Copilotで画像分析（後編）原稿画像から一覧表づくりに成功！

こんにちは。
株式会社リンク、事務スタッフです。

前回の（前編）では、Copilotで原稿画像を一括で読み取ろうと試みたものの、残念ながら「一括分析」はうまくいかず…という失敗体験をご紹介しました。

今回はその【後編】として、Copilotの使い方を工夫し、原稿画像を読み取り、Excel一覧表を自動生成する作業に再挑戦しました。

少しの工夫で驚くほどスムーズに画像から表形式データを抽出できるように！
具体的な手順と成功のポイントをご紹介します。

画像分析の目的

きっかけは、弊社が年３～４回発行している「ハッピープレゼントクーポン」冊子。
協賛企業を「業界別に分析」したり、「複数版への協賛率」や「クーポン内容・特典の傾向分析」などをしたいと考えたことです。
しかし、ひとつひとつ手作業で転記するのは大変…。

そこで、
Copilotで画像データを読み取り、自動でテキストを抽出し表形式にしてもらいたい！さらに分析もサポートしてもらえたら、どれだけ楽になるか😊とAIを活用して「ハッピープレゼントクーポン」冊子の分析効率アップを目指しました。

そもそも、ハッピープレゼントクーポンとは？

園児及びそのご家族のみなさまに、楽しい長期休暇（ゴールデンウィーク・夏休み・冬休み）をお過ごしいただきたいと協賛いただいたレジャー施設、生活密着企業の集合クーポン冊子です。

全国８エリア、４５万冊を保育園・幼稚園へお届けしています。
・東京版（配布先：東京都）
・横浜版（配布先：横浜市）
・千葉市・船橋市版（配布先：千葉市・船橋市）
・さいたま市・川口市版（配布先：さいたま市・川口市）
・名古屋版（配布先：名古屋市）
・京都市・大津市版（配布先：京都市・大津市・草津市）
・大阪版（配布先：大阪市）
・神戸・阪神版 （配布先：神戸市・西宮市・宝塚市・伊丹市・尼崎市）

専任の配布スタッフが、受け取り承諾いただいている幼稚園・保育園1園1園に直接訪問してお届けし、各園の先生からプレゼントとして園児・保護者に渡されます。

前回の反省を踏まえてAIチャットに相談

（前編）失敗体験はこちら▼

【相談１】フォーマットを提案して！

前回はやりたいことを明確に伝えられていなかったなと反省し、
・提供するもの
・やりたいこと
・やってほしいこと
を伝え、分かりやすいフォーマットの提示を依頼しました。

すると、
「はい、もちろん可能です！」と心強い回答とともに、対応の流れ、フォーマット例、分析できることが返ってきました。

【相談２】複数版への協賛企業のデータ取り扱い方法

提示してもらったフォーマットでは、複数版への協賛企業データはどのように取り扱えばデータベースとして使いやすいのか、２つの方法で迷いました。
迷った時には相談です！
版をカンマ区切りで表記するのと、1行ずつ分けて記載どちらが今後の分析がスムーズかAIチャットに相談します。

すると、
それぞれのメリット・デメリットを解説したうえでやりたいことにとってのおすすめを提示してくれました。

データベース連携を想定して、1行ずつ分けて記載することにしました。
また、複数版への協賛有無を〇✕で明示するようにして、〇の場合はいくつの版に掲載しているのかをすぐ確認できるように協賛版数をカウントするなど、フォーマットの修正もチャットでのやりとりで進めていきます。

さらに、分類ルールについて配慮をしてくれます。ありがたい！

【相談３】前回の失敗例から、画像アップ方法を確認

前回、Googleドライブにあるデータを読み込めず、ZIPファイルも読み込めなかったので、画像は２～３枚づつアップ以外に方法はないのか質問してみました。

すると、
ファイルのアップロードについての現状説明と代替案を提示してくれました。

Copilotで再挑戦！1企業（２ページ）ずつ読み取り

前回の反省を踏まえてAIチャットに相談した結果をもとに、1企業（表裏で２ページ）ずつ分割でアップロードし、画像からデータ化に挑戦します。

方法はシンプルです。
クーポン冊子の画像データを用意し、Copilotにアップロードする際に「版名　とページ」をコメントとして添えるだけ。

精度はどうだった？Copilotの「すごさ」

Copilotの読み取り速度

１企業につき表裏で2ページずつ画像をアップすると１分もかからずに読み取りが完了していきます。
今回、ハッピープレゼントクーポン2025年夏号　東京版の協賛は19企業、合計38枚の原稿画像をアップし、Excel一覧表が完成しました。

Copilotの文字認識の精度

完成したExcel一覧表を確認したところ、３箇所間違いがありました。
　実際に間違えていた３箇所は、
　・住所に記載されていたビル名を企業名として一覧表に反映
　・企業名を全く記載のない名前を創造して一覧表に反映
　・クーポン内容・特典が原稿内の違う情報を反映

ポイントは「聞き方」だった！

一部誤認識もありましたが、画像を読み取る精度自体はかなり高かったです。
成功のカギとなったのはやはり質問の仕方！
前回曖昧な指示では思うような回答が得られなかったので、今回は提供するもの・やりたいこと・やってほしいことを詳しく伝えたうえで出来ることを聞いたことが、ぐっと精度が上がったポイントだと感じています。

ここに注意！Copilot画像読み取りの「落とし穴」

Copilotは非常に便利ですが、以下のような落とし穴もありました。

・一度に追加できるファイルは３個まで
・レイアウトが複雑な画像は読み取り精度が落ちる
・似た名称（例：会社名や商品名）を混同するケースがある

出力された一覧は必ず人の目で最終確認する必要がありそうです。

まとめ

（前編）ではうまくいかなかった画像分析、（後編）では方法を変えて一つ一つ丁寧に進めることでExcel一覧表にすることができました。

Copilotはファイルのアップ数に制限があるので、少量（２～３）ずつチャットにアップする作業が必要なのと、誤認識をすることがあるので、最後は必ず人の目で出力された一覧を確認する作業が必要なので完全自動化にはまだ一歩届きませんが、時短効果は絶大でした。
今後はさらに精度が高まることを期待しつつ、完璧にお任せではなく補助ツールとして使っていきたいと思います。

そして、
Copilotは作業時間の短縮だけではなく、視点の幅も広げてくれました。
「○○業界は複数版掲載率が高い」など、データに基づいた分析がすぐに可視化され、クーポン冊子のようなアナログな媒体でも、AIでデータ化・分析をすると新たな発見があるんだなと改めて感じました。

画像データを大量に扱うお仕事をされている方は、ぜひCopilotでの画像分析、試してみてください！

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