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AIによる画像解析と自動入力
メーターやアルコールチェッカーの数値、給油レシートをスマホで撮影するだけ。
Implementation Case Study | 実装事例
AI-OCRとGPS機能を活用した 「自動車運転管理アプリ」
導入の背景 課題と解決策
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For Field Drivers
スマホで撮った画像を アップロードするだけ。
ユーザーは、パソコンを開く必要すらありません。スマートフォンからkintoneアプリにアクセスし、該当部分で撮影した画像を選ぶだけ。
- ✓メーター画像（走行距離）
- ✓アルコールチェッカー画像
- ✓給油レシート画像
「絶対にごまかせない」 自動監査・通知システム
手入力での数値報告は、記載漏れや虚偽申告のリスクが伴います。本kintoneアプリは異常検知の際に、即座に記録・通知を実行します。
⚠️ AIがアルコール0.15mg/L以上を検知した場合
手入力での修正を許さず、システムが「NG判定」をトリガーに強制的にレコードを保存。その際に管理者にいち早く異常を通知します。
✅ GPS（位置情報）と撮影日時による整合性チェック
「画像データ」から位置情報と撮影日時データを抽出。客観的証拠をもとにした監査を可能にします。
申請・決裁も簡単に kintoneのプロセス管理機能を活用
機能 現場の業務・要望に合わせて実装
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GPS＆Exifによる不正防止
画像のメタデータと端末GPSを活用し、「いつ・どこで」撮影したかも併せて自動登録。
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免許証の有効期限チェック
別アプリに保持させている有効期限日を活用して期限切れをアルコールチェック前に自動確認。
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ETCカード等の返却漏れブロック
ETCカードやガソリンカードの返却状況をワークフローと連動させて未返却を防止。
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運転管理者等の自動アサイン
運転管理者が複数いる場合に、アプリ内の特定の値で適切な安全運転管理者を自動設定。
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現場目線のモバイルUX
スマホ専用の「複写ボタン」などを実装し入力する手間を省力化。
アプリ構成図 関連アプリとシームレスにデータ連携
Before / After 紙を前提としたアナログ業務を一掃し効率化を実現
Before
煩雑な作業が多くストレスフルなアナログ業務
After
デジタル化によって無駄な作業から解放され生産性UP
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