AI-OCRによる業務効率化の効果と活用方法、導入時のポイントを解説
AI-OCRは、企業の業務効率化に大きく貢献しています。
従来のOCRとAI技術を融合させたAI-OCRは、手書き文字や複雑なフォーマットにも対応でき、高精度な文字認識を実現することができます。
これにより、業務の自動化が進み、手作業のデータ入力を減らすことが可能です。
本記事では、AIとOCRの基本的な仕組みや効果的な導入方法、業務での活用事例について、解説しています。
多くの企業が業務のスピードアップやコスト削減を実現しておりますので、ぜひ参考にしてください。
AIとOCRの基本的な違いとは？
AI（人工知能）とOCR（光学文字認識）は、どちらも業務効率化に貢献する技術ですが、役割は異なります。
AIはデータから学び、判断や予測を行います。
一方、OCRは画像やスキャンデータから文字を抽出してデジタル化する技術です。
AIは広範囲に応用可能ですが、OCRは特に文字認識に特化しています。
以下では、具体的なAIとOCRの違いについて解説していきます。
AI-OCRと従来のOCRの比較
従来のOCRは印刷された文字をテキストに変換する技術ですが、特定のフォーマットやフォントに依存しており、手書きや複雑なレイアウトには限界がありました。
AI-OCRは機械学習を活用し、異なるフォントや手書き文字、非定型書類に対応可能です。
この進化により、業務の自動化が進み、従来OCRが苦手だった分野でも活用が広がっています。
AI技術がもたらすOCRの進化
AI技術により、OCRは単なる文字認識にとどまらず、文脈を理解し誤字や不明瞭な文字を補完できるようになりました。
手書き文字の認識精度が向上し、従来のOCRでは難しかった手書きの帳票や申請書のデジタル化が可能になっています。
AI-OCRは機械学習を活用し、使用すればするほど認識精度が向上し、業務効率化にも貢献しているのです。
AI-OCRのメリットを知ろう
AI-OCRの導入により、業務の効率化が進み、手作業によるデータ入力や確認作業の削減が可能になります。
従来のOCRに比べ、高精度で柔軟な文字認識が実現され、企業はさまざまな帳票フォーマットに対応が可能です。
また、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）との連携により、業務の全体的な効率が向上し、コスト削減にも寄与します。
以下では、AI-OCRを導入するメリットを解説していきます。
高精度な文字認識で業務効率化
AI-OCRは高精度な文字認識を実現し、手書きや複雑なフォーマットの文書も迅速にデジタル化できます。
これにより、請求書や契約書などの大量の書類を短時間で処理でき、手作業でのデータ入力の負担を大幅に軽減します。
また、認識精度の向上により、エラーの発生率も低下し、業務の正確性向上が期待できるでしょう。
多様な帳票フォーマットに対応可能
AI-OCRは、従来のOCRが対応できなかった多様な帳票フォーマットにも柔軟に対応できます。
これにより、手書き文字や異なるレイアウトの帳票でも高い認識精度を保つことが可能です。
特に請求書や領収書、契約書などの書類に対しても対応でき、業務の効率化を図り、ミスの削減にもつながります。
RPAとの連携でさらなる効率向上
AI-OCRは、RPAとの連携により、業務の効率化をさらに加速させます。
例えば、AI-OCRが紙の請求書をデジタル化し、そのデータをRPAが会計システムに自動入力することで、手作業による入力ミスを減らし、業務スピードと正確性を向上させます。
これにより、従業員はより価値の高い業務に集中できるようになるのです。
AI-OCRの種類と選び方
AI-OCRには、企業のニーズに合わせたさまざまな種類があり、選び方によって業務効率化の効果が大きく異なります。
適切なAI-OCRを選ぶことで、紙の書類をデジタル化し、作業時間を短縮し、ヒューマンエラーを減らすことが可能です。
主な選択肢は、定型フォーマット型、非定型フォーマット型、業務特化型で、それぞれが異なる業務ニーズに対応しています。
これから各タイプの特徴について詳しく解説します。
汎用×定型フォーマット型の特徴
汎用×定型フォーマット型のAI-OCRは、決まった形式の書類を高速で正確に処理する技術です。
請求書や領収書、注文書など、繰り返し使用される書類の入力を効率化できます。
これにより、手作業での入力ミスが減少し、業務の効率化が進みます。
汎用性が高く、異なる定型書類にも柔軟に対応でき、企業全体で活用できるのも特徴です。
特に、企業の定型書類の処理には効果的です。
汎用×非定型フォーマット型の活用法
汎用×非定型フォーマット型のAI-OCRは、多様な書類に対応できるため、柔軟な業務運用が可能です。
定型化されていない請求書や契約書などの文書をデータ化し、業務効率化を支援します。
機械学習を活用し、新たなフォーマットにも対応可能で、企業は新しい書類にも対応でき、ペーパーレス化が進みます。
これにより、業務スピードが向上し、人的ミスの削減が実現できるでしょう。
業務特化×非定型フォーマット型の利点
業務特化×非定型フォーマット型のAI-OCRは、特定業務に最適化されたソリューションを提供し、データ処理の精度を向上させます。
なかでも医療業界では、手書きの処方箋やカルテのデジタル化に活用されており、業務特有のニーズに対応します。
