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企業向けシステム開発におけるセキュリティ対策のポイントを紹介
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企業向けシステム開発におけるセキュリティ対策のポイントを紹介

現代の企業は、スパイウェアや標的型攻撃メールなど、多様なサイバー攻撃の脅威に日々さらされています。そのため、事業で利用するシステムには、開発段階から堅牢なセキュリティ対策を施すことが不可欠です。 そこで重要になるのが、要件定義から設計、運用に至るまで、開発の全工程でセキュリティを組み込む考え方です。システムのライフサイクル全体で対策を講じ、安全性を高めましょう。 本記事では、システム開発におけるセキュリティ対策の重要性や、開発段階ごとの具体的な内容について解説します。 システム開発におけるセキュリティ対策の重要性 事業を安全に継続するためには、システム開発の段階からセキュリティ対策を講じることが不可欠です。特に、開発の初期である設計段階で対策を施す「セキュリティ・バイ・デザイン」という思想が重要視されています。 設計段階で対策を行うことで、運用段階で問題が発覚した場合と比べて、コストを大幅に削減できると言われています。また、個人情報保護法などの法令を遵守するためにも、セキュリティ対策への取り組みは必須です。 セキュリティ対策の内容を開発段階ごとに紹介 システムの安全性を確保するためには、開発のライフサイクル全体でセキュリティを意識することが求められます。具体的には、要件定義から設計、実装、テスト、そして運用に至るまで、各段階で適切な対策を講じる必要があります。 要件定義における対策 システム開発の最初の工程である要件定義では、実装すべきセキュリティ機能を明確にすることが重要です。 要件定義では、どのような情報を保護し、どのような脅威からシステムを守るべきかを具体的に定義します。個人情報保護法といった法令や、クレジットカード情報を取り扱う際のセキュリティ基準であるPCI DSSへの準拠も、この段階で要件として組み込むべきです。 ここで定義されたセキュリティ要件は、後の設計や実装工程における指針となります。第三者の視点を取り入れ、要件の妥当性を評価することも有効な手段です。 設計段階における対策 設計段階では、要件定義で定められたセキュリティ要件をシステムの具体的な仕様に落とし込みます。この「セキュリティ・バイ・デザイン」という考え方は、開発の早い段階でセキュリティを組み込むことで、手戻りを防ぎコストを抑制する上で極めて重要です。 具体的には、想定される脅威を洗い出し、それらに対抗するための機能をシステムのアーキテクチャや機能設計に反映させます。データの暗号化方式やアクセス制御の仕組みなどを詳細に決定するのも、この設計段階です。 設計書が完成した段階で、セキュリティ専門家によるレビューを受けることで、設計上の脆弱性を未然に発見し、修正できます。 実装段階における対策 実装段階では、設計書で定められた仕様に基づき、セキュリティを考慮したコーディングを行います。 多くの開発現場では、セキュリティスキルを持つエンジニアが不足しているという課題があります。そのため、開発者自身が脆弱性を作り込まないよう、専門的な知識を習得することが不可欠です。 例えば、「認定セキュアWebアプリケーション設計士」のような資格取得を目指せるトレーニングを受講するのも有効な手段と言えます。組織としてセキュアコーディングの規約を整備し、開発者全員がそのルールに従って実装を進める体制を整えることも重要です。 テストにおける対策 システムが完成した後のテスト段階では、脆弱性が存在しないかを確認するための検証が必要です。開発者自身による診断は客観性に欠ける可能性があるため、専門知識を持つ第三者機関による脆弱性診断を受けることをおすすめします。 ツールによる自動検査と専門家による手動検査を組み合わせることで、精度の高い検証が可能です。また、診断時はWebアプリケーションだけでなく、スマートフォンアプリやサーバー、ネットワーク機器など、システムの構成要素全体を診断対象とすることが大切です。 