課題：
顧客は約200人の従業員にデータ入力の業務を割り当てていますが、これは高コストで時間がかかり、データ入力プロセスには人的エラーのリスクも伴います。
入力する情報量が多い2種類の書類、保険証と請求書があり、このプロセスをより迅速かつコスト効率の良い方法にしたいと考えています。
HBLABのソリューション：
複数のAIモデルを組み合わせてトータルソリューションを作成する：
1. 画像処理を使用して、撮影角度、撮影方向、ぼかし、影などを再編集する
2. オブジェクト検出を使用して、必要な情報が含まれる領域をキャッチする
3. 情報の読み取り
– 保険証：OCRを使用して読み取る
– 請求書：OCRを使用して印刷および手書きの両方を読み取る。ロゴ検索を使用して、供給業者に関するデータを収集および分類する
顧客は、時間の経過とともに変化するデータを収集し、さまざまな業務目的に応じて使用することを求めています。そのため、HBLABは顧客の変化する問題を解決するために異なるAIモデルを提案しました。
プロジェクトの詳細：
保険証情報リーダー：
■ 開発チーム: 5 AIエンジニア + 0.5 PM + 0.5 コムター
■ 期間: 1年
■ 技術: 画像処理、オブジェクト検出、OCR、DewarpNet、テキスト検出
請求書リーダー：
■ 開発チーム: 2 AIエンジニア + 0.5 PM + 0.5 コムター
■ 期間: 9ヶ月
■ 技術: 画像処理、オブジェクト検出、OCR、ロゴ検索
効果：
ロゴと店舗名の精度は93％、その他の情報の精度は95％〜97％です。
HBLABが構築したAIモデルは、顧客の初期データ入力作業を20％削減し、コストの最適化と作業のスピードアップに貢献しています。
