(手書き文字認識・読取・データ化)｜AI-OCR・帳票処理サービス


有料道路の料金収受システムの開発・管理事業を営む高速道路トールテクノロジー株式会社の本社オフィスでは、固定電話を中心とした電話環境であったことで課題を抱えていました。テレワークを導入してもオフィスに電話対応者を置く必要があったことや、外出している社員との連絡が取りにくかったのです。そこで、高速道路トールテクノロジー株式会社はクラウドPBX※とFMCの機能をあわせ持つ「」を導入。あわせて業務用のスマートフォンも社員に貸与することで内線・外線電話をオフィス外でも対応できるようにするとともに、電話環境の管理負担を軽減することにも成功しました。


手書き帳票データ化サービス「AIよみと～る」などの提供について

有料道路の料金収受システムの開発・管理事業を営む高速道路トールテクノロジー株式会社の本社オフィスでは、固定電話を中心とした電話環境であったことで課題を抱えていました。テレワークを導入してもオフィスに電話対応者を置く必要があったことや、外出している社員との連絡が取りにくかったのです。そこで、高速道路トールテクノロジー株式会社はクラウドPBX※とFMCの機能をあわせ持つ「」を導入。あわせて業務用のスマートフォンも社員に貸与することで内線・外線電話をオフィス外でも対応できるようにするとともに、電話環境の管理負担を軽減することにも成功しました。

高速道路トールテクノロジー株式会社は、ETCをはじめとした料金収受システムの開発や保守メンテナンスなど、有料道路に関わる事業を幅広く営んでいます。交通という重要なインフラを支えている一方で、テレワークの実施やフリーアドレス化を実現するうえで社内の電話環境には課題があったと、総務課の坂井氏は語ります。

AIよみと～る |手書き文字認識・読取・データ化なら MXモバイリング

高速道路トールテクノロジー株式会社は、ETCをはじめとした料金収受システムの開発や保守メンテナンスなど、有料道路に関わる事業を幅広く営んでいます。交通という重要なインフラを支えている一方で、テレワークの実施やフリーアドレス化を実現するうえで社内の電話環境には課題があったと、総務課の坂井氏は語ります。

これに合わせて、NTT東日本は AI inside が独自開発をしたAIの活用により、手書き文字を含めて96％※1以上の高い認識率を実現したOCRサービス「AIよみと～る」を1月23日（水）から提供します。また、日本語に対応し2,500社以上の導入実績があるRPAソフトウェア「WinActor®」※2にサポートを付与した「おまかせRPA」も提供します。

NTT東日本「AIよみと～る・導入事例から見えてきた成功 ..

AIよみとーるはNTT東日本が提供するAI-OCRツールで、高い読み取り精度を誇るツールでありながら、専門的な知識が不要で、直観的な操作が可能となっています。

AIよみとーるは手書き書類や帳票の文字を96.71%の精度で読み取り、データ化することが可能となっておりRPAと組み合わせれば、稼働時間を半減することもできます。

説明できますか？いま求められるExplainable AI（説明可能なAI）

また、帳票の自動入力機能を活用することで、料金に見合う作業時間削減効果を得ることができます。

料金は処理量にあわせてプランを選ぶことができるため、導入時に必要な処理量を洗い出しておくことも重要です。


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求人に応募してきた人の履歴書や職務経歴書の保管、管理などにもAIよみとーるを活用できます。

「日経エレクトロニクス」定期購読者もログインしてお読みいただけます。 ..

AIよみとーるは、このようなケースにも対応できる高精度の手書き文書読み取りが可能なため、従来に比べて処理スピードが格段にアップできるはずです。

私は、AIの回答を読み、AIと人間の能力差を感じ、人間の思考の深さと広さ ..

現在、多くの研究機関や企業において、医療現場向けのAIを活用した装置やサービスの開発が進められています。また、スクリーニング、医師の支援、業務の効率化などをおこなうAI製品が、実際に医療の現場に導入され始めています。
医療の各分野におけるAI活用に向けた試みを、開発・研究中のものを含め、いくつかご紹介します。

デバッグ・ネットサポート・ソフトウェア品質検証事業を展開するポールトゥウィン株式会社のホームページです。

月間で6万カ所を超えた分は従量課金となり、1カ所0.55円～1.1円かかりますが従量課金分の単価の方が基本料金に含まれる処理単価よりも安くなっているため、使うほどお得と言えるでしょう。

本命馬を超えるハイスコアを叩き出した穴馬は買いの一手だ！ 【本命キラーAIとは…】 ..

■診療録からの疾患診断
自然言語処理技術によって、カルテ解析による疾患診断AIの精度が向上しています。
カルテには、医師の所見、検査結果、処方記録などが混在し、かつ病歴に従って膨大になるので全体の把握が困難ですが、AIによりそれらの情報の整理・分析を支援します。

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近年、医療の分野においても AI（人工知能）を活用した製品やサービスが増えています。それらの多くはニューラルネットワークによる機械学習の技術を応用したものです。ここでは、ニューラルネットワークによる機械学習と、その医療分野への応用について解説します。

本製品をご利⽤になるには、Synthesizer V Studio をお使いのコンピューターに予めインス

■生成AIによる診断
生成AIの医療分野における活用をめざした研究が、様々な研究機関や企業の主導により現在活発に進められています。ChatGPTのような汎用LLMを使う試みがある一方、以下のような医療に特化した生成AIへの取り組みも進んでいます。

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Explainable AIは、特に今後AIの活用が期待される医療業界や金融業界などで重要視されています。たとえば、AIが医師に代わって病気の診断をする際には、診断の根拠となる症状や症例を説明できる必要があります。逆に人の命に関わる可能性がある現場では、根拠を説明できないAIに、人間が安心して業務を委ねることは難しいでしょう。Explainable AIはすでに実用化が始まっており、Alpha Goで有名なGoogle子会社のDeepMind社は、2018年、眼内のCT画像から網膜疾患の診断を高い精度の根拠を持って実現するシステムを開発しました(図2)。

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生成AIはその医学的な判断の正確さや人に対する応対力をこれからもますます高めていくものと考えられます。生成AIに特有の性質や限界を見据えながらも、この技術を利用した医療用システムは今後も開発が進められていくでしょう。医療現場や患者のニーズをうまくとらえる生成AIシステムが開発されれば、一気に導入が進んでいくかもしれません。

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AIはそれ単体であらゆる課題を解決する「銀の弾丸」ではありません。AIは人間の仕事を代替してくれますが、あくまでAIを使いこなすのは人間であり、AIの出す結論が信頼に足るものなのか最終的に判断し、そこに責任を持つのも人間です。その判断材料として、AIによる説明は非常に重要となってきます。今後は、AIが高い精度の推論ができるのは当たり前、推論根拠にどれだけの説得力を持つことができるか、という点が AI ないしはそれを利用するサービスの信頼性を高め、結果として差別化ポイントとなっていくことでしょう。