今回は、派遣スタッフの勤務時間管理において、RPAとの連携で年間約3,000時間の作業時間を削減された株式会社エントリー様にお話をお伺いしました。SmartReadを2022年より導入し、勤務管理表の仕分け・入力業務において活用されています。

導入に至った背景

 毎月1万枚を超える勤怠管理表の仕分け、入力作業で業務が圧迫されていた

SmartReadは2022年10月頃に導入しました。当時は、1,000社以上の派遣先企業からFAXで毎日届く月次で1万枚以上の勤怠管理表の仕分け、入力処理を行うために膨大な量の処理作業が発生していました。

まずFAXで届いた勤怠管理表をPDF化する作業を1名で毎月約122時間、その勤怠管理表のデータ入力処理で1人あたり月42時間、これを8名で手分けして行っていたので毎月合計で336時間の業務が発生していました。これにより、8名の社員1人につき約40時間の残業が発生していました。

日々の業務は勤怠管理表の入力業務から始まり、これがすべて終わってから次の業務へと移行するため、他の業務に掛けられる時間もかなり圧迫されていました。導入前は、アルバイトの方を含めて、勤怠管理表の処理を午前中6名、午後は3名で処理していました。アルバイトの方にもシフトについて協力していただく必要がありました。

また、時間だけでなく、手入力ですと入力ミスも多く、作業時間削減と同時に正確性も上げていきたいと考えておりました。

導入の決め手

RPAの開発が同時に進められ、導入までスピード感を持って進めていただけたこと

Cogent LabsのRPA開発可能なパートナーを紹介いただき、RPAの開発と導入を同時に進められたことがきっかけです。また、AI技術のあるOCRで探していました。

当初からRPAとの連携をマストで考えておりました。多数のベンダーと打ち合わせを行いましたが、RPAの開発は別の会社への相談が必要とのお話を受けることが多かったです。

RPAの開発可能なパートナー企業との連携を含め、SmartReadを早いスピードで導入することが出来ました。

株式会社エントリー
執行役員 経理部 部長 兼 上場準備室 室長 植村氏

導入の課題

テンプレートの設定もスムーズで、問題なし

導入はとてもスムーズに進み、トラブルもありませんでした。

手書き文字の読み取りですので、読み取りの精度を上げるために例えば時間の書き方の記入例を勤怠管理表に明記するようにしました。

導入の効果

人件費を50％削減、年間で約1,000万円の経費削減効果

RPAとの連携で年間の人件費を大幅に削減することが出来ました。人件費は半減、年間でいうと約1,000万円の経費削減となりました。

内訳としては、1名で月約122時間発生していたFAXで届く紙の勤怠管理表処理は月約61時間に、月8名で1人につき月42時間発生していた入力処理業務は月20時間で処理可能になりました。

この結果、社員1人あたり40時間発生していた残業も10時間に大幅に減りました。20時間の残業時間の削減を計画していましたが、想定を上回る効果で嬉しく思っています。人の配置も午前3人、午後1人で対応可能になり、シフトの組み方も容易になりました。以前は、6名のスタッフで業務に取り掛かる必要がありました。これにより業務幅は広がり、例えば有給申請の確認に1週間かかっていたのが3日で進められるようになりました。

紙で送られてくるFAXは、一つの拠点でしか処理が出来ません。これがSmartReadを導入することにより、一つの拠点で必ず業務を行う必要がなく、各スタッフが利便性の良い拠点での処理や在宅勤務も可能となりました。

また、請求書の発行は5営業日掛かっていましたが、4営業日に短縮出来ました。派遣先企業への請求書の訂正件数も50%以上の削減が実現し、お客様にもよりよいサービスが提供出来るようになりました。

SmartReadご利用風景

今後の活用展望について

今のところ現状ある機能やサービスで満足しています。今後もサポート担当の方と必要に応じて連携出来ればと思っています。

本日はありがとうございました。今後ともよろしくお願いいたします。

今回はCogent Labsのパートナーとして、「SmartRead（スマートリード）」を活用したサービス『エクセルポコポコAI-OCR』を学校販売店様へ提供されている株式会社Cotona様にお話をお伺いしました。SmartRead導入により、学校販売店様から受け取る注文書入力処理業務を50%削減された事例について詳しくお聞きします。

導入に至った背景

同時期に多くの注文書の手入力作業が発生していた 

当社は、福岡県八女市（やめし）を拠点に活動する学校販売店向けの受注処理サービスを提供する企業です。現在は、地元企業に根ざしたサービスが中心です。この受注処理サービスは、1960年から3代続くスポーツ店の経営を通じて着想を得ました。

顧客の皆様は学校向けにサービスを提供しておりますので、毎年入学準備を行う3月頃に業務が集中します。そのため、ピーク時には月間約1,500件の注文書を手入力で入力処理する必要がありました。このように短期間・短時間でミスができない状況は、入力業務を行う学校販売店スタッフの大きな負担となっていました。

導入の決め手

手書き文字の読み取り精度と帳票の仕訳機能

実は、当初は他社のOCR製品を利用していました。しかしながら、数字と英字などの読み取り精度が低いことや仕分け機能が上手くいかない等の課題がありました。これに対して調整を行うために、Excel関数などを利用してチェックしていました。効率化を考えて他社のOCR製品を探していたところ、Cogent LabsのSmartReadをインターネット検索で見つけました。特に、日本語の手書き文字の読み取り精度が高いという点に興味を惹かれました。

SmartReadを選んだ決め手は2つあります。1つ目は、手書き文字の読み取り精度そのものと、更にその精度を支援する仕組みがあることです。文字種（アルファベット、カタカナ、ひらがな、漢字、数字など）の指定をすることで、更に精度を向上させることが出来る点。2つ目は、帳票の仕分けを行うことが出来る点です。ファイルの仕分け作業が不要になり、この機能は特に気に入っています。

