OCRのROIは、読取件数×短縮秒数だけでなく、確認作業、誤登録損失、レシピ保守、停止時の代替運用まで含めて計算します。 VLM OCRでは多品種対応による設定削減が大きな効果になる一方、GPUとモデル運用が追加コストになります。
年間便益 =
入力・照合の削減時間 × 人件費
+ レシピ作成・改版の削減時間 × 技術者単価
+ 回避できた誤登録件数 × 1件当たり損失
+ 処理能力向上による機会利益年間総費用 =
ソフトウェア・モデル費
+ GPU・端末・カメラの年換算費
+ API・連携開発・保守
+ 確認作業と例外対応
+ 監視・更新・教育・電力ROIは (年間便益－年間総費用)÷初期投資、投資回収期間は 初期投資÷月間純便益 で概算できます。
認識率が高くても、要確認率が高ければ削減時間は伸びません。反対に認識精度が同じでも、差異項目だけを見せるUIで確認時間を短縮できます。
保守・標準・楽観の3ケースを作り、自動通過率、処理量、人件費、障害率を変えます。機器更新年を含む3〜5年キャッシュフローと、導入しない場合に増えるレシピ保守費も併記します。
PoCの測り方は「VLM OCRのPoC・RFP実践ガイド」、倉庫プロセスは「入荷検品からWMS登録まで」を参照してください。
再入力工数だけでなく、在庫差異、再検品、返品、廃棄、停止時間を含めます。重大事故は期待値だけで正当化せず、自動登録条件を厳格にします。
件数が少なくてもラベル品種と改版が多い、誤入力コストが高い場合は候補です。連携範囲を絞り、既存端末と単一GPUを活用する段階導入で比較します。
通常例だけでなく、反射、傾き、汚れ、未知レイアウト、マスター不在を含む実画像と、抽出項目、正解値、照合先、例外時の処理を準備します。
文字単位の認識率だけでなく、項目完全一致率、誤登録率、要確認率、初回撮影成功率、エンドツーエンドの処理時間を業務リスク別に評価します。