてもAI OCRを利用することで削減されています。

なおAI OCRに100%の認識を期待するユーザもいらっしゃいますが、活字は高精度で認識できるが手書きは補正が前提であることを共有する必要があると考えています。

今後の展望：データ活用の未来へ

「AI活用にはデータが不可欠」であり、企業は社内に膨大にある情報をデータ化することが将来の分析や高度な業務改善の第一歩になると考えています。
今後のAIを利用したさらなく効率化のためは以下のようなことを期待しています。

– 仕入れデータを利用した効率化
– 写真OCRによる作業報告効率化
– 全社的なデータ活用基盤整備

効率化だけではなく、将来のAI活用を見据えたデータ整備こそが、中小企業にとって最も価値のあるDXであると考えています。

まとめ：現場中心の企業でもDXは実現できる

東邦産業様は、確認業務における紙中心の運用や繁忙期の業務負荷、ITリソース不足といった中小企業特有の課題を抱えていましたが、トラスト × DEEPREADの組み合わせにより、無理なく確実に業務効率化とデータ活用の一歩を踏み出しました。

AI OCRを代理店が運用し、エンドユーザーへデータを提供する仕組みは、IT部門がない企業でも実現可能なDXモデルであることを示す良い事例となります。

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SCSKサービスウェア株式会社は、コンタクトセンター、ヘルプデスク、バックオフィス業務について、業務分析・設計から運用・改善までBPO（ビジネス・プロセス・アウトソーシング）サービスを提供しています。「業務ナレッジ」、「IT」と「人財」を連携し、お客様の事業や現場の課題に即した最適解となるサービスを提供するビジネスサービスプラットフォーマーを目指しています。

当社は現在（2023年1月時点）、北海道から沖縄まで全国13拠点（21センター）あり、幅広いお客様にBPO業務を提供しています。その中でも名古屋センターは、紙帳票に記載された内容を電子化するデータ入力業務を約40年間行なっており、現在は10社のお客様のさまざまな帳票の入力業務を請け負っています。

日本国内の企業は、新型コロナウイルスの影響もあり、DX化が加速しています。業務の運用面もより効率化するために、現在AI-OCRを活用したエントリー業務を行なっています。

AI OCRの導入に至った背景について教えてください

データ入力業務には、エントリー（最初に入力）とベリファイ（エントリー入力とは異なる人が修正入力）という工程があります。

よって1つの帳票を入力する際、従来のプロセスですと必ず2名のリソースが必要となります。数年前まではデータ入力の業務量は現在の倍以上あり、データ入力を専門とした人材（パンチャー）も多くいました。しかし、時代の流れと共にペーパーレス化に取り組む企業が増加、市場の縮小と共にパンチャーも減少し、人材確保が難しくなってきました。

しかしながら、そのような状況下においても業務は今まで通り遂行しなければならず、同時に今まで以上にデータ入力のスピード、そして人件費を抑えることが求められました。
そこでテクノロジーを活用し、業務を自動化することで問題を解決すべく、AI-OCRを３年ほど前から導入し、人×AI-OCRを併用してデータエントリー業務を行う運びとなりました。

DEEP READが選ばれる理由とは

DEEP READを選んでいただいた理由について教えてください

BPOサービスプロバイダーである当社は、コンタクトセンターやバックオフィス業務において、入力対象の帳票・紙・FAXなどアナログデータを受領し、AI-OCRを使用してテキスト化したデータ（デジタル情報）を納品しています。
さまざまなお客様の要件に対応すべく、AI-OCR導入には次の7つの要件がありました。

１）手書き文字を識字できること
当社がお預かりする帳票は全て活字の帳票ばかりではなく手書き文字も多くあるため、手書き文字の識字精度が高いこと。

２）オンプレミス環境
個人情報を取り扱うため、セキュリティには細心の注意を払っております。クラウド環境の場合、データが事業者側に保管され、外的要因によるデータ流出の懸念もゼロではありません。よって当社ではネットワークを外部と切断した環境を用意し、オンプレミス環境のAI-OCRを使用しております。

３）24時間稼働ができること
受領件数が多く、短納期であるため、夜間帯も含めてAI-OCR処理を実行し、翌朝から人がベリファイ入力できるようにしておく必要があります。

４）コストパフォーマンスが良いこと
どれだけAI-OCRの精度が良くても、コストが高ければ採算が合いません。AI-OCRの処理件数を月額ランニングコストで割り戻した際に、従来方法よりもコストメリットがあること。

５）帳票の仕分け機能があること
お客様からお預かりする帳票は複数種類（パターン）の場合がほとんどであるため、人が仕分けするのではなく、AI-OCRで仕分け処理ができること。

