RPA・OCRは共に業務簡略化につながる技術です。
RPAは幅広い領域における単純作業について、OCRは画像認識について、それぞれ特化した技術です。
では、それぞれのトピックについて、さらに詳しく解説します。
- RPAとは？
RPAとは「Robotic Process Automation」の略称で、定型作業をソフトウェアが代理でとり行ってくれるシステムです。
人間が実行できるコマンドであれば、基本的にはRPAで代用ができます。
作業工程を手順化してRPAシステムに取り込むことで、データの抽出や加工といった処理を自動で実行します。
RPAのメリットはいくつかありますが、中でも大きなものとして「生産性の向上」と「人材不足の解消」が挙げられます。
RPAは単純な繰り返し作業に強い特徴があり、先ほどもご紹介したデータの抽出はもちろん、メールや電話のサポート、請求関連の業務も自動化できます。
こうした日常業務で発生し得る単純作業をRPAに任せることで、浮いた時間を付加価値の高い業務に充てられるようになります。
また、人が手作業する場合とは違って、機械による操作でミスの心配もないため、確認業務の手間も減らせます。
こうしたメリットから、RPAは働く従業員の心理的な負荷を軽減することにもつながるとされています。
もうひとつ、重要なメリットは人材不足の解消です。
昨今は少子高齢化が進み、どの業界も人材が不足しています。
また、仮に有望な人材がいたとしても、雇用の確保が困難なケースも少なくありません。
こうした背景から社内人材の高齢化が進んでいる企業も多く、IT化が進まないケースも多くあります。
RPAはIT化が進んでいない企業にこそおすすめのツールです。
なぜなら、RPAツールの多くはノンプログラミングで、誰でも簡単に使えるよう設計されているためです。
従来の手法では何か自動化をするために、プログラマーやエンジニアの手でシステムを開発してもらう必要がありましたが、RPAでは不要です。
また、先ほど説明したように多くの単純業務を機械に任せられるため、より少ないリソースで、多くの業務に対応できるようになります。
IT人材が少ない企業や非効率的な業務が多い企業、人出が少ない企業こそ、こうした仕組みを積極的に使うことで、より多くのリターンを生む可能性を秘めています。
現在、RPAは金融業や製造業、地方自治体といった幅広い業種・業界で導入が進められています。AIを含めた最新技術との連携も積極的に進んでいるため、今後のさらなる活躍が期待されています。
この先に控える超高齢化社会や地方分散型社会においても、RPAは重要な技術の一つになるでしょう。
- OCRとは？
OCRはOptical Charactor Recognitionの略称で、光学文字認識と呼ばれる技術です。
具体的には、紙をスキャンして文字を画像として取り込み、テキストデータに変換する技術を指します。
今までのように、テキストを画像データとして保存しておくと、メモリ容量を圧迫し、活用できる用途が限定されてしまうというデメリットがあります。
そこで、画像データとして取り込んだものをOCRでテキストデータに変換することで、それらの課題を解消することができます。
OCRを導入するメリットとして、RPAと同じく入力作業の効率化という側面もあります。
OCRの技術を使えば、該当するテキストデータに変更や追記をしたり、文字検索をして該当箇所をすぐに発見したりすることもできます。
ちなみに、このOCRの歴史は古く、文字認識技術の開発は1900年初頭から始められています。
1950年頃には印刷された文字を読み取るOCRの製品化に成功しています。
日本製のOCRが製品化されたきっかけは、当時の郵政省が郵便事業自動化の一環で、郵便番号の読み取りシステムを導入したことです。
RPAと同様、AIと連携した「AI-OCR」の技術も積極的に進められているので、さらなる利便性の向上が期待されています。
- 近年注目が集まる「AI-OCR」
AI-OCRは、その名の通りOCRの技術にAI技術を足し合わせたものです。
OCRをベースとして、AIによる筆致認識率の向上や、転記業務の効率化などが実現するとされています。
また、前述したRPAの技術と合わせて、こうした業務を自動で行う研究も進められています。
AI-OCRを活用した事例としては、2018年にゆうちょ銀行が行った、投資信託の口座開設業務に関わるものが有名です。
ゆうちょ銀行では、顧客から紙面で届いた口座開設申込書を自動処理に変えたところ、手作業で行っていた従来の方法と比べて、1/3の時間に短縮できたとしています。
その他にも、NECが帳票入力作業時間を75%も効率化することに成功したり、東京都港区が乗車券発行の時間を900時間短縮できる予測を立てていたりするなど、AI-OCRで大幅な時間短縮が実現します。
