工業部品データシートOCR変換で業務効率を70％向上！成功事例を詳解

こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
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弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。

製造業において、仕様書やデータシートの自動抽出は、製品情報管理の効率化において欠かせない要素となっています。特に、様々なフォーマットの仕様書から正確にデータを取得することは、製品開発や在庫管理、品質管理など多岐にわたる業務プロセスに大きな影響を及ぼします。しかし、多種多様な文書フォーマットや手動データ入力によるエラーの発生など、課題も多く存在します。これらの課題を解決するために、OCRとNLP技術を活用した効率的なデータシート変換方法が注目されています。

この記事では、リライト元記事に基づき、工業部品データシートのOCR変換に関する具体的なソリューションと導入プロセス、そして導入によるメリットを詳細に解説し、各工程ごとの技術的な側面や実際の運用事例についても深掘りして説明します。

クライアントのプロフィールと課題

まず、OCR について知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
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クライアントプロフィール

クライアントは、製造業の企業であり、生産プロセスの改善・簡素化を実現するための高度な技術ソリューションを提供しています。リライト元記事にも記載されている通り、同社は仕様書、技術マニュアル、製品データシートといった多様な文書を管理するため、堅牢なデータ管理システムを求めていました。システムは、異なるフォーマットの文書に対して一貫したデータ抽出を実現し、OCRおよび機械学習、自然言語処理（NLP）を用いて、手動入力のエラーを抑制することが求められました。

さらに、作業効率の向上やエラー削減、コストダウンを実現するための技術統合が課題として挙げられており、具体的にはデータ管理システムの堅牢性、高度な技術の統合、文書フォーマット間の一貫性の確保、また手動入力に伴うエラー削減といった要求が含まれています。これに加え、導入前には現場で多種多様な仕様書による混在情報によって、各部門で認識のばらつきが生じていた実例があり、この背景からクライアントは統一されたデータ管理と運用効率の向上を強く求めるようになりました。

課題

クライアントが直面する課題は、リライト元記事に詳細が記されているように、多岐に渡る複雑な仕様書の管理に起因しています。まず、各仕様書には複数の製品モデルが含まれており、これらのモデル間では共通の情報と個別の仕様情報が混在して提示されるため、一つ一つのモデルごとに正確なデータフィールドを抽出するのが難しいという問題があります。具体的には、共通の詳細を持つ複数のモデル番号、OCRから発生する認識エラーやフォーマットのずれ、半構造化された文書によるデータ抽出の困難さ、複雑な表形式の構造、さらに手動データ入力および検証時のばらつきが大きな課題として存在します。

例えば、各モデルに対する情報の抜けや重複、OCRエラーにより誤った数値や単位が抽出されることが実際に現場で問題となっていました。これらの課題に対して、各工程での精密な解析とアルゴリズムの適切な適用が求められており、結果として業務全体の効率と正確性への大きな影響が懸念されています。

ソリューションと特徴

ソリューション

リライト元記事に基づき、半構造化仕様書から複雑なデータフィールドを抽出する課題に対処するため、クライアントの多様な要求に合わせたデュアルアプローチのソリューションを開発しました。このソリューションは、利用可能なデータ状況に応じた二種類のパイプライン―手動データマッチングと自動仕様カテゴリ入力―を組み合わせることで、各種文書の処理に柔軟に対応する仕組みとなっています。前者は、クライアントが事前に定義したテキストと仕様書内の該当箇所とを正確に一致させるための詳細なスクリプトを備え、後者は仕様カテゴリリストに基づき、抽出された数値や測定単位を自動で挿入するプロセスを採用しています。

これにより、OCRの認識精度のばらつきや手動入力のミスを大幅に削減し、全体の抽出精度およびシステム動作の信頼性を保証します。システムはまた、各種候補ランキングアルゴリズム（レーベンシュタイン距離、ジャカード類似度、コサイン類似度）を活用して、入力データと抽出結果間の最適な一致を探索する仕組みを取り入れており、これによりエラーが極力少ないデータ出力が実現されています。さらに、複雑な仕様書フォーマットに対しても、柔軟性の高いパイプライン設計により各種例外ケースへの対応が可能となっており、システム全体の運用効率の向上と精度確保が達成されています。なお、各アルゴリズムの具体的な処理フローと計算例は、下記の表にまとめています。

