AIReadの導入事例
プロダクト詳細導入企業｜エプソン販売株式会社
課題・目的
月あたり約360時間を費やす大量の手作業による特許情報の転記作業が存在した。
各国特許庁発行書類の多様な書式に対応する必要があった。
特許情報の入力作業を自動化して工数を削減する。
導入後の効果
入力業務に費やしていた時間をほぼゼロに近いレベルまで削減し、別業務へ振り替えられた。
エラーで弾かれたデータのみをチェックすればよくなり、人員を大幅に削減できた。
識字率が高く、現場からは作業が楽になったという評価が多数得られた。
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導入前の課題
月あたり約360時間を費やす大量の手作業による特許情報の転記作業が存在した。
各国特許庁発行書類の多様な書式に対応する必要があった。
導入の目的
特許情報の入力作業を自動化して工数を削減する。
限られた労働時間をより価値のある業務に割り当てる働き方改革を推進する。
導入後の効果
入力業務に費やしていた時間をほぼゼロに近いレベルまで削減し、別業務へ振り替えられた。
エラーで弾かれたデータのみをチェックすればよくなり、人員を大幅に削減できた。
識字率が高く、現場からは作業が楽になったという評価が多数得られた。
読み取ったデータをETLで自動変換しシステムへ投入できるようになった。
他書類への横展開・トライアルが進められている。
導入の決め手
オンプレミスで稼働できること。
非定型の書類に対応可能であること。
AIの信頼値に応じて目視確認を不要にでき、完全にバックグラウンドで動作させられること。
中国語OCR対応が早期に提供されること。
データの閲覧・編集・活用部分を柔軟にカスタマイズできること。
導入のプロセス
2017年10月に技術を認識、PoCを実施。2018年1月に導入決定、2018年2月に契約・導入開始。学習用データとして特許出願書類70パターンでAIの機械学習を実施。AIReadでOCRを行い、AIRead ETL Optionでデータを変換（XML出力）して基幹システムへ連携。AIRead Screen Designerで確認画面を開発・運用。
活用方法
大量の特許庁発行書類から必要箇所をOCRで読み取り、AIの信頼値が閾値以上であれば自動でシステムへ投入。エラー分のみを人が確認・修正。ETLでフォーマット変換してXMLでシステム連携。Screen Designerで編集・表示・出力画面を自社で開発。
社内の反応
現場の意見は『とにかく楽になった』が大多数。導入後、社内で別の書類への横展開を望む声が上がっている。AIRead停止時は困るといった依存度の高さも示唆されている。
今後の展望
読み取る書類の種類を増やして横展開を進める予定。経理の請求書など別部署でのトライアルを実施中。将来的にはOCRの信頼度向上により目視チェック不要とし、さらに働き方改革を進めたい。手書き文字対応の進展も期待している。
AI事例マッチ度診断
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AIReadは、紙やFAXから電子化された画像ファイルの文字情報を読み取りデータ化を行うAI OCRです。AIを用いて画像処理、仕分け、文字認識、CSV出力等を行います。オンプレミス、クラウド、LGWANなど様々な環境で利用が可能です。ローコード開発ツール、RPA、ETLと連携し、働き方改革を実現します。
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