特化型AI-OCRは、導入後すぐに高い効果を発揮し、業務効率化の実現が可能です。
また、業務に合わせたカスタマイズが可能で、プロセス全体の最適化に貢献します。
AI-OCR導入の成功事例を紹介
AI-OCRの導入は、多くの企業で業務効率化に成功を収めています。
特に、手作業でのデータ入力業務や紙の書類管理を自動化し、業務プロセスの大幅な改善を実現しました。
高精度な文字認識技術と多様な帳票フォーマットに対応できる点が、成功の要因です。
さらに、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）との連携により、業務効率化をさらに加速させています。
以下で具体的な事例を紹介します。
入力業務の自動化に成功した事例
ある日本の製造業者がAI-OCRを導入し、入力業務の大幅な効率化を達成しました。
毎日大量の注文書を手作業で入力していた企業では、AI-OCRの導入により、作業時間を数分に短縮し、入力ミスを大幅に削減しました。
これにより、従業員はより価値の高い業務に集中できるようになり、業務効率化が実現したのです。
この事例は、AI-OCRが業務改善に大きく寄与することを示しています。
ペーパーレス化で効率化した企業
大手製造業のA社では、AI-OCR技術を活用して膨大な紙の書類をデジタル化し、書類管理の効率化を実現しました。
AI-OCRによって紙の書類をスキャンしてデジタルデータに変換する作業が自動化され、手作業によるミスも減少したのです。
さらにペーパーレス化によりオフィススペースの有効活用が可能になり、コスト削減にもつながりました。
また、デジタル化されたデータは簡単に検索・共有でき、情報アクセス性の向上を実現可能なものにしています。
RPAとAI-OCRで変革を遂げた事例
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）とAI-OCR（光学文字認識技術）を組み合わせることで、企業は業務変革を加速できます。
ある企業では、RPAとAI-OCRを活用して請求書処理を自動化しました。
従来、毎月数千枚の請求書を手作業で処理していたため、大きな負担がありましたが、AI-OCRの高精度な文字認識とRPAによる自動入力で、作業時間が大幅に短縮されたのです。
これにより、従業員は重要な業務に集中できるようになり、全体の業務効率も向上しました。
AI-OCR導入時に押さえておくべきポイント
AI-OCRを導入する際に重要なポイントは、読み取り精度、設定の簡便さ、そしてサポート体制の確認です。
これらの要素をしっかりと押さえることで、業務効率化をスムーズに進めることができます。
特に読み取り精度は業務の正確性に直結するため、選定時に慎重に確認することが不可欠です。
以下では、AI-OCR導入時に押さえておくべきポイントについて解説していきます。
実運用に耐えられる読み取り精度
実運用に耐えられるAI-OCRの読み取り精度は、導入の成否を分ける要素です。
AI-OCRは従来のOCRより高い精度を誇りますが、運用においてはデータベースの充実や学習が不可欠です。
多様なフォーマットや手書き文字を学習させることで、精度向上が期待できます。
また、誤認識を防ぐための確認プロセスも重要です。
これにより、高い信頼性のデータ処理を実現し、業務効率化を促進します。
簡単な設定とアップロード方法
AI-OCRの設定は非常に簡単で、ユーザーインターフェースも直感的に操作できます。
使用する書類のフォーマットを選び、スキャンまたはデジタルデータとしてアップロードするだけで、AIが自動的に文字認識を行い、デジタル化します。
このプロセスにより、手作業のデータ入力が不要になり、業務効率が大幅な向上が期待できるでしょう。
設定がシンプルで、導入がスムーズに進む点も大きな利点です。
サポート体制の確認
AI-OCR導入時には、サポート体制の確認が非常に重要です。
導入後に問題が発生した場合、迅速な対応が求められます。
サポート内容として、電話やメールサポートの有無、トラブルシューティングの対応スピードなどを事前に確認しましょう。
サポートが充実していれば、安心してAI-OCRを運用でき、効果的な活用が可能です。
まとめ：AIとOCRで業務効率化を実現
AI-OCRの導入は、業務効率化を加速させる強力な手段です。
従来のOCRとAI技術を組み合わせることで、手書き文字や異なるフォーマットにも柔軟に対応でき、精度の高いデータ認識が可能になります。
さらに、RPAとの連携によって業務全体の自動化が進み、時間やコストの削減が実現できます。
業界ごとの特化型のAI-OCRも、業務のニーズに合わせて最適化され、さらに効果を高めているのです。
これにより、企業は業務の効率化とデジタル化を進め、競争力を強化することができます。
この記事の監修者
大川幸男（おおかわさちお）
執行役員 CTO AIエンジニア
《資格・免許》
東京大学大学院 博士課程後期終了（博士（数理科学））
《経歴》
2017年 データ分析専業コンサルティング会社
国内トップクラスのテック企業にてレコメンドアルゴリズムの開発や営業プランニングの自動化など、多数のデータ分析プロジェクトを推進。
他、多数のエンタープライズ企業のデータ分析プロジェクトを牽引し、成功に導いた。
《インタビュー》
