【2024年最新】AzureとERPの融合：GPTを活用した業務革新、Azure OpenAIのVision拡張によるOCR利用の可能性を解説

デジタル変革の波は企業の業務プロセスに革命をもたらし、その中心にあるのがAIの進化です。
AI技術をERPシステムに統合することで、業務効率の大幅な向上、コスト削減、そして顧客サービスの質の向上を目指しています。特に、GPT（Generative Pre-trained Transformer）を活用した業務プロセスの自動化や意思決定の支援、Azure AI Vision拡張によるOCR（Optical Character Recognition：光学文字認識）技術の拡張は、これらの目標達成において重要な役割を果たします。
この記事では、これらの技術がBtoBビジネスにおいてどのように活用されているか、そしてそれらがもたらす可能性について掘り下げていきます。

ERP（Enterprise Resource Planning）とは

企業の財務、製造、供給チェーン、人事などの核となるビジネスプロセスを統合し、効率化するシステムです。データとプロセスの一元管理を実現し、企業運営の透明性と効率を向上させます。ERPは、意思決定の迅速化やコスト削減、生産性の向上など、企業が直面する多くの課題を解決するための強力なツールとなっています。

ERPとGPTを統合して活用するメリット

GPTを活用したAIをERPシステムに統合することで、自然言語処理を通じたデータの理解と操作が可能になり、企業の業務効率が大幅に向上します。これにより、顧客からの問い合わせ応答、文書の自動生成、プロセスの自動化が実現し、従業員はより創造的な業務に集中できるようになります。また、ビジネスインテリジェンスと予測分析が強化され、意思決定支援の精度が向上。企業は市場の変動に迅速に対応し、ビジネスチャンスを逃さずに済みます。このように、ERPとAIの大規模言語モデルを統合することは、企業の競争力を高めるための鍵となります。

代表的なERPであるOracle NetSuiteと代表的なAIソリューションであるAzure OpenAIを利用した業務効率化のソリューション例を以下に挙げます。

リアルタイムでの顧客対応の向上

Azure OpenAIとOracle NetSuiteを連携させることで、販売履歴、購買履歴、顧客サポート履歴や顧客の行動履歴、属性情報、エンゲージメントデータや社内文書を元に各顧客に応じたチャットソリューションを提供します。

業務自動化で時間とコストの削減

Azure OpenAIとOracle NetSuiteを連携させることで、定型業務の自動化やデータ入力の効率化を実現し、時間とコストを大幅に削減します。
　　
Azure OpenAIのGPT-4 with Visionの拡張機能を利用して、手書きを含む請求書、納品書、領収書などの書類の自動認識とデータ入力を自動化します。

意思決定支援で収益向上とリスク低減を実現

Azure OpenAIとPower BI、Oracle NetSuiteを連携させることで、膨大なデータを分析し、ビジネスに役立つ洞察を得られます。
顧客データ、市場データ、財務データをAzure OpenAIのGPTを利用して分析し、その分析結果をPower BIで可視化します。可視化したデータに基づく分析や解釈について、さらにAzure OpenAIのGPTで深掘りすることが可能です。

といったソリューションが挙げられます。

今回は、特にAzure OpenAIのGPT-4 with Visionによる画像認識機能を拡張するVision拡張機能を利用する方法について、解説いたします。

Azure OpenAIとは

Azure OpenAIは、Microsoft Azure上で動作するOpenAIのAIモデルとサービスを統合した革新的なプラットフォームです。開発者は、事前トレーニング済みの最先端AIモデルやツールを活用することで、高度なAIアプリケーションを迅速かつ簡単に構築できます。
この記事では、AzureOpenAIのGPT-4 with Visionと既存のAzureのComputer Visionを利用してVision拡張の機能について解説させていただきます。

Azure OpenAIの利用手順

Azure OpenAIを利用するには、以下の手順が必要です。

Azure OpenAIでgpt-4 with VisionのVision拡張機能を利用する方法

Azure OpenAIでgpt-4 with VisionのVision拡張機能の能力検証

Azure OpenAIのgpt-4 with VisionのVision拡張機能の能力を検証するために以下の3パターンでの検証を実施しました。

• Azure OpenAI gpt-4 with Vision（Vision拡張あり）
• Azure OpenAIgpt-4 with Vision（Vision拡張なし）
• Google gemini 1.5

利用した画像データは以下の4パターンです。

上記の画像より、「氏名」、「ふりがな」、「会社名」、「部署」、「携帯電話番号」、「電話番号」、「日付」の項目を抽出する検証を実施しました。

手書き画像（名刺風）　通常（ややピンぼけ

	名前	フリガナ	会社名	部署	携帯番号	電話番号	日付
vision拡張	⚪︎	⚪︎	△	△	△	⚪︎	⚪︎
vision拡張なし	⚪︎	⚪︎	△	×	⚪︎	⚪︎	⚪︎
gemini1.5 pro	×	×	×	×	×	×	⚪︎

