デジタル化が進展した現代でも紙の書類は一定量使われており、システムへの入力業務を行う現場では課題があります。また、AI-OCR技術は進歩をしていますが、業務導入にあたり課題があります。

• 入力業務の負荷とコスト増

  膨大な紙帳票やPDFからの手入力業務が、人的リソースを圧迫し、運用コストを増大させる要因となっています。

• 非定型帳票の処理困難

  レイアウトが一定ではない非定型帳票は、従来のOCR技術では読み取りが難しく、結局は人手による確認・修正が必要になるケースが散見されます。

• 汎用OCRエンジンの精度・速度の限界

  市販の汎用OCRエンジンのみでは、特定の業界用語や特殊なフォント、低品質な画像に対して読取精度や処理速度が要件に満たないという限界が生じています。

NRIは、特定の製品に依存せず、お客様が取扱う帳票や業務の特性に合わせた最適な入力環境を構築します。

• 精度向上のための前処理・後処理の実装

  単にOCRをかけるだけでなく、画像補正などの「前処理」と、論理チェックやマスター照合などの「後処理」を独自に実装し、実用レベルの精度を担保します。

• 非定型帳票への「全文読取×辞書マッチング」対応

  特定の枠指定に頼らず、全文を読み取った上で必要な項目を辞書マッチングで抽出する手法により、レイアウト変動に強い非定型処理を実現します。

• 独自開発エンジンの採用による弱点補完

  汎用OCRが苦手とする数字や特定の書式に対し、NRIが独自開発した高精度エンジンを組み合わせることで、読み取りの穴をなくし自動化率を最大化します。

業界特有の要件に応じた、2つのアプローチによる最適化プロセスを推進します。

• 【事例1】証券業：汎用エンジンのチューニングによるスモールスタート

  汎用エンジンのアプライアンス製品を選定し、まずは小規模に導入。実際の帳票から汎用エンジンの弱点を抽出し、類似帳票の仕分けや読取精度のチューニングを重ねることで、段階的に精度を改善しました。

• 【事例2】運輸業：NRI独自開発エンジンによる極限の効率化

  精度・性能ともに極めて厳しい要件に対し、独自の数字OCRエンジンをゼロから開発。前処理・後処理を徹底的に追加することで、他社製品で30秒かかっていた処理を2秒に短縮し、99%の精度を達成しました。

AI OCRの戦略的導入は、コスト削減のみならず、業務スピードの劇的な向上をもたらします。

• 帳票処理スピードの向上と業務負荷の低減

  定型・非定型を問わず、読み取り精度が向上することで確認・修正作業が大幅に減少。入力業務全体の処理速度が向上し、ピーク時の業務遅延を解消します。

• 劇的なコスト削減効果

  運輸業の事例では、独自開発エンジンと最適プロセスの導入により、人件費の6割削減という極めて高い投資対効果（ROI）を創出しています。

• 自動化率の向上による人為的ミスの防止

  手入力に頼らない高精度な自動入力環境により、入力ミスのリスクを最小限に抑え、データの信頼性を向上させます。