発見された脆弱性に対しては、具体的な改善策の提言を受けることで、効果的な修正対応につながります。 運用段階における対策 システムをリリースした後も、セキュリティ対策は継続的に行う必要があります。OSやソフトウェアには新たな脆弱性が発見されることがあるため、常に新しい状態へ更新し続けなければなりません。また、不正なアクセスや攻撃を早期に検知するための監視体制を整え、インシデント発生時の対応手順をあらかじめ定めておくことも大切です。 開発と運用が連携してセキュリティを維持・向上させる「DevSecOps」という考え方も、徐々に浸透しつつあります。また、定期的な従業員教育を通じて、組織全体のセキュリティ意識を高める取り組みも、運用における重要な対策です。 システム開発におけるセキュリティ対策のポイント システムの安全性を確保するためには、実装すべき重要な対策ポイントがいくつかあります。情報を守るための仕組みを確実に講じることが、システム運用の基本です。 ここでは、代表的な対策ポイントを紹介します。 アクセス制御 アクセス制御とは、システムの利用者ごとに閲覧・操作できる情報の範囲を制限する仕組みです。アクセス制御は内部の従業員による操作ミスや、不正な情報持ち出しを防ぐ上でも重要です。 具体的には、IDとパスワードを厳重に管理するとともに、役職や担当業務に応じて、一人ひとりに適切なアクセス権限を設定します。これにより、利用者は自身の業務に不要な情報へアクセスできなくなり、情報漏えいのリスクを低減できます。 データの暗号化 データの暗号化は、システムが保有する重要な情報を保護するための基本的な対策です。これは、万が一データが外部に漏えいしてしまった場合でも、第三者がその内容を解読できなくするための技術です。 特に、顧客の個人情報や企業の機密情報といった重要なデータは、保管時も通信時も暗号化することが求められます。 暗号化を適切に実装することで、不正アクセスや盗難による情報漏えいのリスクを大幅に軽減できます。 バックアップ対策 サイバー攻撃やシステム障害によって、重要なデータが失われるリスクに備えるためには、バックアップ対策が不可欠です。バックアップとは、システムのデータを定期的に複製し、より安全な場所に保管しておく取り組みです。 万が一、元のデータが破損したり利用できなくなったりした場合でも、バックアップからデータを復元することで事業を継続できます。また、データの復旧手順やバックアップの頻度をあらかじめ定めておくことも重要です。 セキュリティ対策を徹底してシステム開発を成功させよう! システム開発においては、多様なサイバー攻撃から企業の情報を守るため、セキュリティ対策が不可欠です。アクセス制御やデータの暗号化、バックアップなどの対応によって、システムの安全性を高められます。 なお、セキュリティ対策では、要件定義から設計、運用に至るまで、開発の各段階で計画的に実施することが大切です。 株式会社SPは、企画から開発、運用までを一貫して支援する体制を構築しており、開発の全工程でセキュリティを確保します。企業の課題に合わせた開発提案を得意としており、それぞれの状況に応じたセキュリティ対策を講じることができます。 安全性の高いシステム開発を目指す企業のご担当者さまは、ぜひ一度お問い合わせください。

WebサイトのUX改善でCV率アップ!手順やポイントを紹介
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WebサイトのUX改善でCV率アップ!手順やポイントを紹介

Webサイトの使い勝手が悪く、ユーザーがすぐに離脱してしまうことはありませんか。デザインやコンテンツを工夫しても、なかなかコンバージョン率が上がらず、悩んでいる担当者の方も多いのではないでしょうか。 そこで重要になるのが、WebサイトのUX(ユーザーエクスペリエンス)改善です。UXの向上によって、Webサイトの質が向上するだけでなく、ビジネスの成長にもつながります。 本記事では、UX改善の概要から具体的な進め方、成功させるための重要なポイントまでを詳しく解説します。 WebサイトのUX改善とは? WebサイトのUX改善とは、ユーザーがサイトを通じて得る、使いやすさや満足感といった体験全体を向上させるための取り組みです。 