01
AI-OCRを導入したが、読み取り結果を人が全件チェックしている
入力時間があまり減っていない。むしろ確認の工程が一つ増えて手間が変わらないこともある。
OCRで文字が読めても、業務は終わらない
帳票を読むだけで終わらせず、確認・照合・登録まで流します
OCRのあとに残る確認、マスタ照合、異常チェック、業務システムへの登録を一つの業務として自動化し、判断が要るものだけ人へ回します。確実に処理できるものは自動で登録し、不明なものだけ人に確認を出す設計です。全部をAIに判断させる設計にはしません。
まず帳票1種類・登録先1つ。担当者が無意識に行っている確認判断をヒアリングで条件に落とし、受入条件として書き切ってから作ります。
最初の対象
帳票1種類・登録先1つ
検証期間
4〜8週間
検証費用の目安
200〜400万円程度
01PAIN POINTS
こんな状態になっていませんか
この状況で相談をいただくことが多い順に挙げています
02
取引先ごとに帳票のレイアウトが違い、テンプレートを取引先の数だけ作っている
新しい取引先が増えるたびに設定が増え、保守が追いつかない。
03
請求書と発注書の突合を、担当者がExcelで手作業で行っている
月末月初に帳票が集中し、その時期だけ残業が増える。
04
登録先の業務システムにAPIが無く、読み取った結果を画面から手で入力し直している
販売管理、会計、在庫、基幹と登録先が複数あり、入力の振り分けにも手間がかかっている。
なぜ、「読めても終わらない」が起きるのか
確認ルールは、どこにも書かれていないから
マニュアルには「請求書を確認して登録する」としか書いてなく、「確認」の中身は担当者ごとに頭の中にあります。
OCRの仕事は、文字を座標つきで取り出すところまで
その金額が妥当か、取引先が登録済みか、発注と一致するかは、OCRの守備範囲の外にあります。
帳票は取引先ごとに形式が違い、登録先も複数ある
FAX、PDF、紙で届き、同じ「請求書」でも項目の位置も名前も揃わない。登録先も販売管理、会計、在庫、基幹と複数あり、読取と登録の間に形式の変換と振り分けが挟まっています。
RPAは判断をしない。例外が多い業務ほどシナリオが膨らむ
「この取引先はマスタに無いので保留」という分岐を事前にすべて条件として書いておく必要があり、保守できなくなります。受領サービスの自動仕訳も、自社の発注データとの突合や業界固有の帳票までは範囲を超えます。
BEFORE / AFTER
OCRの結果を全件目で確認する工程を、差分だけ見る確認に変える
帳票処理の大変さは、入力そのものより確認にあります。担当者は帳票を見た瞬間に、意識せずいくつもの判断をしています。
1
今の状態
OCRを入れたが、確認の工程が一つ増えただけ
読み取った金額は正しいか、取引先はマスタにあるか、発注と一致するか。この確認は自動化されず、読み取り結果を人が全件チェックしている。
2
Beekleの設計
確認ルールを条件に落とし、読取から登録までを一本にする
「金額が過去3か月の平均から大きく外れていたら保留」のように判断を条件化。受信・読取・正規化・マスタ照合・突合・異常検出・登録を一つの処理にし、レイアウト差はLLMの項目抽出で吸収する。
3
導入後
一致した帳票は自動登録、不一致だけ差分つきで人へ
確認画面には元の帳票画像・読み取り結果・照合結果が並び、担当者は差分だけを見て判断する。人へ回った理由を記録してルールに追加し、例外率を運用で下げる。
✓
読み取り結果をExcelに出して終わりにせず、実際に業務で使うシステムへの登録まで流れる状態になります。
OCRだけでは業務は終わらない
OCR・RPA・受領サービスは部品として正しい。足りないのは確認ルールの明文化と登録先までの設計
1
帳票処理の大変さは、入力そのものより確認にあります
2
担当者は帳票を見た瞬間に、意識せずいくつもの判断をしています
3
AI-OCRの読み取り精度は上がりました
