これは税務シーズンになるとよくある光景だ。会計チームは部屋に集まり、頭を下げ、請求書や領収書の束からスプレッドシートにデータを手作業で入力していた。 彼らの才能が、針を動かす有意義な仕事に費やされたら素晴らしいと思いませんか? 残念ながら、これは会計に限った話ではありません。 Zapier の調査によると、 視聴者の38%が の従業員がデータ入力に毎日最大 3 時間を費やしています。
機械学習 (ML) と自然言語処理 (NLP) を活用した AI データ入力は、その状況を変えるのに役立ちます。 組織は次のことを報告しています。 95%の減少 堅牢な自動データ入力ソフトウェアに切り替えた後のデータ入力時間の短縮。 AI データ入力の仕組み、その主な利点、組織に導入するための実践的なヒントについて詳しく説明します。
AIデータ入力とは何ですか?
AI を活用したデータ入力とは、人工知能テクノロジーを使用して、データを抽出してデジタル システムに入力し、さらに使用するプロセスを自動化することを指します。
チームはフォーム、アプリケーション、データベースに情報を手動で入力する必要がなくなります。 そして、これは話の半分にすぎません。 通常、堅牢なデータ自動化ソリューションでは、ドキュメントからデータを抽出し、分類、検証、エクスポートしたり、他のソフトウェア システムのフィールドに自動入力したりすることができます。
これは、手動入力が大幅に削減されるだけでなく、データ処理のパイプライン全体がより合理化されることを意味します。
AIデータ入力のメリット
2020 マッキンゼー調査 自動化によりコストが 10 ~ 15% 削減され、注文処理時間が 2 ~ 3 日から 1 ~ 2 時間に短縮されたことがわかりました。 これにはさまざまな自動化システムが含まれますが、AI データ入力はこの種の効率化に大きく貢献しています。
具体的なメリットをさらに詳しく見てみましょう。
コスト、時間、労力を節約します。 組織は、AI データ入力により反復的なデータ タスクの最大 95% を自動化できると報告しています。 これにより、従業員はより価値の高い仕事に時間を費やすことができます。
たとえば、会計チームは、請求書データの手動入力に費やす時間を、5 人あたり週 15 時間からわずか 800,000 分に短縮できます。 財務データのエラーにより手戻りが発生する中、中堅企業では年間 XNUMX 万ドル以上のコストがかかっており (Gartner レポート)、自動化が何倍もの利益をもたらすことは明らかです。
データの精度が向上します。 四半期報告書の主要な財務数値の抽出から臨床記録からの患者の症状の把握に至るまで、データ入力では正確さが非常に重要です。 ほんの小さなエラーでも損害が大きくなる可能性があります。 AI-OCR ツールは 99% 以上の精度を実現します。
さらに、Nanonets のような AI-OCR ツールは、構造化文書および非構造化文書からデータをシームレスに抽出できます。 用語、税法、通貨の変更、言語構文などがすぐに認識され、それに応じて抽出されます。
リアルタイムのデータ フローを有効にします。 AI システムから抽出および構造化されたデータは、API を通じて他のプラットフォームに直接接続できます。 これにより、販売、マーケティング、運営全体でデータがリアルタイムに同期され、部門間のワークフロー効率と分析とレポートが強化されます。
たとえば、Web サイトで送信されたフォームからの顧客注文データを、CRM、在庫管理、会計システムの対応するフィールドに自動的に事前入力できます。
簡単に拡張可能: AI データ入力ソリューションは、勢いを失うことなく、毎日数千のドキュメントからデータを取り込むことができます。 電子メールの受信箱、共有フォルダー、Web サイトのフォーム送信、またはスキャンしたコピーのいずれからでも、無限に拡張できる機能は大きな利点です。
さらに、これらのシステムは使用するたびに学習します。 そのため、使えば使うほど洗練され、正確になります。 医療や金融など、膨大なデータに取り組んでいる業界にとって、これは大きな変革となります。
ワークフローを合理化します。 AI データ入力ソリューションは、API を通じて既存の IT インフラストラクチャにシームレスに統合されます。 これにより、システム間のデータ パイプラインにおける摩擦や構造的なボトルネックが解消されます。 たとえば、手動引き継ぎを削減することで、請求書の承認ワークフローを 5 つのプロセス ステップから 2 つのステップに増やすことができます。
Nanonets のような AI ソリューションは、単なるデータ入力にとどまらず、ドキュメントを分類し、関連するチームに自動的にルーティングできます。 たとえば、会計電子メールで受信したスキャンされたサプライヤー請求書は、自動的に分類され、データが抽出され、ERP に転記され、承認通知が送信されます。