WebサイトのUX改善は、単にボタンのデザインやレイアウトなどのUI(ユーザーインターフェース)を整えることだけを指すものではありません。 UIはUXを構成する重要な要素の一つです。対して、UXはサイトを訪れる前から利用した後まで、全ての過程でユーザーが感じる体験全般を意味します。優れたUXは顧客満足度を高め、ブランドへの信頼感を生み出します。その結果、コンバージョン率(CVR)の向上など、ビジネス上の成果につながるのです。 UX改善の重要性 UX改善は、ビジネスの成長に直結するため非常に重要です。例えば、Webサイトが使いにくいとユーザーはすぐに離脱してしまいます。 しかし、直感的に操作しやすいWebサイトであれば、ユーザーの離脱は抑制され、コンバージョン率の向上が見込めます。同時に、顧客満足度が向上し、企業やブランドに対する信頼感も醸成されやすくなります。 UX改善によってユーザーがサービスに愛着を持ち、長期的に利用することで、LTV(顧客生涯価値)の向上に結び付くのです。 UX改善を行うときの手順 UX改善は、一般的に「調査」「分析」「設計」「評価」の4つのステップで進められます。各ステップで得られた情報や成果物を次の段階に活かし、段階的に改善を進めていくことが重要です。このサイクルを繰り返すことで、効果的なUX改善が見込めます。 調査 UX改善の最初のステップは、現状の課題やユーザーのニーズを把握するための調査です。 ここでは、アクセス解析ツールや、データを色で可視化する「ヒートマップ」を使って、ページビューや離脱率などの定量データを分析します。また、ユーザーインタビューやアンケートを通じて、数値には表れない定性的な課題も抽出できます。 これらの情報から具体的なユーザー像であるペルソナを設定し、ユーザーの行動と感情を時系列で示す「カスタマージャーニーマップ」を作成します。 分析 調査の次のステップは、収集した情報を基にした分析です。この段階では、調査で得られた定量データと定性データを使い、課題の根本原因を深く掘り下げていきます。 作成したペルソナやカスタマージャーニーマップを活用することで、ユーザー行動の背景にある思考や感情の理解につながります。これにより、課題が発生している具体的な箇所を特定し、改善の方向性を明確にすることが目的です。 設計 分析によって特定された課題を解決するため、具体的な改善策を設計します。 まず、複数人でアイデアを出し合う「ブレインストーミング」などの手法を使い、幅広いアイデアを出します。その後、効果や実現可能性を考慮して施策の優先順位を決めるのが一般的です。次に、画面の構成要素を配置したワイヤーフレームを作成し、最終的にプロトタイプを構築して改善案を具体化します。 評価 設計した改善案を評価する最終ステップです。作成したプロトタイプをユーザーに実際に利用してもらい、操作性や課題解決度を確認するユーザビリティテストを実施します。 ここで得られたフィードバックをもとに、さらに改善点を見つけます。また、改善案を実装した後はA/Bテストなどで効果を測定し、その結果を次の施策に反映させます。 UX改善の質を高める上では、この一連のプロセスを継続的に実施することが重要です。 UX改善において重要なポイント UX改善を効果的に進めるためには、いくつかのポイントを押さえておくことが大切です。自社の状況に合わせて、適切な手法を選んで取り入れましょう。 ここでは、UX改善で特に重要となる考え方を4つ紹介します。 人間中心設計 人間中心設計とは、常にユーザーを全てのプロセスの中心に据えて開発を進める考え方です。ユーザーを深く理解し、そのニーズや課題を解決することを目的とします。 UX改善では、アクセス解析などの定量データだけでなく、インタビューで得られる定性データから、ユーザー自身も気づいていない本質的な要求を掘り起こすことが重要です。人間中心設計のアプローチにより、作り手の思い込みではなく、ユーザーが価値を感じる製品やサービスを生み出すことが可能になります。 デザイン思考 デザイン思考は、ユーザーの視点に立って課題を解決するための思考法です。 まずユーザーインタビューなどを通じて、ユーザー自身も気づいていないニーズや課題を深く理解し、共感することから始まります。次に、そこから得られた洞察を基に、解決すべき本質的な問題が定義されます。 