生成AI×OCRの融合で中小企業の業務効率が劇的に向上！定型帳票処理の実例と導入ポイント

デジタルトランスフォーメーション（DX）の波が、中小企業にも確実に押し寄せています。しかし、「DXは大企業の話」「ウチには関係ない」と感じている方も少なくありません。その一方で、日々の業務で膨大な時間と労力を費やしている定型帳票の処理について、「これがもっと楽になれば…」と悩んだことはありませんか？

そんな課題を解決する鍵となるのが、生成AIとOCRの融合です。DXを支える先進技術として、これらを組み合わせたソリューションが、手作業に頼りがちな中小企業の業務に劇的な効率化をもたらしています。

この記事では、生成AI×OCRを活用した定型帳票処理の実例を紹介しながら、DXの一環としてこの技術をどのように活用できるか、導入のポイントを分かりやすく解説します。次世代の業務改善を、ここから始めてみませんか？

中小企業の定型帳票処理に潜む課題

中小企業の現場では、定型帳票処理が日常業務の重要な一部を占めています。しかし、その「定型」の名に反して、実際には多くの課題が潜んでいることをご存じでしょうか。

例えば、手作業に頼る運用では、入力ミスや確認漏れといったヒューマンエラーが避けられません。また、取引先ごとに異なるフォーマットの発注書に対応するため、膨大な手間と時間がかかり、担当者への負担は増すばかりです。

こうした課題が積み重なると、生産性の低下だけでなく、ビジネスチャンスを逃すリスクにもつながりかねません。本章では、定型帳票処理にまつわるこれらの課題を深掘りし、なぜ解決が急務なのかを明らかにしていきます。

手作業による請求書処理で生じる非効率とヒューマンエラー

請求書処理を手作業で行っている多くの中小企業では、FAXなどの紙ベースで受け取った請求書を、一つひとつ目視で確認し、金額や日付、振込先などのデータをシステムに入力する作業は、膨大な時間と労力を要します。この反復的な作業は、業務担当者にとって負担が大きく、生産性を大きく低下させる要因となっています。

さらに、手作業にはヒューマンエラーがつきものです。数字の打ち間違いや、項目の入力漏れ、誤ったフォーマットの採用などが頻繁に起こり得ます。特に、請求書の量が増える月末や期末にはミスのリスクが高まり、結果的に取引先とのトラブルや支払いの遅延を招くことも少なくありません。また、こうしたミスの発見や修正には追加の手間と時間が必要となり、さらなる非効率を生む悪循環に陥ることがあります。

これらの問題は、企業のイメージダウンや信頼関係の損失にもつながりかねません。こうした背景から、請求書処理の効率化と正確性の向上は、多くの中小企業にとって喫緊の課題と言えるでしょう。

発注書の多様なフォーマットが業務に与える負担

また前述した問題以外にも、取引先ごとに異なるフォーマットへの対応が大きな負担となっています。取引先が独自の様式を用いている場合、それをそのまま受け入れる必要があり、データ入力や確認作業が標準化しにくい状況を生み出しています。

また、発注書にもさまざまなメディアがあります。ある取引先の発注書はPDFで提供され、別の取引先は手書きの紙媒体を郵送、さらに別の取引先はメール本文に直接発注内容を記載して送ってくるなど、メディアもフォーマットのばらつきが激しいのが現実です。このため、発注内容を一つひとつ確認し、システムに入力する作業が発生しますが、メディアやフォーマットが異なるとテンプレート化や自動処理が難しくなり、作業負担が増大します。

このように、多様なメディアやフォーマットへの対応は、業務の非効率を招くだけでなく、ミスのリスクや余分なコストを発生させる要因となっています。そのため、発注書処理の効率化は、企業の競争力を高める上でも重要な課題です。

生成AIとOCRで解決する帳票処理の課題

生成AIとOCR。一見すると別々の領域に属する技術のように思えるかもしれません。しかし、この2つを組み合わせることで、前章で挙げた課題に対して驚くほど効果的な解決策が生まれるのです。手作業による非効率やメディアやフォーマットの多様性といった問題を解消し、DXを推進する強力なツールとなるこの技術。本章では、生成AIとOCRの具体的な連携方法を紹介し、最も効率的な帳票処理の実現について探っていきます。

