AI-OCRの導入を検討するときにはほぼ必ず、「クラウド型とスタンドアロン型、どちらを選ぶべきか」という問題にぶつかります。
よくある答えは、「クラウド型は最新で高性能、スタンドアロン型はセキュリティに優れるが技術的に古い」というものですが、はたして正しいのでしょうか。
多くの導入の現場を見てきた我々の経験からすると、この答えは不十分だと感じます。
両者の本質的な違いは、性能や技術構成ではなく、業務との距離感にあるのです。
本記事では、その本質的な違いや、それぞれがどのような現場に向いているのかを分析・解説します。
まずはじめに、最も大きな違いを挙げます。
クラウド型は判断・処理・更新のサイクルが社外にあり、スタンドアロン型はそれらが社内で完結するという点です。
一見地味な違いに思えますが、現場への定着率や運用の中で起きるトラブルの発生率を大きく左右する、非常に重要なポイントなのです。
この差をもとに、それぞれが向いているのはどんな現場なのか分析していきましょう。
クラウド型の強みは、サービス提供側が継続的に学習データを蓄積・更新してくれる点にあります。
帳票のフォーマットが頻繁に変わったり、扱う書類の種類が多岐にわたったりする環境は、クラウド型の恩恵を大きく受けることができるでしょう。
初期導入のハードルが低い点も、社内を横断して展開したいプロジェクトには好都合だと言えます。
一方、クラウド型の弱点として
大きく分けて上記３つが挙げられます。
社内で合意が得られず導入ができない、昨日まで動いていたのに突然仕様が変わって動かなくなった、エラーが出るが自分たちでは解決できない、などの問題が出やすい構造でもあるのです。
スタンドアロン型は、ネットワーク環境に依存しない運用ができる点、データが社外に出ることがない点が支持されています。
セキュリティや監査の要件が厳しい現場では、スタンドアロン型が向いているという話ではなく、スタンドアロン型一択になる場合もあるほどです。
安定を重視する現場に向いている構造だと言えるでしょう。
一方で、導入前の入念な設計が重要になり、必要な時間が増加しやすいという欠点があります。
よく「クラウド型のほうが精度が高い」という意見を耳にするのですが、これは正しい場合と間違っている場合があります。
帳票の種類が多く、読み取り対象の変化が激しい場合は、クラウド型のほうが精度が高くなりがちです。
しかし、帳票の種類が限られている場合は、スタンドアロン型のほうが精度・読み取りスピードともに高水準になることもあります。
スタンドアロン型のほうが適しているパターンでクラウド型を導入すると、必要以上に複雑なシステムを抱えることになったり、後から運用を続けられなくなったりするケースに発展することもあるのです。
逆もしかり、コストの問題だけでスタンドアロン型を選ぶと、結局精度が出ない……という結果もあり得ます。
導入前や導入直後の評価と、時がたち、３年ほど過ぎたころの運用実態は、かなりの確率で乖離してしまいます。
担当者が変わっても運用できるのか、現場の使用者が悩まず簡単に使えるのか、など、さまざまな視点で数年後のことを考えておかなければいけません。
クラウド型は変化に強い反面、運用の主導権の一部を外部にゆだねる必要があります。
スタンドアロン型は現場完結で運用が安定する反面、最初の設計で大部分が確定し、変更には時間やコストがかかるのが一般的です。
どちらが優れているのかという話ではなく、自社の業務に対して、どちらの距離感が適切なのかを見極めることが大切なのです。
さらに、業務内容や読み取り対象の特性によっては、クラウド型・スタンドアロン型を併用するという選択肢が出てくることもあります。
AI-OCRの導入検討は初動の検討がとにかく大切であることがお判りいただけたかと思います。
検討中の方、悩まれていらっしゃる方、ぜひ一度、AI-OCRのプロフェッショナルであるセンクリードにご相談ください。
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