紙の帳票を手入力している、FAXで届いた文書を毎日目視で処理している——そんな非効率な業務に悩まされていませんか？

こうしたアナログ業務の効率化を実現できる技術として注目されているのが、AI-OCRです。

この記事では、AI-OCRで効率化しやすい業務の具体例、効率化を成功させるポイント、そしてRPAとの連携による効果について解説します。

AI-OCRを活用して業務を効率化したいとお考えの企業の方は、ぜひご一読ください。

AI-OCRの導入で業務を効率化できる理由

画像データをテキスト化する技術であるOCRですが、そんなOCRにAIの技術を活用した「AI-OCR」は、従来のOCRでは困難だったさまざまな対応ができるようになりました。ここでは、AI-OCRの導入で業務を効率化できる理由を解説します。

AIが文脈を推測できる

従来のOCRは、文字を1文字単位で切り出し、特徴量（画像の中から形や色などの分析に必要な特徴を数値化したデータ）を抽出してからパターン照合を行うことで文字を認識しています。前後の文脈を考慮しないため、隣り合った文字が重なっている場合などはより誤認識が発生しやすいといった課題がありました。

しかし、AI-OCRは周囲の文字情報や文脈を加味して文字を判断できるため、微妙なかすれや印字ミスも高い精度で読み取ることができます。さらに、文書全体の構造を理解するため、フォーマットが決まっていない非定型帳票や資料内の表や項目ラベルも正しく認識することが可能です。

このことから、従来のOCRでは難しかった非定型の点検記録やアンケート用紙などの読み取りにも対応できるようになりました。

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請求書や注文書、申込書など、発行元によってレイアウトが異なる帳票にもAI-OCRは対応可能です。従来のOCRでは帳票ごとに読み取り位置を指定する「テンプレート」の作成が必要でしたが、AI-OCRは固定レイアウトを前提とせず内容を自動で判断して読み取れるため、テンプレートを一つひとつ設定する手間を省くことが可能となりました。

帳票の形式が増えたり、新しい取引先が加わったりした場合でもすぐ対応できるため、拡張性が高く多様な業務プロセスへの柔軟な適用が可能な点も、AI−OCRの大きな強みです。

手書き文字の読み取り精度が高い

手書き文字の読み取り精度が高いのもAI-OCRの特徴です。住所や氏名、金額といった入力ミスを避けたい手書き文字も高い精度で読み取ることができ、従来のOCRでは難しかった手書きかつ非定型な文書（申込書や日報など）のデータ化にも対応できます。目視チェックや再入力の作業時間の削減につながるため、ヒューマンエラーのリスクのみならず、作業者の心理的負担も軽減できます。

たとえばPATPOST のように、読み取り結果をもとに和暦と西暦を自動で統一して整形・出力できるシステムもあります。 単なる文字の読み取りにとどまらず、データの分類・抽出・表記統一までできると、業務効率の向上 業務効率化 だけでなく人的ミスの削減や情報の利活用促進にも大きく貢献します。

【関連記事】調査結果公開！OCRの宿敵「手書き文字」、AI-OCRの読取精度は●％だった！ ↗️

手書き帳票が多い現場では、製品ごとの識字率の違いが業務効率に直結します。手書き文字の読み取りに定評のある各社製品については、こちらの記事で比較結果を公開しています。

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AI-OCRシステムの導入で効率化しやすい業務の例

AI-OCRシステムはさまざまな業務に活用できます。ここでは、AI-OCRシステムの導入で効率化しやすい業務の例を紹介します。

見積書作成業務

見積書の作成は、AI-OCRシステムの導入で効率化が見込まれる業務のひとつです。

例えば見積書の作成において、従来は取引先から受け取った帳票を確認しながら表計算ソフトなどにデータを入力しなければなりませんでした。
ファイル名の変更や索引簿への記載には各工程についてそれぞれおよそ60秒程度、合計で1件あたり約120秒の作業時間がかかると仮定すると、AI-OCRシステムであれば表記揺れの修正や項目の並び順の統一もできるものもあるため 、100件の処理に対し、単純計算で作業時間を3時間以上の削減ができることになります。また、システムへインポートする前処理として、表記ゆれや項目の並び順の整理が必要となるケースもありますが、 生成AIを活用しているPATPOSTではこのようなユーザー要件に合わせたデータ出力の設定も可能ですので、 業務効率化を図るうえで有効な手段といえるでしょう。

