190822 AI-OCR 導入最前線 AI inside 梅田さん

by RPACommunity

Slide 1

Slide 1 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE AI-OCR 導⼊最前線

Slide 2

Slide 2 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE

Slide 3

Slide 3 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE ⾃⼰紹介執⾏役員 CRO 事業開発本部⻑梅⽥祥太朗新卒で銀⾏に⼊⾏後、法⼈RMとして従事。その後ITベンダーにて Enterprise Sales Teamのマネージャーを経て 2017年に当社⼊社。 DX Suite リリース前より0→1を企画・実⾏し 2019年4⽉より現職。

Slide 4

Slide 4 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE AI inside のAI-OCR “DX Suite” DX Suite は企業のデジタル変⾰を推進し、⽣産性を⾼めるためのAIプラットフォームです。特別な事前学習などは必要なしに、すぐに使い始められます。 Intelligent OCR これが、AI OCR Elastic Sorter ドキュメントの仕分けもAIで賢く - ⼿書き⽂字を⾼精度でデジタルデータ化 - AUTO LEARNING機能により、使えば使うほど賢く - データ化業務に求められる書類仕分けをAIで賢く実現 - Intelligent OCRやRPAとのシームレスな連携も可能 Multi Form ⾯倒な設定作業とはさようなら - AIが⾃動で読み取りたい項⽬を抽出 - まずは主要５帳票から

Slide 5

Slide 5 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE 導⼊実績有償ユーザー数 400以上 AI-OCR市場シェア No.1 [AI-OCR市場シェア] [ご契約ユーザー様] 出展︓株式会社富⼠キメラ総研2019年3⽉発刊「2019 ⼈⼯知能ビジネス総調査」AI-OCR市場占有率2017年度実績

Slide 6

Slide 6 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE 導⼊実績

Slide 7

Slide 7 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE セグメント社「RPA Bank」7/1レポートより

Slide 8

Slide 8 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE セグメント社「RPA Bank」7/1レポートより

Slide 9

Slide 9 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE セグメント社「RPA Bank」7/1レポートより

Slide 10

Slide 10 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE AI-OCR 市場の感触 Positive - AI-OCR 検討中ユーザー多そう - 市場環境も良さそう - だから導⼊社数も増えてる - 簡単に始められそう︖ Negative - 精度低そう - ツール選べない (多すぎ︖) - ROI出なそう - 専⾨家居ないし難しそう

Slide 11

Slide 11 text

Slide 12

Slide 12 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE Intelligent OCR : ⾼い認識率読取結果︓東京都渋⾕区渋⾕3-18-12 渋⾕第⼀⽣命ビルディング4階＜事例①＞⼆⾏折返し住所の読取り読取結果︓1-3-24 ＜事例②＞欄外にはみだした「4」を⾃動補完読取結果︓渋⾕中央＜事例③＞訂正箇所（訂正印、⿊丸）の読み⾶ばし読取結果︓千葉県浦安市舞浜

Slide 13

Slide 13 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE Intelligent OCR : ⾼い認識率＜事例④＞スマホで撮った画像の歪み・傾きを⾃動補正

Slide 14

Slide 14 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE Intelligent OCR : 歪み補正

Slide 15

Slide 15 text

Slide 16

Slide 16 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE

Slide 17

Slide 17 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE 業務効果を出すために必要な２つのことまず、試す︕ ベンダーとの積極的なコミュニケーションを

Slide 18

Slide 18 text

Slide 19

Slide 19 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE AI-OCR 戦国時代 Cogent Lab社︓tegaki アライズイノベーション社︓AI Read みずほFG社︓The AOR Sigfoss社︓Sigfoss AI-OCR アジラ社︓ジジラ ABBYY社︓ABBYY FlexiCapture シナモン社︓Flax Scanner ネットマイル社︓スキャンロボリコー社︓RICOH Cloud OCR for 請求書 NEC社︓NEC AI-OCR インフォディオ社︓スマートOCR Edulab社︓Deep Read ユニメディア社︓LAQOOT 富⼠ゼロックス社︓⾼精度データエントリーサービス ICSパートナーズ社︓AccountechOCR パナソニック社︓カラーOCRライブラリ AI inside︓DX Suite 少し調べただけで17社も︕ 何で⽐較したら良いか分からない…

Slide 20

Slide 20 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE まず、試す︕ 精度 UI →ハンズオンで簡易的な精度検証を⾏い効果が出ればトライアルで詳細な精度検証＋業務検証を⾏う公表%は重要じゃない。⾃社帳票における検証を。機能の⼤⼩だけでなく、さわり⼼地、⾃社の運⽤への馴染み、 API連携⾯等の検証もオススメ。 (RPA連携キットの有無も…)

Slide 21

Slide 21 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE 「AI-OCR ハンズオンセミナー」で検索

Slide 22

Slide 22 text

Slide 23

Slide 23 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE ベンダーとの積極的なコミュニケーション対象業務の洗い出しとにかく沢⼭の種類の紙を⽤意してもらえれば、 AI-OCRベンダー側で「適⽤に適切な業務」を⼀緒に検討します。 ROI算出ノウハウはAI-OCRベンダーにあるはずなので、検証中はベンダーを徹底的に頼ってください。 RPA、後続システム連携、スキャナの知⾒も溜まってきてます。

Slide 24

Slide 24 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE ご清聴有難うございました︕ Twitter はじめましたのでフォローお願いします＠aiinside_jp ＠ShotaroUmeda

Slide 25

Slide 25 text

$PQZSJHIU"*JOTJEF *OD"MM3JHIUT3FTFSWFE AI inside 初の”昨⽇出来たて”のステッカー (試作版) 持ってきましたので、もし良かったらPCに貼って頂けると嬉しいです︕