「手書きの帳票が山のようにあり、入力作業だけで一日が終わってしまう」
「目視でのチェック体制には限界があり、ヒューマンエラーがなくならない」
銀行などの金融機関において、このような悩みをお持ちの担当者様も多いのではないでしょうか。
紙書類が中心の業務フローは、業務効率を低下させるだけでなく、働き方改革の大きな妨げにもなっています。
こちらはDX導入の具体的な手順やメリット、成功事例について解説した記事です。 合わせてご覧ください。
本記事では、銀行業務における具体的なOCRの活用事例や、導入によるメリット、そして失敗しないツールの選び方について解説しました。
金融業界のDX支援を行っている知見をもとに、現場で本当に使えるツールのみを厳選してご紹介します。
業務効率化のヒントが必ず見つかると思いますので、ぜひ最後までご覧ください。
なぜ今、銀行業務にOCR（AI-OCR）の導入が必須なのか
近年、多くの銀行でOCR（光学文字認識）、特にAI技術を活用したAI-OCRの導入が急速に進んでいます。
これまでの金融業務は、顧客が記入した手書きの書類を、行員がシステムに手入力するというアナログな作業に支えられていました。
しかし、労働人口の減少や働き方改革の推進により、こうした人海戦術による業務運営は維持が難しくなっています。
ここでは、なぜ今、銀行業務においてOCRの導入が不可欠とされているのか、その背景と技術的な進化について詳しく解説します。
従来型OCRとAI-OCRの違いは「手書き文字」の読取精度
これまでの従来型OCRは、活字（プリントされた文字）の読み取りは得意でしたが、手書き文字の認識は非常に苦手でした。
銀行で扱われる書類の多くは、顧客が手書きで記入したものです。
文字の崩れや癖、枠線へのはみ出しなどが頻発するため、従来の技術では実用レベルの精度が出せませんでした。
しかし、ディープラーニング技術を用いた「AI-OCR」の登場により、状況は一変しました。
AIが大量の文字データを学習することで、くずし字や訂正印が重なった文字であっても、前後の文脈から推測して高い精度で読み取ることが可能になったのです。
この技術革新こそが、銀行でのOCR導入を加速させた最大の要因です。
こちらはAI技術の根幹となるLLM（大規模言語モデル）について、ChatGPTとの違いを含めて解説した記事です。 合わせてご覧ください。
働き方改革とペーパーレス化による業務コスト削減の必要性
銀行業界を取り巻く環境は厳しさを増しており、低金利環境の長期化による収益性の低下が課題となっています。
そのため、事務コストの削減は経営上の最重要テーマの一つです。
特に、支店や事務センターで行われている膨大なデータ入力業務は、大きなコスト要因となっています。
OCRを導入してペーパーレス化を推進することは、単に紙を減らすだけでなく、保管コストや郵送コスト、そして何よりも人件費の削減に直結します。
また、職員を残業や単純作業から解放し、より付加価値の高い相談業務や営業活動へシフトさせるためにも、デジタル化による業務効率化は避けて通れない道となっています。
RPAとの連携による「事務作業の完全自動化」への期待
OCR導入の真価は、RPA（Robotic Process Automation）と組み合わせたときに発揮されます。
OCRはあくまで「紙の文字をデジタルデータにする」ツールですが、RPAはそのデータを使って「システムへの入力や照合作業を自動で行う」ロボットです。
これまで、OCRで読み取ったデータをCSVで出力し、それを人間がシステムに取り込むという運用では、自動化は不完全でした。
AI-OCRとRPAをAPIなどで連携させることで、読み取りから基幹システムへの登録までを、人の手を介さずにワンストップで実行できるようになります。
この「事務作業の完全自動化」こそが、銀行が目指すべきDXの形であり、多くの金融機関がOCR導入を急ぐ理由となっています。
こちらは横浜銀行が行った、AI-OCRとRPAの連携による年間20万時間の業務削減事例について解説した記事です。 合わせてご覧ください。https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1902/15/news089_2.html
OCR導入で効率化できる銀行の具体的な業務（ユースケース）
銀行には多種多様な帳票が存在しますが、すべての書類がOCRに適しているわけではありません。
導入効果を最大化するためには、読み取り枚数が多く、かつ定型化されている帳票からスモールスタートすることが重要です。
