プロジェクトストーリー

少しさかのぼって2021年のことになりますが…実はAI TextSiftaの前に、「Sakura-Eye」というサービスを構築していました。申込書や申告書など、さまざまな帳票をAI OCRとBPOで高精度にデータ化するものでした。
ただ、定型帳票に特化したサービスだったので、非定型帳票の読取りには対応できなかったんです。

お客さまにご紹介しても「非定型帳票じゃないと業務でつかえないんだよねぇ....」といった、ちょっと残念な反応が多くて。
正直、なかなか伸び悩んでいました。

非定型帳票から項目を抽出できない理由は「項目の位置が正しく特定できない」ことです。
他社でも精度が良くて7割しか読み取ることができなくて。
この解決困難な「項目を特定する」というフェーズを、「曖昧さ」に強い生成AIを使って解決したんです。
具体的なポイントは企業秘密なので言えないんですけど。

当初メンバーはたったの5人だったんです。
自分がプロダクトオーナーとしてAI TextSiftaのサービスアーキテクチャを描き、メンバーに伝えていました。他にもサービスのイメージカラーなどUI/UXをデザインしたり、サービスの名前も考えたり…

S.Sにはバックエンド、DBの設計、開発を担当してもらい、最少人数でこのサービスを作り上げました。当社で初めてのプロンプトエンジニアとして、生成AIを活用した仕組みを構築してくれました。1番大活躍した若手かと！

他メンバー（3名）がAzureクラウドにて基盤の構築（セキュリティ、認証、etc）、フロントエンド開発を担当しサービスリリースを達成しました。

でも、ここで諦めるわけにもいかないんです。
お客さまとの信頼関係を築きながら、技術も身に付ける、そして、その期待以上のものを作る、という想いで仕事に向き合っているので。
とにかくなんでも挑戦してみることが、サービスの成長・実績に繋がっていったんだと思っています。

今も挑戦は続いています。「読取り精度100%を目指したい」というお客さま向けに、OCR結果を更にオペレーターが補正する「スマート補正オプション」を構築しました。AI TextSifta初の外部連携機能をシャイン社と協業し開発しました。
AI TextSiftaの品質向上にも挑戦しています。最近では開発手法をスクラム開発に変えるなど、チームの変革も始まっています。

振り返ってみると、AI TextSiftaの構築はいろいろ試してみて、その都度ベストな選択をしていくような流れでした。
例えば、AI TextSiftaを構成しているサービスにも、それぞれ長所と短所があるので、アーキテクチャを構築する前に、まずはそれらを試して特長を理解します。そして、自社のシステム要件や目的、開発の優先順位などを当てはめると「数あるサービスのなかで、自社の要件に合っているのはこれだ！」という選択ができるようになるんです。

私は、当社内にアジャイル開発を浸透させていきたいです。
短いサイクルでリリースができるようになることはもちろん、お客さまの要求や状況の変化に迅速に対応することができるので。

自分は政治経済学部出身（文系）ですが、未経験でもITの未来を支えられるシステムエンジニアになれていると実感しています。最初は難しそう、堅苦しそう、新しい技術のキャッチアップが大変…と感じていましたが、未経験でも充実した研修プログラムもあり、実践的に学ぶことができました。先輩のサポートも得やすく、安心して業務に遂行しています。