AI データ入力の実装: アプリケーションとベスト プラクティス
正直に言うと、手動でデータをスプレッドシートに移動するのは、絵の具が乾くのを見るのと同じくらい楽しいです。 特に毎日毎日それを行うように求められると、気が遠くなる可能性があり、エラーが発生しやすくなります。 調査によると、財務スタッフの時間のほぼ 30% がデータ エラーの修正だけに費やされています。
ありがたいことに、現在 AI はデータの取得、分類、構造化を自動化できるほど進歩しています。 ワークフローを最適化し、効率を大幅に向上させることができます。 AI データ入力の最も価値のあるアプリケーションのいくつかと、スムーズな導入を確実にするための推奨事項を見てみましょう。
1. 請求書、請求書、領収書の処理
請求書、請求書、領収書などの文書の処理を自動化すると、従業員の膨大な時間を節約できます。 堅牢なソリューションはプロセスをエンドツーエンドで処理し、ユーザーは最終的な精度を監視し、支払いを承認するだけです。
Nanonets を使用すると、ドキュメントに適した AI モデルを選択し、電子メールの受信箱、クラウド ストレージ フォルダー、さらには物理スキャナーなど、ドキュメントが受信される場所からの自動インポート オプションを設定するだけです。 ドキュメントが少数しかない場合は、手動でアップロードできます。
その後、AI が情報を取得して検証し、承認のために送信します。 その後、中央ハブでデータを確認して承認できます。 その後、それを Excel ファイルとしてエクスポートしたり、会計ソフトウェア、ERP、またはその他のシステムに直接送信したりできます。
2. フォームの送信を実用的なデータに変える
小規模なデザイナー ブティックを経営している場合は、Instagram のプロフィールに埋め込まれた Typeform リンクを介して、または Webflow Web サイトのフォームを介して注文を集めることができます。
Nanonets を使用すると、これらのフォーム送信をすぐに実用的なデータに変えることができます。 Zapier との統合により、顧客の名前、連絡先情報、製品の選択、スタイルの好み、配送の詳細に至るすべてを直接抽出して、CRM、販売、または配送管理ソフトウェアにプッシュすることができます。
販売注文はすぐに受け取ることができます。 各注文の詳細が記録され、在庫管理システムに配信されます。 これにより、よりパーソナライズされた顧客エクスペリエンスを提供し、業務を合理化し、応答性を向上させることができます。
3. 顧客プロファイルの更新を自動化する
病院における患者の病歴であっても、レンタカー会社における顧客の運転記録であっても、プロファイル データは重要です。 顧客や患者が毎回長くて面倒なフォームに記入することを期待することはできません。
Nanonets を利用すると、提出された書類 (新しい検査報告書や運転免許証) をスキャンし、最前線のスタッフが関与することなくプロフィール データを即座に更新できます。 AI はこれらの文書からデータを抽出し、CRM、EMR、または独自のソフトウェアで情報を直接分類および更新できます。
これにより、顧客は常にフォームに入力するストレスから解放され、スタッフは気が遠くなるようなデータ入力作業から解放されます。 また、データが常に最新の状態に保たれ、常に利用できるようになり、より良いエクスペリエンスを提供できるようになります。
4. ベンダーとサプライチェーンの文書を管理する
サプライ チェーンとベンダーの管理では、多くの場合、注文書、見積書、請求書、契約書、納品書などの大量の文書の処理が必要になります。 ナノネットは、これらの複雑な文書からのデータの抽出と分類を自動化できます。
発注書をスキャンして、品目の説明、価格設定、配送スケジュールなどを取得できます。 通貨金額、税金の詳細、支払い期限は、複雑なベンダー請求書から取得できます。 配送受領書から出荷内容と追跡 ID を明らかにして、物流を可視化できます。
また、さまざまな文書形式、通貨の種類、言語、法律用語を解釈することもできます。 また、Nanonets を使用すると、ドキュメントが到着するとすぐに処理できるため、休日、深夜、その他の営業時間外でもタイムリーな更新が保証されます。
5. 解析と検証のワークフローを最適化する
人事チームやマーケティング チームは、履歴書、フィードバック調査、キャンペーン分析などのソースからの大量のデータの処理に取り組むことがよくあります。 Nanonets のような AI ツールは、これらの非構造化データセットを自動的に解析して、必要な詳細を抽出できます。
人事部門にとって、それは履歴書からスキルや経験の情報を取得したり、身分証明書から詳細を検証したりすることを意味する可能性があります。 マーケティング チームの場合、調査から顧客感情を収集したり、セールス チームに引き渡すことができるリード獲得データを収集したりすることができます。