請求書関連業務

請求書関連業務も、AI-OCRシステムによる効率化が期待できます。

請求書から支払処理用データを作成する場合、元となる請求書から各項目を目視確認して手動で会計システムへ入力しなければなりません。請求書は各社が異なるフォーマットを使用している場合や、部分的に手書きで記載している場合もあり、従来のOCRでは業務の効率化を進めにくい部分でもありました。

しかしAI-OCRは非定型帳票や手書き文字にも対応可能です。製品によっては、会計システムと連携できるものもあります。

受領帳票の仕分け作業や会計システムへのデータ入力を軽減できるため、経理業務の軽減につながります。 また、月末・月初など請求書関連業務処理が増えがちな時期の集中処理にも対応可能です。

また、下請代金の場合には、下請け法では給付受領日（物品や情報成果物などの受領日）から60日以内のできるだけ短い期間内に支払期日を定めることを義務付けられているため、対象となる企業からの納品書や請求書による支払い有無の確認が必要となりますが、AI-OCRで帳票のデータ化と管理を実施していれば対応しやすくなります。
このように、AI-OCRシステムは手作業の労力を削減できるだけでなく、記載内容の確認や法令対応の精度向上にもつながります。

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FAX注文書受領業務

FAX注文書の受領業務でも、AI-OCRが効果的です。FAXで注文書を受領している場合、複数の取引先から届いた帳票を種別ごとに仕分けするケースがあります。これは注文書の他、請求書や見積書などFAXで送られてくる帳票が複数あるためです。その後見積書や注文内容を確認し、マスタ情報（品目一覧や注文書番号、取引先情報など）の登録や更新をしたうえで販売管理システムに注文書データを手入力する必要があります。しかしこれでは工数がかかり、データ重複などのミスも発生しやすくなります。

ここで活躍するのがAI-OCRシステムです。FAXで受領した帳票の画像データを読み取ることで検索が容易となるため、帳票種別ごとの仕分けや突合作業をスムーズに行うことができます。さらに、PATPOSTの「指定項目抽出AI」機能では、内容の異なる複数の帳票を横断して、必要な項目のみを揃えたデータをCSVとして出力することも可能ですので、販売管理システムのインポートデータに利用すれば、入力作業量の大幅削減も期待できます。
特に、ペーパーワークが多い業種では大きな効果を感じられるでしょう。

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社内帳票・報告書

点検記録や日報、作業報告書などの社内文書も、AI-OCRを活用してデータ化すると便利です。点検記録や日報、作業報告書などを紙で保管しておくと、後で特定の記録を見つけなければならなくなった場合、探す手間と時間がかかってしまいます。また、紙で保存しておく場合には、保管場所も用意しなければなりません。

しかし、AI-OCRを活用すれば、テキストに変換することで検索性が向上します。手書き文字を高精度で読み取れるのも、社内文書の保管に向いている理由のひとつです。さらに、文書保管機能が搭載されたAI-OCRシステムを利用すれば、紙で文書を保管しておく必要もありません。

報告書や日報から何らかのデータを集め、集計するといった業務にも応用可能です。

本セクションでご紹介した業務が、実際のビジネス現場でどのように効率化されているか、具体的な事例で確認しませんか？様々な業界の企業様がPATPOSTを導入し、コスト削減や生産性向上を実現したストーリーを多数ご紹介しています。

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AI-OCRでの業務効率化を成功させるポイント

AI-OCRでの業務効率化はいくつかの要点を事前に把握しておくことで、よりスムーズに実現できます。ここでは、AI-OCRの導入・活用の成功率を高めるためのポイントを紹介します。

対象業務と課題を事前に洗い出す

まずは自社で使用している帳票の形式（定型・非定型・手書きなど）に対応しているかどうか、またシステムのUIやその他の機能などもシステムによって異なるため、確認しましょう。他部署や他システムとの連携を考慮しながら、対象業務を洗い出してください。