トライアル利用においても製品を十分に検証する時間があり、利用感も問題ありませんでした。

導入の課題

APIを利用した自動化も課題なく、スムーズに進められた

今回、APIを利用した自動化を前提に導入を行いました。Cogent Labsのサポートスタッフ、エンジニアと担当営業に支援いただき、自動化プロセスを検証することができたので特に問題もありませんでした。

こういったソフトウェアサービスだと、どこまでサポートが受けられるか不安がありましたが、レスポンスや対応もよく、サポート体制が充実していました。テキストベースのコミュニケーションで難しい場合は、都度会議を設定していただいていました。

SmartRead APIアプリケーション（エクセルポコポコAI-OCR）

導入の効果

読み取り後の修正もほとんど無くなり、迅速で正確な集計に繋がる

従来は、注文書の集計作業は手作業での入力ミスが多く、その修正にかかる時間やコストが業務効率を大きく阻害していました。SmartReadですと、スキャナーで読み込んだ注文書を読み取るだけで時短と正確な集計が可能となり、読み取り後の修正がほとんど無くなり助かっています。

そして、弊社にこういった集計業務を依頼することで、学校販売店様から顧客にとって重要な「採寸」に時間を割けるようになったと伺っています。

今後の活用展望について

弊社は、今後より多くの学校販売店様をサポートするべく、事業を他地域へ拡大していきたいと考えております。

今後の機能改善として、SmartReadの機能がよりスムーズなファイル処理のために、API機能を拡充して欲しいと考えています。

「エクセルポコポコ AI-OCR」詳細はこちら

左：加来様、右：上島様

本日はありがとうございました。今後ともよろしくお願いいたします。

経理グループでは、月次決算、業績管理、税務、経理DX推進、業務管理、四半期や年次の決算報告、申告関係業務などを行っており、事業の急成長に伴い、請求書の増加への対応が課題とされておりました。今回、増員による解決ではなく、SmartReadの導入により大幅な時間短縮を実現されたというお話をお伺いいたしました。

導入に至った背景

事業の急成長に伴い請求書の確認業務が増大、限られた時間で対応するのが困難に

おかげさまで、タイミー導入の事業者数・事業所数は98,000社以上、230,000拠点以上となっております。（2024年2月時点）また、タイミーのワーカー数は21年末時点の228万人から、2年強で約3.1倍に増加しました。23年10月には600万人を記録。そこから約4ヶ月で100万人増加し、2024年2月に700万人突破に至りました。

事業の急成長はとてもうれしいことですが、一方で担当者1名で7営業日内にすべての請求書の確認業務を目視で行うことに、限界を感じるようになっておりました。

コーポレート本部 経理グループ　川﨑氏

導入の決め手

トライアルで精度の確認ができ、自信を持って社内稟議を通せた

利用していた会計システムにあった機能でAI OCRのことは知ってました。実は1ヶ月ほど、別企業のAI OCRを契約していましたが、精度が悪く読み取りできる枚数が少ないため、他のAI OCRを比較検討しておりました。

6社ほど比較したところ、SmartReadは読み取り枚数が少なくても金額が安く、無料でトライアルができたので、試してみることにしました。

トライアルでSmartReadの精度の確認ができていたので年間契約でも自信を持って社内稟議を通すことができ、導入にいたりました。

導入の課題

読み込み箇所が多かったが、サポートによりスムーズな導入ができた

読み込みのフォーマットの作成について、読み込みの箇所が多かったため、期待通りの出力となるまで複数回試行錯誤を行いました。サポートがあったので、無事に設定することができました。

また、SmartReadを実際に使用するのが別の担当者だったので、テンプレートなど全ての設定を行なった上で引き継ぎました。簡単に引き継ぎを行うことができました。

導入の効果

正確性とスピードが上がり、社内でも良い評価をいただいております

導入時、月に約20時間の工数削減が実現できました。

事業拡大に伴い、現在も処理件数が増加しているため、その効果はさらに大きくなり、月に約30時間以上の工数削減が見込めております。

社内にて、請求書情報を会計帳簿に反映させ、決算を締めるにあたり、正確性とスピードが上がり、とても良い評価をいただいております。

今後の活用展望について

会計処理で利用する帳票（例えば、複雑なフォーマットの見積書など）が自動で正確に読み込みができれば、今後利用できる範囲もさらに拡大できます。

今後も事業拡大は続き、さらなる処理件数の増加が予測され、SmartReadの導入効果はますます大きくなる見込みです。一括の取り込み可能件数が増えれば、作業効率がさらにUPに繋がります。

AIなどを活用した自動フォーマット化、などの期待もしております。

本日はありがとうございました。今後ともよろしくお願いいたします。

レンタルスタジオ事業やIT支援事業を展開する株式会社デジタル・クリエイティブ・ネット様では、SmartReadとRPAを活用して請求書処理を完全に自動化し、経理業務の大幅な効率化に成功しています。

どのような仕組みで完全自動化を実現したのか――？その裏側を、バックオフィスの自計化・自動化支援を手掛けるDOA部門のクリエイティブマネージャーの本間様と、DOA部門と自社の労務・財務・税務等を兼務する草間様にお伺いしました。

請求書処理の自動化を目指してAI OCRを導入。しかし・・・

御社では早くから業務自動化に取り組まれているとお聞きしました。

草間様：弊社では約7年前から私が中心となって業務の自動化や効率化を推し進めてきました。

実は私が経理畑の出身で、さらにシステムベンダーに在籍していたこともあり、「経理」×「システム」の両方の知識を活かしながらシステムの構築や自動化を進めてきて、今ではアルバイト含めて6名ほどで会社を運営できる状態になっています。

