2020年より、帝京平成大学様にて、+Focusを活用した調査書のデータ化を開始しました。
志願者数は約16,000名、そのうち一部学部からの運用で活用をスタートし、現在も入試対応に追われている職員の方々の業務効率化をサポートしています。

データ化に時間を要していた

導入いただいた帝京平成大学様では、毎年、各高校から寄せられる調査書のデータ化に多くの時間を要していました。 しかし、毎日のルーティン業務ではなく、募集開始から終了までの一時的な期間が作業ピークとなるため、 一時的なシステム導入に踏み切れず、一方では作業効率化や改善の必要性を感じていました。

「+Focus」に専用ロジックを導入へ

すでにミラボが提供していたAI-OCR「+Focus（プラスフォーカス）」へ、調査書をデータ化するための専用ロジックを構築するための研究・開発を開始しました。

膨大なサンプル調査書からデータ標準化

調査書のサンプルデータとして 約500枚のデータを受領したところ、項目の内容や記載されている枠の位置など、それぞれ微妙な違いがあることから その情報を取りまとめることから開始しました。
個人情報の内容・評定平均値・出欠の記録など 各項目の標準化を図りましたが、 〈 氏名＝氏名・名前 〉〈 年齢＝年齢・歳・才 〉など 項目名が統一されておらず、また これらが記載されている枠の位置もそれぞれ異なることから、 共通項目として標準化していく取りまとめ作業に、多くの時間を費やしました。

データ化の精度向上

どの位置に 何の情報が記載されているか、調査書特有の表現などを手掛かりに その法則性をAI-OCRで学習とチューニングを繰り返した結果、 開発時点のデータ化の精度が約20%だったところ、現在では約85%の精度で データ化することが可能となりました。