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認識精度99％！デジタル化へのカギを握るAI-OCR

認識精度99％！デジタル化へのカギを握るAI-OCR

企業を取り巻く環境が日々大きく変化するニューノーマル時代、取引先とのやり取りの電子化は加速度的に進んでいます。また、2022年1月に施行された、改正電子帳簿保存法や、2023年10月にはインボイス制度の導入を控え、各企業の電子化に対するニーズが高まっています。本コラムでは業務のデジタル化における課題とその解決手段としてのAI-OCRの活用について解説します。

手書きや紙での取引は、なぜなくならないのか？

新型コロナウイルス感染症やテレワーク普及の影響で、請求書や納品書などの帳票の電子化は加速度的に進んでいます。取引先から紙の郵送ではなく、メールや電子取引サービスを利用して受け取ることは、業務処理のスピードアップやコスト低減にも効果的です。しかし、手書きや紙での取引といったアナログデータからなかなか脱却できない理由には、次のような背景があると考えられます。

① 事務処理を担当する人員が豊富に存在していた

現在はパソコンやITサービスの発展により1名でも大量の事務処理が可能になりましたが、まだIT化が進んでいなかった時代では、大量の事務作業を人力で処理する必要がありました。しかし、当時は雇用できる人員が豊富に存在しており、事務処理に多くの人員を充てることができたため、手書きや紙をベースに人力で事務処理を進めるといった働き方が当たり前だったと言えます。

② 手書きは、特別な機材も知識も不要である

手書きの場合、パソコンなどの機器やITサービスを使用することなく業務を行うことが可能です。例えば、パソコンやキーボード、ソフトウェアなどがなくとも、初期投資を抑えて処理すべき作業を進めることができます。業務上、会計や経営管理などで計算や分析を行う際には、手書きや紙をコンピュータで扱えるデジタルデータに変換する必要がありますが、これらは当時豊富に存在していた事務の担当者が人力でデータ化してくれるので、別段、不便もなかったような状況でした。

③ 紙の帳票は、日本特有のハンコ文化と相性が良い

日本のハンコ文化は決して効率的であるとは言えませんが、社内外での決裁や確認において、紙の帳票とハンコの押印による管理が当たり前で、特に不都合がなかったのも事実です。実際に、デジタル化必須となる部分は経営・財務における複雑な管理や蓄積されたデータの分析であり、簡単なものは紙ベースで業務を進めることができました。このような背景から、従来の手書きのイメージを尊重して利用ができるドットインパクトプリンターを用いた紙の複写伝票も、現場で活躍しています。

上記のような背景から、手書きやドットインパクトプリンターを用いた複写伝票などの紙帳票を昔から業務で活用しており、なかなかデジタル化への一歩を踏み出すことが難しい企業も多いことでしょう。また、慣れていない状況でのデジタル化をむしろ非効率的に感じてしまう状況もあるかもしれません。しかし、非効率なアナログな業務を続けることは、同時に未来の顧客や取引先、自社における利益や売上を損失している可能性も忘れてはいけません。人不足が経営課題としてあげられる今、紙の帳票からシステムへの転記など単純な作業はITサービスに任せて貴重な人的リソースを生産性向上につながる業務に集中させることで、無駄のない、そして無理のない働き方を整えるべき時代が訪れています。

アナログな手書きや紙の複写伝票から脱却するには？

そもそもデジタル化とは、今まで手書きや紙によって管理されていた情報をコンピュータで扱えるようにすることです。これにより、業務のミス防止、スピードアップや効率化が見込めます。しかし、手書きや紙などのアナログデータをデジタル化するには手書きの帳票を目視しながら手入力でコンピュータへ入力するといった非効率的な作業が前提となるため、業務のミス防止・スピードアップ・効率化を目指すには、「アナログデータのデジタル化」という作業自体の効率化も検討していくことが重要です。
しかし、「アナログデータのデジタル化」は、取引先から紙（アナログ）で届くのか、はたまた電子（デジタル）で届くのか、またそれらのフォーマットや記載のされ方など、帳票の状態に大きく影響を受けます。例えば取引先から請求書を受け取る場合、すべてメールや電子取引サービス等を通してデジタルデータとして受け取ることができれば、その後の自社での業務処理もデジタルデータを主体として進めることができるでしょう。しかし、実際にはほとんどの企業が、メールなどのデジタルデータ以外にも、A4サイズの紙に印刷された活字やドットインパクトプリンターで印刷された不定形サイズの複写式伝票、そして手書きのような紙の請求書が郵送されるなど、アナログとデジタルが混在した帳票の管理を行っています。さらに、取引先によって帳票のサイズやフォーマットなど多種多様であり、「アナログデータのデジタル化」の作業に想像以上の負担がかかってしまったという企業も少なくありません。
取引先から届く帳票の状態に依存することなくデジタル化を推進するにはAI-OCRの導入が効果的です。「アナログデータのデジタル化」において、請求書や納品書などの帳票を目視しながら手入力でコンピュータへ入力するといった非効率的な作業ではなく、AI-OCRによりデータ化することで、入力業務に要する時間を短縮することができるでしょう。