そして、ブレインストーミングで多様なアイデアを生み出し、プロトタイプで素早く検証するサイクルを繰り返すことで、適切な解決策を見つけ出すのです。 リーンUX リーンUXは、無駄をなくし、学習と検証のサイクルを素早く回すことで開発を進める手法です。 まず、「ユーザーは〇〇という理由で離脱している」といった具体的な仮説を立てます。次に、その仮説を検証するため、最小限の機能を持つプロトタイプを迅速に作成。そして、A/Bテストなどで効果を測定し、得られた知見を次の改善に活かします。 この「構築・計測・学習」のサイクルを繰り返すことで、スピーディーかつ効率的にユーザー体験の質を向上できます。 UXタイムスパン UXは、Webサイトを利用している特定の瞬間だけを指すものではありません。UXは、サービスを認知してから利用後までの時間的な広がりを持つ体験の総称です。 この時間軸を持つユーザー体験を可視化するために、カスタマージャーニーマップなどの手法が用いられます。そのため、UX改善では短期的な視点だけでなく、ユーザーとの長期的な関係性を視野に入れた取り組みが求められます。 WebサイトのUX改善でCV率を高めよう! WebサイトのUX改善は、ユーザー体験を向上させ、ビジネス目標を達成するための重要な取り組みです。 改善を進める際は「調査」「分析」「設計」「評価」というプロセスを段階的に実行します。これがUX改善の基本です。また、人間中心設計やデザイン思考といった、常にユーザー視点に立つ考え方を取り入れることが重要です。 株式会社SPは、企画から開発まで一貫して対応しているため、本記事で紹介したUX改善のプロセスをスムーズに実行できます。お客さまが抱える課題を深く理解し、適切な改善策を提案します。 WebサイトのUX改善でお悩みの担当者さまは、ぜひ一度お問い合わせください。

AIエージェントとは?意味や医療施設への導入メリットを紹介
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AIエージェントとは?意味や医療施設への導入メリットを紹介

医療現場では、煩雑な事務作業や増え続ける患者対応によって、スタッフの業務負担が増大しています。そのため、本来注力すべき患者ケアの時間を十分に確保することが大きな課題です。 そこで注目されているのが、AIエージェントの活用です。自律的に動作するAIが医療スタッフの業務をサポートし、業務プロセスの変革をもたらします。 本記事では、AIエージェントの意味から、医療施設へ導入するメリット、現場で役立つAIエージェントの種類までを詳しく解説します。 AIエージェントとは? AIエージェントとは、人間が設定した目標を達成するために、自律的に動作するAI搭載のアシスタントです。物理的な装置やソフトウェアを通じて周囲の環境とやり取りし、タスクの実行に必要なデータを収集・分析します。収集したデータをもとに合理的な判断を行い、目標達成に向けて自ら行動を計画し、実行します。 従来の自動化ツールとは異なり、機械学習の技術を用いて学習と適応を繰り返し、認知的な作業を含む複雑な業務にも対応できる点が特徴です。そのため、AIエージェントは単なるプログラムではなく、業務プロセスにおいて自律的に協力する動的なパートナーとして機能します。 AIエージェントを医療施設へ導入するメリット AIエージェントを医療施設に導入することで、業務プロセスが大きく変わり、多くの利点が得られます。例えば、請求管理や予約スケジュールなどの繰り返し発生する事務作業を自動化することで、医療スタッフは煩雑な業務から解放され、患者ケアといった本来重要な業務に集中することが可能です。 その結果、医療現場の業務効率化やデータに基づく意思決定の支援、患者との関係強化など、医療サービスの質を高めるさまざまな効果が期待できます。 医療現場の業務を効率化できる AIエージェントは、医療現場における反復的な事務作業を自動化し、業務全体のプロセスを最適化します。これまで手作業で行っていたデータ入力や書類管理、定型的な連絡業務などはAIによって代行されます。 これにより、医療スタッフは時間のかかる間接業務から解放されます。生み出された時間は、患者への丁寧な説明やケアといった、専門的な業務に充てることが可能です。