帳票処理の大変さは、入力そのものより確認にあります。
POINT 02
担当者は帳票を見た瞬間に、意識せずいくつもの判断をしています。この金額はいつもと桁が違う。この取引先はこの勘定科目のはず。この商品番号はマスタに無い。この発注書に対応する請求書はまだ来ていない。この確認ルールはどこにも書かれていません。マニュアルには「請求書を確認して登録する」としか書いてなく、「確認」の中身は担当者ごとに頭の中にあります。OCRを入れても、この部分は自動化されません。
POINT 03
AI-OCRの読み取り精度は上がりました。ただ、OCRの仕事は文字を座標つきで取り出すところまでです。その金額が妥当か、取引先が登録済みか、発注と一致するかは、OCRの守備範囲の外にあります。RPAで登録作業を自動化する方法もありますが、RPAは判断をしません。「この取引先はマスタに無いので保留」という分岐を事前にすべて条件として書いておく必要があり、例外が多い業務ほどシナリオが膨らんで保守できなくなります。
POINT 04
会計ソフトや請求書受領サービスの自動仕訳機能は、定型的な請求書には有効です。自社の発注データとの突合、業界固有の検査表や納品書の処理、複数の業務システムへの振り分けまでは、それぞれの製品の範囲を超えます。足りないのは、人が頭の中でやっている確認ルールを明文化し、自動で処理できるものと人に回すものを分け、登録先までつなぐ設計です。
SERVICE PACKAGE
約束 × 工程 × 成果物を、最初に明確にする
「支援します」だけでは、何を買うのか分かりません。このサービスでどこまで進め、何が手元に残るかを先に共有します。
PROMISE / 約束
担当者が頭の中でやっている確認判断を条件に落とし、読取・照合・異常検出・登録を一つの処理にして、判断が要る帳票だけを差分つきで人へ回す状態まで作ります。
PROCESS / 工程
- 1.目的・業務ヒアリング（As-Is/To-Be）
- 2.業務を1つ選ぶ
- 3.要求・ストーリー化と受入条件
- 4.動くデモ（PoC）で確かめる
- 5.小さく本番に載せて測る
- 6.運用しながら広げる
DELIVERABLES / 成果物
- ✓帳票処理のAs-Is/To-Beと確認ルールの明文化
- ✓自動登録と人への確認の境界（受入条件）
- ✓受信から登録までの一本の処理
- ✓差分だけを見る確認画面
- ✓既存業務システムへの連携
- ✓例外理由の記録と導入前後の比較
SCOPE / 前提・境界
読み取り結果をそのまま登録する設計にはしません。導入初期は全件を人の確認に通し、受入条件を満たしたものから自動登録に切り替えます。
どういう仕組みで実現するか
AI USE CASE DESIGN
AIで効く業務を、要件と評価基準で見極める
モデル選定より先に、どの業務をどう変え、何をもって使えると判断するかを確定します。
INPUT
業務フロー
判断基準
例外処理
評価基準
CONNECT
CONNECT
ユースケース設計
CONNECT
DELIVERABLES
✓
動く試作品
✓
社内説明できる材料
1
聞く
徹底ヒアリング
背景・業務・例外を聞き出す
2
絞る
ユースケース確定
効果が出る範囲に絞る
3
描く
設計図に落とす
構造・権限・評価基準を決める
なぜ、作る前に決めるのか
AI開発が止まるのは、モデルの選び間違いだけが理由ではありません。どの業務のどの手間を減らすか、何をもって使えると判断するかを先に決めておくと、動いたけれど本番に進めない、という止まり方を避けられます。決めた基準は、そのまま社内説明の材料になります。
02WHY BEEKLE
なぜBeekleなら、OCRの先まで自動化できるのか
OCRの選定より、人が頭の中でやっている判断を条件に落とせるかで勝負が決まります。
01
要件定義から入る。AI・DXが失敗する原因の大半はモデルではなく要件のズレ
