AI-OCR・ルールエンジン連携で臨時雇用申請書チェックを自動化、年間5,500時間の作業削減を実現
早稲田大学は年間20,000件のアルバイト雇用申請書のチェック業務において、申請項目の膨大さ（1件あたり約200項目）と複雑なチェック要件により、繁忙期に5～7名の職員による手作業が発生していた。AI-OCRとルールエンジン「NaU Rulebook」を組み合わせたシステムを構築し、チェック要件を簡易なルール記法で業務担当者が直接編集できるようにすることで、年間約5,500時間の作業削減を実現した。
- 導入企業
- 学校法人 早稲田大学 情報企画部 / 株式会社 早稲田大学アカデミックソリューション
- 業種
- 教育
- 規模
- 大企業
- 部門
- 情報企画部、事務部門
- 解決した製品
- NaU Rulebook（DataChecker）（nau.co.jp）
- 年間雇用申請件数
- 20,000件
- 1申請あたりのチェック項目数
- 約200項目
- 現行運用の職員数
- 5～7名
01課題
年間10,000名（契約20,000件）のアルバイト雇用申請書をチェックする業務において、1申請あたり約200項目のチェックが必要で、法改正や制度変更によりチェック要件が複雑に変わるため、学期初めなどの繁忙期に5～7名の職員による大量の手作業が発生していた。
02やったこと
AI-OCRで申請書の内容を読み取り、ルールエンジン「NaU Rulebook」でOCR読取結果をチェックするシステムを構築。チェック要件を簡易なルール記法で業務担当者が直接編集可能にし、テストツール（Webシステム）で即座に試せる環境を提供することで、柔軟性の高い業務環境を実現した。
03成果
業務ルールの変更に対応できる柔軟性の高い業務環境を実現し、今後他業務への展開を計画している。
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