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。

ニッセン・クレジットサービス株式会社様では、複数の部門でSmartReadをご活用いただいています。今回、その中でも特に利用ボリュームの大きい2つの部門にお話をお伺いしました。

与信業務支援グループでは、主にクレジットカードの入会申込書の登録から審査、事務オペレーショングループでは、クレジットカード引き落としの口座振替依頼書の登録から入金処理を担当されており、いずれもお客様とのコミュニケーションに対するリードタイムを少なくする工夫を考えていました。

SmartRead（当初はTegaki）を導入したことにより、大幅に業務時間を短縮できたということについて詳しくお話をお伺いいたします。

導入に至った背景

会員数が増えるにつれ膨大な手入力業務が発生し、リードタイムが課題に

おかげさまで、ニッセン・クレジットサービスの会員数は着実に増加し、現在300万人を超えており、毎月入会される会員様のご登録や口座登録等のお手続きにも時間を要しておりました。手書きで記入された入会申込書や口座振替依頼書といった書類のデータ入力とチェック作業が煩雑化し、業務効率が低下していました。そのため、お客様へのサービス開始までの時間を短縮するため、リードタイム削減に向けた取り組みが求められていました。

時間内に業務が終わらないために残業も発生しておりました。お客様へのリードタイムを短くする上で、従業員の負担も減らせないかと考えたのが導入にいたった理由です。具体的には、OCRでデータ化した情報をRPAに繋いで入力の自動化を出来ないかと考えていました。

そこで、当初は「Tegaki」を導入いたしました。まず、口座振替依頼書のOCR化が進み、その効果を実感し、様々な業務に活用していく中で、入会申込書のOCR化も実現しました。「SmartRead」に移行した後は、さらに活用範囲が広がっています。

今回お話した以外にも、ニッセン・クレジットサービスでは、複数の部門・業務においてSmartReadを利用しています。

※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。

SmartReadご利用風景

導入の決め手

他社製品と比較し、ISOの取得状況や利用環境にも安心できた

2020年よりTegakiのサービスを利用しており、2022年にCogent Labsより、SmartReadの提案がありました。他社製品と比較して、ISOの取得状況とTegakiとの互換性があり、事前の評価版の環境で問題なく稼働できることを確認できたため、導入を決定しました。

また、Tegakiの使いやすさやサポートも実感しておりましたので、SmartReadの導入はスムーズに進められました。

導入の課題

Tegakiからの移行もスムーズに完了

課題としては、TegakiよりもCSV出力時の項目が増えたため、後続作業のRPAやエクセルマクロの設定を変更する必要があったことです。この点は、固定項目の並び順をカスタマイズできるとより利便性があがると感じました。

ただ、導入や移行、運用に関して不便があった際には、すぐにサポートをいただけました。カスタマーサポートへ質問した際に、迅速に返事がもらえて助かっていました。

導入の効果

作業時間の大幅な削減がお客様への迅速なサービスへ繋がる

はじめに、SmartRead（Tegaki）を導入したのは口座振替依頼書の登録業務です。口座振替依頼書は、1件を約1分で登録することが可能になり、月15時間の業務時間を削減することができました。毎月2,000件から3,000件を手作業で行っていた登録をほぼ人が介在せずにOCRとRPAを組み合わせて自動化できています。これは大きな効果だと感じています。人の作業が必要な部分は、スキャンと修正のみです。また、以前は口座振替依頼書の控えの保管場所から取り出して確認する業務がありましたが、データ化することでパソコンのみで書類の検索が完結するようになりました。口座振替依頼書の控えは保管する必要がありますので、データでお客様の情報を検索してすぐに探すことが出来るようになり助かっています。

その後、その効果を実感し入会申込書の登録業務でも導入を進めました。お客様の手書きの入会申込書の登録業務では、届いた入会申込書を1人目が転記作業をしたのち、2人目がその画面を印刷してダブルチェックをしていました。OCR導入後は、この登録にかかっていた時間を月間約80時間から35時間と、大幅に短縮することができました。部内でもこの成果に対して、評価が高かったです。登録部分の業務時間が削減できたことにより、その後の審査の時間やカード発行後のお客様とのやり取りに時間が割けるようになりました。

残業時間でまかなっていた部分を時間内に終わらせることができるようになり、従業員の負担も減ったと感じています。

このように年々SmartReadを活用した自動化を進めており、今年も新たな取り組みとして、関連会社の通販のニッセンの会員様の紐づけの作業をOCR×RPAで自動化しました。手作業で月間1,000件行っていた紐づけ作業をSmartRead導入で月間15時間の作業を削減することが出来ました。