また、ファイル量が多い等の理由でAI-OCRへの読み込み作業にRPAなどの自動化ツールを組み合わせることも検討されている場合は、対象業務における運用課題も事前に洗い出してから検討を進めましょう。例えば「FAXで届いた注文書を手入力しておりミスが多い」「文書を探すのに時間がかかっている」など、事前に解決したい課題を具体的に洗い出すことで、自社の業務フローに合ったAI-OCRシステムの選定ができるようになります。

従来の手入力作業を完全自動化に切り替えることを見据えるなら、LLM(大規模言語モデル)が組み込まれているAI-OCRの導入メリットを確認しておきましょう。LLMの仕組みや技術について詳しく知りたい方は、以下の記事もあわせて参考にしてみてください。

【関連記事】LLMを使ったOCRとは？仕組みとメリット・適した業務を解説 ↗️

最初は対象業務を絞る

AI-OCRを導入する際には、いきなり全社的に適用するのではなく、対象業務を絞って着手するのがおすすめです。最初から広範囲に適用すると、部署ごとに異なる業務フローや文書 形式により調整負担が増し初期運用に混乱を招く可能性があります。まずは請求書処理や受発注管理、申込書の情報入力など、高頻度・高ボリュームな業務から導入しましょう。

初期フェーズでは、試験的な導入としたうえで、精度や運用面を確認することを推奨します。 実際に使ってみることで運用前の想定と実運用時の乖離を把握でき、業務効率や精度の度合い、起きた不都合やその対処法などの検討ができるようになります。

小規模運用で得られた改善点をフィードバックして全体展開へ繋げると、不要な手戻りや混乱を抑えつつ効率的に社内展開を進められるでしょう。また成果が見えやすい範囲から始めると、理解や納得を得られやすいため社内展開も進めやすくなります。

運用フローを見直す

AI-OCRを導入しても、後続の業務が手入力などアナログのままでは業務効率の向上効果が限定的になります。文書の読み取りだけでなく、読み取ったデータの処理方法や管理方法もあわせて設計しましょう。

例えば、自動で抽出したデータを自動で管理システムや基幹システムに連携しておけば登録する手間が省けるだけでなく、データの整形・加工などの作業も削減できます。また読み取り時にエラーなどの不備があった場合に備えて、確認項目や補正方法、誰がどのタイミングで対応するかなど、事前に運用ルールを制定しておくと現場の混乱を避けられ、スムーズに業務効率化を進められます。

管理システムや基幹システムでなくとも、例えば後の工程での集計や編集を容易にするには、PDFをExcelに変換して編集可能な形式に出力するなどの工夫もできます。

【関連記事】PDFをExcelに変換する5つの方法｜AI-OCR製品選びのポイントも解説 ↗️

また、目視確認をどこまで行うかも決めておきましょう。読み込んだすべてのデータを目視で確認する場合もあれば、顧客名や金額等の重要項目のみ目視確認するといったやり方もあります。

運用中の改善フローを決めておく

AI-OCRを導入した後の運用フェーズでは、読み取り精度の変動や連携先システムとの不整合、入力データの欠落など、何らかのトラブルが発生する可能性があります。こうした事象に対応すべく、事前に「どのような問題が起こり得るか」「それが起きた際に誰が対応するか」「対応の優先順位はどうか」などをある程度定めておくと現場担当者が慌てずに済みます。

想定できるトラブルへの対応策や連絡体制を決めておくとともに、エラー報告や手動修正のルールを考えておくと安心です。

複数部署で連携して運用改善を行う

AI-OCRを活用した文書処理業務ではスキャン・分類・データ出力・システム連携など複数工程をまたぐため、単一部署で完結しないことも多々あります。たとえば文書の受領やデータ化・補正は営業部門、データのシステム連携は経理部門など、部署間で連携するのが前提です。

このような体制のなか「どこまでを誰が担当するか」「トラブル時、どのタイミングで誰が判断・修正するか」といった運用ルールを曖昧にしておくと、責任の所在が不明確となり改善の遅れや業務停滞につながる要因となります。

