せっかくAI-OCRを導入したのに、「結局、人が全部チェックしている」「入力作業があまり減っていないと現場から不満が出ている」そういった声を耳にすることは少なくありません。
こうした状況に陥った場合、まず製品の性能や選定を疑いたくなるものですが、実はそれらが原因であるケースは非常に稀です。
私たちは、他社のOCRでうまくいかなかったというお客様からもたくさんのご相談をいただいています。
ご相談を受ける中で、OCRでの失敗はパターン化していて、大きく分けて５つに分類できるのだという事実に気づきました。
本記事では、その失敗パターン５つと、失敗しないためにどうすればいいのかを解説します。
早速原因を紹介していきます。
もっとも多くみられる失敗パターンがこちらです。
ある方か
しかしこれらを区別せずにOCRでデータ化しようとすれば、必ずどこかで不可能が生じます。
読み取れない箇所の修正が増え、人間のチェック工程が積み重なり、現場はOCRの後処理に追われることに。
結果として「OCRを入れたら仕事が増えた」という評価につながってしまうのです。
せっかく読み取ってデータ化しても、そのデータをどう使うか明確に決まっていないケースが多々あります。
紙をデータ化すること自体が目的になってしまい、OCR後の業務フローがまったく設計されていないパターンです。
OCRはあくまで途中工程。前後のフローが設計されていなければ、結局人間が補完するしかなくなります。
ツールの導入と業務設計は別物である、という認識を持つ必要があるのです。
OCR導入の現場では、「誤認識があっては困る」「100％正確に読めないと使えない」という声があがることがあります。
しかし、現実には100％読めるOCRというものは存在しません。そもそも、人間が読んでも100％の精度は出せないのです。
100％読めないなら最初から手入力でいい、とおっしゃるお客様を多くみてきました。
この精度への過度な期待こそ、手作業を減らせない大きな要因なのです。
OCRを導入する目的がミスの削減や管理強化の話ばかりになっていて、「現場が楽になる」ことをまったく目指していないケースがあります。
その結果、現場の方が「監視されている」「仕事が楽になると思えない」と感じてしまい、ツールが使われなくなる。そして、手作業が戻ってくる。
そんな流れを、我々も何度か目にしてきました。
導入を検討する立場の方と現場の方の考えをすり合わせ納得感を得ることは、見落とされがちですが、非常に重要な要素です。
全部署で全行程を一度に置き換えようとするアプローチは、理想的に思えますが、現場を大きく混乱させてしまいます。
非効率的に見えますが、「工程を一つに絞り、帳票も限定し、担当者も一人だけ選ぶ」というところから始めると、成功率が圧倒的に上がります。
作業量が減った、という小さな成功体験を作ることを優先させるのが目的です。
その成功を積み重ねていくと、いつの間にか全部署・全行程の業務が効率化される——というのが、理想的な流れです。
ここまで、OCRを導入しても手作業が減らない原因５つをまとめてきました。
これらは「導入前の検討で防ぐことができる」という共通点があります。
導入時に綿密な検討を重ね、最適な形で導入すれば、OCRで失敗することはなくなるのです。
しかし、すでに導入して失敗してしまった……という場合でも遅くありません。
製品の性能を上げるのではなく、設計と考え方と使い方を見直す。正しく使う。
そうすれば、OCRは期待に応えてくれます。
OCRは魔法ではありませんが、正しく使うことができれば、必ず作業を減らしてくれるものです。
導入前のご相談も、失敗から巻き返したいというご相談も、OCRのプロフェッショナルを自負する我々にお任せください。
現場のことを第一に考えたAI-OCRであるGrowdea-OCRを搭載した、業務効率化のためのソフトウェアを展開しています。
オンプレミスで動作可能、買い切りタイプ・サブスクリプションタイプなど、現場からのご要望を多く反映したパッケージ群です。
帳票ソフトウェアのほか、検品、ポカヨケ、マスキングなど多種多様な商品をご用意しています。