手作業のデータ入力：システムが書類を読み取るとき

データ入力の自動化とは、届いた書類、たとえば納品書、申込書、顧客からのメールをシステムが読み取り、項目を抽出し、すでに把握している情報と照合して、確信の持てないものをすべて社員の確認に回すことです。社員がすべての項目を手で打ち込む必要はありません。シリーズのパート 3 では明確な承認ルートを作りました。全 7 回のうちこの第 4 回では、書類が通る 4 つの段階、書類ごとの 3 つの結果、そして実際にどれだけ手入力をしているかを測る一週間の演習を紹介します。

手作業のデータ入力はどこに隠れているか

この仕事を名前で呼ぶ人はいません。多くの部署に分散していて、一つひとつが小さく見えるからです。しかし、外部から届き、その後社員がプログラムに打ち込んでいる書類を探せば、次のような場所で見つかります。

• 仕入先の書類：見積書、品目リスト、適合証明書、確定した発注書など。PDF や写真で届き、その数字が後でシステムに書き写されます。
• 納品書：受取人が署名した紙がドライバーと一緒に戻り、誰かが数量と日付を手入力します。この紙が重要な理由は納品の証明：請求は受領サインから始まるで説明しました。
• 申込書：新規顧客の口座開設、採用応募、サービス申込など。紙やファイルに記入され、その後もう一度入力されます。
• 顧客からのメール：本文や添付ファイルに書かれた注文を、社員が読んでシステム上で注文として登録します。

今日チームがこのやり方で働いていることに何の問題もありません。書類がどこで違い、送り手がどこで間違えるかを一番よく知っているのはこの社員たちです。問題は彼らではなく、すべての項目が二度書かれていることです。送り手のところで一度、あなたのところでもう一度。

システムが書類を読む仕組み：4 つの段階

機械による読み取りは魔法ではありません。数分でチームに説明できる、明確な手順の連なりです。

• 受け取り：書類は社員の携帯電話に散らばるのではなく、専用のメールボックス、フォルダー、モバイルアプリで撮った写真など、決まった一か所に届きます。
• 抽出：光学文字認識（OCR）が画像をテキストに変え、次に AI モデルが必要な項目、つまり仕入先名、日付、品目、数量を特定します。違いは、OCR が文字を読むのに対し、モデルはレイアウトが変わってもどの文字がどの項目に属するかを理解する点です。
• 検証：システムは抽出した内容をすでに知っている情報と比べます。仕入先は登録済みか。品目は品目リストにあるか。納品書の数量は発注書と一致するか。
• 振り分け：検証を通過した書類はシステムに入り、通過しなければ次の節で説明するように人の確認に回ります。

書類が今、メール、フォルダー、紙に散らばっているなら、AI の前にまず受け取りの段階から始めてください。整理の方法は文書管理と電子アーカイブで紹介しています。

信頼度と確認キュー：人が残る場所

モデルは項目を抽出するとき、信頼度スコアも付けます。その項目を正しく読めたとどれだけ確信しているかの見積もりです。かすれた印字、数字に重なった印鑑、見慣れない表はこのスコアを下げます。どの信頼度スコアも確実さを意味しないため、私たちは誰かが示す一般的な精度の数字には頼りません。判断は書類ごとの 3 つの結果に基づきます。

• そのまま登録：信頼度が自社で決めたしきい値を上回り、すべての検証ルールを通過した場合。
• 確認キューへ：少なくとも一つの項目で信頼度が低い場合、またはシステムが知っている情報と一致しない場合。確認キューとは、社員が元の書類と抽出された項目を並べて見て、書類全体を打ち直す代わりに疑わしい項目だけを直すタスク一覧です。
• 差し戻しまたは却下：書類が不完全、判読不能、または不明な送り手からの場合で、送り手にもっと鮮明なコピーを依頼します。

最初の数週間はほとんどの書類を確認に回す高めのしきい値から始め、修正記録を見てシステムがどこで正しくどこで間違えるかを自分の目で確かめながら、少しずつ下げていきます。確認者の修正はすべて記録に残るので、責任者はどの種類の書類にもっとルールが必要かが分かります。

システムだけに任せないこと

機械による読み取りは繰り返し作業をなくしますが、常に人が決めるべき判断もあります。取引したことのない仕入先からの書類、承認限度額を超える金額、発注書と一致しない数量などです。これらは例外、つまりルールが当てはまらず判断が必要なケースです。人が主導権を持ったまま AI が今日こなせる他の業務については、AI が今日あなたの会社で実行できる 7 つの業務をご覧ください。

これらの書類の多くには、採用応募や顧客の口座開設フォームのように個人データが含まれます。SDAIA のサイトで公開されている個人データ保護法（PDPL）は、第 19 条で、管理者は個人データを保護するために必要な組織的、管理的、技術的な措置と手段を講じなければならないと定めています。第 29 条は個人データを王国外へ移転する条件を定めており、読み取りツールが国外のサーバーで動いている場合に関係します。第 31 条は、管理者に対し、規則で定める期間、個人データの処理活動の記録を保管することを求めています。ツールを選ぶ前に書類がどこで処理されるかを確認し、詳細は SDAIA または弁護士に確かめてください。これは法的助言ではありません。

Origami の視点

私たちはシステム、アプリ、システム連携、AI ソリューションを構築するサウジアラビアのテクノロジー企業です。書類の読み取りを構築するときは、頻繁に届く一種類の書類から始め、今それを入力している社員と一緒に実際のサンプルを集めます。レイアウトがどこで変わり、送り手がどこで間違えるかを最初に知っているのは彼らだからです。

私たちは抽出そのものより先に確認キューを設計します。誰が確認するのか、どのしきい値で書類をそこに送るのか、各修正をどこに保存するのか。価値はシステムがすべてを読むことではなく、自分が確信を持てないときを知っていることにあります。私たちが構築するものの詳細はサービスページをご覧ください。

演習：一週間、一種類の書類

納品書や新規顧客のフォームなど、社内で繰り返し発生する書類を一種類選び、一週間の営業日に次のことを記録してください。

• 届いた書類の数：その週にこの種類の書類がいくつ届き、どの経路で来たか。メール、WhatsApp、紙のいずれか。
• 各書類の入力にかかる分数：携帯電話のストップウォッチで少なくとも 10 件を計測します。
• 項目の数：社員が書類ごとに打ち込む項目の数。
• 修正が必要だった書類の数：入力後に修正が必要になった件数とその理由。
• 個人データの有無：書類に個人データが含まれるか、そして入力後どこに保管されるか。

書類の数に平均の分数を掛ければ、この一種類だけに毎週何時間かかっているかが分かります。自分で測ったこの数字こそが自動化の判断の土台であり、どんな一般的な削減率よりも正直です。

次回

システムが書類を読み取ったあと、一つの疑問が残ります。データは次にどこへ行くのか。シリーズのパート 5「システム同士をつなぐ：コピー＆ペーストの終わり」では、それぞれの情報に所有者となるシステムを一つ決め、誰も打ち直すことなくプログラム間でデータを移す方法を説明します。

出典

• 個人データ保護法（PDPL）— サウジアラビア・データ人工知能庁（SDAIA） — 組織的、管理的、技術的措置に関する第 19 条、王国外への移転に関する第 29 条、処理活動の記録に関する第 31 条。
• 個人データ保護法施行規則 — SDAIA