191107 RPA、AI-OCRの活用について NTTデータ北海道 大場さん

Transcript

1. © 2019 NTT DATA Corporation 2019年11月7日 株式会社NTTデータ北海道 RPA・AIOCRのご活用について
2. © 2019 NTT DATA Corporation 1 紙帳票のデジタル化の方法 課題１．「庁内に存在する⼤量の紙媒体には、RPAが活用できない。」について、 紙帳票をデジタルデータに変換する手段は、主に以下の３種類が考えられます。 今回は低コストでフリーフォーマット、フリーピッチの帳票情報を読み取る手段として新たに注目されている AI-OCRについてご紹介します。 手作業（BPO等） AI-OCR タブレット、スマホ ⼤量の申請書等 データ化 パンチ⼊⼒ 【メリット】 ・帳票、運⽤の変更が必要ない。 【課題】 ・人手（稼働）がかかる。 ・ミスが発生する可能性がある。また、ミスを前提とした 運⽤設計が必要（ダブルチェック等）。 ⼤量の申請書等 データ化 OCRソリューション 【メリット】 ・運⽤の変更がほぼ必要ない。 【課題】 ・正読率をあげるために帳票の変更が必要。 ・正読率が100％ではないため、チェック、修正が必 要。 ・パブリッククラウドの上のサービス利⽤時のセキュリティへ の不安。 データ化 タブレット端末での⼊⼒ 【メリット】 ・端末側でチェックを実施することで、⼊⼒ミスが減る。 ・ 【課題】 ・ITリテラシーによっては、使いにくさを感じる方も。 今回のご紹介内容 ＜紙帳票のデジタル化の方法＞
3. © 2019 NTT DATA Corporation 2 従来のOCRとAI-OCRの違い AI-OCRは、従来のOCRとは異なり、収集した⼤量の⽂字データから⽂字の特徴をディープラーニングし、⾼ 精度な⽂字認識を可能とするソリューションです。 ＜従来OCRとの違い＞
4. © 2019 NTT DATA Corporation 3 サービス形態 DX Suite OCRアプリケーション AWS版 Neural X Intelligent OCR DX Suite OCRアプリケーション ハイブリッド版 オンプレミス版 Neural X Intelligent OCR お客様環境内 お客様環境内 インターネット DX Suite OCRアプリケーション Neural X Intelligent OCR イントラネット イントラネット 画 像 テキス ト 分 割 画 像 テキス ト 画 像 テキス ト ※ 1 ※ 1 利⽤者 イ ン タ ー ネ ッ ト 利⽤者 お客様環境内 利⽤者 LGWAN-ASP版 DX Suite OCRアプリケーション Neural X Intelligent OCR データセンタ内 ＬＧＷＡＮ 画 像 テキス ト 利⽤者 自治体環境内 ⾃治体の⾼セキュリティでの利⽤ニーズに応えるべく様々なサービス形態でご提供します。
5. © 2019 NTT DATA Corporation 4 バックオフィス （職員/臨時職員） DX Suiteが代替可能な窓⼝業務例 ※住⺠異動届出書例 窓口 （住⺠） 窓口 （職員/臨時職員） バックオフィス （職員/臨時職員） バックオ フィス （職員） 導 ⼊ 前 導 ⼊ 後 バックオフィス （職員/臨時職員）  手書き記⼊  内容点検 ※必要に応じて 差し戻し  手⼊⼒で人が⼀ 枚ごとに転記  データと書類突合  確認/修正  原本保管 窓口 （住⺠） 窓口 （職員/臨時職員） バックオ フィス （職員） バックオフィス （職員/臨時職員）  手書き記⼊  人がスキャン後に DXSuiteへ  原本保管  内容点検 ※必要に応じて 差し戻し  結果データ取込  確認/修正 集 約 集 約 完 了 報 告 結 果 DX- Suite Win Actor ⼀括スキャン＋アップロード ⇒ OCRの確認・修正 RPAでシステム連携 住⺠が市役所に来訪して帳票提出するケース（異動届等）、住⺠から郵送で返送されてくるケース（現況 届等）を想定。
6. © 2019 NTT DATA Corporation 5 【参考】自治体でのAI-OCRの実用性検証結果 https://www.nttdata.com/jp/ja/news/services_info/2019/032700/ ▪検証結果から分かったこと ・悪筆、枠からはみ出す、取消線の多⽤等、読み取りが難しいと思われる 検証⽤データの条件下においても93％という⾼い正読率が確認された。 ・様式の変更や帳票定義の⼯夫により、より正読率を⾼める方法も確認できた。 ・⼀部パンチ⼊⼒の代替等、実⽤での活⽤モデルが想定できた。
7. © 2019 NTT DATA Corporation 6 補⾜資料
8. © 2019 NTT DATA Corporation 7 RPAの普及状況（2019年1月 総務省アンケート） 3.4% 29.8% 45.0% 7.6% 42.6% 40.0% 1.4% 0.0% 0.0% 1.0% 0.0% 10.0% 20.0% 19.1% 5.0% 66.6% 0.2% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 全国市町村 都道府県 政令指定都市 導⼊済 導⼊予定 ⾸⻑レベルで検討 幹部レベルで検討 担当課レベルで検討 導⼊予定もなく検討もしていない ※導⼊済︓RPAを１業務でも導⼊している（実証実験含む） ※速報値（平成31年1月8日時点） 総務省「地方⾃治体における業務プロセス・システムの標準化及びAI/ロボティクスの活⽤に関する研究会」第５回（2019/1/9）資料をもとに作成 総務省地方⾃治体RPA導⼊状況調査の結果 （20） （47） （1,721）
9. © 2019 NTT DATA Corporation 8 RPAを導⼊する際の考え方