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AIによるFAXの読み取り及び受発注効率化 – AI導入事例

2022/07/11 事例紹介, AI-OCR:書類の読み取り 
by PALO ALTO INSIGHT, LLC. STAFF 

パロアルトインサイトは、住宅設備部材販売のベストパーツ株式会社(宮城県仙台市)と「FAX受注自動化プロジェクト」を進めています。手書き文字を認識し機械学習するAIを開発し、ビジネスの現場で根強く残るFAXによる受発注業務の効率化に取り組むもので、すでに一定の成果を上げています。

書類のテキストを文字認識し、データ化する「OCR(光学文字認識)」はさまざまな企業がサービスを展開していますが、本プロジェクトでは手書き文字を含めたテキストに対し、高い精度での読み取りと機械学習を行い、さらに社内データと照合してより正確かつ効率的なデータ入力をサポートするAIモデルの開発に取り組みました。

今回はプロジェクトのスタートから第2フェーズまでの概要をご紹介します。

(画像引用:ベストパーツ株式会社

■プロジェクト発足の経緯

ベストパーツ社では、取引先からの注文の9割をFAXで受けていました。届いたFAXは担当者が仕分けて内容をシステムに入力。保有在庫と照らし合わせ、部材の準備やメーカーへの注文などをしていました。

この従来の手順では、FAX1件の処理に10〜15分程度かかるうえに、毎日数百枚のFAXが届くため、発注書に関する業務だけでかなりの手間と時間がかかっていました。そこでAIを活用して業務効率化を図りたいと室橋克彦代表取締役から当社にご相談をいただきました。

■FAXのOCRにおける課題

紙の文書のデータ化にはOCR機能が有効ですが、ベストパーツ社のケースでは二つの大きな課題がありました。一つは「得意先によって発注書のフォーマットが違うこと」、もう一つは「手書きのケースがあること」です。そのため単純に文字を認識するだけのOCRでは内容を正確に読み取れず、大きな省力化が図れない可能性がありました。

しかし、当社がベストパーツ社から提供されたデータを解析して行ったAI診断の結果、ベストパーツ社の得意先が利用している発注書は、大きくいくつかのフォーマットに分類できることがわかりました。そこでその特徴を生かして、同社に合ったシステムの開発を進めることにしました。

■フェーズ1:フォーマットと得意先名、重要情報の位置を紐付け

本プロジェクトでは、これまで二つのフェーズに分けて開発を進めてきました。

第1フェーズでは、発注書のクラスタリングに取り組みました。ベストパーツ社に届く発注書を分析し、発注書のフォーマットと得意先企業名が紐づくようにします。たとえば、読み込ませたFAX画像に対し、AI搭載のシステムが「フォーマット001」と認識した場合、001を利用しているのは「A社」であるため、A社の発注書だとわかります。

また上の画像のように、フォーマットごとに得意先名や注文内容などの重要情報がどこに記載されているのかをAIを使い学習させたことで、素早く重要情報を読み取れるようにしました。これにより、担当者が1枚1枚FAXを見ながら会社名や注文内容を確認する必要がなくなりました。

■フェーズ2:社内データとのマッピングで、より正確に注文内容を入力

第2フェーズでは、発注書の内容の認識およびシステムへの入力を進めました。

第1フェーズで発注書のフォーマットや重要項目の位置から得意先や注文内容を読み取れるようになったため、その内容を同社のデータと照合し、製品名などがシステムに自動入力されるようにしました。

課題となっていた手書き文字についても、当社のエンジニアが文字認識プログラムのクセを考慮したAIを開発し、さらに読み取った文字を同社の商品データとマッピングすることで、より正確な入力を可能としました。たとえば手書きで書かれた商品名が「AB-O(オー)」に見えたとしても、その名称の製品は存在せず、一方で「AB-0(ゼロ)」の商品はあるとわかれば、商品は「AB-0(ゼロ)」であると判別できます。これによりエラーの発生が減ります。

