[事例ニュース]

2019年4月8日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部）

リスト

　福岡運輸は従来、顧客がファクスで送ってくる非定型の発注依頼書をスタッフが目視で確認し、必要項目を自社の受注入力システムに手動で入力していた。課題として、手動での入力に手間がかっていたほか、入力ロジックが担当者によって異なっていた。

図1：福岡運輸は、AI-OCRの実証実験を実施し、25人の受注業務を8人で実施できることを確認した（出典：Automagi）
拡大画像表示

　今回、Automagiが開発したAIサービスを実験的に導入した（図1）。ファクスの画像データに記載してある企業名、日時、商品名などの文字情報を認識し、これを抽出してシステムに入力するシステムである。業務を省力化できるほか、入力ミスや漏れを防ぐことができる。

　画像認識による独自の前処理技術とOCR（光学文字認識）を組み合わせることで、発注書の文字を識別する。さらに、認識した顧客名や商品名などをクラウド上でマスター突合することで、より高精度に抽出できるようにした。実証実験での認識精度は、最大で93％となった。

　実験の結果、5事業所の25人で行っていた受注専門業務を8人程度で実施できることを確認した。作業工数も約70％削減できた。福岡運輸とAutomagiは今後、今回のシステムの精度をさらに高め、商用導入を目指す。