導入事例

導入前に抱えていた課題

–Tegakiを導入する前はどういう形で帳票を処理していましたか？

福里さん（以下、福里）：2年前、病院の患者さん直接契約するBtoBtoC サービスがスタートしました。病院にコンシェルジュを配置し、入院時に着用する衣類や消耗品がセットになった「入院セット」をレンタルする仕組みです。新規事業立上げや業務改善を担当していた私は、サービスのフローから集配、請求といったトータルの流れを、仕組みからシステム開発まで行いました。

患者さんの申込書類を管理するためにサイボウズのkintoneを、請求の基幹システムとしてセールスフォースを導入し、この2つを組み合わせて活用することになりました。

福元：「入院セットレンタル」は入院患者一人ひとりと直接契約が必要なため、それから2年間ほどは、手書きで書かれた申込書をセールスフォースに手入力するという作業が発生していました。2016年の春頃までは200枚程度だった申込書が、その後大きな転換期を迎え一気に毎月数千枚以上の申込書が入るようになり、その対応に追われ残業の日々が続きました。

–急激な伸び方ですね。

福里：この成長スピードは当初から予想していました。まずはスタート段階である第1次成長期は、約2年で収束すると見込んでいました。今がまさに、その時期です。

すでにこの事業は今後の事業の柱のひとつとして考えうる規模になってきています。これからさらに伸びていく第2次成長期では、これまで対応していたヒューマンリソースだけでは対応しきれなくなると予想していましたので、システムもそのスケジュールに合わせ費用をかけて準備していきました。そのひとつがTegakiです。

検討から導入はスムーズに進んだ

–なぜTegakiを選んだのでしょうか？

福里：理由は2つです。操作のわかりやすさと、精度が高いことが決め手でした。操作については、作業者、作業内容、業務フローをすぐに想像できました。

精度の評価には、2種類の軸を設けました。ひとつは「読取率」、もう一つは「合致率」です。前提として、手書きの申込書をデジタルに変換するフローを2段階に分けています。Tegakiによる画像認識と、Tegakiが読み取った文字を人間による修正する作業です。私たちは独自に、Tegakiのみによる読み取り精度を「読取率」、Tegakiを実際の業務に組み込んで人間による修正を加えた後の精度を「合致率」としました。

上記を調べるために、私たちは導入前にあえて読み取りづらい字で書かれた申込書を30枚印刷し、読取率と合致率を調べました。調査の結果、漢字の読取率は8割程度、合致率は3割程度でした。一方、数字の読取率が9割程度、合致率は8割程度でした。AIが読取ったデータを元に、人間が合致率を高めていくという業務フローで、正確性を補填することが可能です。

–どのように社内調整を進めましたか？ぶつかった困難などがあれば教えてください。

福元：実は社内調整はほとんどありませんでした。それは弊社では5S活動を中心とした業務改善活動を積極的にチャレンジ出来る風土がある為です。tegakiを用いた業務改善案は必ず効果が上がると感じました。

福里：初めからOCRツールを探していたわけではありません。業務改善につながるツールを広く検討していました。そんな中でtegakiをを見つけ実際にテストを行い、これは導入すべきと社長へすぐに進言しました。以前よりOCRを用いた業務改善案はあったが、認識率の低さや間接業務の多さなどのハードルが高く導入に向けて様々な角度から改めてテストするように指示されました。

手書き申込書のデータ化にTegakiを活用。実際の運用フローと導入効果

–どのように利用しているか、工程を一つずつ教えてください。

福元：以下の図のような業務フローでおこなっています。

福里：手書き申込書の前処理からデータ化への変換処理までのフローをご説明します。

まず、病院内で入院患者が書いた手書きの申込書を病院に配属されたコンシェルジュが受け取り、スキャナーを使って読み込みます。そのデータはサイボウズのkintone上にアップされますので、そのデータを本社でダウンロードします。このデータがPDFなのでJPGに変換し、さらにTegakiのテンプレートサイズ合わせてピクセルサイズを変更します。ここまでが前処理です。

ここからTegakiを使っていきます。前処理したデータをTegakiにアップロードし、リクエストすると読み込まれます。

ここまでの一連の流れが、一施設あたり20~30枚程度の申込書を処理した場合、一施設あたり3分半程度で終わります。

次に、弊社の個人情報管理の基幹システムとして利用しているセールスフォースにアップロードする必要があるため、そのデータをCSVでダウンロードし、弊社で組んだマクロに取り込み、セールスフォース用に形式を整えます。この段階では、手書きからデータ化されたファイルを目視で確認し、変換ミスがあった部分は手作業で修正し、セールスフォースにアップロードします。

次にインプットする作業に移ります。アップロードされたデータはセールスフォースの新規個人マスタに登録されます。入力が必要な項目が22個あり、今までだと手書きの申込書を見ながら全て入力する必要がありましたが、Tegaki を利用することによって、22項目のうち 4項目だけ入力することで完了するようになりました。

ここでのポイントは、最終チェックを目視だけにしないことです。これまでの経験で、目視だけだと入力ミスを防げないという経験があったからです。そこで最終段階では、人間が住所の一番最後である番地を入力することで、最終チェックのトリガーとしています。

–これまでの導入効果を教えてください。

福里：申込書類の入力作業時間を、22.2%削減できました。作業時間は、一度に入力する数が多ければ多いほど、短縮される傾向にあります。一方、新しいシステムを入れるとそこだけに注目しがちですが、会社全体のオペレーションを見た時には、改善すべき点はシステム側だけではありません。例えば、ユニバーサルデザイン視点に基づいて申込書を見やすく、記入しやすくする改善などを並行して実施しています。そうすることで、読取率の精度があがり、さらに業務効率もあがっていくと予想できます。

AIの将来に期待すること

–Tegakiに期待することを教えてください。

福里：入社して8年間、弊社や、弊社のサービスをご利用いただいている皆さまが幸福になるためのシステム開発を心がけてきました。それを叶えるために知識を深め、新しいツールなども検討しながら、もっとうまくできないか、ということに日々チャレンジしています。

書かれた文字を正しくデータ化するというレベルにおいては、Cogent Labsさんは世界一だと感じています。Tegakiは単なるサービスではなく、インフラツールになりうるものです。なくてはならない存在ですから、フロントサイド強化のスピードアップを期待しています。

福元：Cogent LabsさんとTegakiには期待だらけです。 AI業界で1番の会社になって欲しいと思います。われわれにはまだ課題もあり、これまでと同じやり方でいいのか、全く違う方法を取り入れたらいいのか悩んでいますが、AIによって全然想像できないところに何か生まれるかもしれません。今後どう変化するのか楽しみです。