毎月、こんな帳票業務をしていませんか。
メールで届いた帳票を、人が読み、Excel に転記し、会計システムにコピーする。 請求書の枚数だけ、その作業が続く。
汎用 AI に PDF を投げて値だけ取り出しても、 同じ取引先の翌月分でまた同じ修正をすることになります。 単発で読むだけの AI と、 業務に育てていく AI は、 別物です。
抽出する値、その場所、そして次回への学習まで。 — 業務に最適化される AI-OCR。
紙の帳票を、
業務データに。
使うほど、御社専用の AI に育っていく。
汎用 AI に毎回投げ直すのとは違います。
扱う帳票が増えるほど、御社の業務に最適化されていく仕組みです。
01
メールで届いた帳票、転記をやめる。
PDF を開いて、目で読み、Excel に貼って、システムへ。— 一連の手作業が、API 1 本で終わります。
Before
人が読んで、人が転記する
①
メールに PDF が添付されて届く
②
担当者が PDF を開いて目で読む
③
Excel に手入力で転記
④
会計・販売管理システムへコピペ
After
帳票が JSON で届く
{
"invoice_no": "INV-SAMPLE-0001",
"issued_at": "2026-05-15",
"vendor": "サンプル工業株式会社",
"line_items": [
{ "name": "SAMPLE-A20",
"qty": 50, "amount": 60000 },
{ "name": "SAMPLE-B30",
"qty": 30, "amount": 45000 }
],
"total": 105000
}そのまま業務システムに流せる形で届く
02
使うほど、御社の業務に最適化されていく。
汎用 AI に毎回 PDF を投げ直す業務との一番の違い。 一度通った帳票の様式・修正内容・取引先固有の言い回しが、 仕組み側に蓄積されます。
Before
汎用 AI に毎回投げる場合
1 通目投入 → 抽出 → 一部が誤読 → 人が修正
2 通目投入 → 抽出 → 同じ誤読 → 同じ修正
N 通目投入 → 抽出 → 同じ誤読 → 同じ修正
何通読んでも、 人の確認・修正の手間は同じだけ続く
After
業務で育てていく AI
1 通目投入 → 抽出 → 修正 → 修正内容が学習される
2 通目投入 → 学習結果が反映され、 確認だけで済む
N 通目投入 → そのまま採用、 人手がほぼ不要に
扱う件数が増えるほど、 業務の手間が減っていく
03
抽出した値が、 どこから来たかを示します。
読み取った値は、 元の帳票の該当箇所に枠が引かれて返ります。 信頼度の低い箇所は色分けされ、 人が確認すべき場所が一目で分かります。
Before
値だけが返る — 誤読に気づけない
取得した値
{
"vendor": "サンプ工業株式会社", ← 1 文字落ちている?
"total": 155000, ← 105,000 と読み違え?
"date": "2026-05-15"
}元の帳票のどこから取ったか分からず、 検算するには結局 PDF を開いて読み直すことに。
After
値 + 場所 + 信頼度がワンセットで返る
御 請 求 書
サンプル工業株式会社御中
SAMPLE-A2050¥60,000
SAMPLE-B3030¥45,000
合計¥105,000
自動採用できる項目
人の確認を促す項目
再撮影 / 取り直しが必要な項目
04
取引先名の表記ゆれを、勝手に揃える。
同じ会社が「(株)サンプル工業」「サンプル工業株式会社」「サンプル工業」と書かれていても、社内マスタへ自動で名寄せ。
Before
別の会社として記録される
(株)サンプル工業vendor_A
サンプル工業株式会社vendor_B
サンプル工業vendor_C
→ 月次集計でバラバラに見えてしまう
After
すべて同じ取引先として連動
(株)サンプル工業cmp_8a21
サンプル工業株式会社cmp_8a21
サンプル工業cmp_8a21
→ 1 取引先の月次取引として集計可能
05
明細行を、配列のまま受け取る。
品名 × 数量 × 単価。集計に必要な形で、最初から返ってきます。
Before
1 つの文字列に潰れる
取得した値
「SAMPLE-A20 を 50 個と、SAMPLE-B30 を 30 個、合計 105,000 円」
→ 数量・単価を取り出すのに、もう一段の処理が必要
After
明細が配列で揃う
品名数量金額
SAMPLE-A2050¥60,000
SAMPLE-B3030¥45,000
合計¥105,000
06
手書き、スマホ撮影、傾いた書類も。
現場で書かれた点検表、コピー機を通った曲がった帳票、スマホで撮った受発注メモ。— そのまま投げてください。
Before
今までの OCR では読み飛ばされる帳票
点検表
○35.2
△41.0
×—
傾き / 手書き / 記号で、読み飛ばされがち
After
値も、場所も、構造化される
行 1○35.2
行 2△41.0
行 3×—
記号も数値も、行ごとに構造化されて返る
業界横断で、同じ形が効きます
経理 / 請求業務
取引先別の請求書 / 領収書 / 発注書を、明細まで構造化。会計や販売管理への連携に。
SES / 人材業界
スキルシート・職務経歴書を構造化。氏名 / 単金 / スキル / 経歴を案件マッチングに直結。
製造業 / 現場帳票
手書き点検表・検査記録・発注メモを構造化。○×△・数値範囲・チェック欄まで対応。