1
今の状態
帳票を見ながら手入力
請求書や申込書の形式が違い、転記とダブルチェックに時間がかかります。
紙・PDFの転記作業を減らしたい企業へ
帳票の手入力と確認作業を減らし、処理を速くする
請求書、申込書、スキャンPDFを読み取り、会計ソフトや基幹システムで使えるデータに変換します。
取引先ごとのフォーマット差を吸収し、月末・期末の転記負荷を軽くします。
1 転記時間を削減
2 入力ミスを減らす
3 月末処理を平準化
4 既存システムへ連携
BEFORE / AFTER
紙・PDFの手入力を、確認中心の仕事に変える
取引先ごとに形式が違う帳票でも、必要な項目を読み取り、確認が必要な箇所だけを人に渡します。
2
Beekleの設計
AIが項目を読み取る
金額、日付、取引先などを抽出し、確信度が低い箇所をわかりやすく示します。
3
導入後
必要な箇所だけ確認
すべてを入力する作業から、例外だけを確認する運用へ切り替えられます。
✓
月末の転記負荷と入力ミスを減らし、CSVやAPIで既存システムへ連携できます。
01PAIN POINTS
導入は、どこでつまずくのか
検討が止まる典型パターンを先に押さえます
01
手入力によるデータ転記に時間がかかる
紙の請求書や注文書を目視で確認し、会計ソフトや基幹システムに手入力する作業が毎月発生している。月末・期末は件数が集中し、残業が常態化している。
02
取引先ごとにフォーマットが異なる
同じ「請求書」でも取引先によってレイアウト・記載項目・形式がバラバラ。数十社、数百社分のフォーマットを一つ一つテンプレート化するのは現実的ではない。
03
既存のOCRツールでは読み取れない帳票がある
定型帳票用のOCRツールを導入したが、手書き文字、印鑑にかかった文字、罫線の多い複雑なレイアウトなど、非定型フォーマットの読み取り精度が低く、結局手作業で補正している。
04
手入力のミスが後工程に波及する
転記ミス（金額の桁間違い、日付の写し間違い、品番の取り違えなど）が会計処理や在庫管理で発覚し、差し戻しや修正対応に追加の工数がかかっている。
02SOLUTIONS
つまずきを、設計で防ぐ
PoCで終わらせず、業務で使える状態まで設計します
SOLUTION 01
OCR＋LLMによるフォーマットフリーの構造化抽出
OCRで帳票からテキストを抽出した後、LLMが文脈を理解して「請求先」「請求金額」「明細品目」「納期」などの必要項目を自動で構造化JSONに整理します。固定テンプレートに依存しないため、取引先ごとにフォーマットが違っても同じパイプラインで処理できます。
取引先ごとのテンプレート作成が不要
新規フォーマットにも追加設定なしで対応
抽出結果を構造化JSONで後続システムに連携
SOLUTION 02
人間レビュー付きのハイブリッド運用
AIの読み取り結果を人間が確認・修正するレビュー画面を提供します。OCRの確信度が低い箇所をハイライト表示し、確認が必要な部分だけを効率的にチェックできます。レビュー結果はフィードバックとして蓄積し、読み取り精度の継続改善に活用します。
AIの誤読を人間がキャッチする安全網
確信度の低い箇所だけを効率的に確認
レビューデータの蓄積で精度を継続改善
SOLUTION 03
既存システムとのデータ連携
読み取り結果を会計ソフト（freee、マネーフォワード等）、基幹システム（SAP、Oracle等）、RPAなど後続の業務システムにAPI連携またはCSV出力で渡します。転記作業そのものをなくすことで、入力ミスの根本原因を解消します。
手入力ゼロによる転記ミスの解消
会計・基幹システムへの自動データ投入
月末・期末の処理集中を平準化
03CASE STUDIES
実際に、こう作ってきました
どのような課題を、どう実装に落としたか
駐車場運営会社の売上伝票OCR
課題