誰が、どの場面で、何を見て判断しているかが決まらないまま作り始めると、動くものはできても使われません。ヒアリングでいまの業務の流れ（As-Is）を書き出し、あるべき流れ（To-Be）との差分からアクターとユースケースを定義してから作ります。要求を洗い出して「作る・後回し・作らない」に絞り、作るものだけをユーザーストーリーと受入条件（Gherkin）に落とします。ChatGPTなどのAI検索で要件定義について尋ねたとき、Beekleの記事が最も多く引用されている領域です。
02
PM on Railsで、要求から動作の証拠までを一本でつなぐ
要求カード、ユースケース、ユーザーストーリー、受入条件、実装タスク、テスト結果を切れ目なくつなぐ自社開発のツールを、自社の案件だけでなく外部のお客様の案件でも使っています。「何を作ると言ったか」と「何が動いているか」が常に照合できるので、途中で要件が増えても、どこに影響するかがその場で分かります。
03
既存システムへの連携を前提に設計する
バックエンド、フロントエンド、インフラまで一貫して開発しているので、APIの無い業務システムへの連携も、データベース連携やファイル取り込みなど複数の方法から選んで設計できます。読み取り結果をExcelに出して終わり、にはしません。請求書や発注書は取引先情報と金額を含むため、保管と権限の設計を最初から入れます。
04
読取からマスタ照合・取り込みまでを、一続きで検証してきた
商品カタログPDFの適合情報を既存マスタと照合してCMS取込用CSVまで生成するPoC、複数拠点のレシート画像を構造化して元画像と並べて確認するPoCなど、読み取り単体ではなく業務の出口まで確かめる検証を行ってきました。帳票処理の本番導入そのものの事例は、この構成ではまだ限られています。その点は正直にお伝えします。
05
動くものを先に見せる（ゼロスタート）
要件を言葉だけで固めず、ヒアリングの直後に動くプロトタイプを作って画面で確かめます。お客様のヒアリング議事録から提案依頼書を生成し、そのまま1日で動作するデモまで進めて「イメージとずれていない」と評価された案件があります。最初の動くデモは0円で作り、そこから先に進めるかを判断していただけます。
06
立ち上げと立て直しが速い。速さは要件を先に固めるから出る
大手商社の新規事業プラットフォームを1週間で動く状態にし、他社で約3か月停滞していたアプリを引き継いで3週間で完成させ、発注元が外部委託したセキュリティチェックを指摘なく一度で通過しました。別の案件では、1,100万円超が投じられて止まっていた業務システムを引き継ぎ、既存の資料とコードを確認して約3日余りで要件を再構成し、約2週間の開発サイクル終了時点で管理上の進捗を約60%まで進めています。
この流れを支えているのが、自社開発のPM on Railsです
PM on Railsとは、もともとBeekle社内で回していた開発の進め方を、AIエージェントで動くようにした仕組みです。打ち合わせで出た要望、決まった条件、作業、確認結果を1か所でつなぐため、仕様が変わってもどこに影響するかを追えます。外部のお客様の案件でも使っています。
PM on Railsの公開サイトを見る（外部提供は準備中）03CASE STUDIES
関係する実績を、事実の範囲で挙げます
この業界での納入実績と、持ち込める経験を分けて書いています
商品カタログPDFのマスタ紐付けPoC
課題
商品カタログPDFに残っている適合情報を、CMSで扱える形に変換できるかを確かめる必要がありました。表の読み取り、表記ゆれの整理、既存マスタとの照合まで含む検証でした。
解決策
PDFからの抽出、生成AIによる表構造の整理、既存マスタとの照合、CMS取込用CSVの生成までをつなぎ、曖昧な候補だけ人が確認する画面も試作しました。
成果
- 転記の手間が減るか確かめられた
- マスタ照合まで自動で当たる
- 取込まで一続きで確認
Beekleだからできたこと