また、Tegakiからサービスを利用していますが、SmartReadになってから更に精度が上がっていると実感しております。修正処理も少なくなり、社内の複数の担当者からも「精度が上がった」というお声を複数もらっています。

今後の活用展望について

住民票の読み取りなど、フォーマットの種類が多いものも読み取り出来るようになると、活用の幅が更に広がると考えています。

表抽出の機能は現在ベータ版を利用していますが、今後正式なリリースを期待しています。

また、ハンディスキャナを利用して、コピー機での読み取りが難しい薄い形状の書類のデータ化も検討しています。

使いやすさやサポートには満足しているので、今後もCogent Labsに改善要望があれば連絡を取り合いながら、様々な業務の効率化をしていきたいと思います。

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、会社全体のDX推進の初手としてSmartReadを導入し、全社的な受注業務の最適化に成功したクリロン化成株式会社様にお話をお伺いしました。当初は、FAXでお客様からいただく多くの発注書を手入力で転記されていました。現在は、SmartRead導入により、70%以上の注文書の処理の自動化を進められています。

導入に至った背景

紙の注文書の手入力では受領営業所内でしか処理できず、業務の全体調整が課題に

全国の営業所は、お客様からの受注対応や配送手配の役割も担っています。導入前は、お客様から送られてくる紙の注文書を見ながら手入力でデータ化を行っていました。そのため、営業所ごとに受注することが日常であり、繁忙期であっても営業所間で助け合って受注処理の対応をすることが難しい状況でした。

弊社の当日受付・当日出荷サービスは、お客様に大変満足いただいているサービスです。このサービスを提供するためには、毎日午前中に受信した注文書を処理して、倉庫へ指示をしなければなりません。SmartReadを導入する前は、営業所の事務総出で注文書の受注処理を最優先で進めていました。また、弊社の商品はラインナップが豊富で約500種類以上のサイズがあるため、限られた時間内かつミスをしないことが求められます。事務社員は受注対応や配送手配終了後に昼食休憩を取ることが日常でした。

クリロン化成様では、法人向けにナイロンポリ袋、彊美人（きょうびじん）やシグマチューブといった製品を提供されています。

導入の決め手

「帳票自動仕分け」の機能と精度の高さ、費用対効果から総合的に判断

これまでOCRで注文書をデータ化するというアイデアはあったものの、精度や導入コストの問題で導入が難しい状況でした。しかしながら、昨今のデジタル・トランスフォーメーション（DX）の流れを受けて、社長をリーダーとして業務自動化の重要なテーマとして、注文書の入力を自動化するというプロジェクトを始めることとなりました。

各社のOCR製品／サービスを調査・比較する中で、システムの連携のしやすさを考慮するとSaaSサービスを利用することに決まりました。その中で、文字認識の精度は当然として、お客様から受け取る注文書はそれぞれフォーマットが異なることから、自動的に適切なテンプレートに割り振る「帳票自動仕分け」機能が必須でした。この機能を持つ2製品を比較検討する中で、費用対効果を鑑み、SmartReadを選定しました。

トライアルでSmartReadの高い精度も実感しました。手書きの発注書も多いので、助かっています。

九州営業所 係長 香田氏

導入の課題

業界的にも紙の受注処理が基本だったため、デジタル化への適応やシステムづくりなどすべてが初の試み

社内でも初めてのDX化になり、導入のための準備は多くありました。まず、紙のFAXのデジタル化、得意先毎に異なるフォーマットへの対応、読み取ったデータのシステム連携、そしてOCRを活用した新しい受注ワークフローの確立などです。紙に慣れているメンバーも多く、最初は紙を見ずにチェックを行うことも慣れませんでしたが、全拠点で教育を進めていきました。

前述の通り、業務自動化は社として進めたい重要なプロジェクトでしたので、社長含め現場の事務メンバー、システム開発する技術メンバーが協力し、本運用までたどり着くことができました。

また、お客様から受領する注文書は、向きが一定ではなく、90度回転していたり、上下反転している場合がありますが、SmartReadに仕分け時に画像の向きを補正できる機能を追加いただきました。これにはとても助かっています。

導入の効果

社内のデジタル化が進み、捻出された時間で新規事業へ業務シフト

SmartRead導入直後は、デジタル化自体に慣れが必要でした。しかしながら、現在はデジタル化・OCRによる自動入力のワークフローが当たり前となり、業務効率化の意識が現場に定着しています。この変化は大きいです。営業所をまたいだ全社的な受注業務最適化や新規事業への業務シフトなど、全社的なDX推進の動きにつながっています。今回お話した業務自動化は、その先鋒となっています。

