毎日メールやFAXで届く出荷伝票を印刷して手入力していた。自動配車システムとの連携のため、出荷伝票のCSV化が必須に

ー御社の配送グループの業務内容とCLOVA OCRをどのように活用いただいているか教えてください。

齋藤：当社は主に電線を製造する工場に隣接した「工場部門」と全国のお客様にお届けするための「流通センター部門」の２つの部門に分かれております。流通センター部門は管理・配送・倉庫と３つのグループに分かれており、その中で配送グループは管理グループから指示される電線の注文情報を取りまとめ、翌日の配車作業を行い、トラックの運転手さんに配送指示を出す役割を担っています。
野村：CLOVA OCRを活用している作業としては、毎日昼と夕方の２回に分けて翌日の出荷伝票がメールやFAXで届くので、その書類をCLOVA OCRで読み取り、CSV化し、主に２種類の出荷伝票を、１日100枚程度、月2,000枚ほどを読み取っています。伝票には納品先住所・電話番号・電線の種類・サイズ・数量などが記載されていて、項目が多いものだと160項目くらいにもなり、これまでの手作業による入力作業から解放されました。

＜実際読み取っている伝票＞

ーCLOVA OCR導入前に他社のAI-OCRを利用していたとお聞きしましたが、そもそもAI-OCRを導入されたのは、どういった課題からでしょうか？

齋藤 ：AI-OCRでCSV化した出荷伝票のデータを自動配車システムと連携する、とお話しましたが、この配車の作業がなかなか手間のかかるものなのです。システムが入る前は、出荷伝票をすべて紙に印刷して机一面に並べ、「このトラックはこのルートで配達すれば、無駄なく配達できる」と人の手で配車を組んでいました。だいたい17時から始めるのですが、伝票は次々にくるので少なくとも20時頃まではかかっていたと思います。
この業務を効率化しようと自動配車システムの導入を検討したのですが、それを活用するためには出荷伝票をCSV化したデータが必須でした。大多数はCSV化が可能でしたが、どうしても紙の伝票でしか発行できない場合もあり、紙伝票の存在は避けられないものだと考えていました。
そんな中でAI-OCRの存在を知り、「AI-OCRで紙伝票の入力作業を自動化し、データ化したものを自動配車システムと組み合わせれば、配車作業を大幅に自動化できる」と考え、最初は他社のAI-OCRを導入しました。

読み取り精度向上を求めて他社のAI-OCRからCLOVA OCRに乗り換え。決め手は「読み取りたい項目だけ」を、「高い認識精度で読み取れる」こと

ー他社のAI-OCRから乗り換えを考えたきっかけは、どのようなものでしたか？

齋藤：読み取り精度があまり良くなかったことが、大きなきっかけですね。
費用的には比較的安価だったので利用しやすかったのですが、修正作業が発生してしまうこと、読み取りたい部分をあらかじめ書類に線で囲むといった新たな作業が発生してしまい、「これなら手入力したほうが早い」「そもそもあまり利用する意味ないな」と感じていました。

ー「AI-OCRは使えない」という印象を持たれてしまったのではと思ったのですが、そうはならなかったのでしょうか？

齋藤：ならなかったですね。紙書類を自動でデータ化する技術がある、ということを学んだので、「他の製品だとどうなんだろう？」と興味が湧きました。そんな時に親会社の協力部署からCLOVA OCRについてご紹介いただき、「無料トライアルがあるから試してみよう」と決まりました。実際使ってみると、想像以上に読み取り精度が高くびっくりしましたね。

ー導入検討にはどれくらいの期間をかけ、またどのように検証しましたか？

齋藤：検証自体は２週間程度です。導入済みのAI-OCRと読み取り精度の比較をするために、それぞれで同じ伝票を読み取り、１文字ずつ検証しました。

ー導入の決め手はどのようなところだったのでしょう？

齋藤：一番は読み取り精度の高さです。また、読み取りたい項目を簡単に事前登録できることもよかったですね。
野村：弊社はWeb上で使えるCLOVA OCR ReaderとTemplateを導入したのですが、このテンプレート設定が非常に使いやすいです。書類を読み取ると管理画面上でデータ化できる項目を自動的に枠で囲ってくれるので、私たちは読み取りたいところだけをぽちぽちと感覚的に選べばいいだけ。とても簡単です。
齋藤：以前のAI-OCRは紙書類に書いてある文字をすべて読み取ってしまったため、不要な部分を消す作業が必要でした。必要なところだけを読み取れるとその後の作業が楽ですし、修正も少なくて済みます。小さなことのように思えますが、日々取り扱う枚数が多いので、こういった手間が積み重なると大変なんですよ。CSV化はグループに所属する9名で日毎に担当しているのですが、使い方が簡単なので、みんなすぐに使えるようになりました。
野村：50歳を過ぎたスタッフもいますが、問題なく使えています。一人だけしか使えない難しいツールだと、その人が休んでしまったら業務がストップしかねません。CLOVA OCRはその点でもグループ内の共有が簡単だったことが助かりました。

