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。

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。

IT推進部　業務改革チーム様では、顧客情報センターや受注センターなどのユーザー部門と一体となり、業務改善活動の推進または提案、業務効率化に関する検討などがメインの業務となっている。今回、課題となっていたデータ化の委託コストの削減を、SmartReadの導入とRPAやほかのツールとの組み合わせにより大幅なコスト削減を実現されたというお話をお伺いしました。

導入に至った背景

増えていく浄水カートリッジ定期購入のお申込み書のデータ化コストが課題に

弊社は蛇口一体型浄水器を取り扱っております。お客様から浄水カートリッジ定期購入のお申込み書をお送りいただき、ご利用している蛇口に合う型の浄水カートリッジを送付しなければなりません。

そのため、一般的なお客様の情報のほかにも蛇口の品番やご希望の浄水カートリッジのタイプ、どのくらいのサイクルで交換をご希望されているかなどの情報をデータ化する必要があります。

元々はお客様から送られてきたはがきや申込書を登録する際、データ化のため外部委託先に依頼していました。増えていくコストが課題となっており、コスト削減のためAI OCRの導入を検討しました。

導入実績、手書き情報の読込精度の高さ、個人情報の取り扱い等々の観点で、AI OCRツールをインターネットで探しており、その中の一つとしてSmartRead（当時Tegaki）※を知りました。

※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。

導入の決め手

セキュリティや個人情報の取り扱いについても安心

最終的にはSmartReadと他社製品の２つで検討していました。

セキュリティの観点や契約手続き、また個人情報をクラウド上で保持しない形で運用可能な点、手書き情報の読込精度、これらを比較したときにSmartReadの方がまさっておりました。

また、費用体系が弊社に合っていたなども導入の決め手になりました。

IT推進部 業務改革チーム　山田氏・鳥居氏

導入の課題

使用する文字の種類やフィールド設定の工夫をして読み取り率を向上させました

お客様からのお申し込みなどを受け付ける顧客情報センターでは、お申込ハガキのパターンが多く、うまく振り分けられないことや誤読などがありました。

誤読が多くあった文字については、読み取りパターンを洗い出し、フィールドの文字数ごとで文字の種類を設定するなど、設定を工夫して回避しました。

また、ハウスメーカなどの代理店様からの注文を取りまとめている注文センターでは、注文書は複数のパターンがあり、記載位置が安定しないものがありました。

フィールド設定を単数行読み取りから複数行読み取りに変更することで読み込み率を向上することができました。

導入の効果

データ変換ツールやRPAと組み合わせて利用することで、3,894時間/年の効果を見込む

SmartReadによるデータ化の後工程として、データ変換ツールやRPAと組み合わせて利用することが多いため、単体としての効果ではありませんが、業務全体で合算すると、3,894時間/年の削減効果を見込んでいます。

特に、一番利用している部門からは「SmartReadが利用できなくなると困る。」との声も上がっております。

また、会社全体としてもデジタル化、生産性向上といった方針を掲げていますので、積極的に次の活用も考えています。

IT推進部 業務改革チーム　チームリーダー 谷所氏

今後の活用展望について

お客様の個人情報や注文の情報を扱っている関係もあり、業務上求められる細かさや精度が高いので、人による最終チェックが必要となっています。

この最終チェックが不要なぐらいディテールに拘ってさらに精度を上げていって欲しいと思っています。

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。

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！

株式会社Cogent Labsは、社会変革の担い手となる活動を後押しすべく、2020年よりパートナーであるUiPath株式会社と共同で非営利団体の業務効率化を無償支援する活動を行なっています。その活動の第一弾として、学校施設を活用し地域と共に子どもを育てる「アフタースクール」を展開する特定非営利活動法人「放課後NPOアフタースクール」様をご支援し、紙帳票にまつわる業務の自動化を実現しました。
今回は、RPAツール「UiPath」とAI OCRサービス「Tegaki」（※）の導入を主導した同法人の栗林様と林下様に、導入背景や効果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。

放課後NPOアフタースクールについて

まずはじめに、放課後NPOアフタースクールの活動内容について紹介いただけますか？

特定非営利活動法人 放課後NPOアフタースクール 栗林様（左）林下様（右）

日本の小学生の放課後を楽しくかつ豊かな時間にするということを目標に活動しています。主に首都圏中心に放課後の小学校施設を活用し、子供たちが安心・安全で多様な体験活動を行える「アフタースクール」を開校し、モデルを展開しています。また様々な企業・行政と連携して次世代である子どもたちの育成に取り組むため、それぞれの強みと想いを掛け合わせたオリジナルのプログラムを企画し、全国各地の子どもたちへ届けています。

