大学入試調査書のデータ化

概要

大学受験に伴い、多くの紙書類が、受験生側から大学へと送付されています。WEB出願も進む中、まだまだ紙による調査書の管理が必要があり、受験者数の規模に関わらず、担当者が、調査書のデータ化に追われている現状が多く存在しています。

このような課題を解決するため、大学の職員や担当者の大幅な業務効率化を実現し、先々のデータ活用を目的としたソリューションのご紹介です。

１、調査書のデータ化に時間を要している
２、高校訪問や他業務で忙しい
３、調査書のフォーマットがバラバラで、管理も入力も大変
４、データ化した情報を活用できていない
５、予算の捻出が難しい

１、調査書のデータ化にかかる時間が半分になります
２、作業効率化により、他業務に時間を活用できるようになります
３、AIがフォーマットを識別し、標準化された情報でデータ化されます
４、学生情報、評定平均、出欠席情報がデータ化されます
５、利用範囲に応じたご提案が可能です

志願者数に応じた価格設定をしております。
（ご希望や状況に応じて、金額が変動いたします。予めご了承ください）

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。

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。

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、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、項目名もバラバラ、
これらが記載されている枠の位置もバラバラになっていることから、
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、
データ化をすることが可能となりました。

紙の書類をAI-OCRで読み込みし、データ化・Webフォーム化する、自社開発のシステムです。
「紙書類を100%無くすことはできないので、併用前提で運用したい」という自治体や教育機関、法人企業に、多く導入をいただいております。

大学職員、入試課、広報課、アドミッションセンター担当など、入試に携わられているご担当者様で、
取り組み内容について、詳細な資料をご希望の方は、下記フォームよりお問い合わせください。

学内システム、WEB出願システムなど、大学サポートをされている企業のご担当者様で、
調査書のデータ化に関する詳細を知りたい、自社システムとの連携を検討いただける場合、
「info@mi-labo.co.jp」まで直接ご連絡、もしくは下記のフォームから、お問い合わせください。