近年“AI×OCR”が話題を集めています。AIとはご存知の通り人工知能のことであり、一般的に人間が行う識別や判断といった行動をコンピューターで実現するものです。一方OCRとは“Optical Character Recognition/Reader”といって光学的文字認識技術のことを指します。つまり従来から技術として活用されてきた光学的文字認識にAIを掛け合わせることによって、より高度な作業が可能になるということです。
AIといえば業務自動化や効率化など“働き方改革”の一手として注目されている技術の1つです。機械学習によって識別機能を向上させ、人間が行う定型作業を自動化したり、ディープラーニング(深層学習)によって人間的な判断を必要とする場面でも作業を自動化できます。
そんなAIとOCRを掛け合わせることで一体何が起こるのでしょうか？
OCRとは？
改めてOCR(Optical Character Recognition/Reader)について説明すると、手書きや印字された文字(活字)をコンピューターが利用できる文字あるいは文字コードに変換するための技術です。平たく言えば紙資料やPDF等の文字情報を電子化するための技術となります。
一般的な文字認識技術と違う点はOCRが文字の読み取りからデータベースへの書き込みまで行うため、OCRを導入することによって今まで大きな手間になっていた入力作業を削減できるというメリットがあります。
業務効率化の観点から見ると紙文書を無くしてデジタル文書化したり、その他業務効率化ツールとの親和性が高いことから、働き方改革の一環として活用する企業が増えています。
一般的なOCRと、AIを統合したOCRの違い
従来活用されてきたOCRもAIを統合したOCRも、光学的文字認識によって紙文書やPDF等の文字情報をデジタル化することに変わりはありません。では、AIが統合されることで変わる点とは何でしょうか？
設定が容易になる
従来のOCRでは請求金額や住所等のような、帳票上の項目ごとに手動で認識させたい文字の位置を設定し、文字をスキャンする作業があります。そのため結局のところ人が作業に取りかからないといけないので、そこに手間がありました。
これに対してAIを統合したOCRでは面倒な設定はなく、文字認識したい項目に関するキーワードを登録しておくだけでAIが自動識別し、スキャンを開始してくれます。そのため従来よりも導入のハードルが低くなり、かつ業務効率もアップするでしょう。
帳票を特定する
従来のOCRでは非定型フォーマットに対応していないことが多く、OCRで帳票上の文字を認識させるためには事前にどのフォーマットを適用するか指定する必要があります。そのため異なるフォーマットをOCRに認識させたい場合、都度設定が必要になり多くの手間がありました。
一方、AIを統合したOCRはAIの識別技術を用いてフォーマットを自動で特定します。遠くに多拠点展開している企業の場合、請求書一つとってもフォーマットがサプライヤーによって異なるため、自動でフォーマット識別させることはOCRの導入を検討する際に重要なポイントです。
誤字の学習
従来のOCRは帳票の画質等に左右されやすく、100％文字認識できるわけではありません。そのため謝って認識した文字に関しては結果を出力する前に、手入力での訂正が必要です。これはAIを統合したOCRでも同じことです。
ただし従来のOCRでは訂正した文字を手動で辞書登録することで、次回以降同じ形の文字を認識する際の効率化になります。一方AIを統合したOCRでは文字の訂正自体は手動で行いますが、その後の学習はAIが自動で行うため徐々に文字認識制度を高めることが可能です。
以上のように、OCRという従来からある技術にAIを統合することにより、これまでOCRで発生していた手間を大幅に削減し、導入になかなか踏み込めなかった企業にとって現実的な検討材料になりました。
AI×OCRが顧客対応を効率化する？
ここまでの説明では、AIを統合したOCRのメリットは文字認識において手間を削減するものと認識されているかと思います。しかしその活用範囲は単なる文字認識の効率化に留まりません。先進的な活用事例としては、AI×OCRによって顧客対応を効率化するという例があります。
たとえばですが、近年製造業において注目されているフィールドサービスでもAI×OCRがその力を発揮します。
フィールドサービスにとって最も大切なことは「初期対応で可能な限りトラブルを解決すること」です。顧客は製品に関するトラブルをいち早く解決したいと考えており、これを迅速に解決することでメーカーへの評価が上がります。顧客は「製品がトラブルを全く起こさない」とは思っていません。もちろんトラブルが少ない製品が魅力的ですが、それよりもメーカーが如何に早くトラブルに対処してくれるかどうかを見ています。
なのでフィールドサービスは近年その重要性が増しており、高度なフィールドサービスを提供することでマネタイズ(収益化)する企業も増えているほどです。
もしもフィールドサービスにAI×OCRを導入したらどうなるのか？メーカーが提供する製品には1つ1つ個体識別番号が備わっています。フィールドサービスエンジニアが現場に駆けつけてまず行うのはその個体識別番号のスキャンです。スキャンすると同時に該当個体の情報やそれに紐づけられた顧客情報をデータベースから引っ張り出すことで、フィールドサービスエンジニアは過去の対応履歴等の関連情報をその場で確認できます。
これはつまり高度なペーパーレス化の一例です。一般的なペーパーレス化はフィールドサービスエンジニアに派遣依頼があった時点で、ファイル共有スペースから当該顧客の情報を検索し、かつ複雑な資料から必要な情報だけを確認します。一方でAI×OCRでは資料をペーパーレス化することはもちろん、個体識別番号を撮影するだけで必要な関連情報を引き出せるため、現場への駆けつけ時間を大幅に短縮し、関連情報へのアクセス容易性を大幅に高められます。
さらに、このAI×OCRを取り入れたフィールドサービスにIoTによる製品情報の収集を付け加えれば、個体識別番号を撮影した時点で関連情報だけでなく製品の状態をその場で確認することができます。
このようにAI×OCRを活用すれば顧客対応を大幅に効率化でき、それによってビジネス価値を劇的に高めることができます。
Dynamics 365が実現するAI×OCR活用
マイクロソフトが提供する統合アプリケーションサービス(クラウドERP)の“Dynamics 365”は多彩なインターフェースを持ち、様々なITシステムとの連携を可能にしています。そのためOCRと連携しさらにAIを統合することで、前述したAI×OCRを活用した顧客対応を簡単に実現できます。
特にDynamics 365は他のクラウドERPに比べてフィールドサービスを最適化する高度なアプリケーションを提供しているので、産業機械やハードウェアを提供するメーカーにとって、フィールドサービスを高度化しかつマネタイズするための有用なITソリューションになるでしょう。
今後AI×OCRは急速に拡大し、様々な業界や分野で活用されることが想定されています。皆さんも高度なペーパーレス化や顧客対応の最適化など、あらゆるシーンでAI×OCRの活用を想像してみてください。Dynamics 365によってそれを実現すれば、企業のビジネス価値は上がり、また一つ大きな成長に向けて前進できるでしょう。