そんな自社の取り組みが知り合いの企業様の目に留まって、「うちの支援をしてほしい」とご相談いただき、そこからIT支援を事業化してDOA部門も運営しています。

AI OCRに興味を持たれた経緯を教えていただけますか？

草間様：もともと弊社では、基幹システムも会計システムもクラウド化しており、各種申告も電子化していました。受取請求書については、以前はスキャンしてPDF化してから会計システムに手打ちしていましたね。毎月処理する請求書や領収書は勘定科目が基本的に変わらず、金額・日付・明細事項だけを複製してPDFを添付する程度だったので、オンラインスタッフに外注して弊社の人員を割かずとも完結するフローになっていました。

そこからさらに一歩進んで、請求書PDFから会計システムへの入力まで自動化することを目指して、AI OCRの導入を決めました。

マネージャーの本間 翔太様（左）と、オンラインで取材に参加された草間 千恵様（右）

最初は他のAI OCR製品を利用されていたそうですね。

草間様：2021年に初めてAI OCRを導入したのですが、SmartReadではなく他社の製品（以下、製品A）でした。

弊社では請求書を定型文書として読み取っているのですが、製品AのUIが非常に使いづらく、帳票ごとにテンプレートを作る（＝定義）のに何時間もかかっていました。また文書の仕分け機能が高額なオプションメニューだったので利用できず、スキャンするときにまずスキャナーの画面上で20〜30個ある中から該当する定義を選択して、さらにRPAで振り分けをせざるを得ませんでした。定義の選択を間違えたらスキャンからやり直しですし、RPAシナリオがどんどん複雑化してメンテナンス工数が増えていったことから他のAI OCRを探し始めることにしました。

そんなときに、ビッグサイトでの展示会でSmartReadに出会ったんです。

本間様：ブースにふらっと立ち寄っただけだったのですが、SmartReadのデモ画面を見せていただいたら、「UIがすごく分かりやすくて定義も作りやすい！なんだこれは！」って衝撃を受けました（笑）。ただ、SmartReadの正式サービスインの直前に製品Aの契約を更新してしまったので、すぐには導入できなかったんです。

草間様：ただ、最後は私がRPAのメンテナンスの手間に我慢できなくなってしまい、製品Aの契約が残っている状態でSmartReadを導入してもらいました。SmartReadの無償トライアルで自動仕分けを経験してしまったのでもう・・・（笑）

SmartReadの使いやすいUIと、業務フローを考えたプロダクト設計が決め手に

乗り換え検討の際に、SmartRead以外も検討されたのですか？

草間様：自動仕分け機能と、読み取り後のデータエクスポート（CSVかAPI）機能を条件に5〜6製品を検討したと思いますが、最後まで残ったのはSmartReadともう一つ（以下、製品B）ありましたね。

製品Bは読み取り精度が高くて、UIも悪くなかったのですが、料金プランが非常にわかりづらく、やりたいことを全部含めると月10万円を超えそうで、金額が不明瞭なのでやめました。

使いやすさと価格でSmartReadを選んでいただいたということでしょうか？

本間様：やはり定義の作りやすさが一番の決め手でしたね。製品Aのときは自分で作ることもできなかったですから。SmartReadは本当に誰でも簡単に定義を作れるので、必要になったら私自身でもささっと作っちゃう。それぐらいわかりやすいです。

草間様：あと、業務の流れまで考えられたAI OCRはSmartReadだけでしたね。

OCRで読み取ったデータは、その後にシステム等への登録プロセスがありますが、SmartReadの製品資料では、文書処理の一連の流れの中の“ここからここまでを自動化します”としっかり書かれていました。他の製品は識字率と対応帳票しか紹介しておらず、当時そのような言い方をしている製品は他になかったですね。AI OCRを一度使うと、自動仕分け機能や出力（データ連携）の重要さがよく分かりますし、そうした業務の流れを考えられていた点が非常に良かったです。

RPAと自社システムを駆使して仕訳まで自動化

実際にどのような流れで請求書処理を自動化されているかを詳しく教えてください。

草間様：流れとしては次のような形です。人の手が入るのは、仕分け結果と読み取り結果の確認、基幹システム上での登録内容の確認だけで、あとはRPAが裏側で毎日動いています。

1.    スキャナーで定義を選択して帳票をスキャン
 ↓
2.    クラウドストレージの特定のフォルダに自動で保存
↓
3.    SmartReadで自動でタスクが立ち上がり、ファイルをアップロード
↓
4.    自動仕分けが完了すると基幹システムを通して通知が届く
↓
5.    仕分け結果を確認・修正
↓
6.    読み取りを実行し、完了すると同様に通知が届く
↓
7.    読み取り結果の確認完了
↓
8.    読み取り結果を基幹システムに自動で取り込み
↓
9.    基幹システムがCSVの内容を読み取り、テンプレート名に従って勘定科目を下書き登録。クラウドストレージから該当のPDFを取り出し添付。一通り目視で確認して承認
↓
10.    同内容で会計システムにも登録が完了

以前は、スキャナー上に何十件も定義のボタンがあって、帳票の種類ごとに手作業で整理した上で定義を選んでスキャンしていました。SmartReadには自動仕分け機能があるので、今ではフォーマットも大きさもバラバラな帳票を一気にまとめてスキャナーにかけても自動で振り分けてくれるので、とても楽になりました。

テンプレート名で勘定科目を判断している点がキモですね。

草間様：SmartReadでは、書き出したCSV内にテンプレート名が記載されるので、テンプレート名によって勘定科目を判別・登録する仕組みを基幹システムの中に作りました。例えばですが、「領収書_家電量販店」というテンプレート名だったら勘定科目を「消耗品費」にするとかですね。おかげで間違いなく仕訳ができるようになりました。

製品Aのときは、帳票上の会社名を読み取ってそれをもとに自動仕訳しようとしたのですが、社判が重なっていて読み取り精度が悪かったり、全角半角が正確でなかったりして、はじかれるケースが多くて、結局手動で登録する作業が残っていました。

