さて、平日週末関係なく、5月は休みなく連続勤務中の管理人です。
特別定額給付金の支給事務で5月のサビ残業が100時間を超過し身体が悲鳴をあげています。
その内に過労死するかもですね・・・
さて、いっきに申請書が郵送で届くのでパンチャーを雇っても入力が追いつきません・・・
SIベンダが導入した特別定額給付金の支給システムがクソなのもありますが・・・
とにかく、入力が捗りません・・・
パンチャーを複数人やとっていますが・・・
7時間勤務で、1人当たり400件程度しか入力できません。
目次
RPA【WinActor】ではどれだけ入力できるのか
では、RPA【WinActor】では、どれだけ入力できるのかですが・・・
パソコン2台で運用して、1,100件の入力ができました。
パソコン1台あたり、550件ですので、パンチャーよりも多く入力できます。
RPAド素人の管理人が、突貫工事で作ったヘボなシナリオでも、これだけ入力できるので、もう少しチューニングしていけば、もう少し効率よく入力できるかもしれません。
しかし、 特別定額給付金の支給システム がクソなので、あまりRPAのスピードを上げると、 特別定額給付金の支給システム 側でおかしな動きをし出してエラーとなります。
今日は、朝市からスピードを上げてRPAを稼働させたら、入力項目がスキップされるという問題が発生し、50件程手動での再入力アが発生し無駄な時間を使ってしまいました。
その後、スピードを若干落として、やりなおしたらうまくいきましたので、RPAは、入力側のシステムとの調整も大事だと痛感しました。
RPA【WinActor】は使ってみて結構便利だと思った
管理には、初めてRPA【WinActor】を使いましたが、上手くシナリオを作れれば、結構使えるなと思いました。
どうしても、エクセルマクロレベルでは、他システムへの入力ができませんので、パソコン上での人的作業を、そんなに早くなくても自動でやってくれるのは便利です。
入力する元データさえ、間違っていなければ、問題なく入力が完了しました。
ボトルネックはAI-OCR【Tegaki+Seisho】
RPA【WinActor】が順調に動き出すと、パンチャーなら1件1分掛かるところを、1件30秒で入力してくれます。
しかし、手書きの申請書を入力するには、データ化する必要があります。
手書きの申請書をデータ化するには、AI-OCRサービス【Tegaki+Seisho】を使う訳ですが・・・
これが意外に時間が掛かります。
あまり大きいデータは、受付られない様なので・・・
申請書100枚単位で、スキャニングを掛けて、AI-OCRに掛けるのですが・・・
申請書100枚だと約30分程度掛かります。
- RPAがPC2台で200件の入力を100分
- 200枚の申請書をスキャニングする時間が15分
- 200枚の申請書をAI-OCRに掛けると60分
とすると・・・
朝一で同時にスタートするとどうしても、PC一あたりの稼働率が70%程度となります。
- 100枚の申請書のスキャニングとAI-OCRに掛けて約40分
- 1代目のRPAで申請書100枚分のデータ投入に50分
- 同時進行で2代目のRPA用の 100枚の申請書のスキャニングとAI-OCRに掛けて約40分
1代目のRPAがエラーなく終了したと仮定すると2回目のAI-OCRが完了するまでの時間と10分程度しか差がでません。
実際は、RPAが途中で止まったりするので、もう少し時間的な差はでますが・・・
実際に同時進行するのであれば・・・
RPAの台数分AI-OCRが掛けられないと効率が悪くなります。
しかし、スキャニングしてAI-OCRに掛けるだけでも、人手が掛かります。
今回管理人は1人で・・・
- スキャナ1台
- AI-OCR用PC1台
- RPA用PC2台
をフルで回してましたが・・・
一人では結構きつかったですね。
RPAの下準備の為に働かされている感MAXでした。
それでも、管理人1人でパンチャーさん2人分以上の仕事をやったとすれば、効率化にはなっているといえるでしょう。
しかし、どうしてもAI-OCRが時間が掛かるので、ここがもう少しスピードアップできれば、もっとRPAを効率よく使えると思いました。
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AI-OCRの認識率は
AI-OCRの認識率は・・・
手書きのものだとやはり文字の綺麗さにかなり影響します。
口座番号などの数字であれば比較的高確率で、読み取れますが・・・
金融機関名や支店名は、かなり文字の綺麗さに影響されます。
目視確認が必要となりますので、それを含めると素直にパンチャーにお願いした方が早いでしょう・・・
今回管理人は、AI-OCR＆RPAを使うにあたって、同一の金融機関のものをまとめて処理するようにしました。
そうすることで、金融機関名は読み込む必要はありませんし、支店コード（数字）は国の様式にも記載欄がありますので、綺麗なものであれば、読み込めます。
AI-OCRで読めそうな申請書を人海戦術でより分けて貰って、処理したので、ある程度の数をこなす事ができました。
やはり、手書きの申請書のデータ化はまだまだ、AI-OCRといってもまだまだ発展の余地ありですね。
まとめ
RPA【WinActor】は結構使える
手書きの申請書はAI-OCRでデータ化する必要があるが結構時間が掛かるのでボトルネックになる
AI-OCRの認識率は良いとも悪いとも言えない（綺麗な文字なら比較的高確率で読める）
