福岡運輸とAutomagiは4月8日、受注管理業務での入力を効率化するAI画像ソリューションの実証実験を今年1月から3月まで共同で行ったと発表した。
受注業務において、目視による項目確認の手間、手入力を削減し、効率の良い入力フローの構築を目的とした、受注業務効率化のAI画像ソリューションの検討を両社で進めているもの。
福岡運輸ではこれまで、顧客からFAXで送られてくるフリーフォーマットの発注依頼書をスタッフが目視で確認し、必要項目を自社の受注入力システムに手入力していたため、入力ロジックが担当者によって異なっていたり、手動での入力に手間がかかるなどの課題があった。
今回Automagiが開発するソリューションでは、FAXの画像データに記載されている企業名や、日時、商品等の文字情報を認識し、自動で抽出・入力することで、業務を省力化するだけでなく、システムへの入力ミスや漏れを防ぐことが可能になる。
このソリューションは、AI OCR（Optical Character Recognition/Reader：光学的文字認識）と画像認識による独自の前処理技術により発注書の文字を識別し、認識された顧客・商品情報等をクラウド上でマスタ突合することで、より高精度な抽出を可能にしている。2019年1月から開始した実証実験を通して、認識精度は最大で93％を達成した。これにより、先行して導入を予定している5事業所25人で行っている受注専門業務を8人程度で実施できることを確認し、作業工数も約70％削減できたことから、今後商用開発を進め、導入事業所の拡大と更なる効率化を進めることとなった。
福岡運輸では、受注専門職の業務効率化により捻出した人員余力を「働き方改革の推進（労働時間の適正化）」「人員配置の最適化（人員減少への対応力強化）」等に活用していく方針だ。
今後、福岡運輸とAutomagiは、このソリューションの精度をさらに向上し、商用導入を目指す。また、Automagiがこれまで培ってきた深層学習（ディープラーニング）による画像認識の技術やノウハウと画像処理技術をもとに、受注業務だけでなく、様々な業務の自動化、高度化の取り組みを両社で推進していくとしている。