今後は全ての受注管理を自動化できるよう準備を進めています。SmartReadは精度が高いので安心して利用が出来ています。

今後の活用展望について

得意先が増えるたびにテンプレートが必要になるため、同一得意先の表形式のバリエーションへの対応ができれば、適用範囲が拡大できると考えています。

そして、システムの連携をさらに強化して、自動化できる業務の幅を広げていきたいと思っております。

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Cogent Labsは、このようなお客様の課題を解決するために、SmartReadの新バージョンを今年リリースしました。この新バージョンでは、事前にテンプレートを設定することなく、様々なフォーマットの文書を読み取ることが可能です。

2024年5月21日配信のプレスリリース

コージェントラボ、独自生成AIであらゆる業種の非定型文書の読み取りを可能に～異なる書式の文書（請求書や診療明細書等）のデータ化を実現～

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九州営業課 係長  香田氏、東京営業課 係長 吉江氏

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。

鈴廣グループ全体の管理部門として役割を担う株式会社鈴廣蒲鉾本店。このたび、店舗での商品受注から出荷までの業務において、独自開発した「店舗宅配システム」に、Cogent LabsのAI OCRサービスの「Tegaki 」（※）をご活用いただきました。
今回は、株式会社鈴廣蒲鉾本店 経営管理チーム 業務改革部 部長の志村様にお話をお伺いしました。

※Cogent Labs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。

株式会社鈴廣蒲鉾本店について

貴社の事業内容を教えてください

鈴廣グループとして、小田原市風祭を拠点に「老舗にして、老舗にあらず」を社是に掲げながら、蒲鉾を中心とした水産練製品の製造や販売をしています。またビールの製造や各種レストラン、博物館の運営もしています。11月15日のかまぼこの日には、弊社の最高級の商品である「はじめ（一）」が販売されるのですが、「一」の題字は、毎年新年に希望を与え世を導いていらっしゃる方々にお願いしています。今回は前向きな世になることを祈念して、サッカー日本代表の長友佑都選手に「一」の字を書していただきました。

事業規模や従業員数を教えてください

現在はグループ全体で従業員約600名の方が働いています。

現在ご担当されている業務内容について教えてください

現在、私は鈴廣蒲鉾本店の業務改革部で部長を務めています。以前、情報システム部と呼ばれていたのですが、現在はシステム開発課、改革推進課、施設技術課の3つの課を統合し、グループ全体の改善管理業務を一気通貫して改善できるように努めています。

導入前の課題と導入背景について

「Tegaki 」導入前に抱いていた課題について教えてください

商品の受注から宅配までの業務負担が課題でした。私は入社以来、業務改善や製造部での出荷業務に携わってきました。弊社は毎年、年末年始の繁忙期になると百貨店への出店や商品の出荷業務で忙しくなるのですが、ピーク時は1日1000件の注文を受けることもあります。

注文を受け商品を出荷する際には、宅配伝票と商品情報のデータを照らし合わせる必要があったり、商品の種別に応じて伝票の仕分けも手で行なっていました。特に忙しい時は、出荷のために夜中まで残業をして対応する日もありました。

「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

業務改善にあたり、まず手書きの申込書を無くそうと考え、5年前にタブレットの導入を行いました。しかし、（タブレットに不慣れということもあり）多くのお客様が申込書を手書きで記入することが多く、手書きの申込書をデータ化する方針を決めました。当初は業務を外注しようと考えたのですが、費用が高額であったため弊社でのデータ化を考え、AI OCR製品の導入を検討しました。

どのようにして「Tegaki」を知っていただいたのか、教えてください

AI OCR製品の導入にあたり、当時お付き合いのあったベンダーさんから「Tegaki」について教えてもらいました。

他の製品も検討していましたか？「Tegaki」をお選びいただいた決め手について教えてください

他にも2-3社の製品を検討しました。比較の際は、社内モニター約50名の方に3枚ずつ申し込み用紙に自由に記入してもらい、各製品の識字率を検証しました。結果として、識字率が高いことやAPIの連携が良かったことから「Tegaki」を選択しました。

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

接客中に申込書の処理をするために、いかにお客様をお待たせしないようにするかが課題でした。接客中はお客様をお待たせしないことが基本ですが、処理には1枚あたり20秒程度の時間が必要でした。そのため処理の最中に商品登録や精算を行うことで、お客様の待ち時間を短くできるように工夫しました。

