AI OCRは「魔法」ではありませんが、RPAと組み合わせることで強力な武器になります。具体的な数値を伴う導入成果を見てみましょう。
これまでのAI OCRは「手書き文字をテキストにする（データ化）」までが仕事でした。しかし、最新のトレンドは「生成AI」と連携させ、そのデータを「理解・要約・分類」することにあります。
成功事例ばかりではありません。導入現場からは、「期待していたほどではなかった」という声も上がります。失敗を避けるために、現場のリアルな課題を知っておきましょう。
事例: ある自治体では、高齢者が記入した「枠からはみ出した文字」や「訂正印が重なった文字」の認識率が著しく低く、結局、職員が全てのデータを目視修正することになり、導入前より時間がかかってしまった。
教訓: 「帳票デザインの見直し」が必須です。AIが読みやすいように記入欄をマス目にする、記入例を大きく載せるなど、アナログ側の改善とセットで行う必要があります。
【反対派だったベテラン職員（50代）】
「最初は『AIなんかに大事な個人情報を任せられるか』と懐疑的でした。でも、繁忙期に『単純入力はAI、判断が必要な難しい案件は人間』と役割分担したら、例年続いていた残業がなくなり、部下の疲弊も減った。今ではAI前提で業務を組み立てています。」
【DX推進担当者（30代）】
「一番苦労したのは『LGWAN環境』への対応です。クラウド型の便利なAI OCRを使いたくても、セキュリティポリシーの壁が高かった。最終的にLGWAN-ASP対応のサービスを選定することでクリアしました。」
A. 製品によりますが、数字や活字に近い文字は99%以上の精度が出ます。ただし、崩し字やクセ字については100%ではありません。「AIは間違える前提」で、「確信度が低い文字だけを人間がチェックする」という運用フローを組むのが定石です。
A. 多くの自治体向けサービスは「読取枚数に応じた従量課金」や「月額定額制」です。繁忙期（年度末や給付金支給時）の臨時職員（会計年度任用職員）の採用コストや残業代と比較すると、明確なROI（投資対効果）が出やすいソリューションです。
A. 個人情報（マイナンバー、氏名、住所、口座情報など）を含む帳票を扱う場合は、LGWAN網内で処理が完結する、または特定のセキュリティ要件を満たしたLGWAN-ASPサービスの利用が必須となります。
AI OCRは、自治体の「紙文化」を否定するものではなく、紙を残したままデジタル化の恩恵を受けるための架け橋です。
つくば市や尼崎市の成功事例をなぞるだけでなく、最新の生成AI連携まで視野に入れ、「住民をお待たせしない窓口」を実現しましょう。
まずは「失敗しない」ための精度検証から
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