手書きやFAXを扱うシステムを作っていると、

「OCRの精度は何％ですか？」

と聞かれることがあります。

もちろん、
読み取り精度は重要です。

数字を間違えれば数量が変わりますし、
商品名を読み違えれば別の商品になってしまう。

精度が低くていいわけではありません。

ただ、実際の食材卸の現場を見ていると、
OCRの精度だけを追いかけても
問題は解決しないと感じるようになりました。

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正確に読んでも、正解にならない注文がある

たとえば、

「サーモン 1」

と書いてあったとします。

OCRが100％正確に
「サーモン 1」と読み取った。

それでも仕事は終わりません。

サーモンにも、

産地、
規格、
冷凍・チルド、
フィレ・ロイン、
容量、

さまざまな違いがあります。

その店が普段買っている
「サーモン」がどの商品なのか。

数量の「1」は、
1本なのか、1kgなのか、1ケースなのか。

ここまで判断できなければ、
納品データにはなりません。

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人間は、無意識に大量の情報を使っている

担当者は注文を見るとき、
注文書だけを見ているわけではありません。

過去の注文。

その店の商品傾向。

普段使う規格。

以前の会話。

価格帯。

納品履歴。

こうした情報を頭の中で組み合わせて、

「たぶん、これだ」

と判断しています。

長く働いている人ほど、
この判断は速くなります。

だから一見すると、
簡単な仕事に見えます。

しかし新人に同じことをやってもらうと、
急に難しくなる。

ここに、
属人化の正体があります。

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だから、完全自動化だけを目指さない

もう一つ、
現場で重要だと感じていることがあります。

それは、

最初からすべてをAIに決めさせる必要はない

ということです。

候補を出す。

過去の履歴から
可能性の高い商品を表示する。

人が画面を見て、
最後に確認する。

間違っていれば修正する。

そして、その修正を次回に活かす。

この方が、
現場ではずっと現実的です。

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「人をなくす」のではなく「人の判断を軽くする」

DXという言葉を使うと、

人を減らす、
完全自動化する、

という方向に話が行きがちです。

でも、私たちが実際に欲しかったのは
そういうものではありませんでした。

朝の限られた時間の中で、
何十件もの注文を処理するスタッフが、

毎回ゼロから考えなくていい。

過去を探さなくていい。

ベテランに聞かなくていい。

画面に出てきた結果を見て、
確認するだけで仕事が進む。

それだけでも、
現場は大きく変わります。

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OCRは入口です。

本当に重要なのは、
その文字が何を意味するのかを
業務データにつなげること。

私たちは今、
その部分に一番時間を使っています。

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