運用について

「Tegaki」をどのようにご活用いただいているか、工程を一つずつ教えてください

これまでの業務フローでは、店舗でお客様に宅配伝票を記入してもらって精算した後、弊社でお客様の情報を専用用紙に転記し、伝票と用紙を本社へ横持ちしていました。本社では繁忙期になると入力センターに伝票と用紙を送付し、そこでお客様の情報をシステムに登録して日別管理を行います。その後、製造部に送られて伝票の仕分け、ピッキングや検品、最後に出荷という流れになっていました。

今回「Tegaki」の導入によって、お客様の宅配伝票の記入、弊社での専用用紙の転記、伝票と専門用紙の横持ち、製造部での伝票の仕分けの工程が削減されました。

これによって、お客様が商品を購入する際には、伝票ではなく新たに作成した申込書に記入してもらい、従業員が接客中にスキャニングをし、処理を待っている間にお客様の商品登録や精算を行なっています。そのため弊社内にてお客様情報のデータ化や、製造部で伝票の発行、ピッキングや検品、出荷業務を行なっています。

運用において、何か工夫されていることがあれば教えてください

識字率を高めるために、帳票に関する業務を行なうメディア事業部と協働して申込用紙の必要項目を考えたり、項目の枠をできるだけ大きくしました。

加えて、筆記用具別に鉛筆、万年筆、ボールペンの識字率検証も行いました。複数のボールペンを購入して評価した中から一番書きやすいと感じた0.38mmのペンを全店舗に配置しました。

月々の処理枚数について教えてください

お歳暮などの繁忙期とそうでない時期があるので一概には言えませんが、年間にすると56,000枚の申込書を処理しています。やはり繁忙期はお歳暮の季節ですね。

導入後の率直なご感想をお聞かせください

正直、当初は「Tegaki」を活用した新しいシステムを導入するにあたり、社内での反対意見も多かったのですが、導入からしばらく立つと、従業員の方から「業務の負担が軽減された」、「接客に集中できる」など評価を頂くことができて良かったです。

導入効果について

これまでの導入効果、もしくは目標としている効果について教えてください

導入効果としては、①お客様のサービス向上や接客集中、②配送までの業務負担の軽減、③受注や出荷情報のリアルタイム化が可能になりました。申込書のデジタル化により、お客様の情報が登録できたことでDM（ダイレクトメール）やメルマガ（メールマガジン）を発信できるようになりました。また店舗での出荷業務の作業を削減することができ、よりお客様への接客に集中できるようにもなりました。発送までの業務に関しては、これまで繁忙期には注文から配送までに中3日の時間がかかっていましたが、当日出荷が可能になりました。加えて、受注や出荷業務の状況が可視化されたので、従業員も目の前の業務に、より集中していると思います。

現在の運用の課題点を教えてください

従業員に対して申込書を処理するための操作教育が必要な点ですね。従業員の中には、お客様の前だと緊張して操作ミスをしてしまう方もおります。そのため、現在はデモ用紙で実際に従業員が作業をする練習の場としてモデルケースを作っており、一連の処理時間の目安を2分にしています。2分を超える従業員に対しては、再教育の機会を設けています。また店舗により処理のノウハウが違ったりするので、各店舗の意見を集めて最適なマニュアルを作成しています。さらには報奨制度で従業員にインセンティブを与えることで、従業員に前向きに取り組んでもらえるように努めています。

今後について

今後のご活用展望について教えてください。特に「Tegaki」に足りない部分、（例えばこういう機能があれば、より活用したいといったこと）がございましたら、教えて下さい

コストに関することですが、より細かい料金設定があると良いと思いました。具体的には、枚数に応じた料金プランがあると助かると思います。

「Tegaki」やCogent Labsに期待することを教えてください。

現在、自社のお客様が60代以上のお客様がメインなので、手書きによる申込書の記入がスタンダードになっています。しかし、今後は伝票に手書きをする文化が無くなり、デジタルデバイスでの情報入力が増えてくると思います。その際に、貴社がどのようなご提案をしてくれるのかに期待しています。弊社がタブレットを導入した際には、70代以上の方はあまり使わなかったので時期尚早な印象を受けました。ぜひ貴社には時代のニーズに合致したサービス提供を今後とも期待したいです。

