この記事の概要
電子帳簿保存法やインボイス制度により、帳票OCRの導入は急速に広がっています。
しかし、フォーマットの多様さや抽出精度のばらつきにより、
「結局、手作業が残る」という課題が多くの企業で発生しています。
AI-OCRの精度向上の鍵は、AIが学習するための
「高品質なアノテーション（教師データ）」です。
本記事では課題の背景と解決策を分かりやすくまとめます。
OCR精度が安定しない主な理由
帳票の電子保存が進む一方、現場では次のような課題が発生しています。
・帳票フォーマットが多様で、AI-OCRの読み取り精度が安定しない
・日付・金額・取引先など、電帳法で必要となる検索項目が正確に抽出されない
・読み取り後に「目視チェック」「手作業の修正」が残り、想定した効率化が実現しない
こうした問題の多くは、AI学習に使われる教師データの精度・量が不足していることが原因です。
精度改善の鍵は「アノテーション（教師データ）」の質
AI-OCRは、どのようなデータで学習したかに大きく依存します。
項目定義の曖昧さ、境界線の誤認、ノイズの扱いなど、学習データの精度が低いままだと、
OCRの精度は頭打ちになります。
これらを整えることで、AI-OCRは大幅に精度を改善できます。
・抽出すべき項目のルール設計
・例外ケースへの対応方針
・アノテーター間の作業品質のばらつきを抑える仕組み
当社がAI-OCR向けアノテーションを支援する理由
ホンヤク社は産業翻訳を通じて、「ルール設計」「人材育成」「品質管理」の
ノウハウを蓄積してきました。これらはアノテーション業務と
非常に親和性が高く、次のような価値を提供できます。
・翻訳仕様書作成で培った厳密なルール設計力
・教育を受けたアノテーターによる安定した作業品質
・多段階チェックによる品質担保
・テキスト・画像・帳票PDF・音声など多様なフォーマットに対応
・PoCから大規模案件まで柔軟に対応
・個人情報保護・セキュリティ基準に準拠した作業環境
「読めれば良い」OCRから、「業務で使えるデータを自動抽出する」AI-OCRへ。
その精度向上の土台づくりを支援します。
このような課題を抱えていませんか？
・電帳法対応でOCRを導入したが、検索要件の抽出精度が安定しない
・インボイス番号や金額など、重要項目に結局は人手による確認が必要
・社内にアノテーション体制を構築するリソースがない
・外部委託の品質にばらつきがあり、成果が安定しない
これらに該当する場合、アノテーション体制の見直しが効果的です。
Q&Aコーナー｜
Q1. 社内にAIやOCRの専門知識がなくても依頼できますか？
A.可能です。課題整理からルール設計まで伴走型で支援しますので、
初めての企業様でも問題ありません。
Q2. 少量のデータでも依頼できますか？
A.はい。PoCレベルの小規模案件から、月数万枚の大規模案件まで対応しています。
Q3. 現在使用しているOCRシステムに合わせて対応できますか？
A.可能です。特定のOCR製品に依存しないため、既存の環境に合わせてアノテーションを設計します。
Q4. 電帳法やインボイス制度向けの項目抽出にも対応していますか？
A.日付、金額、取引先、適格請求書番号など、制度要件に沿った項目設計にも対応しています。