本間様：AI OCRで読み取った結果を使う先の会計の知識が豊富な草間だからこそ構築できたフローだと思いますね。

定義しやすいから、すべての請求書を定型文書として読み取り自動化を実現

請求書は事前定義が不要な準定型文書として読み取るケースが多いですが、御社では定型文書として読み取っているのですね。

草間様：定期的なお取り引きがあればそれは定型文書と言えますからね。

製品Aでは定義のUIが使いづらかったので準定型文書として読み取ってしまうことも多かったのですが、SmartRead導入時に改めて一つひとつ定義し直しました。そんなに種類は多くないだろうと思っていたのですが、意外とたくさんあったので、読み取る箇所を7項目に絞って本間と手分けしながら定義を進めていきました。

ちなみに弊社では、請求書だけでなく納品書や見積書も同様の形で処理しています。帳票のタイトルも読み取るように定義しているので、そこで帳票の種類も自動で振り分けられるようになっています。

本間様：定義を作ること自体が非常に楽になったので、新しい帳票があったら、今後また来るか分からないけどとりあえずテンプレートを作っておこう、という感じですね。

草間様：そうやってテンプレートが増えていって、現在では70種類を超えています。1年に1回の請求書もありますので、仕分けを完全に自動化できるようになったのは最近ですね。使い始めて6ヶ月目です。

SmartReadでは最近、準定型文書として請求書を自動で読み取れるようになりましたが、その場合はテンプレートという概念がなくなるため、現在のフローにはフィットしなさそうですね・・・？

草間様：現在の仕組みだと、テンプレートをまだ作成していない帳票を取り込むと自動仕分けができないので、その時点でテンプレートを作成したりタスクを編集してファイルを再度アップロードする必要があります。

準定型で読み取れるようになったら、自動仕分けができなかった場合はAPIで仕分けエラー結果をダウンロードして、その該当ファイルだけを準定型として再度アップロードして読み取るという自動化フローを組めるので、とてもありがたいですよ。

テンプレート名での正確な仕訳はできませんが、会社名が正確に読み取れれば仕訳できる仕組みも作ってありますし、間違っていても目検で修正すれば良いだけです。定期的に発生する帳票ならあとでテンプレートを作れば次回から標準フローに乗せられます。

弊社のお客様の中には、テンプレートを作るのが手間だと考える企業様もいますので、そういう方にも準定型での読み取りは助かると思いますね。

経理業務時間を90％削減！経理の知識がない人でも正確な処理が可能に

SmartReadの導入前後で、業務時間はどれくらい変わりましたか？

草間様：毎月100〜200枚程度の帳票を処理していますが、すべて手作業で捌いていたのはもう7年以上前ですね。当時は毎日1〜2時間は経理の仕事をしていました。2年前の製品Aのときも、自動処理できなかったものは勘定科目などを手打ちする必要があったので、結局、3日に1回は作業していたと思います。

SmartReadを導入してこの自動化のシステムを作り上げてからは、経理の仕事は月に1日、3時間程度です。スキャンするだけでリアルタイムに経理の数字が記録されていって、月次の作業時にすべて承認するだけで完了します。

また、誰でもできる作業なので経理専属の人員が必要なくなったのが大きいですね。経理を知らない人に勘定科目を覚えてもらうのって結構大変ですし、会社名も表記ゆれが起こって取引先マスターがぐちゃぐちゃになったりしがちですが、今はすべて自動で処理するので間違いも本当に少なくなりました。経理の仕事というイメージをしていなくても経理ができてしまう状態です。

投資対効果はどのように捉えていますか？

本間様：費用対効果は十分にあると思っています。

経理担当者を一人雇用したら、月に数十万円はかかりますよね。RPAや基幹システムにも多少の費用はかかっていますが、せいぜいアルバイト代くらいです。ここまで自動化できていると、社員が手を動かす必要もなく、オンラインスタッフに頼むこともできるので、その点でもさらに人件費を抑えることができています。

属人化がなくなったことで、我々が開発業務に使える時間が大幅に増えたことも大きいですね。

草間様：オンラインで経理が完結できる点もいいですよね。紙も減って、たくさんファイリングしていた棚もすっきりして、仕事のスピードが格段に速くなったなぁとしみじみ感じています。

今後の展望やご要望がありましたらお聞かせください。

草間様：私自身がまだAPIに対応しきれない点が課題として残っています。現在組んでいるRPAだと、管理画面のデザインが変わると動かなくなってしまうので、すべてAPIでできるようにしていきたいと思っています。

本間様：要望としては、レシートも読み取れるようになると嬉しいですね。出張時の経費申請などでコンビニのレシートなども来るんです。今は経費申請システムのOCR機能が向上しているのでそちらに吸収させていますが、できることならすべての帳票をSmartReadで処理できるようになるとありがたいですね。

草間様：業務の流れまで考慮されているAI OCRはSmartReadだけですので、iPaaSなどを使って他のシステムともつながると面白いのでは、と感じています。

経理とシステムの知見を駆使した自動化の創意工夫は大変参考になりました。本日は貴重なお話をありがとうございました！

ビジネスプロセスアウトソーシング（BPO）業界のリーディングカンパニーであるトランスコスモス株式会社。現在、主にメーカーにおける受発注業務を注文受付からデータ納品まで受け持つBPOサービス「QOSIS（クオシス）」の一部において、データ入力を効率化するソリューションとして、AI OCRサービス「Tegaki」（※）をご活用いただいています。