ここでは、実際に多くの銀行でOCR導入が進んでいる、代表的な5つの業務ユースケースを紹介します。
自行の業務と照らし合わせながら、導入のイメージを膨らませてみてください。
【口座振替依頼書】大量の手書き書類のデータ化と自動照合
口座振替依頼書は、公共料金やクレジットカード、保険料などの引き落とし手続きのために提出される書類です。
毎月、各収納機関から膨大な量の依頼書が事務センターに届き、その処理に多くの人員が割かれています。
これらの書類は様式がある程度統一されているものの、記入者の筆跡は千差万別です。
AI-OCRを活用することで、氏名、口座番号、届出印の有無などを高速で読み取り、自動でホストコンピュータのデータと照合することが可能になります。
特に繁忙期における入力スタッフの確保や、入力ミスの修正にかかる工数を大幅に削減できるため、導入効果が非常に高い領域です。
こちらは北國銀行が口座振替依頼書の登録業務において、作業時間を30%削減した事例について解説した記事です。 合わせてご覧ください。https://www.pfu.ricoh.com/fi/digitarakuru/casestudy-0028.html
【本人確認書類】免許証やマイナンバーカードの即時読み取りと審査
口座開設や融資の申し込み時、また住所変更などの諸手続きにおいて、運転免許証やマイナンバーカードなどの本人確認書類（eKYC）の確認は必須です。
これまでは行員がコピーを取り、記載内容を目視で確認してシステムに入力していました。
現在は、タブレット端末やスマートフォンのカメラで撮影した画像をOCR処理し、氏名・住所・生年月日などを即座にテキストデータ化する運用が増えています。
これにより、窓口での入力作業が不要になるだけでなく、顧客自身が入力する手間も省けるため、顧客満足度の向上にもつながります。
さらに、偽造検知技術と組み合わせることで、セキュリティレベルの向上も期待できます。
【税公金収納】納付書情報の入力負荷軽減とミス防止
銀行の窓口業務において、税金や公共料金の収納業務は依然として大きなウェイトを占めています。
納付書に記載された収納機関番号、納付番号、金額などを正確に入力する必要がありますが、数字の桁数が多く、入力ミスが発生しやすい業務です。
多くの納付書にQRコード（eL-QR）が印字され標準化が進んでいますが、依然としてOCRによる読み取りが必要な帳票も残存しています。
専用のスキャナやタブレットで納付書を読み取ることで、瞬時に金額や番号をデータ化し、計算ミスや入力間違いを防ぐことができます。
これにより、窓口の待ち時間短縮と、締め後の違算発生リスクの低減を実現します。
【手形・小切手】全面電子化に向けた移行期間の処理効率化
手形や小切手の交換業務は、期日が決まっているため、時間との勝負になります。
手形に記載された金額、振出日、支払期日、振出人などの情報を正確に読み取り、手形交換所のシステムへデータを送信する必要があります。
以前からMICR（磁気インク文字認識）が利用されてきましたが、AI-OCRを併用することで、手書き部分の認識精度が飛躍的に向上しました。
画像データとして保存することで、事後の照会対応もスムーズになり、現物の検索にかかる時間を削減できます。
2027年3月の手形・小切手の全面電子化（交換業務廃止）を見据え、残存する紙の手形処理を最小限のリソースで行うためにOCRが活用されています。
こちらは北國銀行が手形・小切手の集中入力体制を構築し、災害リスクの排除とコスト削減を実現した事例について解説した記事です。 合わせてご覧ください。https://www.pfu.ricoh.com/fi/digitarakuru/casestudy-0005.html
【融資審査】決算書や確定申告書のデータ化による審査スピード向上
法人融資や住宅ローンの審査では、決算書や確定申告書といった財務資料の内容をシステム（財務分析ソフト）に入力する作業が発生します。
決算書は企業によって勘定科目の名称やレイアウトが異なるため、これまでは手入力が基本でした。
最新のAI-OCRでは、異なるフォーマットの帳票であっても、AIが「これは売上高」「これは営業利益」といった項目を自動で判断して読み取る機能が登場しています。
これにより、財務入力にかかる時間を数時間から数分へと劇的に短縮できます。
審査スピードが上がることは、顧客への融資実行までの期間短縮（Time to Yes）に直結し、銀行の競争力強化につながります。