結果として、施設全体の生産性が高まり、より質の高い医療サービスの提供につながります。 患者へのサポートを充実させられる AIエージェントは、時間や場所の制約を受けないサポートを提供することで、患者エンゲージメントを高めます。例えば、診療時間外でも自動で一次対応が行われ、患者の疑問や不安が速やかに解消されます。 また、個々の状況に合わせた情報提供が自動化されることで、より個別性の高い対応が可能です。このようなサポートは、患者の利便性を高め、治療への積極的な参加を促す効果があります。結果として、医療機関との良好な関係構築を築けます。 ヒューマンエラーを防止できる AIエージェントは、手作業によるミスを減らし、業務の正確性を高める効果があります。定型的な業務が自動化されることで、データ入力の誤りや転記漏れなどのヒューマンエラーのリスクが大幅に減少します。 また、業務手順が標準化されるため、担当者ごとの作業品質のばらつきも抑えることが可能です。さらに、コンプライアンスに関するチェック業務も自動化できるため、規定違反のリスクを防げます。これにより、医療機関はより信頼性の高い業務運営が可能です。 コストを削減できる AIエージェントの導入は、医療施設の運営コスト削減に直結します。請求処理やデータ入力といった反復的な手動プロセスを自動化することで、これらの業務に費やされていた人件費を直接的に抑制することが可能です。 また、業務全体の効率が向上するため、従業員の時間外労働の削減にもつながります。さらに、ヒューマンエラーが減少することで、修正作業や再処理にかかる見えないコストの発生を防ぐ効果も期待できます。このようにプロセスの非効率な部分を解消し、支出を減らすことで、施設運営全体の費用対効果を高めることが可能です。 データに基づく意思決定につながる AIエージェントは、膨大な患者データを分析し、医療現場での意思決定をサポートします。電子カルテや検査結果などの臨床データを機械学習の技術で処理し、診断や治療方針の選択に役立つ客観的な情報を提供します。 また、患者ごとのリスク評価や、個別に最適化された治療計画の作成にも活用することが可能です。これにより、医師や医療スタッフは経験だけでなく、データに基づいた判断も行えます。その結果、医療の質をさらに高められます。 医療施設で役立つAIエージェントの種類 医療施設で活用できるAIエージェントには、その役割に応じていくつかの種類が存在します。患者との対話を担うものや大量の書類を処理するもの、さらに将来のリスクを予測するものまで多岐にわたります。 これらのエージェントを業務内容に合わせて導入することで、医療現場の課題を効果的に解決することが可能です。 会話型AIエージェント 会話型AIエージェントは、音声やテキストを使って患者とのやり取りを自動化するAIアシスタントです。自然言語処理(NLP)技術を活用し、人間の言葉を理解して、チャットボットやバーチャルアシスタントとして自然な会話ができます。 例えば、24時間体制での予約管理や健康相談の一次対応、個別の服薬リマインダーの送信などに利用されています。これにより、医療スタッフは定型的な電話応対から解放され、患者は時間や場所を問わず必要なサポートを受けることが可能です。その結果、患者との関係が深まり、より個別化された医療サービスの提供につながります。 文書処理エージェント 文書処理エージェントは、医療現場で日々発生する多くの書類業務を自動化するAIです。電子健康記録(EHR)や保険請求書類、紹介状など、さまざまな文書に対応可能です。多くの場合、OCR(光学文字認識)技術を使ってテキストデータを読み取り、AIが内容を理解して必要な情報だけを正確に抽出・分類します。 このプロセスによって、手作業で行っていたデータ入力やシステムへの転記作業が不要になります。その結果、事務作業の効率化とヒューマンエラーの削減につながり、医療スタッフの負担が軽減されます。 コンプライアンス監視エージェント コンプライアンス監視エージェントは、医療機関が守るべき法規制や基準への対応を自動で支援するAIです。システム内の活動を常に監視し、あらかじめ決められたルールに従ってデータ監査やセキュリティチェックを自動で行います。 