韓国ディープラーニング、「非定型女神書類AI OCR自動化」受注

ビジュアルインテリジェンスベースのAIソリューション企業韓国ディープラーニングは、国内大型金融会社に「非定型女神書類AI OCR自動化」プロジェクトを受注したと22日明らかにした。

今回のプロジェクトは、単純な光学文字認識（OCR）を超えて、文書の意味を分析して判断できる人工知能技術を金融業務に適用した事例だ。韓国ディープラーニングが提供する「DEEP OCR+」は、自己学習（Self-Training）機能を備えた文書理解特化モデルで、処理精度と速度を継続的に改善できるように設計された。

当該金融会社は、女神審査過程で合計46種の申請及び証明書類を1つのPDFに受け取り、これを手記に分類及び入力してきた。これにより文書欠落、誤奪者、業務ボトルネックなどの問題が繰り返し発生しており、韓国ディープラーニングはこうした手書き業務プロセスの自動化を目標にDEEP OCR+を導入した。

DEEP OCR+は、光学文字認識機能に基づいて、文書内の構造とコンテキストを一緒に分析して核心情報を抽出できる視覚インテリジェンスモデルである。韓国ディープラーニングが自ら開発した文書理解特化ビジョン言語モデル（VLM、Vision-Language Model）は、5年間蓄積された約4億件以上の画像やテキストデータを学習した基盤の上に構築されており、PDF、HWP、ワードなど多様な文書形式を同時に処理することができる。

今回のプロジェクトでは、マージされたPDF内の書類を自動分割および分類し、コアデータを抽出した後、企業内の計算システムに連動するプロセスを自動化した。これにより、手作業に依存していた文書確認や入力処理を効率的に改善できるという説明だ。結果はリアルタイム検証ダッシュボードを通じて確認でき、RPA（ロボットプロセス自動化）と連動して業務効率を高める構造で運営される。

韓国ディープラーニングは今回のプロジェクトをはじめ、金融分野の他にも保険、公共機関、製造業など文書基盤業務が多い産業分野への技術拡大を推進している。

キム・ジヒョン韓国ディープラーニング代表は「AIが多様な産業に導入されるためには「見る能力」が先行されなければならない」とし「視覚知能ベースの文書理解技術は多様な自動化課題に適用可能で、企業のデジタル転換を加速化する核心要素として位置づけるだろう」と話した。

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