こちらは仙台銀行が住宅ローン審査等の業務負荷を約3割削減し、企画業務へのシフトを進めた事例について解説した記事です。 合わせてご覧ください。https://www.tegaki.ai/user-case-sendai-bank/
銀行がOCR導入で得られるメリットと費用対効果
OCRの導入には、初期費用やランニングコストがかかりますが、それを上回るメリットが期待できます。
単なる「入力代行」ではなく、銀行全体の業務品質や顧客サービスを向上させる投資として捉えるべきです。
ここでは、定量的な効果と定性的な効果の両面から、銀行がOCR導入によって得られる具体的なメリットを解説します。
稟議書を作成する際の参考にしてください。
膨大なデータ入力業務の削減と人件費の適正化
最大のメリットは、やはり圧倒的な業務時間の削減です。
AI-OCRは人間よりもはるかに速いスピードで文字を認識し、データ化することができます。
例えば、1枚あたり3分かかっていた入力作業が、OCRと確認作業を含めても1分以内で完了すれば、生産性は3倍になります。
これにより、派遣社員やパートタイマーの人件費を抑制できるほか、繁忙期における職員の残業代削減にも大きく寄与します。
浮いた人的リソースを営業や企画などのコア業務に再配置することで、組織全体の収益性を高めることが可能です。
入力ミスや確認漏れなどのヒューマンエラー防止
人間が作業を行う以上、入力ミスや見間違いといったヒューマンエラーをゼロにすることは不可能です。
特に、長時間にわたる入力作業や、繁忙期のプレッシャーの中では、ミスの発生確率は高まります。
AI-OCRを導入することで、ベースとなるデータ作成は機械が行うことになります。
人間は「AIが自信なし（確信度が低い）」と判定した箇所や、重要項目のみをチェックする役割に変わります。
「入力」と「確認」のダブルチェック体制から、「AIによる入力」と「人間による確認」へとプロセスを変えることで、精神的な負担を減らしつつ、データの正確性を担保できます。
顧客の待ち時間短縮によるサービス品質（CS）の向上
窓口業務におけるOCR活用は、顧客満足度（CS）の向上に直結します。
これまでは、顧客が記入した書類を行員がバックヤードで入力し、完了するまでロビーで待ってもらうという時間が存在しました。
タブレット入力やOCRによる即時読み取りを活用すれば、その場ですぐに手続きが完了します。
手続きにかかる時間が短縮されれば、顧客のストレスが減るだけでなく、窓口の回転率も向上します。
また、余った時間で顧客のニーズを聞き出し、投資信託や保険商品などの提案を行うといった、より深いコミュニケーションが可能になります。
失敗しないための銀行向けOCRツールの選び方
市場には多くのOCRツールが存在しますが、銀行業務で利用するためには、一般的なツールとは異なる選定基準が必要です。
「精度が高い」と謳っていても、実際に現場の帳票を読ませてみると使い物にならなかった、というケースも少なくありません。
銀行ならではの厳しい要件を満たし、長期的に安定して運用できるツールを選ぶための4つのポイントを解説します。
これらを基準に選定を進めることで、導入後のミスマッチを防ぐことができます。
手書きの日本語（漢字・くずし字）の読取精度が高いか
海外製のOCRエンジンは英数字の読み取りには強いものの、日本語の漢字、ひらがな、カタカナの混在には弱い傾向があります。
特に銀行業務では、住所や氏名など、複雑な漢字や崩れた手書き文字を正確に読み取る能力が求められます。
選定の際は、必ず「日本語の手書き文字」に特化した学習を行っているAI-OCRエンジンであるかを確認してください。
また、縦書きや、訂正印が押された文字、枠からはみ出した文字など、イレギュラーな書き方に対応できるかどうかも重要なチェックポイントです。
カタログスペックだけでなく、実際の帳票を使ったトライアルで精度を検証することが必須です。
銀行レベルの高度なセキュリティ基準を満たしているか
顧客の資産情報や個人情報を扱う銀行において、セキュリティは妥協できないポイントです。
クラウド型のAI-OCRを利用する場合、読み取ったデータがどのように処理されるかを確認する必要があります。
AIや生成AIモデルの学習データとして自社の顧客情報が利用されない設定（オプトアウト）が可能かどうかが重要です。
また、特定の項目（マイナンバーや口座番号など）をマスキングして読み取る機能や、アクセスログの管理機能が充実しているかも確認しましょう。
