SI・システム受託開発
AI-OCRによる帳票デジタル化
既存業務に無理なく組み込めるカスタムAI-OCRを開発し、帳票入力と確認負荷を軽減しました。
- Industry
- 人材・メディア
- Focus
- データ / 例外処理 / 評価
01
経営課題
導入前に起きていたこと
- 大量帳票の手入力が現場負荷と入力ミスにつながっている
- 汎用OCRでは帳票差分への対応と運用コストが課題になる
02
支援範囲
課題を、実装可能な計画へ分解する
03
設計・実装
業務、データ、システムを一体で設計
- 帳票種別ごとの読取項目と許容条件を整理
- 信頼度に応じて人へ確認を戻す例外フローを設計
- 既存システムへ接続しやすい形で機能を実装
04
成果
公開可能な範囲で確認できた変化
- 入力と確認作業を減らし、既存業務を大きく変えずにデジタル化
- 新しい帳票へ継続対応できる改善プロセスを整備
成果は案件ごとの条件に依存します。本ページでは未確認の数値や成果保証となる表現を掲載していません。
05
CXの観点
AIと人が共通利用できる形に整えたもの
06
今後の展開
運用から得た知見を、次の改善へつなぐ
導入後の利用状況、例外、品質変化を確認しながら、対象業務や機能を段階的に広げられる構造としています。 個別の機能追加ではなく、事業と業務の変化に合わせて継続的に改善できることを重視しています。