６）画面操作の使いやすさ
誰でも簡単に使用することできるUIであること。

7) API連携ができること
帳票をスキャンした後、イメージデータをAI-OCRに投入、読み取り結果（CSVファイル）を取得するまでの工程を自動化できること。

品質、コスト、操作性、セキュリティ、これらの要件に合致したため、DEEP READの導入に至りました。

DEEP READの活用方法・効果について教えてください

ワクチン予診票の読み取り（予診票に添付された接種券、ワクチンシールの内容も含む）を月間20万〜30万枚のボリュームで行なっています。

既に人×AI-OCRを併用したデータエントリー業務を行なっているとの話をしましたが、本業務ではDEEPREADと他社AI-OCR製品を組み合わせた運用をしています。
AI-OCR同士の読み取り結果が一致していれば、人の入力プロセスを省略（納品前にチェックツールを使って異常値を検知）し、リソースやプロセスの効率化を図りました。

その結果、従来の人×人のエントリー・ベリファイ方式と比較し、リソース面・コスト面で著しい結果が出ました。

■オペレーター工数：70％削減

■コスト：30%削減

今後の展望などございましたら教えてください

削減効果については現状に満足することなく、次のレベルに向けて施策を練っているところです。文字を読み取るだけではなく、読み取る前後の工程を含め、業務全体の見直しができるようにしていければと思います。

また、点検業務など今まで人が対応していた業務をAI-OCRを活用することで、新たな可能性を模索、検討できればと思います。
より一層お客様に満足いただけるように、QCDにこだわって運用を推進して参ります。

DEEP READに今後期待することなどございましたら教えてください

３点ほどあります。

１）非定型帳票の読取対応
給与支払報告書など事業者ごとにフォーマットは微妙に異なるものの、入力項目自体はほぼ同じであるタイプの帳票があります。類似帳票が増えると仕分け精度が落ちるため、非定型帳票に特化した読取機能があると今後の業務の幅が広がります。

２）マルチページの読取対応
マルチページが読み取れないので、読み取りができるようになるとデータ加工の一手間が減り、効率が良くなります。

３）データ加工の機能拡張
文字列の置換ルールは最大10個まで設定可能となっていますが、10個以上設定が必要なケースもあるため、機能拡張してもらえると助かります。

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【信金中金ビジネス様】信金中金ビジネス株式会社は、1990年12月に信金中央金庫（信金中金）の100％出資子会社として設立されました。現在、従業員は約90名、売上高は約8億円にのぼり、主な事業は、信金中金からの業務受託と信用金庫や関係諸団体への業務用品・PR用品等の販売業務です。

信金中金の委託を受けて、総務関連業務、人事厚生関連業務、企業等と信用金庫との資金中継業務、為替業務などを行っています。精度の高い事務処理を通じ、信金中金とともに信用金庫業界の発展に貢献しています。
また、信用金庫で使う様々な物品の販売業務も行うなど、業務範囲は広範囲に及んでいます。

AI-OCRの導入に至った背景について教えてください

【信金中金ビジネス様】信金中金ビジネス株式会社は信金中金が行なっているさまざまな業務の受託がビジネスの中心なので、絶えず新規業務の受託を模索しています。

我々が受託を検討していた業務の一つに、信金中金の地域・中小企業研究所が四半期ごとに実施している全国の信用金庫の取引先を対象とした景気動向調査に係る「データエントリ業務」がありました。この調査では、全国12,000社分の調査結果（アンケート結果）をパンチ入力業者に委託してデータベース化し、同研究所はその結果に基づき分析、レポート作成を行っています。そのデータ入力作業について、我々が受託できないかと兼ねてから考えていました。

ただし、我々自身がパンチャーとしてマニュアルで入力作業を進めていくことには限界があるため、昨今成長が著しいAI-OCRを活用し、より効率的にデータを入力することができないかと検討を進めてきました。この受託ビジネスを提案・獲得する上で、AI-OCRの導入・活用は、まさに大前提だったと言えるでしょう。

DEEP READが選ばれる理由とは

DEEP READを選んでいただいた理由について教えてください

【信金中金ビジネス様】AI-OCRを検討する上で、まずは数多くあるAI-OCRベンダーに順に話を聞き、ベンダーリストを絞り込んでいきました。

その中でDEEP READは、コスト面の優位性、そして性能への期待があり、実証実験（POC）を実施することとしました。

DEEP READの導入に至った、コスト面以外の理由としては、ソフトの使い勝手の良さ、そして担当者のレスポンスの良さが挙げられます。費用に関するセンシティブな相談もオープンかつ迅速に対応していただき、とても快適なバイヤージャーニーでした。