「人で勝負する銀行」を目指し、復興と地域経済を支え、お客さまに喜ばれ、信頼される人材の育成に力を入れる仙台銀行。地域に根付いて金融サービスを提供する金融機関を取り巻く経営環境が大きく変化する中、仙台銀行では、業務負荷の大きい各種申込書や行内業務における各種書類などの入力作業に着目し、「Tegaki」（※）を活用した業務効率化を推進しています。
今回は、株式会社仙台銀行の以下の方々に、「Tegaki」の導入背景や運用方法、導入後の成果などについてお伺いしました。

株式会社仙台銀行 経営企画部 経営企画課長兼IT企画室長 中村 圭氏
株式会社仙台銀行 経営企画部 IT企画室 三浦 若菜氏
株式会社仙台銀行 個人営業部ローン推進課長 成田 智子氏
株式会社仙台銀行 個人営業部ローン推進課 台丸谷 祐貴氏

※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。

導入前に抱いていた課題

— 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。

IT企画室 三浦氏

三浦氏：お客さまから頂戴する申込書や業務における各種書類など、行内には現在も様々な手書き書類が存在しています。これらの入力作業は、相応のマンパワーに依存せざるを得ないことから、業務のスリム化を検討する上で課題となっていました。

特に住宅ローンの事前審査申込書などの入力作業は他の申込書より項目数自体も多く、また案件数自体も多いので、手入力によるデータ化作業はかなりの業務負担となっていました。作業が滞るとお客さまへの審査回答の通知スピードの低下が懸念されていたことから、その課題解決の一手として手書きAI OCRの導入検討を始めました。

— 現場でも負担を感じていらっしゃいましたか？

成田氏：当行では、住宅ローンプラザを本店、泉の2ヵ所に拠点を置き、申込受付業務を行っていますが、「Tegaki」を導入する前は、データの打ち込み作業が基本的に追いついてないような状況でした。業務が停滞しているというストレスもあり、外回り担当の営業職員も含めて現場の負担となっていました。 

読み取り精度での比較判断が難しい中、「Tegaki」の現場でも使いやすい “操作性”に魅力を感じた

— 導入にあたり、他社のサービスと比較検討されたと伺っています。
　最終的に「Tegaki」を選んだ決め手は何だったのでしょうか？

三浦氏：一番の決め手は「操作性」です。そのほかにも、FAXの補正機能や手厚いサポート体制などにも魅力を感じましたが、実際に触れてみて一番印象的だったのは操作性でした。
実際に現場で運用する担当者の中には、もともとパソコンの入力作業を苦手とする者もおり、テンプレートの作り込みなど、あまり複雑な操作が求められると現場の業務が滞ってしまう恐れがありました。そのような中、「Tegaki」はテンプレートの初期設定や読み取りまでの操作が初心者にもわかりやすく、直感的に使えるインターフェースが非常に魅力的でした。

— 読み取り精度についてはいかがでしたか？

経営企画課長兼IT企画室長 中村氏

中村氏：正直、読み取り精度については「精度が高い」という意味で、他社と比較するのが困難でした。精度自体に問題はなかったのですが、それだけでは十分な比較判断が難しかったのです。

そもそも「Tegaki」の導入にあたっては、住宅ローンの事前審査申込書の業務以外にも展開していくことをはじめから想定していました。ですので、汎用的・拡張的に行内で展開を進めやすいかどうかが、導入にあたって重要なテーマでした。

その上で「Tegaki」は操作が容易で、テンプレート作成などの作業を行内で内製化する上で非常に相性が良かったのです。その点は他社との一番の差別化になったと感じています。

導入までの困難

— 導入までにぶつかった困難などはありましたか？

三浦氏：大きく3つあります。1つ目は、住宅ローン事前審査申込書のフォーマット作成です。

「Tegaki」導入前に使用していた従来の申込書では、小さな文字での記入が多く、FAXで潰れてしまうことなどから、認識精度が低くなってしまうという課題がありました。そこでAI OCR用に申込書フォーマットを一新することとなり、コージェントラボさんの営業担当の方と連携しながら、必要のない項目を減らしたり、小さな項目をできるだけ省いたりと、改良を重ねました。その結果、フォーマットを一新してからは精度が飛躍的に向上しました。

— 導入にあたり、帳票のフォーマットの改良にお取り組みいただくケースは最近増えてきています。非常に参考になりますので、他にどんな点を改良されたかお伺いできますか？

三浦氏：以前は、A3の申込書に300もの項目が所狭しと詰まっているような状態で、1つ1つの項目も小さく、認識精度にも影響していました。それを改善するために項目毎に枠線を設けて認識されやすい作りこみを意識したり、電話番号など数字を記入する部分はマスで分けたり、読み取りにくい小数点などはあらかじめフォーマットに記載しておいたりと、色々と工夫しました。