今回は「QOSIS」製品担当のトランスコスモス株式会社 小幡様に「QOSIS」の概要や「Tegaki」の導入背景などについてお伺いしました。

※コージェントラボのAI OCRサービス「Tegaki」は2021年12月にリニューアルし、次世代AI OCR／IDPサービス「SmartRead」として生まれ変わりました。
Tegakiの頃よりご好評だった、高い読み取り精度での文字認識に加え、非定型帳票を含めた様々な種類の帳票の読み取りや自動仕分けにも対応するなど、大幅に機能強化されています。

BPO業界のリーディングカンパニーが提供する、統合受注サービス「QOSIS」

–まずはじめに、統合受注サービス「QOSIS」についてご紹介していただけますでしょうか。

トランスコスモス株式会社 小幡様

「QOSIS」は、受注処理プロセスを標準化し運用とコストの最適化を実現する、主にメーカー様に向けたBPOサービスです。「QOSIS」導入企業様の取引先からメールやFAXで届く注文をデータ化し、お客様のシステムにデータを連携/納品するところまで、ワンストップでサービスを提供しています。

これまでは、お客様ごとに業務体制をカスタマイズして構築するBPOサービスをメインに提供しておりましたが、現在提供している統合受注サービス「QOSIS」では、弊社が持つメーカー様向けのオペレーションのノウハウをパッケージとして標準化し、複数のお客様が活用できる体制とシステムを用意することで、お客様のさらなる業務効率化とコスト最適化を実現することが可能です。

–現在、どのような業務を担当されていますか？

団体全体の法人運営を行う事務局に在籍しています。その中で、ICTを活用して組織の中の仕組みを作っていったり、3〜4名のチームで日々の社内システムの運用をしたりといったことを行っています。社内システムとしては、2017年時点では共通インフラなどはなく、Excelで管理するといったような状況でした。3年ほどかけて、業務システムはほとんどクラウドに移行していきました。

–「QOSIS」において、どういった部分で「Tegaki」をご活用いただいていますか？

「QOSIS」は、上記のような流れで注文処理を行います。

まず「QOSIS」導入企業様の取引先からFAX経由で注文を受信した後、注文書をフォーマットごとに振り分けます。そのあと注文内容のデータ入力を行います。この工程で「Tegaki」を活用しています。
入力が終わった後は内容に間違いがないかを入念に検査し、データを変換してシステムに送信します。

–注文書をはじめとした紙帳票にまつわる業務の効率化において、AI OCRを自社で導入・運用し、効果を発揮されている企業様も多くいらっしゃるかと思います。自社導入ではなく、「QOSIS」のようなAI OCRを組み込んだBPOサービスを導入するメリットや強みについて教えてください。

「Tegaki」では、帳票を読み込むと帳票が画面全体で表示されます。またAI-OCRで読み取ったテキストは、上記のように読み取る対象のテキストのすぐ上に表示されるため、目検する際にとても迅速に行え、時間短縮につながっています。

一番のメリットは、AI OCRを含めたシステム全体の運用保守を弊社側で管理することで、導入企業様の運用コストを大幅に削減できるという点です。
帳票の読み取り箇所を設定するテンプレートの作成やOCR処理をかける帳票フォーマットの振り分け、読み取り箇所の微調整などを通じた定期的な読み取り精度のチューニングなど、AI OCRの運用に係る工程を全て弊社側で管理しておりますので、導入企業様は運用に必要な人員、場所、システムを所有いただく必要がありません。

「Tegaki」導入の背景と選定理由

–「Tegaki」の導入の背景について教えてください

以前はFAXから来る注文内容を全てスタッフが手入力していたのですが、どれだけスタッフの育成に取り組んでも、手入力の生産性には限界があると感じていました。
そこで、「QOSIS」を担当する事業部門でデータ入力業務の生産性向上を実現するためのシステム導入の検討を開始し、もっとも有力なソリューションとしてAI OCRにたどり着きました。

–数あるAI OCRサービスの中から、なぜ「Tegaki」を選定いただいたのでしょうか？

いくつかのサービスがある中で、はじめにたどり着いた「Tegaki」を試しに使ってみたところ、帳票の読み取り箇所を設定する「Tegaki Editor」の使い勝手が非常によいことに加え、安定した文字の読取精度から高いコストパフォーマンスを期待できたため、「Tegaki」の選定に至りました。

製品評価フェーズから導入まで

–「Tegaki」の検証から導入に至るまでの流れを教えてください

2018年12月にプロジェクト始動したのちに「Tegaki」に出会い、2019年1月から本格的な製品評価を開始しました。同年4月には製品評価を終え、5月からはファーストユーザー様への導入フェーズに移行しました。

製品評価では、約7000種類の帳票フォーマットで検証を行い、時間帯ごとの処理スピードや「Tegaki Editor」の細かな操作方法など、実際のオペレーションの中で起こりうる課題抽出を徹底的に行いました。
この検証フェーズで深く製品評価を行えたことが、プロジェクト全体がスムーズに進んだ最大の要因だったと思います。

–導入までにぶつかった困難、そしてその困難をどう乗り越えたかについて教えてください

「QOSIS」は導入企業様の取引先データを取り扱うサービスですので、これまではインターネット回線を使わずに閉域ネットワーク内でデータ処理を行い、専用線を通じてお客様へのデータ納品を行なっていました。

そのため、「Tegaki」をクラウド上で活用するのにはハードルがありました。しかし、検証を重ねた結果、OCR処理する注文書のデータのみを「Tegaki」連携用のサーバーにプールし、そこからAPI経由で「Tegaki」にデータを流してOCR処理を行うという仕組みを構築するに至りました。これにより、「QOSIS」のサービス全般の処理自体は閉域のまま、OCR処理部分に限定してクラウドを活用することができました。

大手食品メーカーにおける受発注業務を32%効率化

–「QOSIS」の導入先のなかで、「Tegaki」を活用しているお客様における導入効果について教えてください

「QOSIS」をご導入いただいている大手食品メーカーA社様では、受発注業務における月間約2.6万枚の注文書の読み取りに「Tegaki」を活用し、32％の工数削減を実現されています。