アルゴリズム	用途	評価指標	メリット
レーベンシュタイン距離	文字列類似度計算	編集距離	近似一致の検出
ジャカード類似度	集合類似性評価	共通語彙の割合	要素間の重複除去
コサイン類似度	ベクトル空間内の類似度	角度計測	細かな数値比較
Chinese whispers	クラスタリング	隣接性	関連グループの抽出

特徴

テキスト抽出：当システムでは、スキャンされた文書に対して専用のカスタムOCRを実装し、画像内のテキストを境界ボックスとともに正確に抽出します。テキストベースの文書では、PDFリーダーを利用して、文字情報とその配置情報を直接取得することで、文書全体の位置関係を正しく把握します。例えば、以下のような疑似コードでOCR抽出処理が実装されています。


# OCR抽出処理の疑似コード例
image = load_image("document.pdf")
text_data = custom_ocr.extract_text(image)
for item in text_data:
　　print(item.text, item.bounding_box)


これにより、抽出された各データポイントは位置情報とともに正確に特定され、後続のプロセスでのデータ処理が円滑に行われる仕組みとなっています。

候補マッチング：仕様パラメータ、値、モデル名などの各データについて、手動入力データとOCR出力データとの間で、レーベンシュタイン距離、ジャカード類似度、コサイン類似度といった評価指標を用いて類似度を算出し、最も適切な候補を自動的に選定するアルゴリズムが適用されています。これにより、データ入力時のばらつきや認識ミスを最小限に抑え、システム全体の信頼性が大幅に向上しています。

クラスタリング：OCRによって抽出されたテキストデータは、数値、測定単位、仕様カテゴリなどの情報が含まれた状態で取得され、その後、Chinese whispers等のクラスタリングアルゴリズムを利用し、テキスト間の隣接性や意味的類似性に基づいてグループ化が行われます。これにより、仕様カテゴリに関連する有用なデータの集合が形成され、不必要なノイズが除去される仕組みが構築されています。

周期性の活用：文書内に存在する周期的な構造を解析し、同一製品に属する情報が連続して配置されるパターンを検出します。各クラスタ間の相対距離を詳しく計測することで、製品ごとの情報が正確にグループ化され、抽出されたデータ同士の整合性が高められています。

仕様抽出：抽出されたクラスタ内から、数値や寸法情報など製品仕様に関する重要な情報を、テキストパターンに基づいて正確に識別し、抜き出します。複数の製品情報との比較を通じて、各仕様値の信頼性を確保するとともに、文書全体の整合性が維持されるよう工夫されています。

異常検出：各文書から抽出された重要な単語や仕様値の分布を解析し、通常とは異なるパターンやアウトライヤーを自動検出する仕組みが実装されています。これにより、全体のOCR認識精度がさらに向上し、将来的なエラーの発生を未然に防ぐとともに、システム全体のデータ品質の向上が確実なものとなっています。さらに、各工程でのデータ検証と改善プロセスが継続的に行われるため、運用上の安定性や信頼性が確保され、クライアントは安心してシステムを活用することが可能となっています。

開発プロセスと仕組み

開発プロセス

初期段階：
クライアントとの綿密な要件分析により、対象となる文書の種類や抽出すべきデータ項目、また期待される出力フォーマット等について詳細な検討が行われました。さらに、リライト元記事に沿い、二通りのアプローチ（プランAおよびプランB）を前提とするシステム設計を実施し、各プランの基本設計とそれぞれの運用上のメリット、留意点について十分に議論されました。現場で実際に発生していたデータの混在や認識エラーの具体例を踏まえ、初期段階から問題解決に向けたシステム全体の信頼性を担保する設計が行われました。

中間段階：
カスタムOCRの開発と、各種抽出アルゴリズム（テキスト抽出、候補選択、ランク付け、クラスタリング等）の実装が進められ、さらにそれぞれのパイプラインが統合され、エンドツーエンドのデータ処理が実現されるように開発が進行しました。