特にHIPAAのような厳しいプライバシー規制に対応するため、患者データの正確さや安全性を確保する重要な役割を果たします。手作業での確認が自動化されることで、見落としなどのミスを防ぎ、監査対応にかかる手間も減らすことが可能です。これにより、医療機関は規制違反のリスクを減らし、安全で信頼性の高いデータ管理体制を築けます。 予測AIエージェント 予測AIエージェントは、過去の臨床データと機械学習の技術を使って、将来の健康リスクの予測を支援するAIです。電子カルテや検査履歴などの大量の患者データを分析し、個々の患者が特定の病気を発症する可能性や、隠れた健康問題を特定することをサポートします。 このような予測情報は、医師が診断や治療方針を決める際の客観的な判断材料となります。また、予測に基づいて患者ごとに治療計画を立てられ、個別化された医療の提供が可能です。これにより、早期の対応や予防医療が進み、医療全体の質を大きく向上させられます。 医療施設にAIエージェントを導入して業務を効率化しよう! AIエージェントは、人間が設定した目標に従って自律的に動作し、医療現場の業務を効率化するソフトウェアです。導入することで、スタッフの業務負担の軽減や患者サポートの充実、ヒューマンエラーの防止など、さまざまなメリットが得られます。会話型や文書処理型など、課題に応じて多様なAIエージェントを活用し、医療サービスの質を高めましょう。 株式会社SPでは、「現場に寄り添ったデジタル化」をテーマに、お客様の潜在的なご要望を形にするDX支援を行っています。PoCから始める段階的なアプローチで、低リスクかつ効果的なデジタル変革を支援します。医療分野でのAIエージェント活用についても、ぜひお気軽にご相談ください。

生成AI搭載のOCRとは?おすすめのシステムや選び方を紹介
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生成AI搭載のOCRとは?おすすめのシステムや選び方を紹介

手書きの書類や多様なフォーマットの帳票を扱う業務では、データ入力に多くの時間を要します。手作業による入力ミスや、従来のOCRでは認識精度が低いといった課題は、多くの企業で問題となっています。 そこで注目されているのが、生成AIを搭載したOCRです。AIが文書の文脈を理解することで、従来の技術では難しかった高精度なデータ抽出が可能となり、業務の自動化が進みます。 本記事では、生成AI搭載OCRの基本的な特徴から、自社に合ったシステムの選び方、おすすめのサービスまでを詳しく解説します。 生成AIを搭載したOCRの特徴 生成AIを搭載したOCRは、従来のAI-OCRが持つ文字認識技術に、生成AIの高度なデータ解釈能力を組み合わせたシステムです。そのため、多様な形式の帳票から文脈を理解して情報を抽出できるだけでなく、データの要約や分類といった活用まで自動化できます。 OCRとは? OCRは「Optical Character Recognition/Reader」の略で、光学的文字認識と訳されます。スキャナなどで読み取った画像から文字部分を検出し、編集可能なテキストデータに変換する技術です。 この技術を導入することで、手作業によるデータ入力を自動化でき、業務効率化やコスト削減が期待できます。さらに、デジタル化されたデータは検索や分析が容易になるため、迅速な経営判断など、データ活用の促進にもつながります。 一方で、従来のOCRは活字の読み取りを前提としており、手書き文字やレイアウトが複雑な書類の認識精度には課題がありました。 AI-OCRとは? AI-OCRとは、AI(人工知能)を搭載することで、従来のOCRの認識精度を向上させたシステムです。深層学習(ディープラーニング)の技術によってAIが文字の特徴を学習するため、これまで難しかった手書き文字も高い精度で読み取れます。 また、請求書や領収書といった、フォーマットが定まっていない非定型帳票の処理も可能です。これにより、OCRが活用できる業務の範囲が大きく広がりました。 生成AI搭載OCRとAI-OCRの違い AI-OCRとの根本的な違いは、データの抽出方法と活用範囲にあります。従来のAI-OCRは、帳票ごとに読み取る項目の位置を定義する「テンプレート設定」が必要な場合が多く、導入時の負担となっていました。 