現在はどのような業務を担当されてますか？

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。

導入の背景について

RPAやAI OCRの導入前は、どのような課題がありましたか？

口座振替依頼書の処理作業において、昨年書類の内容を自動入力するためのシステムを新しく作り、導入しました。そのシステムに対して、何千にも及ぶ口座振替依頼書のうち、2千件ほどを12月から3月頃までに手作業で入力する必要がありました。そのために新しく人を雇い入れたり、ボランティアでお願いしたり、事務局の人間が空き時間にサポートしたりといった状況で、人的リソースが割かれていました。また紙から手入力を行うということで、ミスも多く、その内容をチェックしていても見落とすことがあり、そのまま金融機関まで情報がいってしまい、さしもどってくるということも頻発しておりました。

運用について

このような課題に対して、どのように「Tegaki」および「UiPath」をご活用されていますか？

口座振替依頼書を複合機でスキャン後、そのデータを「Tegaki」で読み取り、読み取り結果のデータを「UiPath」を使ってSalesforceへ入力および採番し、口座振替用のサイトに入力しています。

実際にお使いになってみて、「Tegaki」および「UiPath」の使い勝手はどうでしたか？

「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。

「Tegaki」読み取り結果確認画面のイメージ

「UiPath」では、覚えることは確かに多いものの、一旦覚えてしまえば変数の設定方法や自動化など手軽に作成できると感じています。コードを書く必要がなく、部品をドラッグ＆ドロップすることで作成できるのがわかりやすく使いやすいです。

導入効果について

「Tegaki」および「UiPath」を活用いただいて、どのような効果がありましたか？

人数面では、ダブルチェック用人員を含めても2人で対応できるようになりました。また30件ほどのデータを一度に読み込んでも、それまでは1件あたり5分程度かかっていたものが1分程度で処理できるようになったので、合計30分以内ですべての作業を完了することができています。また「Tegaki」の識字能力がとても高いので、読み取り結果を修正する必要があまりないというのも大きいです。

業務自動化に向けた支援の様子
左：UiPath株式会社 ソリューション本部 隈元氏　右：株式会社Cogent Labs アライアンス営業部 岩瀬

口座振替依頼書の処理時間が短くなり、ミスが減少したことで、従来は内容不備等で保護者に依頼書を戻すといったことがほとんど発生しなくなりました。

今後について

今後のTegaki及びUiPathご活用の展望をお伺いできますでしょうか？

口座振替依頼書以外にも、全国の学童等の放課後の子供たちの居場所に様々なプログラムを届けているのですが、そのプログラムの実施後行うアンケートのデータ化にも依頼書と同じように人手がかかっていました。このアンケートをデータ化する際にも、すでに「Tegaki」を使い始めていて、スキャナーでアンケートを読み取り、データ化し保存しています。このようなアンケートやプログラム応募用紙等の紙書類の入力作業が軽減されたことがメリットとして一番大きいと感じています。放課後運営事業者のIT化は低予算で運営していることもありまだまだ発展途上にあるので、FAXや紙のやりとりも多く、様々な申込用紙にも活用できるのではないかと考えています。中長期で考えると「UiPath」と「Tegaki」を使って、一番多いFaxで来る申込用紙を読み取り、Salesforceに自動で入力することにも展開できると感じています。

また長期的には、経理の作業などは請求書や支払い依頼など定型業務が多いので、自動化したいと考えています。ただ、RPAやAI OCRを活用する前に、まずは既存の業務フローの整理などからはじめる必要があると考えています。

Cogent LabsとUiPath様とで今後他のNPO法人様をご支援していきたいと考えておりますが、他のNPO法人様になにかメッセージをお願いいたします。

業務で紙の書類を扱うことが多い場合は、RPAやAI OCRなどのソリューションを積極的に使い、自動化するのが一番だと思います。
またプロボノでご支援いただく際には、本業がある中でご支援いただくため、もう少しサポートしてほしいと思ってもどうしても腰が引けてしまうことがありました。ところが、今回支援をしていただく際には、UiPath様、Cogent Labs様ともに非常に楽しそうに前向きにサポートしていただき、非常にありがたかったです。そのように楽しんでサポートしていただけますので、NPOとしても前向きに支援を受けられると思います。 

本日は貴重なお時間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。

東京都大田区に本社を置き、蒲田オフィス・日比谷オフィスをはじめ、全国に約40事業所を配備するアットホーム株式会社。1967年12月ヨコハマ物件配布センターとして創業した同社は従業員数1,500超の規模にまで成長した。現在は不動産業務総合支援サイト「ATBB」を介した不動産会社間情報流通サービス（BtoB）や不動産情報サイト「アットホーム」を介した消費者向け不動産情報サービス（BtoC）等を事業の柱に据えている。そんな同社の一部業務においてRPA製品「BizRobo!」が導入されたのは2017年のこと。さらには2020年からBizRobo!と連携するAI-OCR製品「Tegaki」（※）を導入し、活用は全社に拡がっている。

