DEEP READ

DEEP READとは

DEEP READは、株式会社EduLabが提供するディープラーニングに基づくAIを活用したOCRサービスです。

AIにより、手書きや活字、さまざまなレイアウトの帳票からでも高精度に文字を認識し、データ化することができます。従来のOCRでは難しかった非定型帳票にも対応しており、請求書・申込書・名刺など多様なフォーマットを自動で読み取り可能です。

さらに、認識結果は帳票全体を見ながらキーボード操作のみで確認・修正ができ、確信度に応じた確認スキップなど柔軟な設定も可能。クラウド型・オンプレミス型どちらの環境にも対応し、安全性と業務効率化を両立します。

DEEP READの特徴

AIによる仕分け、正解判定

DEEP READでは、AIが帳票全体を解析し、読取結果の仕分けや正解判定を自動で行います。登録したテンプレートに基づき、自動で帳票を振り分ける「自動仕分け機能」により、処理前の仕分け作業を大幅に削減できます。

さらに、独自の確認用AIが認識結果を正解かどうか判定し、正解と判断されたデータは99%以上の精度を実現しています。不要な文字を除外できるマスク機能や、位置情報を指定せずキーワードのみでの読取にも対応。多様な帳票フォーマットに柔軟に対応し、GPT搭載であることで、項目位置や表記のゆらぎも自動的に吸収します。

クラウド／オンプレミス対応の柔軟な導入形態

DEEP READは、クラウド型・オンプレミス型のどちらにも対応しており、利用環境やセキュリティ要件に応じて最適な形で導入できます。クラウド型ではインターネット環境があればすぐに利用可能で、システム構築の手間を抑えつつスピーディに運用を開始できます。

一方、オンプレミス型では自社サーバー上で運用できるため、高度なセキュリティ管理が求められる業種や自治体業務などにも安心して導入可能です。導入時のサポート体制も充実しており、システムの知識やリソースに不安がある企業でも安心して導入できます。

DEEP READの料金プラン

DEEP READ & DEEPREAD Extract 参考価格（クラウド）

構成	初期費用		ライセンス				サポート
	導入費用	カスタマイズ	月額費用	基本料金	従量充当可能料金	定型帳票 項目単価	非定型帳票 ページ単価	一般サポート	個別サポート
松	0円	–	30万円	0円	300,000円	0.75円	30円	ライセンスに含む	要見積
竹			10万円	0円	100,000円	1.0円	35円
梅			5万円	5,000円	45,000円	1.5円	40円
小梅			1万円	1,000円	9,000円	2円	50円

DEEP READ Free Format 参考価格

構成	初期費用		ライセンス			サポート
	導入費用	カスタマイズ	月額費用	基本量	超過請求	一般サポート	個別サポート
松	0円	なし	5万円	25,000枚まで	2円/枚	ライセンスに含む	要見積
竹			3万円	10,000枚まで	3円/枚
梅			2万円	5,000枚まで	4円/枚

DEEP READの口コミ

AI-OCRで新たなBPOビジネスを開拓

信金中金ビジネス株式会社では、DEEP READを導入し、AI-OCRを活用した新たなBPOビジネスへの参入を実現しました。全国12,000社分の信用金庫の取引先の景気動向調査票の入力を自動化し、手作業中心だった業務を効率化。手書きやカッコ付きの数字も高精度に読み取り、確認作業の負担を大幅に軽減できたことで受託を進めることができたそうです。

また、直感的に操作できるUIと迅速なサポート対応によって、専門スキルがなくても誰でも簡単に扱える点が評価されています。今後は、信金中金グループ全体での紙業務の電子化を進めるとともに、信用金庫の事務業務の受託拡大にもDEEP READを活用していく方針だそうです。

AI-OCR活用でエントリー業務の工数とコストを大幅削減

SCSKサービスウェア株式会社では、DEEP READを導入することで、データ入力業務の効率化とコスト削減を実現できました。従来は2名体制で行っていたエントリー・ベリファイ工程をAI-OCRを活用して自動化。

人×AIによる運用により、月間20万〜30万枚行っていたワクチン予診票の読み取り作業において、オペレーター工数を約70％、コストを約30％削減しました。さらに、データ精度の向上と処理スピードの安定化にもつながり、業務全体の生産性向上を実現できたそうです。

AI-OCR活用で保険金請求業務の効率化と品質向上を実現

株式会社アグレックスでは、DEEP READをデータエントリーサービスに導入し、保険金請求業務の効率化を実現しました。

人員不足が課題だった顧客企業に対し、AI OCRによる自動化と同社のデータ処理・補正技術を組み合わせた運用体制を構築しました。自動化可能な項目を見極めることで、品質を維持しながらリソースを最大限に活用できる仕組みを整えました。

その結果、リソースの最大効率化を図りながら品質を担保した給付金請求申請のデータ化が実現しました。今後は非定型帳票や他部門への展開も視野にさらなる最適化を目指しているとのことです。