3人分で60時間/月の削減。他部署でExcelに手入力していた他の書類を読み取れる汎用性と費用対効果の高さも魅力

ーその他に、乗り換える上での懸念点などはありませんでしたか？

齋藤：正直費用の増加は気になるところでしたが、総合的な費用対効果を考え、導入を決めました。
前がかなり安価だったこともあり、単純に費用だけを比べれば金額はあがっています。しかし、それによって配車作業にかける時間の短縮が叶い、一人当たりの生産性が上がると考えれば、投資する価値はありましたね。

ーCLOVA OCR導入後の効果をお聞きできますか？

齋藤：読み取り精度が上がったことで出荷伝票をデータ化する作業時間を、１日１人あたり１時間ずつ削減できています。１人あたり１ヶ月で20時間の削減、３人で作業したと想定すると、60時間/月の削減になります。
野村：また、これまで手で配車作業するためにメールで送られてきたPDFをプリントアウトしていた工程が減り、１日100枚ほどのペーパーレス化ができました。
齋藤：この成果を見て、実は他の部署にもCLOVA OCRを勧めているんですよ。業務IT化プロジェクトという取り組みが社内にあるのですが、そこでCLOVA OCRを紹介させてもらったところ、経理部門から「この伝票もデータ化できますか？」と相談がありました。
当社にもいろいろな基幹システムがあるのですが、そこと紐付けるための書類がPDFでしか出力できないため、それを見ながらExcelシートに手打ちしていたそうなんです。そのPDFをCLOVA OCRで必要な項目だけを読み取ってCSV化すればかなり作業効率化できそうだ、という考えで、今まさにチャレンジしています。
CLOVA OCRはライセンスを50ユーザーまで登録できるので、一部署にとどまらず、他の部署にも広げやすいなところがいいですよね。

ー他の部署にも勧めていただけていることが、とても嬉しいです。

齋藤：導入時は想定してなかったことなのですが、CLOVA OCRは一枚の書類にテキスト表形式の図が混在していても読み取れるんですよね。これを知ってからさらに、活用の幅が広がりそうだと期待を感じています。

ー例えば、どのような書類ですか？

齋藤：物流の現場でフォークリフトを使うのですが、この機械を点検するための点検表があるんですね。インターネット上にベースとなる点検表があって、それを弊社用にアレンジしたものを作るのですが、似たものをExcelで作ろうとしても結構手間がかかるんですよ。
CLOVA OCRは表形式の図などもそのまま読み取ってくれるので、うまくアレンジできればさらに活用の幅を広げていけそうです。

人手不足にどう向き合うか。単純作業をAIで置き換え、人にしかできない業務に時間をかけられる体制を目指す

ー齋藤様のようにCLOVA OCRを御社の業務に役立つように色々とトライしていける方がいらっしゃると、業務効率化が社内全体に広まりそうですね。業務改革部では、今後どのようなことを目標とされていますか？

齋藤：物流業界は人手不足の問題と常に隣り合わせです。 私たちはこの問題に対して、ITツールやAI技術を使って業務効率化できる作業はあるか？と、アンテナを張り続けている状態ですね。今後はロボットの導入なども可能性としてはあると思いますが、それらは人の作業時間を短縮し、人の手を空けるための手段です。そうして浮いた時間を使って、人にしかできない価値作りを追求していきたいです。

ーありがとうございました。最後に、御社の展望をお聞かせください。

齋藤：当社はメーカー物流子会社であり、物流全般についてソリューション提案が可能です。輸配送業務はもちろんのこと、パレットなどの物流機器の製造販売、梱包業務全般、設備移設作業、その他受託業務など幅広く対応が可能です。物流に関して困った時には「株式会社ロジス・ワークス」まで是非お問合せいただけますと幸いです。