手書き画像（名刺風）　ピンぼけ

	名前	フリガナ	会社名	部署	携帯番号	電話番号	日付
vision拡張	×	×	×	×	×	×	×
vision拡張なし	×	×	×	×	×	×	×
gemini1.5 pro	×	×	×	×	×	×	×

手書き画像（名刺風）　回転

	名前	フリガナ	会社名	部署	携帯番号	電話番号	日付
vision拡張	⚪︎	⚪︎	△	△	△	⚪︎	⚪︎
vision拡張なし	×	×	×	×	×	×	×
gemini1.5 pro	×	×	×	×	△	×	△

手書き画像（名刺風）　回転 + ピンぼけ

	名前	フリガナ	会社名	部署	携帯番号	電話番号	日付
vision拡張	⚪︎	×	△	×	×	×	×
vision拡張なし	×	×	×	×	×	×	×
gemini1.5 pro	×	×	×	×	△	△	△

かなり難易度の高い手書き画像でしかも、ひっかけ問題のような内容も含まれていたためかなり成績は悪くなってしまいましたが、以下のような傾向が読み取れます。

なお、印刷文字に対しても同様のテストを実施いたしましたが、認識率は上記の結果よりも精度が高いのですが同様の傾向が見られました。
（印刷文字に関しては、gemini1.5 proがgpt-4 with vision（vision拡張なし）と同様または、gemini1.5 proの方ややや精度が高いという結果となりました。）

特に手書き文字を扱う場合は、正常な向きの画像ではないケースが多いと考えられますので、Vision拡張を利用することは非常に有用であると考えられます。

GPT-4 with VisionのVision拡張機能とその応用例

GPT-4 with VisionのVision拡張機能は、画像認識とテキスト理解の融合により、多様な応用が可能になります。ここでは、その画期的な応用例をいくつか紹介します。

フリーフォーマットの文書読み取りの自動化

従来の光学式文字認識(OCR)技術では、特定のフォーマットに準じた文書の読み取りは可能でしたが、フリーフォーマットの文書や手書きメモなどの解析は難しいとされていました。GPT-4 with Visionの導入により、不明瞭な部分や変則的なフォーマットでも、コンテキストを理解し推測することで、正確な読み取りが可能になります。
※AIによる予測プロセスに依存しているため、結果の正確性は100%とは言い切れませんが、大幅な時間短縮と効率化を実現します。

会議室のホワイトボード内容のデジタル化

会議やブレインストーミングセッションで使用されるホワイトボードの内容を、GPT-4 with Visionを利用して高精度にデジタル化することができます。図表やテキストを含む複雑な情報も正確に読み取り、整理して出力することで、会議後の情報共有やアーカイブの手間を削減します。

過去の紙資料のデジタル変換

歴史的文書や過去の研究資料など、さまざまなフォーマットで保管されている紙資料を、GPT-4 with Visionを活用して効率的にデジタル化することが可能です。フォーマットに依存せず、必要な情報を抽出・整理し、アクセスしやすい形での保存が可能になります。

簡易外観検査の実現

GPT-4 with Visionを利用することで、製品の外観検査を簡易に自動化することも可能です。正常な製品画像と比較分析し、異常が疑われる箇所を検出することで、品質管理の精度を向上させることができます。

例：ネジの欠陥判定

判定結果：欠陥あり。

テスト画像には、ネジの頭部に明らかな損傷が確認できます。具体的には、ネジの頭の一部が削れており、基準画像におけるネジの完全な形状とは異なっています。このような損傷は、ネジの機能に影響を与える可能性があり、取り付け時にドライバーが適切に嵌まらない原因となる可能性があるため、欠陥と判断されます。また、ネジの頭部以外に目立った違いは見受けられませんが、頭部の損傷のみで欠陥品と判定するには十分です。

※MVTECデータセットのデータを利用
https://www.mvtec.com/company/research/datasets/mvtec-ad
　（MVTECデータセットは商用利用が認められておりません。）

GPT-4 with Visionでは、小さな欠陥を見つけることは難しいのですが、大きな欠陥については容易に見つけることが出来ます。また、検査のための準備も「正常品の画像」、「確認したい欠陥を見つけるためのプロンプト文」の準備のみで検査を実施することが出来るため、容易に簡易的な外観検査を実施することが出来ます。

■まとめ: Azure OpenAIを利用して業務プロセスを効率化しましょう。

AzureとERPの融合は、企業のデジタル変革を大きく推進しています。特にGPTをはじめとするAI技術の統合により、自然言語処理を通じたデータの理解と操作が可能になり、業務効率の大幅な向上が見込まれます。この技術革新は、顧客サービスの質の向上、コスト削減、そして迅速な意思決定を実現し、企業の競争力を高めます。また、Azure OpenAIのVision拡張によるOCR技術の進化は、従来困難であったフリーフォーマット文書や手書きメモの解析を可能にし、さらなる業務プロセスの効率化を促します。ERPとAI技術の融合は、BtoBビジネスにおいて革新的な変化をもたらし、企業が新たなビジネスチャンスを捉えるための重要な鍵となっています。