DEEP READ同様にPOCを実施したAI-OCRもありましたが、担当者と円滑にコミュニケーションができない、操作が分かりづらい、仕様が私どもの要件に合わないなどの不都合がありました。

なお、DEEP READの初回POCでは、我々自身の経験の浅さから十分な結果を出すことができなかったため、有償トライアルプログラム「DEEP READ サクセス プログラム」に申し込み、リベンジマッチを行うこととしました。その結果、EduLab社のフルサポートもあり、期待を上回る成果を得ることができました。現在、信金中金とDEEP READを活用した調査票の電子化処理の話を詰めているところです。

『使い勝手のよさ』、『迅速なレスポンス』がDEEP READ導入の最大の決め手です。

DEEP READの活用方法ならびに効果について教えてください

【信金中金ビジネス様】 景気動向調査票の手書きで記入された数字を読み取り、DEEP READで電子データにコンバートしています。
非常に読み難い数字やカッコ付きの数字なども正確にテキスト化するなど、細かいところまで高精度に読み取りがされることで、確認・修正の手間が減り、作業を効率よく進めることができました。

また、専門のパンチャーが手入力していた作業について、我々のような専門スキルがないスタッフでも、ツールを使いこなすことで容易にデータベース化することができたことは、大きな驚きでした。このツールを上手く使うことで、ビジネス拡張の可能性が拡がったことも、効果の一つではないでしょうか。

DEEP READに今後期待することなどございましたら教えてください

【信金中金ビジネス様】 実際に作業をする中で、例えばタスクを選択する際、複数の担当者が同じタスクにエントリーし、作業が重複してしまったケースがありましたので、誰かが作業をしている際には「作業中」などの表示があると、より効率よくチームで活動ができると思いました。

機能や仕様面での要望はいくつかありますが、手書きで読み難い文字でも表示が大きいこと、またユーザーフレンドリーなUIやシンプルな操作性により誰でも簡単に使えることは、DEEP READの強みであり、今後ここに益々磨きをかけ、さらに共同作業や業務効率化を図る機能が充実していくことを期待しています。

今後の展望などございましたら、教えてください

【信金中金ビジネス様】信金中金 地域・中小企業研究所の景気動向調査の受託がDEEP READ活用の第一歩となります。

そして、親会社である信金中金をはじめとした金融機関の仕事では、まだまだ紙を使う作業が溢れているので、DEEP READを活用して信金中金の事務作業の電子化の検討を進めていきたいと思います。
さらには、DEEP READの手書きの高い読取り精度を活用して信用金庫の事務の受託にも参入し、新たなビジネスの地平を切り拓いていきたいですね。

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【アグレックス様】  アグレックスは1965年の設立以来、1,700社を超えるお客様に対し、顧客のビジネスプロセス構築を包括的にサポートしています。

さまざまな企業の受託業務で培ったノウハウやIT力を活かし、業務を一括受託運営するBPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）サービスをはじめ、課題に合わせてCRMソフトウェアやクラウドサービスを連携させるソフトウェアソリューション、システムの企画から運用を一貫支援するシステムインテグレーションの３つの事業を組み合わせて提供しています。

近年、DXの推進により、RPA、AIを導入する企業が増える一方、既存業務の分析が十分でないままこれらのツールを導入し、機能や本来のメリットをフルに活かしきれず、部分最適となっているケースがよく見られます。

弊社では、お客様の現状業務を判断プロセスまで可視化・分解したうえで、業務プロセスを再構築する「ビジネス変革サービス」を提供しており、業務全体の最適化やDX推進を支援しています。

DEEP READをどのようにご活用されていますか？

【アグレックス様】  DEEP READは弊社データエントリーサービスの一部で活用しています。

約4年前から取引のあるお客様の保険金支払担当部門から、2年ほど前に請求書データ作成の作業効率化について相談をいただきました。

そのお客様は事務支援子会社などを活用し、自社でエントリー作業を行っていましたが、リソース面で不安を抱えており、人員不足が深刻な課題となっていました。そこで弊社は、当該帳票がAI-OCRでの読取に適したシンプルな構成である点に目を付け、DEEP READを活用したデータエントリーサービスをご提案することにしました。

まずはPOCフェーズを設け、AIで自動化する項目と人が作業する項目を切り分け、テストを繰り返すことで、効率的な業務プロセスを構築しました。

その結果、それまでお客様内で実施していたエントリー作業を、AI-OCRと弊社が持つデータ処理・補正技術を組み合わせて運用することで、リソースの最大効率化を図りながら、品質を担保した給付金請求申請のデータ化が可能となり、現在も活用いただいています。