OCRによるデータ抽出と請求書・発注書のデジタル化

先に述べたように、中小企業の現場では、依然として請求書や発注書が封筒やFAXで送られてくるケースが多く見られます。紙媒体で情報を受け取る場合、業務はアナログ情報からスタートすることになり、デジタルデータに変換する手間が避けられません。

これまでは、このデジタル変換作業を人が手作業で行うのが一般的でした。しかし、近年のAIとOCR技術の進化により、OCRツールを活用すれば、紙媒体の情報を人手を介さずに正確にデジタル化できるようになりました。特にAIがOCRを支援することで、これまで課題とされてきた手書き文字の認識精度が飛躍的に向上しました。今では手書きの請求書や発注書であっても、効率的かつ高精度にデジタル化が可能になっています。

さらに生成AIを活用することで、郵便番号や住所の誤字を認識し正しく補正したり、表記ゆれがある名前や住所などの名寄せを行ったりと、これまで人が時間をかけて行っていた作業を、生成AIに任せることができるようになってきました。

生成AIによる表記統一とデータ抽出の効率化

表記ゆれの問題は、システム化における大きな課題でした。例えば、苗字と名前の間にスペースを入れるかどうかや、カタカナ表記をひらがなにするなど、入力者によって異なる癖やミスが原因で、必ず表記ゆれが発生していました。これまでは、人がそれらを確認・修正したうえで、システムに入力する必要がありました。

しかし、生成AIを活用することで、こうした表記ゆれへの対応が可能になりました。その結果、表記の統一化を生成AIに任せることが可能となり、作業時間を大幅な削減が可能となったのです。

特定文字列抽出の活用で帳票確認作業を短縮

他にも、生成AIとOCRを活用することで、帳票から特定の文字列を自動的に抽出し、帳票確認作業を大幅に短縮できます。例えば、請求書や発注書に記載された金額や契約期間、商品名などの重要情報をAIが瞬時に認識し、OCRでデジタル化されたデータから必要な情報を抽出します。このプロセスにより、従来は手作業で行っていた情報確認や入力作業が自動化され、作業時間が大幅に削減されます。また、手作業に伴うヒューマンエラーを減らし、データの精度向上にもつながるため、業務の効率化と品質向上が同時に実現できます。

請求書・発注書処理の効率化を実現した事例

ここでは、実際の事例を見ながら活用方法を確認していきます。

経理業務における請求書処理の自動化

OCRが帳票をデジタル化することで、入力作業を効率化できました。さらに、生成AIによって表記ゆれを統一することで、システムへの投入作業をRPAに任せることが可能になりました。その結果、処理時間を従来の半分以下に短縮。入力ミスもほぼゼロに抑えることができるようになりました。また、データがリアルタイムでシステムに反映されるようになったことで、在庫管理や発注処理のスピードも向上しました。これにより、企業全体の業務プロセスにおける生産性向上やコスト削減にもつながります。さらに、手作業の削減によるストレス軽減や、ミスが減ることでの業務品質向上が実現し、顧客満足度・従業員満足の向上にも寄与しました。

発注書処理のデジタル化で在庫管理を改善

発注書処理をデジタル化することで、在庫管理の精度と効率を大幅に向上させることができます。従来、手作業で発注内容を入力していた場合、入力ミスや確認漏れが発生しやすく、在庫データの不整合や二重発注などの問題を引き起こすリスクがありました。

しかし、OCRを活用したデジタル化により、発注内容を自動的にデータ化し、リアルタイムで在庫システムと連携することが可能になります。これにより、発注情報が迅速かつ正確に反映されるため、在庫数を正確に把握しやすくなります。また、在庫が不足している場合には自動的にアラートを出す仕組みも導入しやすくなり、適正在庫の維持が可能になります。

さらに、RPAを連携させることで、データ入力や在庫更新などの定型業務を自動化でき、人的リソースを削減しつつ、在庫管理のスピードと正確性を一層向上させることが可能です。

契約管理における特定文字列の抽出で負担軽減

契約書には、契約期間や金額、更新条件など、重要な情報が散在しており、これを手作業で確認するのは膨大な時間と労力を要します。しかし、OCRと生成AIを活用することで、これらの特定文字列を自動的に抽出し、効率化する事例が増えています。