読み取り単体ではなく、マスタ照合と取り込みまでを一続きで検証します。実務に載る出口まで確かめるので、PoCの成功がそのまま本番の判断材料になります。
生成AI OCRによるレシート売上データ化システム
課題
複数拠点から届くレシート画像を見ながら売上金額や件数を手入力しており、機器や帳票の形式もそろっていませんでした。
解決策
画像をアップロードすると生成AIが金額・件数・日付・拠点を構造化し、元画像と並べて確認・修正できるPoCを構築しました。
成果
- 打ち込みが確認作業に変わる
- 帳票の形が違っても同じ項目に揃う
- 人の確認を挟んで精度を担保
Beekleだからできたこと
読み取り精度だけを追わず、人がどこで確認するかまで先に設計します。業務に載る形から逆算するので、PoCが実務から浮きません。
04SOLUTIONS
Beekleではこうする
ヒアリングとAs-Is/To-Beから入り、1業務に絞って実装し、測ってから広げます
SOLUTION 01
ヒアリングから始め、人が見ている確認ルールを条件に落とす
担当者に、一枚の帳票が届いてから登録が終わるまでの手順を、実物の帳票を前にしてそのままたどってもらいます。何を見て、何と照合し、どこで手が止まり、どの画面に入れているか。この現状を書き出す過程で、「金額が過去3か月の平均から大きく外れていたら保留」「取引先名がマスタと完全一致しなければ候補を出して人が選ぶ」のように、担当者が無意識に行っている判断を条件に落とします。明文化できたルールはプログラムで、曖昧な判断だけをLLMに任せます。
ベテランの判断が条件になる
AIに任せる範囲が最小
受入条件がそのままテストになる
SOLUTION 02
読取から登録までを一本の流れにし、自動で通すものと人へ回すものを分ける
帳票の受信（FAX、メール添付、スキャン）、読取、項目の正規化、マスタ照合、発注データとの突合、異常検出、業務システムへの登録を一つの処理として作ります。取引先ごとのレイアウト差は、テンプレートを量産するのではなく、LLMで項目を抽出する方式で吸収します。照合がすべて一致し異常検出にかからなかった帳票は自動で登録し、マスタに無い取引先、金額の不一致、読取の信頼度が低い項目があれば、その帳票だけを人の確認画面に回します。確認画面では、元の帳票画像と読み取り結果と照合結果を並べ、担当者は差分だけを見て判断できるようにします。
テンプレート量産が要らない
人は差分だけ見る
自動登録の範囲を段階的に広げられる
SOLUTION 03
既存システムまでつなぎ、例外の記録を改善に回す
読み取った結果をExcelに出して終わりにはしません。販売管理、会計、在庫、基幹システムなど、実際に業務で使うシステムへの登録まで設計します。APIがあればAPI経由で、無い場合はデータベース連携やファイル取り込み、最終手段として画面操作の自動化を検討します。人へ回された帳票とその判断結果を記録し、「同じ理由で毎回保留になっている」パターンを定期的に取り出してルールに追加し、人へ回る比率を段階的に下げます。
APIが無くても連携できる
Excel出力で止まらない
例外率が運用で下がる
05FEATURES
このサービスで引き受ける範囲
ヒアリングから、動く仕組みと運用まで
帳票処理のヒアリングと確認ルールの明文化
実物の帳票を前に手順をたどり、担当者が無意識に行っている確認判断を条件に落とします。受入条件として書き切ります。
受信から登録までの一本の処理
FAX・メール添付・スキャンの受信、LLMによる項目抽出、マスタ照合、発注データとの突合、異常検出、登録まで。
差分だけを見る確認画面
元の帳票画像、読み取り結果、照合結果を並べ、不一致や信頼度の低い項目だけを人が判断できるようにします。
既存業務システムへの連携
API、データベース連携、ファイル取り込み、画面操作の自動化まで、システムの仕様に応じて選びます。保管と権限の設計も含めます。
何を測るか
OCRの正答率だけでは業務の改善は測れない。人の手が実際にどれだけ減ったかで見る
