導入事例・駐車場運営／生成AI OCR
コインパーキングの精算レシートを売上データにするOCRのPoC
AIの読み取り精度に業務全体を賭けず、入力工数を減らしながら最終的なデータ品質は人が担保できます。
- 対象
- 複数のコインパーキングの売上集計業務
- 期間
- PoC開発
- 費用
- 約150万円（税別）
- 公開日・更新日
- /
結果
- 抽出項目 台数・現金売上・カード売上・日数
- Excel転記 自動化する方式を検証
- 確認画面 元画像と並べて確認・修正
課題
コインパーキングの精算レシートを見ながら、台数・現金売上・カード売上・日数をExcelに転記していました。精算機ごとに帳票のレイアウトが異なるため、読み取った値を同じ集計項目にそろえる必要がありました。
- 台数・現金売上・カード売上・日数を画像から抽出し、Excelへの転記を自動化したい
- 機種やレイアウトが違っても、同じ集計項目として扱いたい
- 読み取り結果を人が確認・修正できる画面まで必要
作ったもの
画像のアップロードから、読み取り結果の確認・修正までを試せるPoCをLaravel・Inertia・Reactで構築しました。生成AIで画像から生テキストを抽出し、台数や支払方法別の売上などを業務項目へ整理する二段階の処理です。Excelへの転記を自動化する方式を検証しました。
- レシート画像をアップロードし、OCR結果と元画像を並べて確認できる画面を実装
- 生成AIで生テキスト抽出と業務項目へのJSON構造化を分けて処理
- 台数・現金売上・カード売上・日数などを共通の集計項目にそろえて出力
結果
機種やレイアウトの異なる精算レシートから必要な項目を抽出し、Excel転記を自動化する方式を検証しました。読み取った値を元画像と並べて確認・修正できる画面も実装しています。
Beekleだからできたこと
AIを100%自動化ではなく、人が安心して使える業務フローに組み込む
AIの読み取り精度に業務全体を賭けず、入力工数を減らしながら最終的なデータ品質は人が担保できます。
OCRと業務項目への構造化を二段階に分け、元画像と抽出結果を並べて確認・修正できる画面まで実装しました。
Beekleは、AIの精度を一発勝負にせず、処理を分解して人が検証できる地点を設計します。この案件では、画像からの生テキスト抽出と業務項目へのJSON構造化を二段階に分け、さらに元画像と結果を並べて確認・修正できる画面まで実装しました。AIが誤った場合でも業務を止めない構造を最初から持たせています。
発注判断の裏側
このお客さまが、何と比べ、何を不安に感じ、なぜBeekleに決めたか。
- 比べたもの
- 従来の固定OCR
- 不安だったこと
- 機器や帳票の形式がばらばらで、読み取りの精度が出ないことが不安でした。
- 決め手
- 読み取りと項目への整理を分け、元の画像と並べて人が直せる画面まで作れることが決め手になりました。
よくある質問
- Q. コインパーキングの精算レシートを売上データにするOCRのPoCでは、何が課題でしたか？
- A. コインパーキングの精算レシートを見ながら、台数・現金売上・カード売上・日数をExcelに転記していました。精算機ごとに帳票のレイアウトが異なるため、読み取った値を同じ集計項目にそろえる必要がありました。
- Q. コインパーキングの精算レシートを売上データにするOCRのPoCの費用はいくらでしたか？
- A. 約150万円（税別）です。
- Q. コインパーキングの精算レシートを売上データにするOCRのPoCで、何が変わりましたか？
- A. 機種やレイアウトの異なる精算レシートから必要な項目を抽出し、Excel転記を自動化する方式を検証しました。読み取った値を元画像と並べて確認・修正できる画面も実装しています。
- Q. ほかにどんな方法と比べましたか？
- A. 従来の固定OCRと比べました。
- Q. なぜBeekleに依頼したのですか？
- A. 読み取りと項目への整理を分け、元の画像と並べて人が直せる画面まで作れることが決め手になりました。