DEEP READが選ばれる理由とは

DEEP READの強みとは？

【アグレックス様】  2018年のDEEP READ導入時、弊社ではAI-OCR選定条件として①オンプレミス版提供、②利便性の高さ（帳票設定が弊社でできること）、③価格の優位性をポイントとしていました。これらはAI-OCRの読取精度以外でのDEEP READの強みとして挙げられるのではないでしょうか。

今後の展望は？

【アグレックス様】  前述のお客様の業務においては、シンプルな定型帳票のみならず、今後は他の非定型帳票やボリューム対応、そして他の部門にもDEEP READの活用を提案していきたいと思っています。

コスト削減を目的として、DEEP READを活用されるお客様が多い中、今後は、ニューノーマルにおける働き方改革という観点から、リソースの効率化というニーズが増えるのかもしれません。

DEEP READに今後期待することなどございましたら教えてください。

【アグレックス様】  お客様から複雑な非定型帳票の電子化のご相談も多くいただいていますので、この辺りをご対応いただけると、弊社としましても、より多くのユーザ様へ幅広く提案することができると思います。

The post BPOサービスの一部としてのDEEP READの活用でリソースの効率化を実現 first appeared on DEEPREAD.

背景について教えてください。

CS（顧客満足度）の向上を経営の重要課題の一つに掲げているオリックス生命では、新規契約から更新、契約内容の見直し、保険金・給付金の支払いまでの加入者のLTV(ライフタイムバリュー)を高める、一貫したサービスやサポートの提供、それに伴う社内プロセスの改善に取り組んでいました。

多様化するお客さまのニーズに寄り添った商品やサービスの提供によって、個人向け保険の保有契約数は過去10年で約10倍にも成長しました。ただ、同時に契約数の増加に伴い、申込書などの各種帳票を扱う上で、膨大なデータを手作業で入力する業務が発生し、費用および時間面において大きな負荷がかかり、いかに業務を効率化させ、また同時にコスト削減を図ることが求められてきました。

こうした課題の解決に向け、従来のBPO（業務の外部委託）にて手入力していたお客さまから頂く保険の新規契約書や診断書の明細書などの文書をAI技術を活用し、電子化できないかと考えました。

DEEP READを導入に至った経緯とは？

AI-OCRの導入にあたっては、複数の製品・ソリューションを検討し、POC（概念実証）の結果、最も認識精度が高かったことがDEEP READを選定した決め手となりました。

認識精度の高さは重要なものの、実際に導入後に気がついたこととしては「確信度」までを把握することでした。確信度まで示してくれるDEEP READは、他製品やソリューションにはない大きなメリットだと言えるでしょう。

例えば、AI-OCRの認識精度が９割だったとしても、残りの１割は誤認識が生じてしまうのです。そのため、その１割の誤認識箇所を探すために、入力されたデータ全てをオリジナルの手書き書類と照らし合わせ、確認する必要が生じてしまいます。この場合、自動化したつもりが、逆に人によるマニュアル作業は変わらず、大きな業務の効率化やコスト削減にはつながりません。

その点、DEEP READは、確信度の低いデータだけを抽出し、その箇所だけを選び出してチェックすることにより、人手の負担を大幅に削減することができるのです。実際の運用では、確信度が高い70％程度のデータはそのまま基幹システムに登録し、残りの約３０％のデータのみを人によるチェックを経て、処理されるようになりました。

このような業務フローを実現することにより、業務の効率化やコスト削減を実現することができました。単に認識精度が高いだけでは、これほどの投資対効果を得ることは難しかったと思います。

入力コストが50％以上も削減に

DEEPREAD導入後の効果を教えてください。

現在、入退院日を入力し診断明細書の画像データをアップロードすることにより、給付金の請求手続きをオンライン申請できるサービス「給付金ウエブ手続きサーブス」の一部でDEEP READを活用しています。

診断明細書をDEEP READで読み込み、治療内容や処方された薬剤の情報等をもとに、傷病名や手術名の候補を利用者のスマートフォンやPCに同時表示する機能を掲載しており、給付金の請求時に必要な情報を利用者自信が入力する手間を大幅に削減させました。

さまざまなカスタマイズもあり、システム構築には多少の時間がかかったものの、DEEP READ導入後は手入力した時に比べて入力コストが50％以上も削減されました。人手のままでは、どんなに頑張っても削減幅に限度がありましたが、DEEP READ導入により、一気にコストを半減できたことは経営層を含め、大変満足している結果です。

今後の展望は？

今後は、専門用語が多い医師の診断書など、より判読難度の高い非定型文書の手書き文書にまで範囲を広げ、業務効率化とコスト削減を図っていきたいと考えています。

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