1
1件あたりの処理時間
2
人が確認した件数と割合
3
登録ミスの件数
導入前に現状値を取り、導入後に同じ定義で測ります。
01
1件あたりの処理時間
受信から登録完了まで。
02
人が確認した件数と割合
自動で通った比率。導入後に下がり続けるか。
03
登録ミスの件数
業務システム側での修正・差し戻し。
04
例外率とその理由の分布、月末月初の残業時間
どの理由で人へ回っているか（ルール追加の材料）。集中する時期の負荷。
向いている会社、向いていない会社
先に線を引いておきます
1
向いている会社
2
向いていない会社
帳票が月に数百件以上、FAX・PDF・紙で届き、読み取り後の確認や突合を人が手作業で行っている会社に向いています。
01
向いている会社
請求書、発注書、検査表などが月に数百件以上、FAX・PDF・紙で届いている。AI-OCRを入れたが、読み取り結果の全件確認で手間が減っていない。発注と請求の突合を人が手作業で行っている。登録先の業務システムが複数あり、入力の振り分けに手間がかかっている。月末月初に帳票処理が集中し、残業の原因になっている。
02
向いていない会社
帳票の件数が月に数十件程度で、人の入力で十分に回っている。帳票がすでに電子データ（CSVやEDI）で届いていて、読取の工程がない（連携の設計だけで足りることが多いです）。確認や照合を省いて、読み取った結果をそのまま登録したい（異常を検出して人へ回す設計を前提にしています）。
費用・期間の考え方
モデルケースと、段階ごとの目安
1
業務整理・初期設計（1〜2週間）
2
1業務の検証・実装（4〜8週間、150〜400万円程度）
3
高難度PoC（6〜12週間、300〜600万円程度）
費用は「業務整理」「1業務の検証・実装」「本番展開」「継続改善」の段階に分けて見積もります。投資判断は「削減できる時間×人件費 −（導入費＋運用費）」がプラスに転じる回収期間で見ます。他社の削減率を当てはめるのではなく、動くデモの段階で御社の業務にどれだけ効くかを確かめてから、本番展開の投資を判断していただきます。
POINT 02
モデルケース: 請求書1種類を、読取から業務システム登録まで自動化する（4〜8週間、200〜400万円程度）。毎月大量の帳票が届き、人が読み取ってExcelや業務システムへ入力している会社を想定します。まず一種類の帳票と、一つの登録先に絞ります。請求書なら、読取、取引先確認、金額確認、マスタ照合、異常検出、人の確認、登録までを一つの業務として作ります。OCRの正答率だけでなく、1件あたり処理時間、人が確認した件数、登録ミス、例外率でBefore/Afterを測ります。費用は帳票の種類と月間件数、到着形式の多様さ、照合先のマスタと発注データの状態、登録先システムのAPIの有無、複数会社や複数拠点の有無で変わります
POINT 03
複数帳票、複数会社、会計・販売管理・基幹システム連携へ広げた本番展開の目安は500〜1,000万円程度です。
POINT 04
別料金になるもの: 御社クラウドやオンプレへの構築費とクラウド利用料、LLMのAPI利用料（月額の従量）、紙資料の電子化やOCR、正本が決まっていない資料の整理作業、APIの無い既存システムとの連携開発、導入後の保守と精度改善（月額）。
POINT 05
上記は、Beekleの過去の開発案件をもとにしたモデルケースです。実際の費用と期間は、対象業務、利用するデータ、既存システムとの連携、精度要件、権限・セキュリティ要件によって変わります。最初から全社導入するのではなく、投資対効果を確認しやすい一業務から始めることを基本としています。
01
業務整理・初期設計（1〜2週間）
実データと業務を確認し、改善対象を決めます。費用は案件内で設計します。
02
1業務の検証・実装（4〜8週間、150〜400万円程度）
一つの業務を実際に動かします。
03
高難度PoC（6〜12週間、300〜600万円程度）