金融機関向けのガイドライン（FISCなど）に準拠しているサービスであれば、安心して導入できます。
こちらは生成AIの企業利用におけるリスクと具体的な対策、注意点を徹底解説した記事です。 合わせてご覧ください。
既存の勘定系システムやRPAツールとAPI連携しやすいか
OCRは単体で使うものではなく、他のシステムと連携して初めて効果を発揮します。
読み取ったデータをCSVでダウンロードするだけでなく、APIを通じて勘定系システムやRPAツールへ直接データを渡せるかがカギとなります。
導入予定のRPAツールとの親和性が高いか、または連携実績が豊富かを確認してください。
中には、特定のRPAツールとパッケージ化されたOCRソリューションも存在します。
スムーズな連携が可能であれば、開発コストを抑えつつ、早期に自動化フローを構築することができます。
オンプレミス型かクラウド型か（自社のセキュリティ要件との合致）
AI-OCRの主流はクラウド型（SaaS）ですが、銀行によっては行内規定により、データを外部（クラウド）に出せない場合があります。
その場合は、行内のサーバーにインストールして利用するオンプレミス型のOCRツールを選ぶ必要があります。
ただし、一般的にAIの精度向上スピードはクラウド型の方が早いため、機能面ではクラウド型が有利なケースが多いです。
最近では、LGWAN（総合行政ネットワーク）対応や、閉域網で利用できるクラウドサービスも登場しています。
自行のセキュリティポリシーと照らし合わせ、許容できる範囲で最も性能の良い提供形態を選択しましょう。
銀行業務におすすめのAI-OCRツール5選
数あるOCRツールの中から、金融機関での導入実績が豊富で、かつ機能や精度において評価の高い5つのツールを厳選しました。
それぞれのツールに特徴がありますので、自行の課題や予算に合わせて比較検討してください。
DX Suite（AI inside株式会社）／シェアNo.1の読取精度
DX Suiteは、国内のAI-OCR市場で圧倒的なシェアを誇るサービスです。
独自開発の文字認識AIを搭載しており、手書き文字の読取精度においては業界トップクラスの実力を持ちます。
金融機関を含め、多くの企業で導入実績があり、誰でも直感的に使えるユーザーインターフェースが特徴です。
「Intelligent OCR」という機能では、帳票の種類を問わず、高精度なデジタル化を実現します。
セキュリティオプションも充実しており、銀行業務での利用にも十分対応可能です。
こちらは名古屋銀行がDX Suiteを活用して年間1,000時間以上の業務時間を削減した事例について解説した記事です。 合わせてご覧ください。https://digi-mado.jp/products/17144/case/70371/
SmartRead（株式会社Cogent Labs）／非定型帳票に強い
SmartReadは、事前の帳票定義が不要で、さまざまなレイアウトの書類を読み取ることができるのが強みです。
特に、取引先ごとにフォーマットが異なる請求書や領収書などの「非定型帳票」の処理に優れています。
AIが文書の種類を自動で判別し、必要な項目を抽出してくれるため、設定の手間が大幅に削減されます。
手書き文字の認識精度も高く、確認作業を効率化するための画面設計も使いやすいと評判です。
DynaEye（株式会社PFU）／スキャナメーカーならではの画像補正
業務用イメージスキャナで世界的なシェアを持つPFUが提供するOCRソフトです。
スキャナメーカーならではのノウハウが詰まっており、紙の汚れや傾き、裏写りなどを自動で補正してから文字認識を行うため、読み取りエラーが少ないのが特徴です。
定型帳票だけでなく、準定型帳票にも対応しており、オンプレミスでの導入も可能です。
スキャナハードウェアとの親和性が高く、大量の紙書類を高速で処理する事務センターなどに適しています。
invoiceAgent AI OCR（ウイングアーク1st株式会社）／文書管理機能が充実
invoiceAgentは、単なるOCR機能だけでなく、文書の保管・管理（電子帳簿保存法対応など）までをワンストップで行えるプラットフォームです。
5つのOCRエンジンを搭載しており、読み取る項目に応じて最適なエンジンを選択したり、複数のエンジンの結果を照合したりすることで精度を高めています。
帳票の仕分け機能も強力で、ごちゃ混ぜにスキャンされた書類を自動で分類してくれます。
読み取り後のデータ活用や、証跡管理を重視する銀行におすすめです。