数百拠点の駐車場から発生する売上伝票を、事務スタッフが目視でExcelに手入力していた。売上金額・利用台数・決済種別などの転記に時間がかかり、月末に作業が集中。機器のメーカーや年式によって伝票フォーマットが異なり、同じ項目でも表記が統一されていないため、定型OCRでは対応できなかった。
解決策
OCR＋LLMで伝票から必要項目をフォーマット非依存で自動抽出。伝票上の表記揺れをLLMが文脈で判断し、統一された項目に変換する設計とした。読み取り確信度が低い箇所だけ人間が確認するレビュー画面を組み込み、確認済みデータをExcelに自動転記。
成果
- 伝票の手入力作業を大幅に削減
- フォーマットが異なる伝票にも追加設定なしで対応
- 確認画面付きで読み取り精度を担保
保険代理店（従業員50名）の申込書データ化
課題
保険の申込書、変更届、解約届など手書き書類が月200件以上届くが、データ入力をパート2名で対応しており、入力完了まで2〜3営業日かかっていた。手書き文字の判読ミスや入力漏れで、後日の確認作業も頻発していた。
解決策
手書き対応のOCRエンジンとLLMを組み合わせ、申込書から「契約者名」「住所」「保険種別」「保障内容」等を自動抽出。手書き文字で確信度が低い箇所をハイライトし、人間が確認する画面を提供した。
成果
- データ入力完了までの日数を3営業日から当日中に短縮
- 入力ミスを80%削減
- パート担当者の確認作業を大幅に効率化
04FEATURES
Beekleが対応できる開発領域
必要な機能を、業務導線に合わせて組み込みます
フォーマットフリーの帳票読み取り
LLMが帳票のレイアウトと文脈を理解するため、固定テンプレートなしで多様なフォーマットに対応。新しい取引先の帳票が来ても、設定追加なしで処理できます。
手書き・印鑑・複雑レイアウトへの対応
手書き文字の認識、印鑑や社印にかかった文字の抽出、罫線の多い複雑な帳票レイアウトにも対応するOCRエンジンを選定・組み合わせます。
人間レビュー画面
AIの読み取り結果を確認・修正するための専用画面を提供。確信度の低い箇所をハイライト表示し、確認が必要な部分だけを効率的にチェックできます。
後続システムへのデータ連携
抽出した構造化データを会計ソフト、基幹システム、RPAなどにAPI連携またはCSV出力。業務フロー全体を通した転記作業の排除を実現します。
帳票がバラバラでも、入力作業を減らす
固定テンプレートではなく、帳票の意味を読んで処理する
具体例
「取引先ごとに請求書の形式が違い、毎回手入力している」
従来OCRは、決まった場所に決まった項目がある前提です。実際の業務では、取引先ごとに形式が違い、表記ゆれやレイアウト変更が頻繁に起きます。
1
現場
フォーマットが統一されない
取引先や年度によって請求書・帳票の見た目が変わります。
2
テンプレートOCR
変更のたびに設定が増える
座標指定に依存するため、新しい形式が来るたびに調整が必要です。
3
Beekleの設計
項目の意味で読み取る
表記や位置が違っても、文脈から金額・日付・取引先などを抽出します。
一般的な作り方
便利そうだが、現場に残る負担がある
帳票形式が増えるたびに設定と目視確認が増える。
Beekleの作り方
業務で使える状態まで設計する
新しい形式にも対応しやすく、確認すべき箇所だけ人が見る。
Beekleが強い理由
OCRで文字を読み取り、LLMで項目の意味を解釈します。確信度が低い箇所だけ人が確認するレビュー導線も作るため、精度と運用効率を両立できます。
✓
形式違いに強い
✓
確信度で確認箇所を絞る
✓
修正ログで改善できる
発注の流れ
小さく試してから決める、AI開発の始め方
いきなり大きく作らず、検証で効果を見極めてから実装へ進みます。NDAを結んで実データで確かめ、準委任で柔軟にPoC・開発・検証を回し、効果が見込めた部分だけを実導入します。
- 1
STEP 1
ヒアリング
解決したい業務課題と「何にAIを使いたいか」を整理します。効果が出そうか、どこから着手すべきかの当たりをここでつけます。費用はかからず、相談だけでも歓迎です。
