まず「読み取れる帳票」に仕分ける
どの帳票のどの項目を、どこまでの精度で読むか。自動で任せる範囲と人が確認する範囲を業務に合わせて切り分け、「全部AI任せで結局使えない」を防ぎます。
AI OCR
04 AI OCR
紙の帳票やPDFを、今日も手で打ち直していませんか。受注・請求・点検が増えるほど膨らむ転記とミスを、人が確認しながらも止まらない業務基盤に変えます。
Overview
概要サービス概要
請求書、申込書、点検表、FAX、スキャンPDF——形式がバラバラな紙の情報を、そのまま使える業務データに変えます。ただ読み取って終わりにはしません。既存システムへの連携、人の確認画面、例外処理まで作り込むからこそ、月末に山積みになる処理も、受注登録も、点検記録も滞らない。処理能力と業務品質を、同時に引き上げます。
Offerings
解決領域事業と現場に効く価値
誤りを、そのまま後工程に流さない
読み取った結果を即登録せず、差戻しや承認をひと手間挟めます。間違ったデータがそのまま後工程へ流れ、修正対応に追われる事態を未然に防ぎます。
基幹システムへ、そのまま流し込む
CSV・API・RPAで、いま使っている販売管理・会計・業務システムへ直接連携。二度打ちのための転記作業そのものをなくします。
使うほど、賢くなる
読み取り結果をもとにテンプレートや辞書、例外処理が育ち続けます。導入直後がゴールではなく、運用するほど精度が上がっていきます。
Accuracy Verification
読み取り誤りの検出画像比較による照合
手書きの注文書でも、OCR結果と撮影画像をAIが照合し、読み取り誤りを出荷前に捕まえます。郵便番号と住所の食い違いも検出。誤配送・再手配・お詫びの連絡で失う利益と信用を、出荷の前に守りきります。
撮影画像（注文書）
OCR読み取り結果
- 商品名 プレミアムブレンド 1kg
- 数量 12 → 17 OCRは12と誤読 → 画像と照合し17へ修正
- 郵便番号 104-8139
- 住所 東京都中央区銀座3-9-11 郵便番号と一致
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01
OCR読み取り
注文書に書き込まれた商品・数量・宛先を、OCRがデータに起こします。
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02
撮影画像とAI比較
起こしたデータと元の撮影画像をAIが突き合わせ、人が見落としがちな読み取り誤りを検出。
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03
郵便番号・住所マッチング
郵便番号と住所の整合まで照合し、宛先の取り違えをさらに深く見つけます。
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04
修正・確定
見つかった誤りを確認画面で直し、正しいデータとして確定します。
目視チェックから解放される
全件を人の目で見比べる必要がなくなります。負担の大きい確認作業と、見落としによる手戻りから解放されます。
誤配・再配達のコストを断つ
宛先の誤りを出荷前に発見。誤配・再配達の費用も、お詫びの連絡も、失いかけた顧客の信頼も、まとめて守ります。
受注処理が、速く・正確になる
確認の手間を抑えながら品質は上げ、受注から出荷までのリードタイムを縮めます。
Process
進め方ご相談から本番運用・成果までの流れ
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STEP 01
帳票確認
実際の帳票・画像を見ながら、誤読しやすい項目と例外パターンを先に洗い出します。運用開始後に差戻しと再確認へ追われる事態を、最初に解消します。
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STEP 02
PoC
サンプルデータで、読み取り精度・確認工数・例外の発生量を本番前に数字で見極め。「やってみないと分からない」不安をなくしてから投資判断できます。
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STEP 03
画面・連携開発
確認画面、データ変換、外部連携までひとつにつなぎ、転記と二重入力そのものをなくします。
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STEP 04
本番運用
例外処理と改善サイクルを組み込んだまま稼働。運用が始まってからも、精度と処理速度は伸び続けます。
Case Studies
ケース例活用シーン
請求書入力の自動化
PDF請求書から取引先・金額・日付・明細を抽出し、人が確認したうえで会計システムへ連携。月末の入力残業をなくします。
点検表のデータ化
紙の点検表を撮るだけでデータ化し、設備管理データとして蓄積。手書きの記録が引き出しに眠る状態から抜け出します。