企業が保有するデータの約8割が、有効利用されずに保存されている“ダークデータ”であるとされる。特に企業間でやりとりされる非定型の請求書や注文書などの帳票類は、手動での分類や整理などに多くの時間や人手が掛かることから、業務効率化の妨げとなっている。
定型業務の自動化では、昨今、RPA（ロボティックプロセスオートメーション）が大きな注目を集めている。RPAを用いた業務効率化を進めるには、こうした帳票類をRPAが処理できるようにデータ化する必要がある。
紙の帳票類を電子化する方法としては、光学文字認識（OCR）がある。スキャナーなどを使ってコンピューターに取り込んだ帳票や画像などから文字や数字を読み取り、テキストデータとして出力する技術になる。これにディープラーニングなど人工知能（AI）に関するの機械学習技術を組み合わせたものとして、AI-OCRが大きな注目を集めている。実際、RPAベンダー各社はAI-OCRを自社製品に統合しようとしている。
RPAプラットフォームを提供するオートメーション・エニウェア・ジャパンでコグニティブ・オートメーション担当セールスエンジニアを務める佐野千紘氏は、「従来のOCRでは、帳票の種類ごとに読み取り位置や項目を事前に設定する必要があったが、AI-OCRではサンプルとなる帳票を幾つかアップロードするだけで、自動で帳票フォーマットを分類し、読み取り位置や項目などのマッピングを学習することができる」と話す。
同社は、非構造化データの処理を自動化するAI-OCRとして「IQ Bot」を提供している。企業間でやりとりされるさまざまなフォーマットの帳票から共通の構造化データを取り出し、RPAと連携させることで自動処理が可能になるとしている。
RPAによる自動化を成功させるには「人」と「視点」が重要であるとし、IQ-Botではビジネスユーザーでも使いこなさせる使い勝手の良さが特徴だという。
IQ-Botでは、AIが帳票のフォーマットを自動で分類し、1つのグループに1つの帳票を学習させるだけで、読み取るべき項目とラベルの位置関係を認識する仕組みになっている。また、事前設定の検証時に人が訂正した結果を学習し、読み取り精度を運用後も継続的に向上させることができるという。
OCRエンジンには主にAbbyyやMicrosoftなどのサードパーティー製品を採用し、インスタンスごとに最適なものを選択できるようになっている。最近のアップデートでは、Pythonによるカスタムロジックの定義も可能になった。和暦から西暦への変換や不要な文字列の除外・置換、数値と単位の分離などに活用可能という。
例えば、メールの受信をトリガーにして添付ファイルを特定のフォルダに保存するようにRPAのシナリオを作り、IQ Botを使って画像データから文字データへ変換し、再びRPAを使って業務システムにデータを入力するといった具合に一連の処理を自動化できる。
グローバルでは、2019年12月にFormula 1チームのMcLaren Racingとパートナーシップを締結している。McLarenが業務プロセスを円滑に進められるように支援し、レース運営においてチームが高い効率でエラーなく役割をこなし、判断を瞬時に行える環境を提供するとしている。
製品・サービスについては、RPA基盤「Automation Anywhere Enterprise A2019」がMicrosoft Azureで利用可能になったほか、RPAをサービス形式で利用できる「RPA-as-a-Service」の提供も始めている。