— その結果、項目数に変化はありましたか？

中村氏：もともと300あった項目が247まで減り、結果的に認識精度も向上しました。
住宅ローンの申し込みでは、お客さまのあらゆる情報をお伺いする必要があります。住所・氏名・年齢などの基本情報に加えて、お勤め先や家族構成、資金計画など。したがって、自然と項目は多くなります。それを今までは全て手作業でパンチングしていたので、かなり大変でした。

— オンラインフォームからの申し込みではなく、紙の申込書を使っている理由はありますか？

中村氏：我々がいただく審査案件は、基本的に新築を希望されているお客さまがほとんどです。新築の場合、施主様にフォームへの打ち込みをお願いするよりも、その場で紙に記入してもらい、ハウスメーカー様や建築業者様がFAXや直接持ち込んでいただいたりするほうが、様々な規模の建設業者様がある中で、業務も進めやすいのです。
商習慣的になかなか紙がなくなりにくい領域だと思いますので、その点今までの業務プロセスを変えずに業務効率化を図れるAI OCRとの親和性は高いと感じています。

— なるほど。ほかにぶつかった困難についても教えていただけますでしょうか。

三浦氏：2つ目は、自動審査システムへのデータ連携についてです。

今回、「Tegaki」で申込書の内容を読み取り、出力したあとに、自動審査システムへ連携する必要がありました。従来の業務フローだと、直接審査システムに入力していたのですが、データ化して連携するということで、RPAによって連携させる方法などを検討しました。しかし、自動審査システムが改修されるタイミングと重なったことから、事務効率性を考慮するとマニュアルで審査システムにアップロードするという方法が最適であるという結論にいたりました。

三浦氏：3つ目のセキュリティの安全性ついては、「Tegaki」がクラウドサービスであることから、セキュリティレベルが当行の条件を満たしているどうかのチェックを入念に行いました。セキュリティ対策についての聞き取りや、当行のシステム部署を交えた協議を重ねたうえで最終的に問題ないという結論に至りました。

運用について

— Tegakiをどのようにご活用いただいているか、工程を一つずつ教えてください。

台丸谷氏：以下のようなステップで申込書の処理を行なっています。

1．PDFデータにスキャンし、Tegakiにファイルを移動
2．読み取り結果を確認し一部修正を加え、結果データを出力
3．自動審査システムに結果データを移動

2の修正にかける時間はどんどん減っており、当初よりも読み取り精度が向上していると感じています。

ローン推進課 台丸谷氏

成田氏：申込書の項目数を減らしたのには、はじめの確認にかける工数を削減するという意図もありました。以前のフォーマットだったら、もっと時間がかかっていたと思います。

— 具体的に、どのくらい作業時間が減りましたか？

三浦氏：従来は、1件あたり20分ほどかかっていましたが、ベテランの職員の方に限っては10分程度と、経験値によって作業時間に大きな差がありました。

「Tegaki」を使うようになってからは、1件あたり5分～8分ほど作業時間を短縮することができました。
また、当部署は若手が多く経験年数も浅い職員も在籍していることから、より大きな削減効果が出ています。「Tegaki」を使うことで、業務時間の平準化をはかれたのも非常に効果的でした。

ローン推進課での作業風景

台丸谷氏：現場でも、作業時間はかなり減ったと感じています。導入前は審査書類を見ながら自動審査システムへ入力していたので時間がかかっていましたが、「Tegaki」導入後はその必要がなくなりました。本当に助かっています。

— 運用において、何か工夫されていることはありますか？

台丸谷氏：「Tegaki」を使うと、一度に複数の申込書を一括でデータ化できるため、時間を決めてまとめて作業を行い、効率的な業務を心がけています。

ローン推進課長 成田氏

成田氏：これまでは、案件の担当者が各自空いた時間に作業を進めていくというスタイルでしたが、「Tegaki」の導入によって一人の担当者が時間を決めてまとめてデータ化を行うということが可能になりました。効率性がぐんと上がりましたね。

— 月々の処理枚数について教えてください

台丸谷氏：私が勤める泉住宅ローンプラザでは、月々50件ほど、本店住宅ローンプラザでは100件程度です。旧様式の申込書もまだ送られてきますので、実際に送られてくる件数はもう少しあります。平均50〜70件ほど旧様式で送られてくるので、徐々に新しい様式に移って行ければと思います。

