帳票の読み取り、照合、例外の確認、登録を一続きにする
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ます。確実に処理できる帳票は自動で登録し、判断が要る帳票だけを人に回します。
明文化できる確認はルールで処理し、曖昧な判断だけをAIに任せます。
相談では、対象の業務・成功条件・費用の考え方を整理します。NDA後の検証用デモは0円で、どこまで作るかは打ち合わせのうえ当社が判断します。本番向けの検証・開発は、費用と契約を確認してから進めます。
よくあるお悩み
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
入力の時間はあまり減らず、確認の工程が一つ増えた分、手間は変わりません。
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、保守が追いつきません。
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ます。
まず帳票1種類・登録先1つから始めます。担当者が無意識に行っている確認の判断をヒアリングで条件として書き出し、何ができたら完成とするかを決めてから作ります。
なぜ今、導入するのか
帳票の形式も、担当者が目で見て確かめている判断も、取引先の数だけ増えていきます。
資料は、待っていても整理されないまま増えていきます。いまの状態のままお預かりし、どこまで使えるかを先に確かめます。
精度や費用が合わずに見送った業務があるなら、いまは前提が変わっています。いまの上位モデル（Claude Opus）の料金は、提供を終えた旧モデルの3分の1以下です。一度に渡せる資料の量は5倍になり、長い資料を入れても単価は変わりません。Anthropicの公開価格（2026年10月時点）での比較です。
初回の相談と、要件を伺って作る簡易デモまでは0円です。要件書や予算がない段階から相談できます。合わなければデモの段階で終了できるので、確かめるところまでは期初や稟議を待たずに始められます。
BEFORE / AFTER
帳票処理の大変さは、入力そのものより確認にあります。担当者は帳票を見てすぐに、意識しないままいくつもの判断をしています。
今の状態
読み取った金額は正しいか、取引先はマスタにあるか、発注と一致するかの確認は自動化されていないので、担当者が読み取り結果を全件見直しています。
Beekleの設計
「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、担当者の判断を条件にします。受信から読み取り、正規化、マスタ照合、突合、異常検出、登録までを一つの処理にし、取引先ごとのレイアウトの違いは、LLMで項目を抽出して対応します。
導入後
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します。人に回った理由を記録してルールに追加し、運用しながら人に回る比率を下げます。
読み取った結果はExcelに出すところで止まらず、実際に業務で使うシステムに登録されます。
こんなに早くできるんですね
一番手間のかかる帳票を、
教えてください。
月間件数と確認している内容を伺えば、自動で通せる範囲を見立てます。
検証用デモは0円です。要件書は不要です。
開発実績
読み取りだけで終わらせず、マスタ照合と取り込みまでを一続きで検証します。業務で実際に使う取り込みまで確かめるので、PoCの結果を、そのまま本番に進むかどうかの判断に使えます。
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。実際の業務での使い方から逆算して作るので、PoCがそのまま実務の検証になります。
なぜBeekleができるか
担当者には実物の帳票を前にして、届いてから登録が終わるまでの手順を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を書き出します。書き出しながら、「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していきます。明文化できたルールはプログラムで処理し、曖昧な判断だけをLLMに任せます。
FAX、メール添付、スキャンで届いた帳票を受信してから、業務システムに登録するまでを一つの処理として作ります。その間に、読み取り、項目の正規化、マスタ照合、発注データとの突合、異常検出を行います。項目はLLMで抽出するので、取引先ごとにレイアウトが違っても、テンプレートを作り足さずに済みます。照合がすべて一致し、異常検出にもかからなかった帳票は自動で登録します。マスタに無い取引先、金額の不一致、読み取りの信頼度が低い項目のどれかがあれば、その帳票だけを人の確認画面に回します。
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。連携の方法は、APIの有無など登録先の仕様に合わせて選びます。人に回した帳票と、担当者の判断結果は記録しておきます。「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、人に回る比率を段階的に下げます。
読み取りから、照合・確認・登録までを一つの流れで作る
文字を読み取れても、取引先や商品をマスタと照合し、不一致を確かめ、登録先に合わせて整える作業が残れば、担当者の負担は減りません。Beekleは担当者が1件を処理し終えるまでの全工程を対象に設計します。
受け取った実データを全件で検算してから作る
Beekleは口頭で聞いた計算式や列の意味をそのまま前提にせず、実際のデータを全行確かめて、例外を先に見つけます。作った後で「数字が合わない」と分かる事態を防ぎます。
一致したものは自動で進め、不一致と読み取りが不確かなものだけを人が原本と見比べる
Beekleは、一致した項目はそのまま進めます。不一致の項目と、読み取りの信頼度が低い項目だけを、原本の画像と並べた画面で担当者に確認してもらいます。
未確定の仕様は理由付きの推奨案で進め、変わりうる処理は差し替えやすくまとめておく
業務の細かいルールがすべて決まるまで待つと、開発が止まります。Beekleは決まっていない点を理由付きの推奨案で進め、後から確認してもらいます。変わりうる処理は、あとから差し替えやすいようにまとめて作ります。
