広島県府中市が示す行政DXの未来：ジンベイ GenOCR導入が意味するものとは

広島県府中市における行政DX推進

広島県府中市では、庁内に蓄積された大量の紙資料やPDF文書の活用が大きな課題となっていました。これらの文書は検索性や活用性が低く、業務効率化の妨げになっていたのです。今回のジンベイ GenOCRの導入は、これらの文書をデジタル化し、AI解析によって構造化することで、検索性を向上させ、庁内でのナレッジ活用を促進します。

「The Meet 広島オープンアクセラレーター」での採択

ジンベイ GenOCRが採択された「The Meet 広島オープンアクセラレーター」は、広島県が主催し、ひろぎんエリアデザイン株式会社とCreww株式会社が運営するオープンイノベーションプログラムです。このプログラムは、地域や行政が抱える課題に対し、スタートアップや中小企業がソリューションを提案し、実証実験を通じて行政DXや地域課題の解決を推進することを目的としています。

府中市が掲げた「庁内業務を改善・効率化することで、将来に向けたリソースの確保を実現したい！」というテーマに対して、ジンベイ GenOCRが選ばれました。これは、人口減少と高齢化が進む中で、限られた人員で行政サービスの質を維持するための重要な取り組みです。

ジンベイ GenOCRが解決する課題

府中市では、業務プロセスの可視化やマニュアル化が不十分なため、属人的な業務が多く、知識継承や引き継ぎに負担がかかり、生産性低下の一因となっていました。ジンベイ GenOCRは、このような課題に対し、紙資料やPDF文書のデジタル化・構造化を通じて、以下の解決策を提供します。

• 検索性の向上とナレッジ活用促進: 職員が必要な情報に迅速にアクセスできるようになり、業務の標準化を支援します。

• 効率的な情報共有: 属人化していた業務を標準化し、組織全体での情報共有を円滑にします。

• 職員の時間創出: データ入力などの手作業を削減し、職員がより価値の高い業務に集中できる時間を創出します。

これにより、限られたリソースでも持続的に質の高い行政サービスを提供できる体制の構築を目指します。単なるデジタル化にとどまらず、継続的な業務改革を実現するための“組織的なDX文化”の醸成も重要なテーマとされています。

ジンベイ GenOCRの特長

ジンベイ GenOCRは、ジンベイ株式会社が独自に開発した文字認識AIを搭載したAI-OCRサービスです。従来のOCR技術では難しかった手書き文字や、非定型フォーマットのデータ化も高精度で実現します。その主な特長は以下の通りです。

• 高精度な読み取り: なぐり書きレベルの手書き文字や、図形・グラフの読み取りにも対応し、99%以上の読み取り精度を実現しています。

• 簡単な操作性: 事前の設定がほとんど不要で、誰でも簡単に使用できます。

• 導入しやすい価格: 最低価格月額2.5万円から利用可能で、クラウド版では無償トライアルも提供されています。

これらの特長により、これまで手作業で行っていたデータ化業務を大幅に効率化することが可能です。

• サービスページ: https://jinbay.co.jp/genocr

今後の展望

ジンベイ株式会社は、府中市での実証実験を通じて行政文書活用のモデルケースを構築し、この成功事例を広島県内はもちろん、全国の自治体へと展開していく方針です。行政の業務効率化とナレッジ活用を支える基盤として、より使いやすく強力なAIツールの開発を継続していくとしています。

• 会社HP: https://jinbay.co.jp/

• ジンベイ GenOCRサービス資料: https://hubs.ly/Q03f2FhC0

• 関連リンク: https://www.worksap.co.jp/event/20251023-ai-jinbay/?utm_source=email&utm_medium=segMail&utm_campaign=251023_seminar_jinbay_WAP_Mailmagazine

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のジンベイ GenOCRの広島県府中市への導入は、行政のデジタル変革におけるAI-OCRのビジネス活用の具体的な示唆を与えてくれます。膨大な紙媒体の情報をデジタル化し、構造化することで、行政サービスの質向上だけでなく、職員のリソースを最適化し、より戦略的な業務に集中できる環境を創出できるでしょう。これは自治体だけでなく、同様の課題を抱える多くの企業にとっても、業務効率化とコスト削減の大きなヒントとなるはずです。特に、手書きや非定型文書の処理に課題を持つ業界では、AI-OCRが新たな収益機会や競争優位性をもたらす可能性を秘めていると考えられます。

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