さらに、モデルをより便利に使ってもらえるように、ベストパーツ社の現場担当者の声を反映し、もう一段上のカスタマイズも行っています。

注文内容を表示する画面では、ベストパーツ社の在庫管理システムとの連携により、商品名の横に現在の在庫数が表示されるようにしました。また伝票に番号を付与し、過去の注文内容の検索をしやすくしました。さらに読み取った注文内容は社内データに合わせて自動で並び替えられるようにしています。

■作業時間2〜3割削減へ。需要予測への活用も視野にDX推進を目指す

現在、すでにベストパーツ社が受信する発注書のFAXの9割以上を、開発したAI搭載のシステムで処理しています。途中経過ではありますが、これまで発注書処理にかけていた時間の5%を削減できており、フェーズ2終了時には20〜30%の削減が実現できる見込みです。

今後、蓄積された発注データの分析・活用により、需要予測ができるシステムを構築して適切な在庫管理につなげることや、得意先へのレコメンデーションによる販売促進なども検討しています。

■現場からのフィードバックを反映し、より使い勝手のよいシステムへ

デジタル化が進んでいるとはいえ、業務特性からFAX利用を廃止できない企業は少なくありません。また得意先企業に対してオンライン注文を進めるのは気が引けるという声もよく聞かれます。とはいえ、人力でFAXの仕分けや入力を続けていては業務効率化は進みません。

当社では書類の中でどの部分に重要情報が記載されているかを判別するAIモデルを構築しています。本プロジェクトのような受発注書類のほか、サポートの問い合わせなどのFAXにも応用可能です。

今回のベストパーツ社との取り組みでは、実際に発注書処理を行う担当者の方から毎週フィードバックをいただき、それを反映して改善を繰り返しました。当社では現場の役に立つことを最優先に、AIシステムを構築しております。FAX処理でお困りの企業は、ぜひ一度お問い合わせください。

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パロアルトインサイトについて

AIの活用提案から、ビジネスモデルの構築、AI開発と導入まで一貫した支援を日本企業へ提供する、石角友愛氏(CEO)が2017年に創業したシリコンバレー発のAI企業。

社名 :パロアルトインサイトLLC
設立 :2017年
所在 :米国カリフォルニア州 (シリコンバレー)
メンバー数:17名(2021年9月現在)

石角友愛
<CEO 石角友愛(いしずみともえ)>

2010年にハーバードビジネススクールでMBAを取得したのち、シリコンバレーのグーグル本社で多数のAI関連プロジェクトをシニアストラテジストとしてリード。その後HRテック・流通系AIベンチャーを経てパロアルトインサイトをシリコンバレーで起業。データサイエンティストのネットワークを構築し、日本企業に対して最新のAI戦略提案からAI開発まで一貫したAI支援を提供。AI人材育成のためのコンテンツ開発なども手掛け、順天堂大学大学院医学研究科データサイエンス学科客員教授(AI企業戦略)及び東京大学工学部アドバイザリー・ボードをはじめとして、京都府アート&テクノロジー・ヴィレッジ事業クリエイターを務めるなど幅広く活動している。また、毎日新聞「石角友愛のシリコンバレー通信」、ITメディア「石角友愛とめぐる、米国リテール最前線」など大手メディアでの寄稿連載を多く持ち、最新のIT業界に関する情報を発信している。「報道ステーション」「NHKクローズアップ現代+」などTV出演も多数。

著書に『いまこそ知りたいDX戦略』『いまこそ知りたいAIビジネス』(ディスカヴァー・トゥエンティワン)、『経験ゼロから始めるAI時代の新キャリアデザイン』(KADOKAWA)、『才能の見つけ方 天才の育て方』(文藝春秋)など多数。

パロアルトインサイトHP:www.paloaltoinsight.com
お問い合わせ、ご質問などはこちらまで:info@paloaltoinsight.com
※石角友愛の著書一覧

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