今回お話を伺った方
・顧客情報管理部 部長　倉品 実 氏
・顧客情報管理部 業務設計グループ グループ長補佐　山﨑 千晶 氏
・顧客情報管理部 顧客情報管理グループ グループ長　由肥 正己 氏
・顧客情報管理部 顧客情報管理グループ　穗積 言恵 氏

本記事は、RPAテクノロジー株式会社様(Tegakiパートナー)のWebサイトからの転載記事です。
出典：https://rpa-technologies.com/case/case44/

※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。

バックオフィス業務の負担軽減を目指してRPA導入を検討

顧客情報管理部が自らの現場課題を解決すべく、開発・管理を主導

不動産に関する総合的なサービスを提供するアットホーム株式会社。神奈川県横浜市中区に拠点を構える顧客情報管理部では、会員店から受領する各種提供サービスの申込書類を全国約40拠点の営業所より集約。サービス開始のための設定処理・お客様情報管理を行うバックオフィス業務を一手に引き受けている。

「一連の作業は社内の基幹システムを利用して行いますが、作業内容はサービスごとに多岐に渡り、スタッフの業務過多や繁忙期・閑散期の変動に対応するための人員確保が課題になっていました。また、手作業によって人為的ミスがたびたび発生していました」（同部 部長 倉品実氏）

かつて情報システム部に在籍していた倉品氏はこれらの課題を解決すべく、2016年末頃からRPAについて調査を開始し、2017年4月にBizRobo!を導入。倉品氏ら顧客情報管理部のメンバーが自らの現場課題を解決すべく、開発・管理を主導していくとの方針も固めた。

BizRobo!なら、現場レベルで使いこなせて管理も便利

社内サービス変革に成果を出し、社内表彰を獲得

当初の導入ツール検討においての決め手は「比較的柔軟性があり、かつ、現場でも使える操作難易度のツール」だった。

「プログラマーではないスタッフが主導していくことが大前提にあるため、我々のような現場レベルでも『使いこなせる』『管理できる』ツールが絶対条件。専門的なプログラミング言語などを用いた開発は難しいと考えていました。当時の比較検証で技術者視点が強いツール、あるいは管理面の統制に課題の残るツール等々がいくつか見つかるなか、BizRobo!は現場レベルで十分に使いこなしながら管理もできる——そんな敷居の低いツールであることに魅力を感じました」（倉品氏）

2017年当時はまだ“RPA”という言葉自体にあまり馴染みがなく、費用対効果も明確ではないことから、倉品氏は「経営層への説明に苦労した」と振り返るが、同年7月にさっそく稼働を始めた1号機によって3万会員分の大規模処理を短期間で乗り切り、同年12月の創業50年社員合同研修会では社内表彰を得た。倉品氏らがその後も試行錯誤を繰り返し、BizRobo!活用をさらにスケールしていった。

AI-OCRエンジンを搭載した「BizRobo!×Tegaki」を導入

ダブルチェックの手間が減り、精神的負担も軽減された

同社の取り組みでより顕著な成果を見せたのが、2020年3月から本格稼働している「BizRobo!×Tegaki」による施策である。

もともと代替させようとしていたバックオフィスの過大業務の1つが、営業部門が受領した紙媒体申込書の情報と、担当者が入力した受注登録システム画面の突合作業だった。当初は既存のデジタル複合機の付帯機能を使って簡易的なOCR読み取りをするなども試みたが、読み取りの精度が悪かったこともありBizRobo!と連携できるAI-OCR製品「Tegaki」を導入。現在はTegakiエンジンで生成されたOCR情報と受注登録システム画面をBizRobo!を使って自動突合できるようになった。

「突合には2体のロボットが稼働し、毎月平均700〜900枚を処理しています。特に稼働開始時には処理量が多く、2100枚もあったのですが、その処理にも対応できました。これまで必要だったダブルチェック、トリプルチェックの作業負担が軽減したのはもちろんですが、それ以上に作業員にかかる精神的負担の軽減が大きかったです」（同部 業務設計グループ グループ長補佐 山﨑千晶氏）

また、数あるAI-OCR技術の中で「Tegaki」を選択の決め手は、BizRobo!との相性の良さと、コスト観点から見た費用対効果の高さだったという。

80体ほどが定常稼働。時間削減効果は月間約400時間

『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。