最終段階：
実運用を想定した各種テストと検証が徹底的に行われ、各パイプラインの精度およびスケーラビリティが確認され、最適化が実施されました。最終的にシステムはクライアントのインフラストラクチャへ円滑に展開され、運用開始後も継続的な監視と必要に応じた改善措置が講じられています。

仕組み

シナリオA：
クライアントが特定のテキストとカテゴリを提供するケースでは、まずスキャンされたPDF文書またはテキストベースの文書から、カスタムOCRまたはPDFリーダーを用いてテキストとその境界ボックスを正確に抽出します。続いて、手動入力された仕様パラメータ、数値、モデル名などの各データポイントについて、OCR出力された文字との間で候補選択が行われ、レーベンシュタイン距離等を用いて類似度が計算され、最適な候補が確定されます。さらに、各候補に対してその境界ボックスやページ番号などの位置情報が出力される仕組みとなっており、後続の検証やデータ加工に活用できる形で整理されます。これらのプロセスは、現場での正確なデータ管理とエラーの低減を目指し、システム全体の信頼性向上に大きく寄与しています。

シナリオB：
仕様カテゴリのみが提供される場合には、OCRまたはPDFリーダーでのテキスト抽出後、抽出されたデータに対して場所検索とクラスタリングが実行されます。具体的には、数値、測定単位、カテゴリ名およびその同義語が候補として抽出され、事前定義されたピクセル範囲およびChinese whispers等のクラスタリングアルゴリズムを用い、グループ化が行われます。さらに、文書内のテキスト行数やピクセル数に基づく周期性の解析により、同一製品に関する情報が正確にグループ分けされ、各クラスタ内で隣接する数値および測定単位、仕様カテゴリが確認されます。加えて、表形式の構造が認識された場合には、その仕様に合わせた抽出アルゴリズムにより、位置と内容の再確認が行われる仕組みとなっており、これによりデータの整合性と精度が一層高められています。

結果とクライアントへのメリット

効果と効率の向上

自動化システムの導入により、仕様書処理にかかる時間は従来に比べ70％短縮され、データ抽出後の迅速な意思決定が可能となりました。具体的には、手動データ入力に伴う人的エラーが大幅に削減され、人的リソースがより戦略的なタスクへ集中できる環境が整備されました。また、システムの高い抽出精度により95％以上の正確性が実現され、OCRの認識ミスやフォーマットのズレといった問題を最小限に抑えることに成功しています。

これにより、製品の品質管理と在庫管理、さらには生産工程全体の効率性が大幅に向上し、クライアントの全体的な生産性向上に寄与する大きな要因となっています。また、導入後はシステムのメンテナンスや監視体制が確立され、実際の運用においても安定した性能が発揮され続けている点が、クライアントから高く評価されています。これらの効果は、システム導入に伴う初期投資を短期間で回収できることを示しており、全体のコストパフォーマンスの向上にも大きく貢献しています。

スケーラビリティとコスト削減

システムは、月間最大10,000枚という大量の仕様書にも対応できるスケーラビリティを実現しており、クライアントの今後のデータ増加に十分に柔軟に対応可能です。これにより、人件費が60％削減され、エラー修正コストが50％低減されただけでなく、運用全体のデータ処理時間も大幅に短縮されました。さらに、効率的なパイプラインの構築により、全体の運用コストが40％削減される結果となり、全体的なコストパフォーマンスの向上が実現されています。クライアント固有のメリットとして、手動入力エラーの大幅な低減や、処理時間の短縮が実現され、結果として生産現場全体の運用効率が劇的に改善されたことが報告されています。

まとめ

本記事では、工業部品データシートのOCR変換による業務効率化のためのソリューションを、リライト元記事の内容に基づき詳細に解説しました。クライアントの直面する複雑な仕様書の管理課題に対して、手動データマッチングと自動仕様カテゴリ入力というデュアルアプローチを組み合わせたシステムの全体像と、各工程での技術的な工夫、定量的な効果を具体例および表形式で示しました。今後、このシステムは拡張性・信頼性の向上を通じ、製造現場におけるデータ管理と生産性の向上にますます貢献することが期待されます。各工程での運用検証および改善策がさらなるパフォーマンス向上を支え、導入企業にとって大きなコスト削減と業務効率の向上を実現する鍵となるでしょう。