「こんなんじゃ使えない……」AI-OCR導入企業の8割が課題を持つ理由

業務の手間削減を期待して導入したものの、導入企業の約8割は導入後に課題を感じているという。その原因は一体何か。ユーザー企業のリアルな声をお届けする。

公開 2022年06月17日 17時29分

更新 2022年10月03日 11時44分

[キーマンズネット]

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　業務プロセスの効率化において、紙に書かれた文字を認識するAI-OCRの有効性が数年来注目されてきた。RPA（Robotic Process Automation）などの自動化ツールを導入している企業では、AI-OCRの活用によってさらなる自動化範囲の拡大を目指すケースもある。特に近年は、各ベンダーがAIエンジンの開発に力を注ぎ、99％以上の認識精度を出すツールも珍しくなく、実務利用に耐え得るものとして認識が広まっている。

　このように業務効率化の有効打とされるAI-OCRだが、導入企業の間ではその評価が割れるようだ。ある調査によれば、AI-OCRユーザーの約8割が導入後に課題を感じているという。その原因は一体何か。ユーザー企業のリアルな声をお届けする。

AI-OCRの処理枚数は１日何枚？

　ハンモックは2022年6月15日、AI（人工知能）を活用したOCR（Optical Character Recognition）の導入に関する実態調査の結果を発表した。

　調査によれば、AI-OCRで1日当たりに処理している帳票の枚数は、「100枚以下」と回答した人の割合が32.9％、「101～500枚」が34.9％、「501～1000枚」が23.9％、「1001枚以上」が8.3％だった。100枚以上を処理している割合が7割近くを占めている（図1）。

図1　1日のAI-OCRでの処理枚数（出典：ハンモックのプレスリリース）

　AI OCR導入前に期待していたこととしては（複数回答）、「業務の手間を削減」が58.7％（複数回答）、「オフィスのペーパーレス化」が49.5％、「担当者のヒューマンエラーの防止」と「スムーズな帳票のデータ管理や検索」がどちらも45.0％だった（図2）。

図2　AI-OCRに期待していた効果（出典：ハンモックのプレスリリース）

　ただ、このように手間やミスの削減を期待して導入したものの、実際には課題があるようだ。AI-OCRを導入した後に、課題が「かなりある」と回答した人の割合は19.3％、「ややある」は57.8％、「あまりない」は16.5％で、「全くない」は6.4％にすぎなかった（図3）。導入企業は何につまずいているのだろうか。

図3　AI-OCR導入後の課題の有無（出典：ハンモックのプレスリリース）

約8割がAI-OCRに課題あり　認識率99％でも苦労するワケ

　具体的な課題としては（複数回答）、「確認作業の手間がなくならない」（56.9％、複数回答）や「文字認識の精度が低い」（43.1％）、「さまざまな帳票に対応できない」（36.3％）などが挙がった。他に、「管理できる人材が不足している」や「くせのある手書き文字の認識精度が低い」といった声も聞かれた（図4）。

図4　 AI-OCR導入後の課題（出典：ハンモックのプレスリリース）

　実際、AI-OCRでの処理後に、目視で確認や修正を実施している割合は8割を超えている。具体的には、「全項目を目視チェックしている」割合は29.3％、「『確認が必要』と表示された項目のみ目視チェックしている」割合は51.4％、「AI-OCRではチェックせずに後続システムにデータを取り込んだあとシステム側でチェック」している割合は15.6％だった（図5）。

　ハンモックによれば、AI-OCRの認識率は、現時点で99.1%程度が一般的だ。「99.1％」の精度では、およそ100項目に1項目の誤りが発生する。さらに「100項目に1項目の誤り」がどこで発生しているか分からないため、データ量が多くなるほど誤りの抽出が困難になる。AI-OCRを導入しても人力による全件目視作業が残ることから、「業務効率化が進まない」「費用対効果が感じられない」とする回答者も散見されたとハンモックは報告する。