AIReadの導入事例
プロダクト詳細導入企業|株式会社レイメイ藤井
課題・目的
毎月数千枚の紙の請求書を手入力または納品書と目視で突き合わせる必要があった。
月初や締日時期に長時間残業が発生し、繁忙期には1社で5,000件もの突き合わせ作業が発生していた。
請求書の品質が不均一で非定型のため、手作業での照合と高い正確性の維持に大きな負荷がかかっていた。
導入後の効果
読み取り精度が90%以上となり、納品書と請求書の数値マッチングが容易になった。
月初や繁忙期の残業(以前は21時まで)がほぼなくなった。
仕入業務を福岡本社に集約でき、部署全体の業務キャパシティが増大した。
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導入前の課題
毎月数千枚の紙の請求書を手入力または納品書と目視で突き合わせる必要があった。
月初や締日時期に長時間残業が発生し、繁忙期には1社で5,000件もの突き合わせ作業が発生していた。
請求書の品質が不均一で非定型のため、手作業での照合と高い正確性の維持に大きな負荷がかかっていた。
導入の目的
紙の非定型請求書と納品書の読み取り・入力作業を自動化すること。
仕入業務の工数削減と業務効率化を図ること。
各支店で行っていた仕入業務を本社に集約して部署全体のキャパシティを拡大すること。
導入後の効果
読み取り精度が90%以上となり、納品書と請求書の数値マッチングが容易になった。
月初や繁忙期の残業(以前は21時まで)がほぼなくなった。
仕入業務を福岡本社に集約でき、部署全体の業務キャパシティが増大した。
導入の決め手
複数製品の読み取り精度比較で最も高い精度を示したAIReadを選定したこと。
アライズイノベーションによる細かな調整と追加学習で精度向上の対応が可能だったこと。
社内のDX推進方針に沿ってAI-OCR技術を活用する方針だったこと。
導入のプロセス
2020年2月に検討開始。市場調査で3社の製品をピックアップし同一請求書・納品書で読み取り精度を検証。2020年9月にAIRead採用を決定し、10月にプロジェクト本格開始。アライズイノベーションと共同で開発を進め、2021年2月に本稼働。稼働後は読み取り精度向上のため細かな調整や追加学習を繰り返し、仕入先ごとの読み取りパターンを作成・適用した。自社で照合システムを開発し、AIReadの出力とマッチングを行う運用を構築。
活用方法
クラウド型AI-OCR(AIRead on Cloud)で紙の請求書・納品書をデータ化し、AIRead ETL Optionで抽出・変換・格納。自社開発の照合システムで納品書データと請求書データをマッチングして確認作業を自動化
社内の反応
アライズイノベーションの迅速な調整対応を高く評価。部署内では業務負荷軽減を実感し、DX推進への期待が高まっている(DX推進部を新設し他社展開も検討している)
今後の展望
FAXや手書き受注のAI-OCRによるデジタル化を検討(受注の約4割がFAX/電話のため、次はFAX受注の文字起こしと基幹システム取り込みを検討)。AIReadの他社展開を進めるためアライズイノベーションとパートナー契約を締結し、外販していく計画


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。
株式会社レイメイ藤井
301〜500名
非上場
福岡県
紙・文具・事務機の製造販売(事業部:PS(ペーパースペシャルティ)事業、BS(ビジネスソリューション)事業、OS(オフィスサプライ)事業、ST(ステイショナリー)事業)

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