導入効果について

— これまでの導入効果、もしくは目標としている効果について教えてください。

三浦氏：平均して5〜8分程度の作業時間短縮に成功しているので、昨年度の実績で考えると、年間約350時間の業務時間削減が可能です。
作業時間を当初の3分の1程度まで削減したいという当初からの目標がありますので、今後さらに時間短縮を目指していきたいと考えています。

中村氏：他の部署での「Tegaki」活用も始まっています。現状はローン推進課と法人部門の一部にとどまっているので、今後さらに行内の手書き書類の事務効率化に活用すべく、現在業務の洗い出しを進めています。

— 他部署ではどのように「Tegaki」を活用されていらっしゃいますか？

三浦氏：2019年11月より展開を開始した法人部門では、ビジネスマッチング用に記入いただく手書きアンケートのデータ化業務に活用しています。

毎年行うアンケート調査なのですが、法人営業先約3000社にご記入いただくので、手作業でのデータ入力はなかなか骨の折れる作業でした。「Tegaki」を使い始めてからは、業務が大幅に効率化され、そのようなこともなくなりました。

中村氏：このアンケートのデータ化作業は、1度に100件程度まとめて行っています。そもそもデータ入力に使用できるPCが1台のみだったので、非常に時間がかかっていました。それが現在では1件あたりの処理時間が半分になり、とても役に立っています。

—Tegaki導入により、エンドユーザーへの提供価値に変化はありましたか。

成田氏：行内の業務効率化に繋がっているということはもちろんなのですが、業務が滞りなく行えるようになったことで、お客さまへの審査回答もスムーズになってきています。当初は受付から審査結果の回答までに3日かかっていたのが、現在は1日短縮され、2日で審査結果を回答することが可能となりました。住宅ローン審査については、できる限り短期間でご回答することがサービス向上に繋がると考えておりますので、回答までの時間を2/3まで短縮できたことは、満足度の向上に大きく貢献したと思います。

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。

中村氏：他部署への展開をさらに進めていくことですね。
やはり、極めて単純なルーチンワーク作業に職員の時間を費やすのはナンセンスだなと感じています。法人部門などは、お客さまと接したり、企画を立案したりするための部門なので、こういったルーチンワークにかかる負担をできるだけ取り除き、本来取り組むべき業務に集中できるよう、環境を整備していくことは非常に重要だなと感じています。今後も「Tegaki」とともに行内の業務改革を推進しながら、お客さまに選ばれる銀行を目指していきたいと思います。

「一人ひとりの”生きる”を支える」という企業ビジョンを掲げ、 社会に貢献し、お客様から信頼され、選ばれる存在を目指してさまざまな改革を行ってきた朝日生命保険相互会社。 
中でも昨今、ICTの活用による業務効率化を積極的に推進している同社では、キヤノンマーケティングジャパン株式会社が提供する、AI OCRサービス『Tegaki』（※）と連携した『AI OCRソリューションCaptureBrain』を導入。業務負荷の大きかった申込書や死亡診断書の入力にも対応し、レイアウトを問わず、手書き文字・数字をデータ化できる体制を構築しました。
今回は、同社の以下5名の方に詳しい背景や選定理由、導入後の効果などについて伺いました。

朝日生命保険相互会社 保険金部 課長 大塚 高史氏
朝日生命保険相互会社 事務企画部 課長 森川 晃久氏
朝日生命保険相互会社 事務企画部 主任 溝口 優貴氏
朝日生命保険相互会社 契約医務部グループリーダー 田中美弥氏
朝日生命保険相互会社 契約医務部 主任 矢尾 美帆氏

本記事は、当社付加価値パートナーのキヤノンマーケティングジャパン株式会社様（Tegaki 付加価値パートナー）のWebサイトからの転載記事です。
出典：https://canon.jp/business/case/other-solution/asahi-life-2

※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。

導入背景：手書き文字など、OCR処理できない帳票のデータエントリーが大きな業務負荷に

支社・営業所の業務を見直し、スリム化を図る一方、事務部門についてもAIやRPAを積極的に取り入れるなど、現在、煩雑な保険事務の抜本的な効率化を進めている朝日生命保険相互会社。「手続き時間の短縮や業務負荷の軽減を実現するために、大きな課題となっていたのが紙の帳票からのインプット業務。2017年にキヤノンから『定型・非定型OCRエントリーシステム』を導入し、新契約引受および支払に関する業務を中心に検討を進めてきました」と語るのは契約医務部の田中氏。

