どうしてもなくせない“紙”をデジタル化するAI-OCR

考慮点1：認識精度と確認・検証のバランス

　AI-OCRには、認識精度99%超を実現している製品／サービスも多い。だが、100％でない限り、読み取り内容の確認・検証は不可欠だ。認識精度だけでなく、確認・検証にかかる手間やコストも考慮する必要がある。ただ認識精度はAI技術の進化とともに今後も向上することが見込まれる。

考慮点2：汎用型か業務特化型か

　適用したい業務に対し汎用型では対応できない場合、業務特化型も検討する。業務特化型は追加学習による精度向上が期待できるが、その分、追加コストが発生することがある。

考慮点3：日本語対応か多語対応か

　読み取り対象が日本語だけでよいのか、帳票に日本語以外の言語が含まれることがあるのか、海外拠点でも利用するのかなどを踏まえ、多言語対応の必要性を確認する。

考慮点4：認識以外に必要な機能を備えているか

　製品／サービスによっては、文字だけでなく、写真や画像、音声をも組み合わせて認識する機能や、認識結果のチェック機能などが用意されている。認識精度だけでなく、そうした機能は必要かどうか、カスタマイズができるか、追加学習の方法などを確認する。

　これらの機能面に加え、システム的な面でも考慮すべき点がある。

考慮点5：クラウド型かオンプレミス型か

　最近のAI-OCRは、SaaS（Software as a Service）によるクラウドサービスとして提供されるものが多い。ただし読み取り対象の画像データをクラウド環境に出したくない場合は、オンプレミス環境に対応しているかを確認する必要がある。

考慮点6：ツールやシステム連携が可能か

　一連の業務プロセスとしての自動化を図りたい場合は、RPAツールとの連携やAPI（Application Programming Interface）などによるシステム連携が可能かどうかを確認する。

　最近は、CRM（Customer Relationship Management：顧客管理）やSFA（Sales Force Automation：営業管理）などのシステムにAI-OCR機能が組み込まれたり、オプションで用意されたりするケースもあるため、連携したいシステム側での対応も検討する。

考慮点7：ライセンス費用は適切か

　AI-OCRの効果が確認できれば、その適用範囲を拡大することが考えられる。そうした際にライセンス費用が大幅に高くならないかなど、ライセンス体系を事前に確認する。

考慮点8：実績、サポート体制

　冒頭で説明したようにOCRは国内で50年の歴史を持つ技術領域だ。技術面だけでなく、業務への適用や他システムとの連携、認識したデータの活用方法などへの経験・ノウハウにも違いがある。サポート体制とともに検討することが望ましい。

　DXの文脈でデータ活用への期待が高まる中、手書きを含めた紙情報をやり取りする場面は、まだまだ完全にはなくならない。AI-OCRは、そうしたアナログ情報をデジタル情報に変える有効なツールである。上述したようなメリット／デメリットや、導入・運用上の留意点なども考慮しながら製品／サービスを選び、自社業務のデジタル化／自動化を前進させたい。