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。

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。

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。

———————————

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～

———————————

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。

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。

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。