–メーカー業界における、AI OCRに対する反応や関心はいかですか？

現在メーカー業界では、ドライバーの方々の働き方改革や事故防止などの取り組みが推進されています。そのため、商品を送り届けるまでの時間を物流面から短縮することは難しく、物流面以外のオペレーションをいかに効率化できるかが重要であると伺っています。そういった背景もあり、注文データの納品までの時間短縮をサポートするAI OCRの活用のニーズは、近年さらに高まってきていると感じます。

今後について

–最後に、今後のご活用展望について教えてください

現在は、「Tegaki」で読み取ったデータ全てに対して目検チェックを行なっていますが、今後はそういったチェックを自動化したり、全ての帳票の1次入力をOCR処理に移行することなどを計画しています。そのような施策を通じ、具体的な数値目標として50%の工数削減の実現を目指しています。

「Tegaki」の活用範囲の拡大がさらなる業務効率化の実現に繋がると考えておりますので、最大限「Tegaki」を活用できるよう今後も努めて参りたいと思います。

–さらなるサービス向上に向け、今後も密に連携できればと思います。本日はありがとうございました。

2019年に「Tegaki」（※）をご導入いただいたワタベウェディング株式会社。同社の主力事業は国内・海外での挙式サービスを提供する「リゾ婚」ですが、現在「Tegaki」をお使いいただいている着物のレンタル事業は、もともと同社の祖業であり、創業期における同社の発展を支えました。
今回は、「Tegaki」導入を企画・主導いただいたワタベウェディング株式会社の田村氏と、実際に現場で「Tegaki」をご活用いただいている越前氏に、導入の背景や効果についてお話をお伺いしました。

・ワタベウェディング株式会社 経営企画部 兼 システム統括部 担当マネージャー　田村 健一氏
・ワタベウェディング株式会社 スタジオ営業部アニバーサリー営業グループ 係長　越前 多恵子氏

※コージェントラボのAI OCRサービス「Tegaki」は2021年12月にリニューアルし、次世代AI OCR／IDPサービス「SmartRead」として生まれ変わりました。
Tegakiの頃よりご好評だった、高い読み取り精度での文字認識に加え、非定型帳票を含めた様々な種類の帳票の読み取りや自動仕分けにも対応するなど、大幅に機能強化されています。

導入に至った背景

Tegakiをご導入いただいた背景について教えてください

ワタベウェディング アニバーサリーサロン 京都店の様子

越前氏：「Tegaki」を導入したのは、成人式や卒業式などで着る袴や振袖の申込書のデータ化業務です。毎年提携している大学にて着物の展示会を行い、紙の申込書を通じてその場で申込を受け付けていますが、手作業でのデータ入力作業の効率化がなかなか進まず、システム統括部へ相談をしたことが「Tegaki」導入のきっかけでした。

田村氏：「Tegaki」導入前は、展示会場でお客様からのお申込を受け付けた後、請求書を発行するために自社システムに申込書データを手入力で打ち込み、さらにエクセルの顧客台帳にも同じ申込書データを手入力するというオペレーションで処理を行っていたため、二重でデータ入力作業が発生していました。この方法で、年間約2300~2500件ほどの申込を2名体制で対応しており、1件1件入念に目検でのチェック作業も行うため、かなりの業務負担につながっていました。

検討から導入まで

他社サービスとの比較検討の結果、「Tegaki」をご導入いただいた決め手を教えてください

経営企画部 兼システム統括部 担当マネージャー　田村 健一氏

田村氏：比較検討を行った他社様は簡易的な操作説明がメインだったのに対し、コージェントラボさんの場合は、担当の方に課題のヒヤリングや具体的な解決方法のアドバイスなどを親身に行っていただきました。ですので、手厚いサポート体制に安心感を感じられたことが一番の決め手です。また、機能面でも「Tegaki」は帳票定義などのツールの使い勝手が良く、サービスの良さとプロダクトの良さの両面から総合的な判断をした結果、「Tegaki」の導入に至りました。

そもそも、展示会場で申込を受け付ける媒体をタブレットなどに変更することも検討されたのでしょうか？

田村氏：はい、申込媒体そのものをデジタル化することも検討しました。しかし、タブレットを活用した場合、お客様の細かなご要望1つ1つを記録するのに時間がかかり、お客様対応のオペレーションが返って滞ってしまうことがわかり、紙媒体はそのままで、当社側のオペレーションを変革することに注力しました。

スタジオ営業部アニバーサリー営業グループ 係長　越前 多恵子氏

越前様：会場に申込の列ができ、1人1人のお客様対応に時間がかかってしまうと、列に並んでいる途中で帰られてしまうお客様もいらっしゃいます。紙の場合だと、列に並んでいる間に申込書への記入をお願いすることも可能なので、オペレーション全体の効率を考え、紙の申込書を引き続き活用することにしました。

データ入力作業を外部のBPOベンダーへ委託することもご検討されていたとお伺いしました。

田村氏：申込書に記載されている内容をそのままデータ化するのであればBPOに委託することも可能でしたが、申込書に記載された内容そのものに誤りがあるケースもあり、申込書ごとに内容の整合性の判断を行う必要があったため、外部委託は難しいと判断しました。

越前氏：「この型番だとこの品名は間違っている」など、我々現場の者しか判断できないような修正確認作業が入ってくるので、自社で責任を持って申込の内容確認を行う方法を取りました。

申込書のフォーマットを大幅に改善したことで、精度が向上

運用にあたり、ぶつかった困難はありますか？

田村氏：Tegaki導入当初は申込書のフォーマットが計5種類あり、どれもOCR処理には不向きのフォーマットでした。そもそも、全て手打ちでデータ入力していたこともあり、フォーマットを統一するということに対してあまりこだわりがなかったというのも事実です。

