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円安とは
qiita.com/spaces
RPA適用業務は半分近くがOCRと絡むともいわれており、帳票を読み取って電子化して自動化をしたいというニーズは多い。RPAソフトウェアの多くもOCR機能を標準で内蔵して、これに応えている。しかし、OCR関連のプロジェクトでPoCを実施する際には「はまりポイント」が存在し、検証段階で頓挫してしまうプロジェクトも結構あるという。筆者もいくつかのプロジェクトを見てきたが、このはまりポイントの事を「精度100%の壁」と仮に呼ぶことにした。OCRプロジェクトがはまってしまう理由を、OCRエンジンの現状を踏まえながら見ていき、対応策を考えてみることにする。 主なAI-OCRエンジンの種類とその精度 まず、日本市場でRPAソフトウェアと一緒に使われることが多い主なOCRを見てみよう。AI-OCRというのは、最近のOCRエンジンは従来の技術に加えてディープラーニングの技術を使って文字の認識や帳票レイアウト
qiita.com/spaceship2021
はじめに(全体の流れ) どうも,授業が始まらず家でニートしている大学生です.今はニートで暇だし簡易的なサーバーでも作って見ようかなと思い,サーバー構築するまで寝れないという制限を自らに課し,1日で出来る範囲で実際に作ってみました.初心者なので1から作るとさすがに1日では出来そうになく,今回はPythonでsocketserverという標準のサーバー構築用ライブラリ(というかフレームワーク)を使って実装してみました.サーバー立ち上げまでの流れは以下のとおりです. どのようなデータを通信するか考える データ送受信のプロトコルを考える 考えたプロトコルのパーサーを作る リクエストハンドラを作る 実行ファイル(サーバーを立ち上げるファイル)を作る 記事を投稿した経緯 実際にこの「サーバー構築チャレンジ」を行っているときはこのような記事を書くことは考えていませんでした.しかし今回このように記事として
僕の場合は1章は知っていたので飛ばしました.2章,3章を合わせて1日で読んで,ほかは1章ずつ読みました.計6日で読んだ感じですね.コードはまずは自分でどう書くか考えてみて,3分くらい思いつかなかったら写経しました.内容はとてもわかりやすかったです.題名通りゼロからニューラルネットワークを作るもので,ライブラリは基本的には使わないで実装する構成です.ただし,途中著者の書いたコードをインポートするように促されることがあります.納得がいかない人はコードは公開されているのでそれを見ればいいです.それにしてもニューラルネットワークが思っていたより単純だったのが少し驚きでした. この本でニューラルネットワーク内の処理のフローをおおまかに理解できたかなと思います.個人的な見解ですが,なにかに入門する際には内容を1つ1つ深堀りするよりは,全体像を捉えるほうが頭に残ると思います.この本は程よく深堀りしないの
2019年の今年は「令和元年」であるわけだが、年初はまだ「平成31年」だったので、ギリギリまだ平成ともいえる。ところで、ITの世界にもいろいろな都市伝説や根拠は薄いけれどもかっちり守られているしきたり/習慣があり、少なくとも今の世界では通用しないため本当は改善したほうがいいのだが業界的にずるずるといってしまっていることが色々と存在する。年末の今、平成を思い返したときに元IT企業に勤めていた人間として「この習慣は平成のうちに終わらせておかねばならなかっただろうに!」と悔やまれることを7つ挙げてみた。 ※ちなみに、諸君のまわりでこれらをすべてやめられている人がいたならば本当に神である、というのが残念ながら今の現状だ。 【7位】 2要素認証でない「2段階認証」 これは令和元年にセブンペイサービスの停止でだいぶ話題になったので、認識されている諸君も多いかもしれない。話題になったのは大手企業のサービ
ここ2~3年もてはやされているRPAであるが、いくつかのプロジェクトを見てきた経験でいうと、決して「魔法の杖」などではなく適用する業務と状況、体制を考えたうえで臨まないと、後で大きなコストを払うことになることは『RPAに適した業務、適さない業務』や『RPAの失敗事例よくある話とその対策』で述べた。自動化できそうな提携業務を選び、業務整理をしたうえで自動化するかどうかを決めるといった手順が重要である。 その際、業務の汎用性によって以下のようなレベルを定義して、それぞれのレベルで適切なソリューションを使用したほうがいいことも述べた。 業務汎用性 プレイヤーと提供/作業内容 この中で業務汎用性が低い「レベル1」で業務の現場メンバーによって自動化するか外注するかで仕分けする部分に「RPA」を位置づけているわけだが、同時に「iPaaS」も記載している。このiPaaSとは何か、RPAと何が違ってどう使
日本の「RPA」は正しいRPAではない? 「日本のRPAは他国のRPAと違うものだ」「日本ではRPAが正しく活用されていない」ということがよく言われる。外資系ベンダーのグローバルにおける日本市場の売上比率は5%程度が一般的な値であるが、RPAに限って言うと日本市場はグローバルの25-30%程度あるという、まさに他ではない規模の大きさを誇っている。それだけRPAは日本で特別に注目されていることである。ただ、それは日本が何か先進的な導入を行っているからというわけではなく、「ひとまず流行っているから」と飛びついて間違って入れてしまうケースが多い、とも言われている。そしてそれを理由に「RPAなんで入れないほうがいいのである」と言っている人たちもいる。これらの事柄を筆者の経験から考察してみた。 日本と世界で違うRPA導入意思決定の仕方 米国や英国で進んでいるRPAは、業務整理/標準化と自動化を一体の
エンジニアの諸君、いま日本のIT事情はかなり厳しいことになっているのはご存じだろうか。日本は経済規模で中国に抜かれて久しく、様々な経済指標を見てももはや先進国とは言えない1状況になっているが、ITの状況を見ても、欧米諸国や、実はアジア諸国と比べても惨憺たる状況なのである。 日本の惨憺たるIT事情 日本では昔からITを戦略的投資と考えずに「ITはしょせん道具だ」ととらえてコストとみなし、まるまるアウトソースをしたり、社内異動で移ってきた専門家でない人間に任せていたりしていた。エンジニアの給料も他国と比べるとひどいもので、日本の平均は米国の平均の約半分2である。社内異動で移ってきた人間なので、あと2-3年すればまた別の部門に異動するため、学習意欲も低い3。社内でも、使えるパソコンは10年くらい前のスペックで、スマホで仕事をしたほうが早いのではないかと思うくらいのブツしか配布されない。 そして、
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