課題となっていたOCRが難しい帳票の存在

続けて同部の矢尾氏は「『定型・非定型OCRエントリーシステム』により準定型（自治体 ごとに高さや幅が異なる）・ 手書き帳票以外はすでにOCRにも対応済みの当社でしたが、手書きの申込書は依然として手入力に頼っており、誤入力を防ぐために数人でチェックするなどデータエントリーには一定の時間を要していました。お客様から直筆でご記入いただいた名前や生年月日、申込日などを正確かつ効率的にデータ化することは長年の課題でした」。また、保険金部の大塚氏が語ります。「保険金支払業務では、お客様から提出していただいた死亡保険金請求書と死亡診断書のエントリー作業を手入力で行い、保険金支払査定で必要となる査定票を出力していました。こちらの作業も非常に負担が大きかったのです」。

選定理由：手書き・準定型帳票も高精度で読み取り、コストパフォーマンスの良さにも満足

キヤノン以外にも複数の会社から提案を受けていたという同社。最終的な選定理由については、「帳票の追加やレイアウト変更にも柔軟に対応できたことと、既存エンジンとの連携により帳票レイアウトを問わずにOCRができる体制を、コストを抑えて構築できたことが決め手」、また「これまでOCRが難しかった準定型かつ手書き帳票である死亡診断書に関しても満足のいく読取率を実現できたから」と事務企画部の溝口氏。

先行導入していたシステムの実績が大きな信頼に

「選定にあたっては、新契約部門で先行導入していた『定型・非定型OCRエントリーシステム』もキヤノンの提案であり、その実績に対して非常に高い信頼を感じました。また実際に新契約部門で使用しているシステムを見学し、非常にわかりやすい構成になっていたことも大きかったです」。

導入後の成果：データエントリーの作業効がアップし、手入力によるミスも軽減

査定時間の短縮でお客様満足度も向上

では、導入後の成果としてはどのようなことが挙げられるのでしょう。新契約業務について契約医務部の矢尾氏が語ります。「申込書に記入されている手書き文字・数字を正確かつ 効率的にデータ化できるようになったことで、その後の引受査定業務の効率化はもちろん、 査定結果判明までの時間短縮になるなど、お客様満足度も向上しています。導入当初は一部 業務フローの変更があったため若干の混乱もありましたが、現在は業務も定着し、担当者が スキャン後反映した項目の確認をダブルチェックすることで事務ミスも抑制できています」。 また、保険金支払業務について事務企画部の森川氏が語ります。「今までは保険金査定用のエントリーシステムに1件ずつ書類を見ながら手入力を行っていましたが、必要な情報をピックアップしてテキストデータ化し、疾病名を当社の死因コードに変換するまでの作業が自動化されたことでデータの入力時間を大幅に短縮できました」。

OCRで読み取れなかった情報も簡単に補正できる

「OCR結果と請求書類を照合しやすく画面表示させることで、OCRで読みとれなかった情報も簡単に補正でき、手入力によるミスも減少。また、請求案件の管理を画面上で行えるようになり、ペーパーレス化の推進にもつながりました。総合的に、査定票の入力に関しては作業効率が20%以上向上いたしました」。

今後の展開：テキストデータ化した情報を起点に、将来は自動査定やペーパーレス化も推進

上層部からも高く評価されている同システム

手入力の負荷が軽減され、生産性の向上とともに事務ミス・処理ミスの抑制にもつながると 上層部からも評価されているという今回のシステム導入。今後はテキストデータ化した情報 を起点としてシステム判定などに有効活用し、自動査定や完全なペーパーレス化といった 将来的な構想の基盤になっているといいます。最後に、キヤノンに今後どのようなことを期待しているかを伺いました。「キヤノンの担当者の方にはいつもレスポンスよく対応いただき、丁寧かつ力強いサポートにはシステム部門の社員も感謝しています。制度改定などで帳票の見直しが行われることもありますし、他にも手書きの書類は多くありますので、今後も柔軟に対応いただければと思います」と矢尾氏。

今後はさらに文字の小さい帳票への対応にも期待

また大塚氏は「入院・手術・通院証明書や介護診断書など死亡診断書よりも記載内容が細かく文字が小さい診断書があります。そういったハードルの高い帳票もキヤノンならクリア できると期待しています」と語ります。コロナ禍でオンライン面談、非対面手続が必須となる中、郵送での新契約申込をスタートし、今後もWeb申込や非対面での支払い請求など新たなスキームへの柔軟な対応を検討している同社。OCRの進化が業務改革をより一層加速します。