化粧品による肌トラブルが社会問題となっていた時代に、添加物を使わずに人の肌を美しくする本物の化粧品を届けたいという思いから創業したファンケル。「世の中の不を解消する」を理念に、無添加化粧品やサプリメントなどを中心とした美容・健康領域において、通販や直営店を通じてお客様に直接販売を行うメーカーとして成長してきました。
今回は、現場業務の”不”を解消するため、株式会社セゾン情報システムズが提供するデータ連携基盤「DataSpider Servista」と、コージェントラボが提供するAI OCRソリューション「SmartRead」の連携ソリューションを導入いただいた株式会社ファンケルの以下の方々に、導入の背景や効果についてお伺いしました。

・株式会社ファンケル カスタマーサービス本部 業務部業務グループ 籾山 瑞季氏
・株式会社ファンケル グループIT本部 情報システム部 事業サポートG 八木 冴子氏

導入に至った背景

「DataSpider Servista x SmartRead 」のソリューションを導入いただいた背景について教えてください

「DataSpider Servista x SmartRead」の導入前は、お客様からいただく手書きのハガキ、FAX、チラシの注文書のデータ化作業を外部に委託し、その後社内のシステムにデータを連携させるというオペレーションで受注登録を行なっていました。しかし、月間数万件に上る膨大な数の注文処理を全て外部委託することのコストの削減に加え、受注登録という重要な業務を外部に委託せずに内製化し、より質の高いサービスをお客様に提供したいという思いから、AI OCRを含むソリューションの導入検討に至りました。

また、全社的に「業務量を50％削減する」という目標が掲げられましたので、そういった背景からも手作業で行われている業務に着目し、自動化に向けた取り組みを開始しました。

以前から他社のOCRサービスは活用されていたのでしょうか？

以前から、ハガキやFAXを読み取るためのOCR機器を活用していました。しかし、ハガキのOCRにおいては商品番号をはじめとした数字のみの対応だったり、FAXの読み取り結果は全件外注先の方がチェックしていたりと、注文書のデータ化までに時間がかかっていました。また、OCR機器の老朽化も課題であったため、全ての課題に対応できるトータルソリューションを探していました。

セゾン情報システムズ様のデータ連携基盤「DataSpider Servista」についても、以前からご活用されていたと伺いました。

はい。2016年の基幹システム刷新時のデータ連携基盤として「DataSpider Servista」を導入し、通販システムと他システムの連携など、これまで様々な業務のデータ連携に活用してきました。「DataSpider Servista」は、扱うデータや業務が多様になればなるほど効果を発揮してくれます。AI OCRで注文書の情報を素早くデータ化し、「DataSpider Servista」でそのデータをシステムに連携させることで、一連のオペレーションを一気に自動化できると考えました。

また、システム部では2016年に社内システムの基盤を刷新したことをきっかけに、様々な部署がデータを活用し機動的に動けるシステム基盤の構築に取り組んできました。AI OCRによって活用できるデータが増えることで、様々な業務において自動化が加速することにも期待していました。

「DataSpider Servista」との親和性に加え、セキュリティ性の高いAI OCRソリューションとして「SmartRead」を選定

「SmartRead」導入の決め手を教えてください

株式会社ファンケル カスタマーサービス本部 業務部業務グループ 籾山 瑞季氏

1つは、すでに導入済みで実績のある「DataSpider Servista」と親和性の高いAI OCRソリューションであったことです。2つのシステムをばらばらで導入すると、システム間のマネジメントなどに工数がかかりますし、導入にかかる期間も長くなってしまいます。その点、「SmartRead」は「DataSpider Servista」とシームレスな連携が可能であり、高い費用対効果も期待できました。

もう1つはセキュリティです。AI OCR導入にあたり他社ソリューションとの比較検討も行いましたが、「SmartRead」が我々の求めるセキュリティ基準に最も合致していました。具体的には、注文書に書かれているお客様の個人情報について、読み取り処理後すぐに削除対応をしてもらえるということでした。

実際の運用方法

実際の運用の流れについて教えてください

上記が、主な運用の流れです。

まず、手書きの注文書をスキャナーなどで画像データに変換した後、フォルダ内にデータを格納することで一連の処理が開始されます。「DataSpider Servista」によって格納されたデータが「SmartRead」に送られ、読み取り処理が完了すると、自動で読み取り結果がCSVでダウンロードされます。その後、「DataSpider Servista」を通じてシステムにデータの取り込みが行われるという流れです。

「SmartRead」の読み取り結果の修正についてはどのように行なっていますか？

「SmartRead」によって表示される”確信度”の数値に基づき、修正対応を行なっています。確信度とは、「SmartRead」のAIがどのくらい自信を持って読み取り結果を出しているかを示す数値です。この確信度が一定の基準を下回ると、修正画面に遷移し、人間が元の画像を見ながら修正対応を行います。

修正画面に上がる注文書の割合は、ハガキが約10%、FAXが約40%、チラシが約50%です。FAXに関しては、もともと100%人間が修正チェックを行なっていたので、「SmartRead」導入により工数が6割削減されています。

昨今の感染症の流行による働き方改革にも影響はありますでしょうか?

「DataSpider Servista」と「SmartRead」を連携して活用することにより、注文書の現物をはじめにスキャンさえできれば、あとは場所を選ばずに受注登録業務を行うことができます。そのため、わざわざ会社に出社しなくても、自宅などから仕事を進めることができるので、今後はそういった方法での活用も検討しています。

「DataSpider Servista x SmartRead」により、処理スピードが約5倍にUP

これまでに出ている実際の導入効果について教えてください

株式会社ファンケル グループIT本部 情報システム部 事業サポートG 八木 冴子氏

1件あたりの受注登録にかかる時間が約15分から3分まで短縮され、処理スピードが約5倍にUPしました。これは業務時間に置き換えると、月間約500時間の業務削減となり、全体の作業工数を33%程度効率化していることになります。

また、受注登録業務を担当していた要員も12名から2〜3名にまで減少し、これまでかけていた外部委託コストを大幅に削減することに成功しました。

素晴らしい効果が出ていますね！定量的な効果に加え、定性的な導入効果も感じられていますでしょうか？

全体的な作業時間の削減により、お客様の細かな要望に対応できる時間が捻出されました。例えば、ハガキの空いたスペースに商品に対するご意見などをご記入いただいた場合、注文明細書に「貴重なご意見をいただきありがとうございます。いただいたご意見を参考に、今後このような改善に努めてまいります」などのメッセージを添えるといった対応をよりスムーズに行うことが可能となりました。

加えて、他の部署からの要望にも対応できる余裕が生まれ、部署間の連携を深めることができたことや、受注業務を内製化したことによりオペレーションの管理がしやすくなったことなども挙げられます。

今後について

最後に、「DataSpider Servista x SmartRead」の今後の活用展望について教えてください。

企業理念である「世の中の不を解消する」にある通り、社内の業務における”不”を解消するために今後もAI OCRの読み取り対象をさらに増やし、「DataSpider Servista」を通じて全ての商品にまつわる業務を効率化・自動化していきたいと考えています。具体的には、定期登録（毎月決まった日時などに商品をお届けするサービス）処理における自動化などに取り組んでいきたいと考えています。

また、「ニューノーマル」な働き方を推進するため、リモートワーク下でも十分に仕事が行えるようなフローを構築し、自動化による業務効率化を通じて多様な働き方に対応していきたいと思っております。

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。

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。