生成AI単体でのOCR運用と、kintone＋AI-OCRプラグインは何が違うのか【AI-OCR活用】

まず確認しておきたいのが、料金体系です。

多くの生成AIツールは、
API経由での利用に対して従量課金制を採用しています。

読み取る帳票の枚数や文字数が増えるほど費用がかさむため、

・月末になるまで、その月の費用が確定しない
・繁忙期に読み取り件数が急増すると、想定外の費用が発生する

といった課題が生じやすくなります。

さらに見落とされがちなのが、システム構築にかかる開発コストです。

生成AIのAPIは、あくまで「値を抽出する」機能を提供するのみで、

・抽出した値を、どこかのデータベースへ登録する仕組み
・登録後にエラーが起きた場合の処理
・利用者が使うための入力画面

などは、自社でゼロから開発する必要があります。

kintone＋AI-OCRプラグインであれば、
年額6万円からの定額制で、
初期の開発費用もかけずにすぐに運用を開始できます。

生成AI単体での運用を検討する際は、
API利用料だけでなく、
開発・保守にかかる費用もあわせて試算することをおすすめします。

2つ目の違いは、抽出した後のデータの扱いです。

生成AIツールは、
帳票から値を抽出することはできますが、
それをどこかに蓄積し、
業務データとして管理する機能までは持っていません。

そのため、生成AI単体で運用しようとすると、

・抽出した値を、どのデータベースに、どう保存するか
・過去に読み取ったデータを、どうやって検索・一覧表示するか
・複数人でデータを確認・編集するための権限管理をどう実装するか

といった仕組みを、
別途用意する必要があります。

kintone＋AI-OCRプラグインであれば、
読み取った値がそのままkintoneのレコードとして登録されるため、
「抽出して終わり」にならず、
その後の検索・一覧管理・権限設定まで、
追加開発なしでそのまま利用できます。

抽出することがゴールなのか、
その後の業務でデータを使い続けることがゴールなのかによって、
選ぶべき手段は変わってきます。

3つ目の違いは、精度を上げるための調整作業を、
誰が担当するかという点です。

生成AIツールを自社で直接利用する場合、

・どのような指示文（プロンプト）を書けば、狙った値を正確に抽出できるか
・帳票のレイアウトが変わった場合に、どう指示文を調整するか
・抽出結果の形式（日付や数値の表記など）をどう安定させるか

といったチューニング作業を、
すべて自社の担当者が試行錯誤しながら行うことになります。

これは想像以上に専門的な作業であり、
情報システム部門に生成AIの知見がある担当者がいない場合、
運用が属人化してしまうリスクもあります。

AI-OCRプラグイン for kintoneでは、
これまでに蓄積してきた業種別・帳票別の膨大な読み取り実績をもとに、
プロンプトやAIエンジン側の設定を、
OCR用途に最適化した状態で提供しています。

利用者側は、
「何を抽出したいか」を「ことば」で指定するだけでよく、
精度を引き出すための専門的なチューニングを
自社で担う必要はありません。

また、生成AIのモデルはバージョンアップが繰り返されるため、
自社で構築したプロンプトも、
その都度見直しが必要になる可能性があります。

この保守・追従作業についても、
プラグイン側で継続的にアップデートを行っているため、
利用者側の負担にはなりません。

4つ目の違いは、セキュリティ面です。

帳票には、取引先情報や金額など、
機密性の高い情報が含まれます。

生成AIツールを自社で直接利用する場合、

・読み取らせたデータが、AIの学習に利用されない設定になっているか
・データが人の目でレビューされることはないか
・そのための契約（オプトアウト契約等）を、自社とAI提供企業との間で個別に締結できるか

を、自社の責任で確認・交渉する必要があります。

しかし、こうした契約は、
利用規模の小さい一企業が個別に依頼しても、
提供企業側の窓口にたどり着くこと自体が難しく、
一定のハードルがあるのが実情です。

AI-OCRプラグイン for kintoneでは、
AIエンジン提供元との間で、
入力データが学習や人的レビューの対象外であることを
契約上保証した状態で提供しています。

自治体や大企業のセキュリティ審査においても、
この点はそのまま回答資料として活用いただけます。

自社で個別に契約交渉を行う手間なく、
セキュリティ要件を満たした状態で
運用を開始できる点は、
生成AI単体での利用にはない大きな違いです。

5つ目の違いは、読み取った後のデータ活用の幅です。

生成AI単体では、
値を抽出するところまでしか対応していないため、

・抽出結果をもとに、承認フローを回す
・特定の条件に応じて、担当者へ通知する
・部署ごとに閲覧できるデータを制御する
・蓄積したデータを検索・集計し、グラフ化する
・蓄積したデータをAIで分析し、傾向を把握する

といった活用は、
すべて別のシステムを組み合わせて実現する必要があります。

kintoneと組み合わせることで、
OCRで読み取ったデータをそのまま、
ワークフロー・通知・アクセス制御・検索・集計・AI分析まで、
シームレスに活用できます。

OCRは「入力業務を楽にする機能」であると同時に、
kintoneと組み合わせることで、
「業務データを起点とした一連の仕組み」の入口にもなります。

生成AI単体では実現しづらい、
この後工程までの広がりも、
比較検討の際に確認しておきたいポイントです。

最後に、帳票をどう集めるかという点も見ておきましょう。

生成AIツールを直接利用する場合、
帳票データを1件ずつ手動でアップロード・入力する
運用になりがちです。

AI-OCRプラグイン for kintoneであれば、
サードパーティーが提供する複合機連携・外部フォーム連携の機能を活用し、
帳票の受領そのものから自動化することも可能です。

例えば、

・複合機でスキャンした帳票を、自動でkintoneへ登録
・取引先がフォームからアップロードした帳票を、自動でkintoneへ集約
・kintoneのWebhook機能と連携し、登録と同時にOCRを自動実行

といった運用により、
「帳票を受け取ってから、
データとして活用できる状態になるまで」を
一気通貫で自動化できます。

生成AI単体の利用では、
この「収集」の部分まで含めて
自動化することは想定されていないケースがほとんどです。

帳票の自動入力の具体的な活用例については、
下記のまとめ記事もあわせてご覧ください。

AI-OCR活用方法のまとめ記事はこちら　kintoneでOCRを活用したデータ入力・加工の自動化まとめ【AI-OCR活用】

生成AI単体の利用は、
単発での値の抽出や、
検証目的での利用には適しています。

しかし、日常業務として継続的に運用し、
かつ組織として使い続けることを前提にするのであれば、

・料金の予測可能性
・データとしての蓄積・管理
・チューニングや保守の負担
・セキュリティ契約の明確さ
・後工程でのデータ活用の広がり
・帳票収集そのものの自動化

といった点で、
AI-OCRプラグイン for kintoneのような、
業務運用を前提に設計されたサービスに軍配が上がります。

AI-OCRプラグイン for kintoneは30日間の無料お試し利用が可能です。

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