GraphRAG、複雑なデータ、評価設計などが要る場合。
04
本番展開（2〜6か月程度、500〜1,500万円以上）
権限、連携、監視、運用まで含めます。
05
継続改善（月単位、個別見積もり）
評価結果から改善と拡張を続けます。
発注の流れ
相談から本番運用まで、どう進めるか
AI開発は、作る前にどれだけ業務を理解し、ユースケースと評価基準を固められるかで決まります。Beekleはヒアリングから入り、設計した範囲だけを小さく検証して本番化します。
- 1
STEP 1
ヒアリングでユースケースを確定する
現場の作業、判断基準、例外処理、使っているデータを聞き出します。「AIで何か」ではなく、どの業務をどう変えるかまで絞り込みます。
- 2
STEP 2
知識構造・権限・評価基準を設計する
RAGなら文書同士の関係や根拠提示、エージェントなら任せる範囲・承認・ログを設計します。評価データと合格基準も先に決めます。
- 3
STEP 3
設計したユースケースをPoCで検証する
いきなり大きく作らず、決めたユースケースだけを動く形にします。現場で使えるか、削減時間・精度・確認工数・運用負荷を見ながら検証します。
- 4
STEP 4
効果が見込めれば実導入
PoCで効果が確認できたら本番化し、現場で使われる状態まで伴走します。期待した効果が見込めなければ、ここで撤退も判断できます。PoC止まりや過剰投資を避けられるのが、この進め方の狙いです。
✓
技術検証で終わらせず、業務で使える設計に落とす。ここがBeekleの強みです。
06RELATED COLUMNS
もっと詳しく知りたい方へ
このサービスの背景にあるデータ活用の考え方
07FAQ
発注前によくある質問
発注前に確認されやすい論点をまとめています
Q すでにAI-OCRを導入しています。無駄になりますか？ +
なりません。既存のOCRの読み取り結果を入力として使い、そのあとの確認、照合、登録の部分を作ることができます。OCRの精度が業務に足りていない場合だけ、差し替えを検討します。
Q 取引先ごとに帳票の形式が違います。全部にテンプレートが要りますか？ +
要りません。取引先ごとのテンプレートを量産する方式ではなく、LLMで項目を抽出する方式で形式の差を吸収します。新しい取引先の帳票が来ても、原則としてテンプレート追加なしで処理できます。
Q 業務システムにAPIがありません。 +
連携の方法はAPIだけではありません。データベースへの直接連携、システム側のファイル取り込み機能、最終手段として画面操作の自動化まで、システムの仕様を確認して選びます。業務整理の段階で連携方法の見立てをお伝えします。
Q 間違って登録されたらどうなりますか？ +
照合がすべて一致し、異常検出にかからなかった帳票だけを自動登録します。少しでも不一致や読み取りの不確かさがあれば人の確認に回します。導入初期は全件を人の確認を通し、精度を確認してから自動登録の範囲を広げます。
Q 人が確認する件数はどのくらい残りますか？ +
帳票の品質と取引先の数で変わるため、事前に比率を約束することはできません。検証段階で実際の帳票を流し、御社の数字で確認します。人へ回った理由を記録してルールに追加していくので、比率は運用の中で下がっていきます。
Q 経理以外の帳票にも使えますか？ +
使えます。製造の検査表、物流の納品書、購買の見積書など、読取、照合、登録の流れがある帳票なら同じ構成が使えます。最初は負担の最も大きい帳票1種類から始めます。
問い合わせの前に
普段のAIへ、合うか聞いてみてください
営業資料だけでは、自社に合うか判断しにくいことがあります。社内の制約や今の状況を知っているAIに聞くと、合う理由と合わない理由が先に見えます。
いま一番手間のかかっている帳票を、1種類教えてください
その帳票について、月間件数、到着形式、確認している内容、登録先をうかがえれば、自動で通せる範囲と人に残る範囲の見立てと、概算をお伝えします。