しかし、フォーマットによって読取精度にばらつきがあったり、現場のスタッフによって記入方法が違う項目があったことなどがデータ化作業の効率化を妨げる要因となっていたため、申込書のフォーマットをAI-OCRフレンドリーな仕様に改善することにしました。

フォーマット改善にあたってはコージェントさんから帳票改善案をご提案いただき、細かくアドバイスをいただきました。

改善後のフォーマットでは、全ての項目を1枚に集約・統合し、メモ書きのように帳票の空いたスペースにスタッフが記入をしないよう、様々な工夫を凝らしました。「持参」のことを、「自前」「ご自前」「お持ち込み」などと複数の表現があるケースもありましたが、フリー記述の項目をなるべく減らして、チェック項目に置き換えるなどの対応を行いました。

結果、フォーマット改善後は読取精度が平均して9割以上となり、修正箇所も大幅に減りました。

実際の運用はどのようなフローで行っていますか？

田村氏：上記のようなフローで行っています。Tegakiでの読み取り結果をExcelに抽出した後は、Excelの最終シートに値貼付けすると関数で自動で台帳に自動反映されるようになっています。その後は、Asteriaを通じて自社システムにデータを連携し、請求書発行用データを自動生成するという流れです。

「Tegaki」導入後、作業時間が半分以下に

導入効果についてお聞かせください

越前氏：導入前は、申込数が30件程度の学校を1人が1日かけて3校ほど対応できるくらいのスピード感でしたが、「Tegaki」を活用し始めてからは他の事務作業と同時並行で、3~4時間で5~6校ほど対応できるようになりました。

以前は、自社システムへの登録とエクセルへのデータ入力にそれぞれ5分程度、計10分ほどの時間がかかっていましたが、「Tegaki」を使った場合は読み取りから修正まで5分程度と、作業時間が半減しました。これに加えて、自社システムへのデータ連携などで効率化された時間を考慮すると、従来に比べ半分以上作業時間を短縮することに成功しています。

今後の活用展望について

最後に、今後の活用展望を教えてください

越前氏：「Tegaki」の活用とフォーマットの改善によって、現場の作業負担は大幅に軽減された実感があります。AIの精度の高さに驚いていますし、今後も「Tegaki」を活用することでお客様と向き合う時間を増やし、一生に一度の晴れ舞台のご支援をして参りたいと思います。

田村氏：着物レンタルの申込書処理業務で得られたノウハウを今後は他の業務にも活かしていきたいと考えています。具体的には、クリーニング事業で発生する紙の帳票の読み取りに「Tegaki」を活用する予定で、今後も紙が介在する業務では積極的に「Tegaki」を有効活用し、作業の効率化を実現していきたいと思っています。

本日はありがとうございました。今後ともよろしくお願いいたします。

『人々の暮らしに深く根ざした、感動溢れる文化を創りつづける』ことを目指し、地域社会のライフイベントを支える株式会社ナウエル。労働人口の減少や働き方改革などの外部環境の変化を鑑みRPAの導入検討を進める中でAI OCR「Tegaki」（※）に出会い、さらなる業務効率化の実現を目指し、RPAとともに「Tegaki」をご導入いただきました。
今回は、同社代表の酒井様、情報システム事業部の幸野様、鈴木様に導入の背景やこれまでの運用効果などについてお伺いしました。

※コージェントラボのAI OCRサービス「Tegaki」は2021年12月にリニューアルし、次世代AI OCR／IDPサービス「SmartRead」として生まれ変わりました。
Tegakiの頃よりご好評だった、高い読み取り精度での文字認識に加え、非定型帳票を含めた様々な種類の帳票の読み取りや自動仕分けにも対応するなど、大幅に機能強化されています。

導入に至った背景

— Tegakiの導入を検討されたきっかけについて教えてください

もともと、RPAの導入検討を始めたことがきっかけです。業務効率化を目的にRPAの導入を進めるにあたり、すでにRPAを導入している地域の関連企業様に研修に伺った際、「RPAとOCRを連動させ、紙が介在する業務を効率化することが最も効果が高い」とお伺いし、RPAと同時にAI OCRの導入の検討を開始しました。

— 最近はRPAとOCRをセットで活用し、業務効率化を実現するケースが増えてきています。Tegaki導入前は業務上どういった課題がありましたか？

紙が介在する業務の1つとして互助会加入申込書の処理業務に着目しました。この業務は3名体制で全て手作業でデータ入力していたので、どうにかして業務負担を軽減できないかと考えました。

とはいえ、たとえ現状顕在化した課題が少なくとも、外部環境の変化を鑑み長期的な視点に立つとRPAやAI OCRなどのテクノロジーの活用は必須だと考えていました。

安定した読取精度とスムーズな導入サポートを高く評価

— Tegakiをご導入いただいた決め手を教えてください

第一に、高い読取精度が挙げられます。安定して9割以上の精度が出ているので、人手による修正も少なく、正確なデータ化作業を実現できています。

加えて、Tegakiで帳票を読み取る前の段階で活用するテンプレート作成ツール「Tegaki Editor」の操作性の高さと、導入までの手厚いサポートも非常に良かったです。レスポンスも早く、スムーズに導入することができました。

— ありがとうございます！導入にあたりなにか工夫された点はありましたか？

導入にあたり、システム部門主導にならず現場としっかり連携しながら運用の検討を行うことを意識しました。

また、Tegaki導入前に活用していた加入申込書のフォーマットでは満足のいく読取精度が出なかったので、フォーマットを何度かアップデートしました。具体的には、記入項目のスペースを広くとったり、単線の項目をボックスキャラクターに変更したり、コージェントラボさんに色々とアドバイスをいただきながらフォーマットを変更していきました。