登録先が取り込める形式で出力し、業務に使わない個人情報は取り込まない
Beekleは抽出結果を、既存のシステムが取り込める形式で出力します。業務に使わない個人情報は取り込まない設計にし、管理のリスクを増やしません。
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の判断を条件として書き出します。何ができたら完成とするかも、ここで決めます。
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、登録までを一つの処理にします。
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。
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。
進め方・費用
お金を払うのは、0円のデモで確かめたあとです。「相談する」「デモで適合を確かめる」「有料の開発に進む」は、それぞれ別の判断として区切ってあります。
STEP 01
秘密保持契約を結び、実際の業務データをお預かりします。
情報の扱いを合意
STEP 02
減らしたい作業・費用と、何をもって成功とするかを整理します。
業務成果を要件にする
STEP 03
実データで動かし、業務に使える見込みを双方で確認します。
合わなければ、ここで終了
STEP 04
デモ、狙う効果、範囲と体制をもとに社内で検討いただきます。
実現の見込みがあれば次へ
STEP 05
準委任で必要な検証を行い、連携・権限・運用まで実装します。
現場で使える仕組みへ
ゼロスタートの簡易デモ
0円
NDAを結び、要件を伺って簡易デモを作ります。開発を進める価値があるかを双方で判断できるところまでが範囲です。合わなければ双方ここで終了し、費用は発生しません。
PoC
準委任（月額）
簡易デモで実現の見込みを確認できた場合だけ進みます。簡易デモで分かったデータの状態と難しさをもとに、確かめる範囲を決めます。単価は時間あたりで公開しています。
MVP・本番開発・運用
準委任（月額）
PoCの結果を見て、画面、連携、権限、運用まで同じ体制で続けます。範囲を狭める、方式を変える、見送る判断も各段階でできます。小さな範囲なら100万円から始められます。モデルケース：帳票1種類・登録先1つに絞り、読み取り・照合・人による確認・登録を運用に乗せる場合。PoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）の目安は300万〜400万円（税別）です。期間の参考として、公開の「導入事例」に「ERPデモシステムのPoC開発」（PoC: 2週間）、「心理学モデルを組み込んだHR AIエージェントの開発」（PoC: 2週間 → 本開発: 3ヶ月）があります。別の用途の案件なので、納期の約束ではありません。金額と期間は、対象業務と連携範囲が決まった時点で都度お見積もりします。
0円のデモで作る範囲と、そのあとの進め方は、次のページにまとめています。
ゼロスタートのページを見る有料の開発は準委任契約で、請求は月額が基本です。作業量が少ない案件は、作業した時間に単価を掛ける時間精算です。どちらにするかは契約時に決めます。必要な職種と人数は案件ごとに変わるので、金額は範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウド・API利用料は実費で、別途のご負担です。
相談の前に
ゼロスタートでは、NDAを結んで要件を伺い、簡易デモを0円で作ります。合わなければ、デモの段階で費用なしに終了できます。デモのあとの開発は準委任（月額）で、単価は時間あたりで公開しています。デザイナーは1時間あたり4,000〜5,500円、エンジニアは1時間あたり5,000〜8,000円、PMは1時間あたり10,000円、AIエンジニアは1時間あたり8,000円〜。いずれも税別です。小さな範囲なら100万円から始められます。モデルケース：帳票1種類・登録先1つに絞り、読み取り・照合・人による確認・登録を運用に乗せる場合。PoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）の目安は300万〜400万円（税別）です。金額と期間は、対象業務と連携範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウドやAPIの利用料は別途です。
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、登録の部分をこちらで作ります。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。
要りません。LLMで項目を抽出するので、取引先ごとに形式が違っても同じ処理で読み取れます。新しい取引先の帳票が来ても、テンプレートを追加せずに処理できます。
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。
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が確認し、精度を確かめてから自動登録の範囲を広げます。
帳票の品質と取引先の数で変わるため、比率を事前にお約束はしません。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。
使えます。製造の検査表、物流の納品書、購買の見積書など、読み取り、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。
議事録や会話から、作る範囲・完成条件・テストまで決める方法。
本番化に進める条件を整理しています。
投資判断で経営層が見るべき点。
作業まで進める
複数のシステムを人がつないでいます。転記・集計・確認・送信の作業が多くあります。判断基準、実績、費用の考え方は親サービスのページにまとめています。
AIエージェント・業務自動化のサービスを見るその帳票の月間件数、届く形式、確認している内容、登録先を教えてください。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。
デモは0円で、合わなければその時点で終了できます。