AI-OCRを活用した帳票認識サービスによる業務効率化

OCRからAI-OCRへの発展に伴い，帳票の取り扱い業務への適用可能な領域が拡張した。その概念を図1に示す。AI-OCRは，ITの発展とも相まって技術面に加えてサービス面も向上した。繁忙期などの特定期間の業務や，取り扱い量が少量であり，かつ多様式な帳票を扱う業務にも，従来のOCRのように読み取り専用スキャナを準備することなく， AI-OCRは一つの提供形態で，クラウド上のサービスとして提供できる。現状ではAI-OCRの適用が困難な非構造データについては，4章で述べる。

日立は，OCRの業務適用の創成期から現在のAI-OCR，そして将来を念頭に置いて技術開発に取り組んでいる。1968年，国産初の汎用OCRである日立製H-8252形 光学文字読取機の発売^3），4）から始まり，現在では深層学習（ディープラーニング）などを活用した多様なビジネス帳票をデータ化するクラウド型AI-OCRサービスを提供し，継続的に技術開発に取り組んでいる。長年蓄積したビジネス・技術ノウハウを活用することで，次の時代に向けて新しいサービスを創出し，顧客の業務上の課題解決をめざしている。

現在，日立は金融機関を中心としたペーパーレス化の取り組みとして，帳票認識サービスを提供している。帳票認識サービスは，AIを用いて高精度に文字認識を行うAI-OCRエンジンを複数搭載するサービスプラットフォームを構成し，定型帳票や非定型帳票，また活字や手書き文字，二次元コードなどに対応しており，幅広い業種のデータ入力業務に適用できる。また，日立独自のアルゴリズムにより認識の確からしさを「確信度」というスコアとして算出することで，誤認識の可能性があるデータを容易に仕分けることも可能である。これらの技術を活用して，業務アプリケーションとのスムーズな連携を可能にし，さまざまな帳票取り扱い業務の自動化を実現する。帳票認識サービスの概要を図2に示す。

帳票認識サービスによる業務効率化に向けたアプローチは，二つの観点に大別できる。

(1)技術的アプローチ

帳票認識サービスは，OCRの適用が技術的に困難な領域の課題を解決する。概要を図3に示す。

1. さまざまな帳票の取り扱い業務への適用による業務負荷の低減
   データ入力作業者の負荷低減を実現するために，AI-OCRに求められることは，文字認識率の継続的な向上が可能であることと，多様な帳票の読み取りに適用可能なことである。特に，請求書などの金額の記載位置が各社で異なるような非定型帳票については，読み取り項目の事前の定義（位置指定）なしに適用できることもAI-OCRには求められる。
   AI-OCRは，個人の手書き文字の癖によらず高精度な認識精度を可能とするために，深層学習と高度言語処理を活用している。深層学習を用いて手書き文字の形状や文字間隔などのバリエーションを学習させることで，高精度な手書き文字認識AIを実現した。また，高度言語処理により単語レベルで文字の出現確率を推定し，文字認識AIの認識結果を評価することで，エラーの少ない認識の実現と，後述する確信度の算出を可能とした。
   帳票認識サービスは，日立の技術に加え，他社の認識技術も併用し，「定型」，「非定型」帳票に適する，最適なAI-OCRエンジンを選択することで文字認識精度を向上させている。また，認識モデルをアップデート可能な学習機構を有しており，継続的な認識率向上の実現も可能である。さらに，非定型帳票についても，業務において認識対象としたい項目を指定するだけで，事前の位置指定なしに帳票から目的とする認識項目を特定でき，帳票のフォーマットを問わず認識が可能となり，多様な帳票の読み取りに適用可能である。
2. 認識結果の確からしさ「確信度」による業務負荷の低減
   100％の認識率を求めることは困難なため，認識結果は人の確認が必要となる。認識結果を確認する手間をどれだけ減らせるかという点には，RPAによる自動化が可能な運用（機械に任せられる処理）と人による確認が必要な運用の判別が重要となる。
   帳票認識サービスは，AI-OCRの認識結果の確からしさを日立独自のアルゴリズムにより確信度というスコアとして提供する。さらに，AI-OCR認識結果と確信度に対して，適用業務におけるチェックルール（桁数チェックや形式チェックなど）を適用し補正することで，AI-OCRの不読・誤読による誤ったデータ登録リスクを低減させている。これにより，AI-OCRの誤認識が発生したときに業務側で正確な対応が可能となる。
   例えば，認識結果が確信度「中」，「低」の場合は人が確認し，確信度「高」の場合は人は確認せずに自動登録するなど，誤登録リスクを回避しながら，帳票業務の自動化率を向上する。さらに，認識結果と別系列の業務データとの突合チェックを行い，突合チェック結果も確信度の補正に活用することで，誤ったデータ入力のビジネスリスクをさらに低減することができる。

(2)サービス的アプローチ

帳票認識サービスは，従来のOCRが適用可能な業務であるものの，費用対効果の面で導入が困難な領域の課題も解決する。概要を図4に示す。

1. 少量・多様式の帳票の取り扱い業務への適用が可能
   OCRを適用可能な帳票を取り扱う業務であるものの，業務の性質上，取り扱う帳票の数量は少量であり，かつ様式が複数ある業務について，従来のOCRのように専用の読み取りスキャナが必要な場合など，費用対効果の面で導入が困難なケースがある。
   帳票認識サービスはクラウド上のサービスとして提供しており，読み取り専用スキャナは不要で企業にあるデバイスを活用できる。継続的な認識精度の向上と学習運用を実現し，従来のSI（System Integration）より低コストで導入・運用すること，また，業務ごとに異なる帳票種とデバイスを意識せず，多様なビジネスにフィッティングすることをめざしている。
2. 特定の期間に集中する業務への適用が可能
   さまざまな業務で発生する帳票は，特定の期間に集中するケースが多く見られる。繁忙期には通常の時期より，数倍から数十倍という業務もある。
   帳票認識サービスは，サービスプラットフォームをクラウド上に構成しているため，特定の期間に集中する業務などに対しても，スケーラブルなサービス対応が可能となる。

金融機関の三大業務の一つである為替業務では，振込，送金，口座振替など，現金をやり取りすることなく口座間の資金移動により代金支払や金銭授受を行う。支店・本店は，顧客から振込伝票，口座振替依頼書などの帳票を受け取り，事務集中センターは，帳票のデータ入力作業，入力結果の確認作業を行う。同センターでは，多くの帳票を事務処理することから職員の業務負荷や要員確保などの課題がある。そのため，為替業務を代行する業務アウトソーシングサービスが利用されることもあるが，データ入力作業および確認作業自体はなくならない。

帳票認識サービスは，事務集中センターにおけるデータ入力・確認作業の事務処理の省力化を実現し，事務コストの削減や事務基盤の確保の検討を可能とする。課題および帳票認識サービスの導入効果を図5に示す。

帳票の取り扱い業務は，金融機関のほか官公庁では住民からの各種申請書，陸運業では日々作成する帳票類の事務処理など多くの業界に存在する。帳票認識サービスは多様な帳票を読み取り，読み取り結果の確からしさを評価することで，さまざまな業界における帳票の取り扱い業務を支援することをめざしている。