変更前のフォーマット

変更後のフォーマット

— 確かに住所が項目分けされていたり、電話番号の記入欄がボックスキャラクターになっていたりと、様々な工夫が施されていますね。

UiPathとTegakiの連携で、16時間の業務効率化に成功

— 現在の「Tegaki」の活用フローについて教えてください　

基本的に、以下の流れで月間約250枚前後の互助会加入申込書のデータ化を行なっています。

①互助会加入申込書をTegakiで読み取り
②Tegakiの読取結果を目検チェック
③Excelマクロで不備チェック（RPAで自動処理）
④SalesforceへRPAで自動入力
⑤社内会員管理システムへRPAで自動入力

以下は、導入前後の業務工程を比較した図です。

RPAはUiPathを導入しTegakiと連動させていますので、Tegakiの読取結果の確認終了後、UiPathを通じて自動的にデータがSalesforceと社内システムに連携される仕組みになっています。

導入効果について

— 具体的な導入効果を教えてください

Tegaki導入前は月間80時間かかっていた業務が、16時間短縮されました。約2割の業務効率化を実現し、すでに具体的な導入効果を出すことができています。

今後について

— 最後に、今後のTegaki活用における展望を教えてください

既存業務の分析を続けていく中で、効率化の対象となり得る業務は他にも多く存在すると思います。今後は互助会加入申込書関連の業務にとどまらず、他の業務にもTegakiの活用範囲を広げていきたいと考えています。

コージェントラボさんはサポートが手厚く日々のコミュニケーションもスムーズなため、ビジネスパートナーとして非常に助かっています。今後ともサポートのほど、よろしくお願いいたします。

— こちらこそ、今後ともよろしくお願いいたします！本日はありがとうございました。

※コージェントラボのAI OCRサービス「Tegaki」は2021年12月にリニューアルし、次世代AI OCR／IDPサービス「SmartRead」として生まれ変わりました。
Tegakiの頃よりご好評だった、高い読み取り精度での文字認識に加え、非定型帳票を含めた様々な種類の帳票の読み取りや自動仕分けにも対応するなど、大幅に機能強化されています。

ＪＢグループおよびC＆Cビジネスサービスについて

まずはじめに、ＪＢグループおよびC＆Cビジネスサービスについてご紹介していただけますでしょうか。

ＪＢグループは、情報ソリューション、製品開発製造、シェアード・サービスの3つの事業分野でビジネスを展開し、お客様の経営や業務の課題を解決するためのソリューリョンやサービスにより、最適なITの利活用を推進しています。C&CBSは、ＪＢグループ内の業務の重複を避け、効率のよい運営を目指して、経理財務、人事、総務、業務サービス（業務支援、業務管理）等の各種スタッフ業務をシェアード・サービスとして集約・提供しています。

ＪＢアドバンス・テクノロジー株式会社　浜口様

導入の背景には？

導入の背景について教えていただけますでしょうか？

ＪＢグループ全体のDX推進の方針に基づき、紙の書類が膨大な数にのぼり、マニュアル処理が多くなっていました。なにか効率化できないかというところがきっかけとなり、C&CBSとして2017年下期から業務のDXを推進してきました。10年前には紙の書類をグループ全体で1ヶ月あたり約30万枚も使用していました。これをPDFにすることで、以前の2/3に減少することができました。さらに、1人あたり年間100時間の業務の削減を目標に、業務全体の棚卸しを実施し、問い合わせ対応の時間などの計測、データのアップロード処理の最適化、業務の見直しなどプロセス改善を行いました。すでにその目標は達成し、現在はさらに1人あたり年間50時間の業務削減を新たな目標に掲げ、業務改善を継続しています。その中で、手作業をデジタル化できないかという発想から、経理部門にてRPAを導入し、社内の問い合わせ対応にチャットボットを活用することで業務効率化を図りました。

またJBグループで唯一のメーカーでもあるJBATが、様々なクラウドサービスとAPI連携できる「Qanat Universe」というクラウドプラットフォームを提供しています。そして、JBATがその「Qanat Universe」を使い、高精度に書類をテキストデータ化するAI OCR「Tegaki」を業務システムと連携させることで、ペーパーレスの仕組みを構築していることに着目しました。

C&Cビジネス・サービス株式会社　速水様

運用について

どのように「Tegaki」をご活用頂いておりますでしょうか？

従来は、郵送やFAXで送信されてきた請求書や納期回答書の内容を一つ一つ人による手作業でシステムに入力し、紙を見ながら基幹システムと入力内容に間違いがないかの突合を行っていました。
それに対して、現在は郵送されてきたものはスキャナーでデジタル化し、FAXで送信されたものはインターネットFAXで受信しています。そして様々な製品とAPI連携できる「Qanat Universe」を活用し、「Tegaki」と連携してテキストデータに変換しています。その後、読み取ったデータを2人でチェックし、問題がなければクラウドデータベースであるkintoneに読み取ったデータが自動入力されます。

 

納期回答書を「Tegaki」で読み取った結果のイメージ

導入効果について

「Tegaki」をご活用いただいて、どのような効果がありましたでしょうか？

手作業が無くなったことで正確性がUPし、業務時間を50％削減（1ヶ月あたり27時間削減）するなど業務効率向上につながりました。さらに、クラウドでのデータの確認ができるようになったことで、テレワークでの対応が可能になりました。

今後について

今後の「Tegaki」の活用の展望をお伺いできますでしょうか？

業務のDXを推進することで、全体的な指標は改善されてきています。しかしながら、まだまだ紙の書類が多いため、今後もデジタル化を進めていきたいと考えています。
請求書業務はまだ一部しか対応していないため、今後対応範囲を広げていきたいと考えています。その中で「Tegaki」には、現在のような定型帳票だけでなく、非定型帳票も同じように高い精度で読み取ることができるような先進的で新しい機能の提供を期待しています。