AIReadの導入事例
プロダクト詳細導入企業｜日本交通株式会社
タクシーチケットの集計をAI×OCRで自動化! 営業所の業務を大幅削減した事例とは?
掲載日: 2021/1/2
課題・目的
各営業所が手入力でチケット番号、コード、金額、経路などを集計しており作業負担が大きい。
ビリングセンターで月間約12万枚のタクシーチケットと約9万枚の福祉タクシー券の仕分け・請求・入金管理を手作業で行っている。
既存OCRやスキャナーの読み取り速度・精度が低く手入力と同程度の時間がかかっていた。
導入後の効果
各営業所の月平均約39時間分の入力業務が削減された。
月平均約50時間の残業時間が削減された。
入力作業がビリングセンターに集中したが、スキャナー更新とサーバー増強で処理速度と精度が安定した。
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導入前の課題
各営業所が手入力でチケット番号、コード、金額、経路などを集計しており作業負担が大きい。
ビリングセンターで月間約12万枚のタクシーチケットと約9万枚の福祉タクシー券の仕分け・請求・入金管理を手作業で行っている。
既存OCRやスキャナーの読み取り速度・精度が低く手入力と同程度の時間がかかっていた。
導入の目的
タクシーチケットの集計業務を自動化して営業所とビリングセンターの作業負担を軽減する。
手書き文字やQRコードを含むタクシーチケットのデータ化(OCR)を行い入力作業を効率化する。
導入後の効果
各営業所の月平均約39時間分の入力業務が削減された。
月平均約50時間の残業時間が削減された。
入力作業がビリングセンターに集中したが、スキャナー更新とサーバー増強で処理速度と精度が安定した。
作業の精度と速度が一定化し、誰が作業してもほぼ変わらない入力時間になった。
ビリングセンターは業務量増に対応しつつも従来程度の業務時間・人員で管理できている。
導入の決め手
AIによる手書き文字認識精度が高く、定型・非定型書類からの文字抽出が可能であったこと。
読み取り前の仕分け精度やチケットナンバー・裏面QRコード・手書き文字の認識精度を改善するために学習が可能であったこと。
ベンダー（アライズイノベーション）と協力してカスタマイズやUI改善が行える点。
導入のプロセス
2019年2月からAI学習を開始し、5月のリリースを目標に読み取り精度80%以上を目指して調整。読み取り前の仕分け精度向上、チケットナンバーや裏面のQRコード、手書き文字の認識精度改善を中心にチューニングを行った。導入後はビリングセンターへ処理を集中させ、サーバーの見直し・増強や並列処理数の変更で処理枚数増加に対応した。ベンダーと協働でチケットナンバーの頭文字削除や色での仕分け、UIの改善などのカスタマイズを実施した。
活用方法
タクシーチケットをスキャンしてAIReadでOCR処理。営業所は裏面のQRコードをハンディスキャナーで読み取り、金額を入力するだけ。ビリングセンターでチケットの読み取り・仕分け・請求処理を集中して実施している。
社内の反応
営業所の作業が大幅に減り負担軽減。ビリングセンターで作業を集中した結果、当初は処理遅延等の課題があったが、システム増強やベンダー協力で改善。社内ではAIReadが止まると業務が回らなくなるほど重要な存在になっている。
今後の展望
請求書や申込書など他の社内業務へAI×OCRを展開することを検討。福祉タクシー券（500円券タイプ）など、現在未対応のチケット種類への対応やUIの新規作成、AIReadのさらなる機能・カスタマイズ性向上を進める予定。
AI事例マッチ度診断
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