例えば、契約書をOCRでデジタル化し、生成AIが「契約期間」や「更新条件」などのキーワードを検索してデータとして取り出す仕組みを導入した企業では、確認作業の時間を従来の1/3に短縮。また、抽出したデータを管理システムに自動登録することで、手作業によるミスも大幅に削減しました。

これにより、契約更新の漏れや条件確認の遅れといったリスクを防ぎつつ、業務効率を高める効果が得られています。また、RPAを連携することで、抽出したデータを自動的に管理システムへ登録し、契約更新通知や期限管理も自動化され、業務負担をさらに軽減できます。

どの事例もOCR + RPAで効率化を図ったものでした。OCRとRPAは一般的には別々の仕組みとして提供され、RPAからOCRソフトを呼び出して操作する等、開発側への負担もありました。しかしAI JIMY Paperbotであれば、OCRとRPAのどちらの機能も持ち合わせおり、シームレスな連携が可能となります。

生成AI×OCRを活用した帳票処理の導入ステップ

ここでは、生成AIとOCRの組み合わせにより効率化をするための、導入ステップを順を追って見ていきます。

処理対象の帳票と課題を明確化する

導入の第一歩は、処理対象となる帳票を特定し、それに伴う課題を明確化することです。例えば、請求書や発注書、契約書など、日々の業務で多く扱う帳票をリストアップします。その上で、手作業の負担や入力ミス、対応の遅れなど、現場で感じている具体的な問題点を洗い出します。これにより、効率化が特に必要な業務や優先順位を明らかにでき、次のステップで適切なソリューションを選定するための基盤が整います。

OCR設定と生成AI機能を活用して運用を開始

処理対象と課題が明確になったら、OCRツールを設定し、生成AI機能を組み合わせた運用を開始します。まず、対象帳票の形式に合わせてOCRツールのテンプレートを作成し、文字認識精度を最適化します。その後、生成AIを連携させ、抽出データの分類や特定文字列の抽出などの処理を自動化します。運用開始後は、処理精度や効率を定期的に検証し、必要に応じて設定を調整することで、より効果的な業務運用を実現できます。

小規模運用で導入効果を検証する

本格導入の前に、まずは小規模運用を行い、導入効果を検証します。特定の業務や部署に限定してOCRと生成AIの仕組みを試験的に導入し、処理精度や効率化の実現度を確認します。この段階で課題が発見された場合、設定や運用方法を見直すことで、スムーズな全社展開を目指すことができます。小規模運用による検証は、リスクを最小限に抑えつつ、適切な改善点を見つけるための重要なプロセスです。

DX推進を加速させる帳票処理の効率化の次のステップ

小規模導入で成功への道筋が立てば、次に実施することは、本格導入に向けてのステップアップです。

効果を数値で測定し、さらなる業務改善につなげる

本格導入を進める前に、導入の効果を数値で測定することが重要です。処理時間の短縮率、入力精度の向上、削減された人的コストなど、定量的なデータを収集して分析します。このデータを基に、現在の業務プロセスのどこに改善の余地があるかを見極め、さらなる効率化を図ります。効果を可視化することで、現場の納得感を高めるとともに、導入の価値を経営層や関係者に明確に伝えることが可能になります。

請求書・発注書以外の帳票処理への応用可能性

OCRと生成AIの組み合わせは、請求書や発注書だけでなく、さまざまな帳票処理にも応用可能です。例えば、従業員の勤怠管理表や経費精算書、顧客アンケートの集計作業など、定型データを含む帳票全般に適用できます。これまで手作業に頼っていた業務を自動化し、業務負担を軽減するだけでなく、処理スピードやデータの正確性も向上します。さらに、帳票の種類に応じて柔軟に対応できるため、業種や規模を問わず幅広い業務で活用が期待できます。

生成AIも簡単に使えるOCRツール「AI JIMY Paperbot」

まとめ

請求書や発注書の処理は、人の判断が求められる部分が多く、担当者にとって負担の大きい業務です。しかし、OCRを活用した帳票のデジタル化、生成AIによる表記ゆれの統一、そしてRPAを使ったシステム投入の自動化により、これらの定型帳票処理を大幅に効率化できるようになりました。