AIでデータ入力を自動化 AIデータエントリーの基本を解説
公開日:2021.05.19
データ入力に課題を抱えている企業は、決して少なくありません。
「業務効率をアップしたい」「ミスを失くしたい」といった課題を解決するために、今注目されているのが「AIデータエントリー」です。
AIデータエントリーとはどのようなもので、導入時にはどんな点に注意するべきなのでしょうか。
本記事ではAIデータエントリ―についてわかりやすく解説します。
目 次
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- データ入力を自動化するAIデータエントリーとは
- データ入力業務の課題とは
- AIでデータ入力を自動化するAIデータエントリー
- まとめ
データ入力を自動化するAIデータエントリーとは
AIデータエントリーとは、従来のデータエントリー業務を、AIを使って自動化する仕組みのこと。
AI×OCR(Artificial Intelligent Optical Character ReaderもしくはRecognition)とも呼ばれています。
データエントリー業務には、昔からOCRが使われてきました。
OCRとは、データを画像として保存し、その中から一定の文字・数字パターンを解析して入力する方式を指します。
OCRを使えば、データをひとつひとつチェックし、手入力する必要はありません。
データ入力の手間を大幅に軽減してくれる技術として、注目されました。
しかしOCRの精度には限界があり、「あまり使いこなせていない」という課題も多く残されていました。
このOCRにAIの技術を組み合わせて生まれたのが、AI×OCRです。
AI技術を取り入れることで、文字認識や解析に関する精度が大幅にアップしました。
またAIに学習させることで、より幅広い場面で活用できるようになった点も、非常に大きな進歩だと言えます。
これまでは特に難しいとされてきた「手書き文字の認識」や「非定型帳票の認識」にも、利用エンジンを変えることで対応が可能に。
AI×OCRの登場によって、ひとつひとつ手入力するしかなかったデータエントリー業務にも、変革のときがやってきています。
データ入力業務の課題とは
これまで、データ入力業務には、さまざまな課題が指摘されてきました。
目の前にあるデータを、ひとつひとつ入力していく作業は、決して難しくはありません。
しかしデータ量が増えれば増えるほど、作業にかかる時間や人的コストは上昇してしまいます。
データエントリー業務にかかるコストが、企業の利益を圧迫するようでは意味がありません。
また収集したデータがデジタル化されるまでにタイムラグが発生すれば、データの有効活用が難しくなってしまう可能性も。
だからといってスピードを重視し過ぎて、データ入力精度が落ちれば、それもトラブルの原因になってしまうでしょう。
データ入力は、事務作業に付随する業務として、パートやアルバイトスタッフが行うケースも多くみられました。
しかし人材不足が指摘されている今、「限られた人材をどこでどう役立てるか」は、企業の今後を担う重要戦略の一つになってきています。
膨大なデータをどう入力していくのかで悩んだときには、AIデータエントリーの活用も検討してみてはいかがでしょうか。
AIでデータ入力を自動化するAIデータエントリー
AI×OCRを使えば、データエントリー業務を自動化できます。
これまで、データエントリー業務について抱えてきた課題やお悩みも、一気に解消できるでしょう。
ただしAI×OCRも完璧ではありません。
OCRでデータ化した書類を、AIが自動でチェックした場合の精度は、非常に高いものの100%ではありません。
最終的には人の目で、ミスがないかどうかを確認する必要があるといえるでしょう。
伝票処理や経理業務など、ある程度画一化されているデータ入力であれば、AI×OCRで問題なく対処できるでしょう。
一方で、リアルタイムに情報を反映させたい場合や、複雑な工程が必要となる作業については、AIデータエントリーでの対応は難しくなってしまいます。
AIデータエントリーでデータエントリー業務にまつわる負担を軽減したい!と思ったときには、対応できる範囲を見極めることが大切です。
・AIデータエントリーで対処可能な入力業務かどうか?
・AIデータエントリー後のミス確認をどうするか?
・AIデータエントリーが向かない場合は、どのように対処するか?
これらの項目について事前に検討しておくことで、「こんなはずじゃなかった」という事態を防げるでしょう。
まとめ
今回はAIデータエントリーについて解説しました。
データ入力業務に対してさまざまな課題を抱える企業にとって、AI×OCRの活用は、ぜひ積極的に検討したいポイントと言って良いでしょう。
とはいえ、AI×OCRも完璧ではありません。
だからこそ大切なのは、AI×OCRを導入した場合の課題を解決できる仕組みづくりです。
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