一方、生成AI搭載OCRは、AIが一般的な文書の構造を理解しているため、事前の細かな設定を行わなくても、項目名を指示するだけで必要な情報を抽出可能です。 これにより、多様なレイアウトの帳票を効率的に処理できるだけでなく、抽出したデータを要約・分類するなど、データ活用の領域まで自動化の範囲が広がります。つまり、文字認識が主体のAI-OCRに対し、生成AI搭載OCRはデータ解釈と活用までを担う点で大きく異なります。 生成AIを搭載したOCRの選び方 生成AI搭載OCRを導入する際は、いくつかのポイントを比較検討することが重要です。自社の課題や目的に合った機能があるか、予算内の費用で利用できるのか、そして万全なサポート体制が整っているかを確認しましょう。 これらの点を踏まえることで、自社に適したシステムを選べます。 費用を確認する OCRサービスの料金体系は、初期費用と月額料金で構成されるのが一般的です。月額料金は、読み取る帳票の枚数や利用機能に応じて、従量課金制や定額制が採用されています。 そのため、まずは自社で処理したい帳票の量や業務範囲を明確にすることが重要です。複数のサービスを比較し、人件費削減効果なども含めて費用対効果を慎重に見極めましょう。多くのサービスでは無料トライアルが提供されているため、本格導入の前に試してみるのがおすすめです。 目的に合っているか確認する 自社のどの業務を効率化したいのか、導入目的を明確にすることが重要です。その上で、サービスがその目的に合った機能を持っているかを確認しましょう。 例えば、自社で扱う請求書や手書きの報告書など、特定の帳票に対応しているかは必ず確認しましょう。また、会計システムなど既存の社内システムと連携できるのかどうかも、業務全体の自動化を進める上で重要です。API連携の可否なども含めて、自社の業務フローに適合するサービスを選びましょう。 サポート体制を確認する 導入後の安定した運用には、提供元のサポート体制が極めて重要です。トラブル発生時の技術的な対応はもちろん、導入時の設定支援や業務フローへの組み込みに関するコンサルティングまで、サポート内容は多岐にわたります。 OCRの導入は業務プロセス全体の変更を伴うこともあるため、専門家の視点で活用方法を提案してくれるベンダーは心強い存在です。自社のITリソースも考慮し、運用を任せられるパートナーを選ぶためにも、十分なサポート体制が整ったサービスを選びましょう。 生成AIを搭載したおすすめOCR 生成AIを搭載したOCRサービスは、各社から多様な特徴を持つものが提供されています。読み取り精度や特定の業界に特化した機能、提供形態もサービスごとに異なります。 ここでは代表的なサービスを紹介しますので、それぞれの強みを比較し、自社の課題解決につながるものを見つけましょう。 DX Suite DX Suiteは、AI inside 株式会社が提供する高精度なAI-OCRと生成AIを連携させたソリューションです。まずAI-OCRが高精度に文字をテキスト化した後、そのデータをAIエージェントがタスクを代わりに実行するのが特徴です。 この仕組みにより、単なるデータ入力にとどまらず、書類の分類やAIによる自動チェックが可能となり、高度な業務自動化につながります。 RECERQA Scan RECERQA Scanは、株式会社リチェルカが提供する非定型書類をデータ資産に変えるAI-OCRサービスです。従来のAI-OCRでは、読み取りに問題が生じていた非定型書類も、大手のAI-OCR製品と比べて+約25%の精度の高さを誇るため、業務効率化に大きく貢献します。 また、ただ読み取るだけでなく、現場での実装支援をサポートします。 AI TextSifta AI TextSiftaは、さくら情報システム株式会社が提供する生成AIとAI-OCRを組み合わせたソリューションです。PDFや写真といった非定型な帳票からも高精度に文字を読み取れるほか、プロンプトを柔軟に設計できるため、多様な書類にも対応できます。 読み取り後のデータはAPI経由で既存システムと連携でき、業務全体の効率化につながります。 Google Cloud Vision OCR Google

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