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【実証実験結果を紹介!】従来OCRとAI-OCRの違いとは?|OCR連載 第1回

2018/11/13

ネクスウェイのビジネスソリューション事業部GMの小嶋です。
これから3回に渡って、AI-OCRのお話をさせていただきますので、よろしくお願いいたします。

AI-OCRって使えるの?

私どもでは約30年に渡り、業務で使われる帳票クラウドサービスを提供してきました。
長年、主に情報の送り手に向けたサービス展開をしてきましたが、取引金額や頻度といった事情で、EDI(電子データ交換)が適していない取引先とのやりとりにおいては、WEB-EDI、メール、FAX、郵送など、受け手側で入力、仕分けなど人が行う後続処理業務が残っています。

長らくFAX送信サービスを提供してきたこともあり、FAX受信時の課題やOCRのご相談をいただく機会もございましたが、「FAX受信のアウトソースはFAX番号を変えなければならない」「旧来のOCRでは識字率が上がらず業務負荷が変わらなかった」といった声を多く聞いてきました。

話が少し飛びますが、最近は、ほぼすべての企業が就業人口減少や、ダイバーシティ化に直面するなど、欲しい人材が採用しづらくなったこともあり、“今ある人材リソースで業務品質を保ちつつ、どうチームを構築するか”という考え方が当たり前のように取り組まれるようになっています。
AIやRPAは業務そのものを見なおすきっかけの一つとして脚光を浴びており、これらを取り上げた展示会やセミナーが増えていますが、来場者もシステム部門よりも現場部門の方が増えている印象があります。

なぜネクスウェイがOCR?

私どもでも2017年2月から、電話番号を変えることなくクラウドでご利用いただける「FNX e-受信FAXサービス」をリリースしたこともあり、
● 更に踏み込んで業務側、例えば受注センターの方々の販売システムへの入力負荷が
      下げられない
● 下げることで、知的生産性の高い他の仕事に時間を割けないか
● 受注センターの人が減っても今の業務が回せないか
AI-OCRが実務現場で使えるのか といった観点で研究を進めてきました。

これから3回に渡り、AI-OCRの研究のお話をさせていただきたいと思っております。今回は、従来のOCRソフトウェアとAI-OCRの識字性能そのものについて、ご紹介いたします。

AI-OCRの実証実験の概要

・実施時期 | 2018年8月上旬~9月下旬
・対象帳票 | 手書きで帳票2種、活字帳票1種
・利用原稿 | FAX受信原稿(往復原稿ではなく、1度目の受信原稿)
・実証内容 | 機械学習エンジンを用い、識字性能を1文字単位、項目単位で計測

精度算出方法

 

実証結果

まず手書き帳票の識字率ですが、シングルライン・マルチラインで1文字単位 81.8~96.2%、項目単位  43.9~94.1% という結果になりました。
次に活字帳票の識字率ですが、シングルライン・マルチラインで1文字単位 98.5%、項目単位 91.4% という結果となっています。
 ※シングルライン ・・・ 一つの項目で1行の読み込みをすること
 ※マルチライン ・・・ 一つの項目で2行の読み込みをすること

項目単位で最大94.1%の高い識字率を発揮

原稿と識字サンプルをお見せできないのが残念ですが、手書き文字であっても、住所、人名、県名、カタカナ、数字、メールアドレスなどは、一定の文字サイズが保たれれば、項目単位で高い識字性能が発揮されています。
一方で、文字サイズが小さい場合や、枠線をはみ出たひらがな、縦書き文字はうまく読み取りができませんでした。ただ後者は従来のOCRでも似たような性能ですので、あまり気にしなくともよいでしょう。
 
実は今回の検証で利用したOCRエンジンについては、3月にも使ったことがあるのですが、当時、読み取りがほとんど出来なかった「メールアドレス」、「住所」の読み取りができるようになり、「¥」マークも今回の検証期間中にアップデートされ、読み取れるようになりました。このように学習効果が発揮され、またサービス側で機能アップデートを繰り返し、業務現場で使えるレベルにどんどん近づいてきています。
 
このように高い識字性能を発揮するようになった進化版OCRですが、導入する企業は増えつつあるものの、業務現場で有効活用できている企業数はまだ少ないようです。
 
次回は実際に有効活用できている企業が、どのようなステップを踏んで定着に至ったかについて触れていきたいと思います。

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