- 2
STEP 2
NDAを結び、データで検証方針を決める
AI開発は「やってみないと効果が読めない」不確実性の高い領域です。まずNDA（秘密保持契約）を締結して実データをお預かりし、本格的なPoCに進むか、簡易デモで素早く確かめるかを見極めます。
- 3
STEP 3
準委任契約でPoC・開発・検証
成果物を固定する請負ではなく、状況に合わせて柔軟に進められる準委任契約で契約します。PoCを実装し、評価設計で「現場で使えるか・効果が出るか」を測りながら、開発と検証を回します。
- 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、効果が出る部分だけを実導入。失敗リスクを抑えて、AIを「使える業務改善」に変えます。
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もっと詳しく知りたい方へ
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記事を読む →06FAQ
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 どのような帳票に対応できますか？ +
請求書、注文書、納品書、見積書、申込書、検査成績書、領収書など、企業間取引で使われる主要な帳票に対応しています。紙の原本をスキャンしたPDF、メール添付のPDF、FAX受信の画像ファイルなど、入力元の形式も問いません。
Q 手書き文字の読み取りはどの程度の精度ですか？ +
手書き文字の認識精度は字の丁寧さによって変動しますが、数字（金額・日付・電話番号等）は90%以上、漢字を含む氏名・住所は80〜90%が目安です。確信度の低い文字はレビュー画面でハイライトされるため、人間が確認して補正できます。運用を重ねるほどフィードバックデータが蓄積され、精度は向上します。
Q 既存のOCRツールとの違いは何ですか？ +
従来のテンプレート型OCRは「この位置にこの項目がある」という固定ルールで読み取るため、フォーマットが変わると設定し直しが必要です。LLMを組み合わせたアプローチでは、帳票の文脈を理解して「これは請求金額」「これは品名」と判断するため、フォーマットが違っても追加設定なしで対応できます。
Q 導入期間と費用の目安を教えてください +
帳票の種類・枚数・連携先によって大きく変動します。初回ヒアリングで実際の帳票サンプルを拝見した上で、個別にお見積りします。初期費用0円のゼロスタートでPoCから始めることも可能です。
Q OCRが苦手なもの・対応しにくいケースはありますか？ +
図面・グラフ・表組みの構造を正確に読み取るのは苦手です。たとえば設計図面の寸法線、フローチャートの矢印の接続関係、複雑なネスト表の構造などは、テキスト抽出はできても意味の解釈が不安定になります。また、極端に画質の悪いFAX受信画像、手書きの崩し字、かすれや汚れの激しい原本も精度が落ちます。PoCの段階で実際の帳票サンプルを使って「どこまで読めるか」を検証し、苦手な箇所は人間確認で補う運用設計をおすすめしています。
Q AIの読み取り結果を人間が確認する仕組みはありますか？ +
あります。標準でレビュー画面を提供し、OCRの確信度が低い箇所をハイライト表示します。担当者は全項目を確認する必要はなく、ハイライトされた箇所だけをチェックすれば済むため、従来の目視全件確認に比べて確認時間を大幅に短縮できます。
Q 読み取り精度が悪い場合の改善はどうしますか？ +
レビュー画面で人間が修正した結果をフィードバックデータとして蓄積し、OCRの前処理（画像補正・傾き補正・ノイズ除去）とLLMのプロンプト改善に活用します。導入後1〜2ヶ月でフィードバックが溜まると、精度は着実に向上します。帳票の印刷品質やスキャン条件に起因する問題は、スキャナー設定の最適化も含めてアドバイスします。