そもそもAI-OCRとは？

OCR（Optical Character Reader/Recognitionの略）と呼ばれる画像データのテキスト部分を認識して文字データに変換する従来の光学文字認識技術に、AI（人工知能）を搭載したものを、AI-OCRといいます。従来のOCR技術は、主にプログラミング研究により進化し、精度を向上させてきました。しかし、近年、IT技術の発達によりAIを活用した精度向上の動きが活発化し、今まで困難であった様々なことが実現できるようになりました。市場には様々な種類のAI-OCRが存在していますが、いったいどのような課題に対して「AI」が活用されているかにより、AI-OCRの精度やその活用方法が異なります。

AI-OCRのトレンド①：「多種多様なフォーマットの帳票の読み取り」へのAI活用

従来では、様々なフォーマットの帳票をOCRで読み取る際、「取引先名」や「金額」などの項目を1つ1つ、帳票のなかのどこに記載されているのか事前に設定することで読み取る位置の特定をしていました。この設定は導入前に必要になる作業なので、一般的に導入の際に時間や費用がかかります。このような多種多様なフォーマットの帳票の読み取りにAIを活用しているAI-OCRサービスでは、導入時の設定作業が不要で必要な情報をデータ化することが可能です。

AI-OCRのトレンド②：「手書き文字の読み取り」へのAI活用

従来のOCRでは、手書き文字の認識率はそこまで高くありませんでした。特に日本語は、漢字だけでなく、ひらがなやカタカナなど様々な文字が記載されているため、OCRによる読み取りの難易度が高いとされています。しかし、近年では、手書きの筆跡パターンや読み取りたい文字の前後の文章をAIに学習させることで、癖のあるような手書きの文字でも高い精度で読み取りができるAI-OCRサービスが増えてきています。

AI-OCRのトレンド③：「画像処理」へのAI活用

郵送などでやりとりされる紙の帳票には、インクジェットプリンターやドットインパクトプリンターなど様々な種類がありますが、これらはインクの過不足などによる文字のかすれやにじみ、印刷位置のズレによって発生する用紙上の罫線との重なりなどが起こりやすく、OCRによる読み取りの難易度が高いとされています。このような帳票を高い精度で読み取るためには、AIを活用することにより複数の画像処理技術を適切に施すことが精度向上の鍵となります。

働き方の変革やデジタル化が求められる昨今、アナログからデジタルへの過渡期にてAI-OCRのニーズは今後も増加し続けると考えられます。「アナログデータのデジタル化」にAI-OCRを活用することで、デジタル化における入力作業の負担は大幅に軽減することができます。

AI-OCRの種類やメリットについてはこちら

AI-OCRの課題と選定のポイント

取引先から受け取る帳票には、メール添付のPDFファイルや、複写式伝票やA4サイズなどの紙など様々な種類があり、またそれらのフォーマットは取引先によって多種多様です。さらに、情報の記載は印刷された活字に加え、手書きも存在することでしょう。その場合、下記のようなAI-OCRを選定することがポイントとなります。

● 印刷された活字でも手書きでもデータ化できる
● 紙でもPDFでもデータ化できる
● フォーマットがばらばらでも業務に必要なデータを自動的に抽出できる

しかし、手書きやドットインパクトプリンターによって印字された帳票は、インクの過不足などによる文字のかすれやにじみ、印刷位置のズレによって発生する用紙上の罫線との重なりなどが起こりやすく、OCRの認識精度に課題がありました。そこで、リコーが独自に開発したAI-OCR技術をご紹介します。

認識精度98.87％^※1を実現したリコー独自のAI-OCR技術

リコーが開発したAI-OCR技術は、独自に膨大な量の請求書や納品書を事前にAIに学習させることで、画像や周辺の文字パターンから「取引先名」や「金額」など必要な情報が書かれている場所をAIが判断して自動的にデータを抽出することができます。また、手書き文字の認識やドットインパクトプリンターのインクリボンの消耗による文字のカスレ、印刷された帳票フォーマットと文字との位置ズレや文字重なり、インクジェットインクのにじみなどをAIが読み取り、複数の画像処理技術を適切に施すことで、帳票に記載されている「会社名」「金額」「帳票番号」「日付」「商品名」などの情報を正確に読み取ることも可能です。