抽出されたデータは、ATS、CRM、マーケティング オートメーション プラットフォームなどのそれぞれのシステムにシームレスに流れることができます。 これにより、面倒な手作業が不要になり、エラーが最小限に抑えられ、従業員は戦略的な分析に集中できるようになります。
AI データのキャプチャと入力には大きな可能性が秘められていますが、実装には事前の検討と戦略的計画が必要です。 ベスト プラクティスに従うことで、展開がスムーズに進み、長期にわたって機能を最大限に活用できるようになります。
1. 小規模なパイロットから始める
AI をシステム全体に統合する前に、小規模なパイロット プロジェクトから始めてください。 こうすることで、AI の機能をより深く理解し、本格的な起動前に問題を修正できます。
たとえば、経費請求の調整や顧客アンケートの回答を実用的なデータ ポイントに変換することから始めることができます。 大規模なプロジェクトに着手する前に、有効性を追跡し、フィードバックに対処します。
2. AI実装を優先する
組織内で AI が最も即時的または実質的なメリットをもたらすことができる領域を検討してください。 おそらく、請求書の処理に信じられないほど時間がかかっているか、顧客とのやり取りからデータが欠落しているため、営業チームにコストがかかっている可能性があります。 AI を実装する場合は、これらの領域を優先します。
3. 既存のデータソースをクリーンアップする
既存のデータがクリーンアップされ、最適化されていることを確認します。 このデータを使用して AI モデルをトレーニングする必要があるためです。 データが乱雑であるか不正確である場合、不正確な AI 出力が生じる可能性があります。 定期的なデータ クリーニングにより、AI のパフォーマンスが向上し、意思決定能力が向上します。
4. KPI の設定と監視
請求書の処理にかかる平均時間、注文から入金までのサイクル、顧客の応答時間、データエラーに関する顧客の苦情などの KPI を指定します。AI の導入前、導入中、導入後にこれらの指標を監視します。 これは、AI が業務に与える影響を客観的に評価するのに役立ちます。
5. モデルをトレーニング、検証、改良する
まず、アルゴリズムを最初にトレーニングするために、多様で代表的なドキュメントを使用します。 初期段階の出力を検証し、主要な精度 KPI を定義し、必要に応じて人間による検証シナリオを有効にします。 新しいドキュメント テンプレートや用語が出現すると、モデルを継続的に再トレーニングし、処理ワークフローを段階的に改良して精度を高めます。 精度メトリクスを監視し、AI を反復処理することで、自動化の関連性と信頼性が維持されます。
適切な AI データ入力ソリューションの選択
ビジネスに適した AI を活用したデータ入力自動化ソリューションを選択するには、慎重な評価が必要です。 考慮すべき主な基準のチェックリストは次のとおりです。
☑️ 技術スタックと統合
- このソリューションでは、API を通じて既存の IT インフラストラクチャと簡単に統合できますか?
- データをデータベース、ERP、またはその他のプラットフォームに直接エクスポートできますか?
☑️ 精度と有効性
- データ抽出に高度な AI と機械学習を活用していますか?
- サンプル文書に基づくテストではどの程度の精度が得られますか?
- 信頼スコアに関する透明性は提供されますか?
☑️カスタマイズ能力
- 独自のドキュメント テンプレートに合わせたカスタム モデルをトレーニングできますか?
- ニーズに応じて特定のデータフィールドをキャプチャ用に構成できますか?
☑️ スケールアップとスケールダウン
- 精度を損なうことなく、文書量の急増に対処できますか?
- 遅延の問題を発生させずにドキュメントをどれくらい速く処理できるでしょうか?
☑️ 機密データを保護します
- ベンダーはエンタープライズグレードのデータセキュリティを提供していますか?
- ビジネスの機密データは、転送中も保存中も暗号化できますか?
☑️ 価格とサポート
- 価格設定は自動化から得られる価値と一致していますか?
- 導入サイクル全体にわたって、迅速なカスタマー サポートを利用できますか?
最終的な考え
手動でデータを入力する時代は終わりました。 最新の自動化ソリューションは、単調な作業を AI に引き継ぐ、革新的なチャンスをもたらします。 これで、チームは針を動かす有意義な仕事に集中できるようになります。
Nanonets を使用すると、反復的なデータ入力タスクを正確に自動化できます。 また、シームレスな統合により、データはシステム間でリアルタイムに直接流れます。 これは、従業員の満足度の向上、顧客の満足度の向上、そして競争力の向上を意味します。 今すぐ Nanonets を無料でお試しください.
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