福岡市、申請書類のAI-OCR読み取りで実証実験 確認ミスや負担を軽減
AI-OCRを補助金審査に活用する実証実験が福岡市で始まる。添付書類をAI-OCRで読み取ってデータ化し、記載漏れなどの不備や申請データとの不整合を抽出することで、職員が行う書類確認の効率化を検証する。
申請書類のチェックは業務負担となり、目視での確認は見逃しの恐れもあるなど、効率化が見込める領域だ。同様の課題を持っている福岡市ではグラファーと共同で、AI-OCRを活用した補助金審査の業務効率化に関する実証実験を2026年9月~11月にかけて実施する。
AI-OCRで申請書確認を補助、手作業なしで審査まで一貫
福岡市では、従業員の奨学金返還を支援する中小企業を対象に、支援に要する費用の一部を補助する「中小企業奨学金返還支援事業」を実施している。一方で、申請件数の増加に伴い、職員が申請データと複数の添付書類を目視で照合する作業の負担が課題となった。最終的な確認は従来通り職員が実行するものの、その補助を担い負担を軽減するため、今回の実証実験が決定したという。
実証実験では、申請時にアップロードされた開業届や社内規定、雇用関係書類などをAI-OCRで読み取り、テキストデータ化する。さらに、記載漏れなどの不備や、申請データと添付書類の記載内容の食い違いを抽出する。これにより、従来職員が1件ずつ目視で行っていた申請データと書類の照合作業を、AI-OCRを使って効率的に進められるかを検証する。
AI-OCRは、福岡市が申請受付に利用するデジタル行政プラットフォーム「Graffer スマート申請」と連携する。スマート申請で受け付けた申請データと添付ファイルを対象にAI-OCRを運用することで、申請受付から審査準備までをデジタルで処理する。手作業によるデータ入力や転記を介さずに審査へ移行できるかどうかも検証する。
検証項目は、AI-OCRによる添付書類の読み取り精度や、審査に要する作業時間の削減効果、申請内容と添付書類の不整合の発見しやすさ、審査業務への適合性や運用面での有効性など。
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本記事は制作段階でChatGPT等の生成系AIサービスを利用していますが、文責は編集部に帰属します。
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