開発したOCR技術による読み取り事例

リコーのAI-OCR技術は、画像処理、帳票知識処理、OCRによって構成されています。画像処理ではOCRに不利に作用する印影を除去すると共に、帳票上の罫線や背景色の濃淡など、文字以外の情報を検出します。帳票知識処理では、膨大な請求書や納品書から学習したデータをもとに、画像処理で検出した文字以外の情報が文字列をどのように関係づけているかを判定し、OCRに不利に作用する情報を画像処理で無効化します。またOCRでは、手書き、活字を問わず認識できる技術によって画像からテキストデータを生成し、その結果を帳票知識処理に入力します。帳票知識処理では、請求書や納品書特有の単語や、法人名、金融機関名などの辞書データをもとに文字列の区切り位置の判定や、ズレやかすれによって誤って認識した文字の補正を行うと共に、税率や小計額などをもとにした金額の検算と補正を行います。このような工程によって、汎用的なAI-OCRでは読み取りが難しい画像であっても高精度なデジタル化を実現しています。

※1 自社調べ。様々な業種から無作為に収集した260社分の請求書データを用いて評価（2022/8末時点）

人の目による確認・修正は必須。デジタル化の第一歩としての、AI-OCRの導入価値

AI-OCRを利用すればあらゆるものが完璧に読み取れるのかと言うと、そうではありません。AIと聞くとすべてを正確に行えると錯覚してしまいがちですが、AIでも人間と同じようにミスをすることがあり、どうしても学習をしきれない部分や逸脱してしまっている文字など誤認識することがあります。今後もAI-OCRで100％の精度を実現することは理論上不可能であり、最終的には人の目による確認は必要です。そのため、実際の業務でAI-OCRを有効活用するために、どのような目的でAI-OCRを利用するのかを改めて確認することが重要になります。
紙の帳票を目視しながらコンピュータへ手入力していては、どうしても打ち間違いやミスが発生します。AI-OCRを利用する際には人間による確認・修正作業が必要になりますが、データ入力を一から人が行う場合と比較して業務でのミスや手間の軽減や業務全体のデジタル化に繋がるのであれば、十分に導入する意味があるのです。また、高い精度を求めている場合にはAI-OCRではなく、人の目で確認・入力を行う入力代行サービスの利用も検討の一つに入れることで、より業務を自動化に近づけることができます。

会計仕訳や銀行振込のデジタル化には、「RICOH 受領請求書サービス」

取引先から受け取る請求書には多種多様なフォーマットが存在し、一定の割合で手書きの請求書を受け取っている企業も多いでしょう。「RICOH 受領請求書サービス」では、手書きも含めた様々な請求書の読み取り・データ化が可能です。ユーザーによる事前の設計は不要で、受け取った請求書の情報をAIが自動で抽出するだけでなく、仕訳や振込データの作成などの経理業務も併せて削減することができます。「紙の請求書を目視しながら手入力で会計ソフトやインターネットバンキングへ入力する」といった作業から、「AIが作成したデータを確認する作業」へ切り替えることで、支払や会計業務のミス防止にも寄与します。

＜さらに詳しく＞RICOH 受領請求書サービス　資料ダウンロード

仕入管理のデジタル化には、「RICOH 受領納品書サービス」

取引先から受け取る納品書は、複写式伝票にドットインパクトプリンターで印刷されているものが数多く存在し、文字のかすれや印刷位置のズレ、商品コードと商品名が段組みで記載されているなど、一般的にAI-OCRでの読み取りが難しいとされています。しかし「RICOH 受領納品書サービス」では、そのような複写伝票や、段組み、手書きなど様々な納品書の読み取り・データ化が可能です。受け取った納品書の情報をAIが抽出するだけでなく、自社の商品マスターから適切な商品コードを自動で付与するなど、面倒な仕入管理システムへの入力作業も併せて削減することができます。

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リコーの提供する「RICOH 受領請求書サービス/RICOH 受領納品書サービス」であれば、手書き文字の認識、様々なフォーマットの帳票の自動認識、仕入・会計業務の効率化、データの一元管理、電子帳簿保存法への対応などが可能です。また、オプションとして人の目で確認・修正まで行う入力代行サービスも選択可能です。ぜひともこの機会にご相談、お問い合わせください。

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