こちらはスルガ銀行がinvoiceAgentを導入し、年間約5,000時間の業務削減を見込んでいる事例について解説した記事です。 合わせてご覧ください。https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000054.000053341.html
AI Read（アライズイノベーション株式会社）／オンプレミス対応で安価
AI Readは、手書き・活字の読み取りに対応したAI-OCRで、オンプレミス環境での提供に強みを持っています。
インターネットに接続できない環境でもAIによる高精度な読み取りが可能であるため、セキュリティポリシーが厳しい銀行でも導入しやすいのがメリットです。
また、他の主要ツールと比較してライセンス体系が柔軟で、比較的安価に導入できる点も魅力です。
スタンドアロン型からサーバー型まで、規模に応じた構成を選択できます。
こちらはみずほ銀行がオンプレミス環境でAI Readを導入し、決算書のデータ化と高セキュリティ環境を実現した事例について解説した記事です。 合わせてご覧ください。https://airead.ai/news/20230824/
銀行がOCR導入を成功させるための導入ステップ
ツールを契約したからといって、すぐに業務が自動化されるわけではありません。
現場の業務フローにOCRを組み込み、定着させるためには、段階的な導入プロセスが必要です。
失敗を防ぎ、着実に成果を出すための3つのステップを紹介します。
焦らず、以下の手順に沿って進めることをおすすめします。
まずは特定の部署・帳票でスモールスタート（PoC）を行う
最初から全店のあらゆる帳票をOCR化しようとすると、設定作業や現場の混乱によりプロジェクトが頓挫するリスクがあります。
まずは「口座振替依頼書」や「住宅ローン申込書」など、枚数が多く効果が出やすい特定の帳票に絞って導入を開始しましょう。
この段階でPoC（概念実証）を行い、「どの程度の精度で読めるか」「現場の作業時間はどれくらい減るか」を数値で検証します。
小さな成功体験を作り、現場の理解を得てから対象範囲を拡大するのが鉄則です。
こちらはAI導入を成功させるための完全なガイドライン、手順、成功事例について解説した記事です。 合わせてご覧ください。
現場の職員に対する操作研修と運用ルールの策定
OCRを操作するのは、IT専門家ではなく、現場の事務職員です。
スキャナでの読み取り方、PC画面での確認・修正方法など、わかりやすいマニュアルを作成し、十分な研修を行う必要があります。
また、「読み取り不可の文字があった場合はどうするか」「原本はいつまで保管するか」といった運用ルールも事前に定めておきましょう。
現場の声を聞きながら、使いやすい運用フローを構築することが定着への近道です。
読み取りエラー時の修正フローをあらかじめ決めておく
どんなに高性能なAI-OCRでも、精度が100%になることはありません。
必ず発生する「読み取りミス」や「判読不能」に対して、誰がどのように修正するかを決めておくことが重要です。
例えば、「確信度が90%以下の項目だけを目視確認する」といったルールを設けることで、確認作業の効率を上げることができます。
エラー処理のフローが確立されていないと、結局すべてのデータを目視確認することになり、導入効果が薄れてしまいます。
銀行のOCR活用に関するよくある質問
最後に、銀行の担当者からよく寄せられる質問とその回答をまとめました。
導入検討時の不安解消にお役立てください。
セキュリティ面での情報漏洩リスクはありませんか？
多くのAI-OCRベンダーは、金融機関の厳しいセキュリティ基準に対応しています。
通信の暗号化、IPアドレス制限、データの自動削除設定などが標準装備されているものがほとんどです。
また、読み取った画像データをAIの学習に使用しない（オプトアウト）契約ができるサービスを選べば、情報が外部に漏れるリスクを最小限に抑えられます。
特殊な銀行独自の帳票でも読み取り可能ですか？
はい、可能です。多くのAI-OCRツールには、ユーザー自身が読み取り箇所をマウスで指定して定義を作成する機能があります。
自行独自の申込書やアンケート用紙であっても、読み取り枠を設定することで対応できます。
ただし、あまりに複雑なレイアウトの場合は、ベンダーによる設定支援が必要なケースもあります。
導入から稼働までにかかる期間の目安は？
クラウド型でスモールスタートする場合、契約から1ヶ月程度で稼働できるケースもあります。