そのため、初期フェーズでは関係部署を巻き込んだ体制を整備し、定例の情報共有ミーティングなどを設けておくのが好ましいです。

部門ごとの視点を活かしつつ運用状況を可視化することで、AI-OCRの導入効果を全体最適の視点で高めていくことができます。

ここまで業務効率化を成功させるためのポイントをご紹介しました。PATPOSTは、これらの要点を整理するサポート体制やマニュアルが充実しているほか、機能面で誰でも簡単に高い導入効果を実感できるよう設計されています。なぜPATPOSTが選ばれるのか、その理由と具体的な機能、料金プランを1つの資料に分かりやすくまとめました。AI-OCRの導入をご検討の際は、他社サービスとの比較材料としてぜひご活用ください。

【関連資料】PATPOSTサービス資料 ↗️

AI-OCRとRPAの連携による効果

AI-OCRは画像データから文字の読み取りまでを担う技術です。しかし、文字データにするだけでは業務全体の自動化は実現せず、読み取ったデータを業務システムに入力したり、他の文書と照合したりといった作業は依然として発生します。

そこで活用されるのが、PC操作を自動で行うRPA（Robotic Process Automation）です。
ここでは、AI-OCRとRPAの連携による効果について解説します。

ヒューマンエラーを減らすことができる

AI-OCRとRPAを連携することで、AI-OCRが紙文書のデータを読み取り、RPAが業務システムに登録するといった一連の流れを自動化できるようになり、手入力で起こりがちなタイプミスや桁ズレといったヒューマンエラーを軽減できます。

また、各システムは人間が作業をする場合と異なり、帳票の処理件数が多くなる繁忙期や締日前でも集中力にムラができず、安定して稼働できます。さらに「処理の途中で担当者が変わる」「入力の一部を失念する」といった作業抜け・属人性によるトラブルも回避しやすくなるため、人に依存しきらない一貫した業務フローの構築も可能です。

業務スピードが向上する

手作業でデータを入力する場合、担当者の手が空くまでの「順番待ち」や、確認作業の発生により処理が滞ることがあります。しかし、AI-OCRとRPAを連携することにより受領した紙文書を読み取り業務システムへ自動登録できるため、待ち時間が大幅に短くなります。

また、手作業では1件ずつ処理をしなければなりませんでしたが、システムによっては複数件のデータを一括で処理できる「バッチ処理」に対応している場合もあります。

システム連携のための待ち時間が削減されることで全体の処理時間が短縮され、対応可能な業務量の拡大も期待できます。

属人化の解消で業務の安定性が高まる

手書き文書を元にした業務では「この文字はいつもこう読む」「この会社のフォーマットではここの金額が正しい」といったように、担当者の経験や判断に頼る場面が少なくありません。しかし、従業員の経験に依存していると異動や退職によって担当者が不在になった際、業務の引き継ぎに時間がかかったり、処理が滞ってしまうことがあります。

AI-OCRを利用すると文書から読み取るべき項目や処理フローをあらかじめ設定できるため、特定の担当者の判断に頼らず業務を進められるようになります。また、RPAと組み合わせることでシステムへの登録など属人化のリスクがさらに低減し、担当者不在でも業務が滞りません。

さらに、業務プロセスを標準化・自動化することでマニュアルに落とし込みづらかった処理も見える化され、教育コストや引き継ぎ負担も軽減されます。

人に依存しない仕組みを作ることで、急な退職や異動の際にも慌てずに対応できるようになります。

RPAとの連携でさらなる効率化が望めます。業務効率化によるROIを試算するためにも、まずはAI-OCR導入の初期費用やランニングコストを確認することが重要です。

【関連記事】AI-OCRの気になる価格は？よくある料金体系や価格相場、選定のポイントを解説 ↗️

まとめ

AI-OCRは、従来のOCRでは読み取りが難しかった非定型帳票や手書き文字にも対応できる技術です。文字のかすれや崩れ、書式の違いがあっても精度高く読み取れるため、見積書や請求書、FAX注文書などフォーマットが統一されていない文書にも対応できます。またRPAと連携すれば、システムへの登録や通知などの処理も自動化できヒューマンエラーの防止や業務スピードの向上、属人化の解消にもつながります。

AI-OCR搭載の文書管理サービス「PATPOST」は、文書の読み取りから指定項目の抽出・ファイル名の変更・検索性の確保などを効率化。またCSV形式でのデータ出力も可能なため、他システムとの併用もスムーズに行えます。

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