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手書きの書類を「AI OCR」でデータ化の実装　AIシステム化

事務所で受け取る手書き書類をDify（オープンソース LLMプラットフォーム）を用いたツール+Gemini API　でデータ化の説明を実績含めて説明します。

はじめに

会社に届く手書き資料は、どうしても人による確認とそれを原票とした入力が必要で、人員が割かれる要因となっておりました。
この問題の解決に注目されているのが、近年発達したAI技術の文字認識機能「AI OCR」技術に組み込むことで誕生したのがAI-OCRです。
手書き書類を高精度にデータ化し、今までのOCRでは諦めていた書類まで高精度にデータ化が可能です。

「AI OCR」を利用する3つのメリット

• 1.1. 文字識字率が高く、AI学習によりほとんど誤りが無い　スマホで撮影した画像も認識します:

  これまでのOCRは、すでに持っているロジックの範囲内で決められたパターンでしか識別を行いませんでした。しかし、「AI OCR」はAIにディープラーニングさせることにより、一度文字を読み間違えたとしても、その間違えたデータをAIが学習することで、文字認識率を向上することが可能になりました。また、手書き文字に対応した「AI OCR」も登場しています。

• 1.2. フォーマットが異なる帳票に対応　自由に書いたメモ用紙や、タイトルが無い場合も対応可能です:

  帳票をOCRする際、これまでは、事前に読取位置や項目の詳細定義をする必要がありました。しかし、「AI OCR」はAIが読取位置や項目を自動抽出することができるので、
  紙ベースの資料をスキャンするだけで文字を認識してくれる「設計レス」を実現することができました。
  例えば請求書や納品書、発注書といった様々なフォーマットの帳票であっても、スキャンするだけで項目を抽出できるので、業務効率を大幅短縮が可能です。

• 1.3. 業務システムやRPAとの連携でさらに作業効率がアップします:

  OCRを活用すれば、たとえば紙の請求書の情報を会計システムなどの業務システムに入力する作業を効率化することができます。
  しかし、業務システムに入力する際には請求書に書かれている文字や数字の情報だけでなく、その情報が何を意味するのかが分からないと入力ができないため、
  その対応付けなどを人間が行う必要があったり、決まったフォーマットの帳票にしか対応できなかったりすることがありました。
  「AI OCR」では、読み取った情報が何の項目なのか、業務システム入力に必要な情報は何か、なども抽出、生成することができるので、業務システム入力作業を大幅に効率化させることができます。
     パソコンを使った作業の自動化に加え、文字データを自動で読み取りデジタルデータ化することが可能になりました。OCRと組み合わせることで、紙帳票からデータを抽出し、データ入力、集計・加工、出力といった一連の業務を自動化することが可能となります。

導入事例：スポーツクラブの入会申込書

スポーツクラブの運営者にとって、入会申込書のデータ化は「最も手間がかかり、ミスが許されない業務」の一つです。

申込書を読込みデータにするイメージ図　手書きされた内容の必要な項目のみデータへ変換します。

• 2.1.現場の「困った」を解決する:

  • スポーツクラブならではの具体的な課題を、「AI OCR」がどのように解決したのでしょうか。

    ① 「転記作業」をゼロにし、接客時間を創出する 現状:　スタッフは、お客様が書いた手書きの申込書を見ながら、会員管理システムへ「名前・住所・電話番号・生年月日」を一つずつ打ち込んでいます。
    1件5〜10分、繁忙期にはこれだけで数時間奪われます。 導入後:　スキャナを通すだけで自動入力。スタッフは入力作業から解放され、マシンの使い方の説明やオプションプランの提案など、「売上につながる接客」に集中できます。
    ② 「読み間違い・入力ミス」によるトラブルを防止する 現状: 　住所の番地間違いや、メールアドレスの1文字間違いで「入会完了メールが届かない」「会費の請求ができない」といったトラブルが発生し、
    その確認作業にさらに時間が取られています。 導入後:　AI OCRは高い精度で読み取り、不確かな箇所だけをハイライト（強調）してくれます。人間は「確認するだけ」になるため、正確性が劇的に向上。
    ③ 会員データの「即時活用」で退会防止・集客に活かす 現状:　紙のままだと、「どのエリアから来ている人が多いか」「どの年齢層が何の目的（ダイエット・筋トレ等）で入ったか」を集計するのが大変で、
    放置されていた。 導入後:　データが即座にシステムへ蓄積されるため、「入会1ヶ月後の方へ自動でフォローメールを送る」「チラシを撒くエリアをデータに基づいて決める」といった戦略的な運営が可能となりました。

• 2.2. 具体的な活用シーン:

  • シーン：入会手続きの受付カウンターにて

    【これまでの運用】
    1. お客様が手書きで記入（3〜5分）
    2. スタッフが内容に不備がないか目視確認
    3. お客様が帰宅した後、スタッフが裏でシステムに手入力（5〜10分）
    4. 入力した内容を別のスタッフがダブルチェック
    5. 書類を鍵付きの棚にファイリングして保管
    【AI OCR導入後】
    1. お客様が手書きで記入（3〜5分）
    2. その場でスキャンし、AI OCRが数秒でデータ化
    3. スタッフとお客様が一緒に、画面上のデータに間違いがないか確認（1分）
    4. 「登録」ボタンを押して完了。システムに即時反映。
    5. （原本はシュレッダー廃棄、または電子保存で棚も不要に）

• 医療・介護:

  • 手書きのバイタルサイン記録や訪問看護報告書を取り込みます
    問診票など紙での情報を自動で表に整理

• 製造工場:

  • 各工場で扱う請求書や納品書などの受け入れ業務　各社の納品書が異なる
    担当者が手作業判断しながらで照会・入力業務を行っている。
    日報や作業報告書も一部手書き

これらのシーンや検討事項を踏まえ、貴社の事務所に最適な「AI OCR」システムを構築できるよう、具体的なステップを進めていくことをご提案いたします。

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