しかし、銀行業務全体に組み込む場合や、RPA連携を含める場合は、要件定義やテスト期間を含めて3ヶ月〜半年程度を見込んでおくのが一般的です。
PoC（実証実験）期間を1〜2ヶ月設けることを推奨します。
【警告】「紙」に埋もれる銀行に未来はない？AI-OCRが救う金融現場の現実
銀行業務において、紙の帳票処理は長年の課題とされてきました。「手書き文字の入力作業に一日を費やす」「目視チェックでの精神的疲労が限界に近い」——。もし現場でこのような声が上がっているなら、それは組織としての危険信号かもしれません。最新の市場動向や技術革新の波は、アナログな業務体制を維持するリスクを年々高めています。ここでは、なぜ今、銀行がAI-OCR導入に舵を切らなければならないのか、その決定的な理由と得られる未来について解説します。
アナログ業務が招く「見えない経営リスク」
従来型の業務フロー、すなわち顧客が記入した書類を行員が手入力し、別の行員が目視で確認するというプロセスは、人件費という目に見えるコストだけでなく、組織の活力を削ぐ「見えないコスト」を生み出しています。
- 生産性の低下： 単純作業への没頭は、行員が本来行うべき付加価値の高い業務（顧客への提案や相談対応）の時間を奪います。
- 人材流出のリスク： デジタルネイティブ世代にとって、非効率なアナログ業務は離職の大きな動機となり得ます。
セキュリティとコンプライアンスの脆弱性： 紙媒体の紛失リスクや、ヒューマンエラーによる誤入力は、金融機関としての信頼を損なう重大なインシデントに繋がりかねません。
特に、労働人口が減少する中で、人海戦術に頼った業務運営はもはや持続不可能と言えるでしょう。
AI-OCRとRPAの連携がもたらす「完全自動化」への道
導入に成功している金融機関は、単に「文字をデータ化する」ためだけにOCRを使っているわけではありません。彼らはAI-OCRを「入力の自動化」、そしてRPA（Robotic Process Automation）を「処理の自動化」として組み合わせ、一連の事務作業を無人化することを目指しています。
- AIによる高精度な読み取り： くずし字や訂正印があっても、前後の文脈からAIが高い精度で文字を認識します。
- ロボットによる自動処理： 読み取ったデータをRPAが受け取り、勘定系システムへの登録や照合作業を自動で実行します。
- 人間は「判断」に集中： 行員はAIが迷った箇所の確認や、例外的な処理の判断のみを行います。
このシフトにより、業務時間は劇的に短縮され、行員はより創造的で人間らしい業務に集中できるようになります。2027年には手形・小切手の全面電子化も予定されており、紙処理からの脱却は待ったなしの状況です。
引用元：
全国銀行協会は、2027年3月を目処に手形・小切手の交換業務を廃止し、全面的な電子化へ移行する方針を掲げています。これにより、金融業界全体で紙媒体の削減とデジタルシフトが加速することが確実視されています。（一般社団法人全国銀行協会「手形・小切手機能の全面的な電子化」より）
まとめ
銀行業界は、労働力不足への対応や2027年の手形・小切手全面電子化を見据え、業務プロセスの抜本的な見直しが急務となっています。
しかし、現場からは「どのツールを選べばいいかわからない」「導入や設定を行える専門人材が不足している」といった声も多く聞かれ、DX推進の足かせとなっているのが現状です。
そこでおすすめしたいのが、Taskhub です。
Taskhubは日本初のアプリ型インターフェースを採用し、200種類以上の実用的なAIタスクをパッケージ化した生成AI活用プラットフォームです。
たとえば、今回ご紹介したような画像からの文字起こし（OCR機能）はもちろん、議事録作成、メール作成、レポート自動生成など、銀行業務で発生する多岐にわたるタスクを「アプリ」として選ぶだけで、誰でも直感的にAIを活用できます。
しかも、Azure OpenAI Serviceを基盤にしているため、金融機関に求められる高度なデータセキュリティ基準を満たしており、情報漏えいの心配もありません。
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導入後すぐに効果を実感できる設計なので、複雑なプログラミングや高度なAI知識がなくても、すぐに業務効率化が図れる点が大きな魅力です。
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