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注文書・請求書・見積書の読み取りから基幹システムへの登録まで

書類業務のAI化

打ち直しと目視の確認を、
合わない書類だけに。

紙・FAX・PDFで届く書類をAIが読み取り、取引先や品番のマスタ、発注データ、単価表と照らし合わせます。合わない箇所だけを担当者に示し、確かめた内容を基幹システムに登録するところまで作ります。

書類AIの画面。左に受け取った注文書、右に読み取った項目と、品番マスタ・単価表との照合結果が並び、単価が単価表と違う明細に「要確認」の印が付いている
注文書を読み取り、単価表と照らし合わせた画面です。画面はサンプルで、会社名・品番・金額は架空のものです。

契約書申請の差し戻し率

62%→18%

人材サービス会社(社員約70名)の実測。申請160件中100件 → 148件中28件

書類の読み取り精度(検証)

100%

構造計算事務所の構造計算書と依頼シート。実際の資料10件・60ファイルでの検証結果

導入企業

100社以上

研修・開発・伴走支援を有償でご提供した法人の数(2024年7月〜2026年10月・当社集計)

読み取った後に残る手間

書類の現場で起きていること

書類業務のご相談では、次のような声をよく伺います。手間が残っているのは、文字を読む工程より、読んだ内容を社内のデータと照らし合わせて登録する工程です。

取引先ごとに書式が違う注文書や作業届は相手が書式を決めるので、こちらで1つの様式にそろえられません。
PDFを見ながら基幹に打ち直している品番・数量・納期を1件ずつ入力していて、月末や繁忙期は入力が追いつきません。
単価や品番の打ち間違いが月に何件か出る間違いに気づくのは請求や出荷の段階で、そこから取引先とのやり取りが発生します。
確認できるのが経理の1人だけどこを見れば不備が分かるかがその人の頭の中にあり、休むと処理が止まります。
AI-OCRを入れたが、確認の手間が減らない文字は読めても、マスタとの照合と登録は人が続けていて、作業時間がほとんど変わっていません。

書類を読む手間より、読んだ内容を確かめて基幹システムに入れる手間が、担当者の時間を使っています。

担当者が書類と表を前に、ノートパソコンの画面を一緒に確かめている挿絵

どの書類から始めるとよいかを、月の件数と書式の数から一緒に決めます。

書類AIの全体像

書類を受け取ってから基幹システムに登録するまでを、1つの流れでつなぎます。人が見るのは、照合で合わなかった書類と項目だけです。

AIとプログラムが受け持つ工程
担当者と登録
受け取りメール・FAX・PDF・紙
読み取り取引先・品番・数量・金額を抜き出す
照合マスタ・発注データ・単価表と比べる
担当者の確認合わない項目だけを確かめる
基幹へ登録CSV・APIなどで取り込む

対象にできる書類の例

注文書・発注書品番・数量・納期を読み取り、品番マスタと単価表で照合して、受注として登録します。
請求書取引先・金額・明細を読み取り、発注データや検収の記録と照合して、支払の処理につなげる仕組みです。
見積書仕入先から届いた見積の明細を読み取り、過去の購買単価と比べて、差のある明細の一覧を作るのが役割です。
納品書・検収書納品の数量を注文の内容と照らし合わせ、数量の過不足を見つけます。
契約書・申請書類社内で決まっている確認の項目に沿って、記入漏れや条件の違いを申請の前に示します。
相手が書式を決める書類作業届や取引先指定の帳票などに、基幹システムの情報を転記して下書きを作ります。

AIと担当者の分担

書類ごとに、AIとプログラムが受け持つ作業と、担当者に残す判断を分けて設計します。金額の確定や支払の承認は、AIには任せません。

書類AIとプログラムが行うこと担当者が行うこと
注文書項目の読み取り、品番と単価の照合、納期の確認、受注データの作成「要確認」の明細を確かめ、取引先に問い合わせるかを決める
請求書金額と明細の読み取り、発注・検収データとの照合、合計と税額の検算差のある明細の確認と、支払の承認
見積書(仕入先から)明細の読み取り、過去の購買単価との比較、差の大きい明細の抽出価格交渉をするか、発注先をどこにするかの判断
契約書・申請書類社内の確認項目に沿ったチェックと、不備の箇所と理由の表示指摘を確かめて申請を直し、最終の承認をする

※合計や税額の計算のように答えが1つに決まる処理は、決まったルールのプログラムが計算します。

実際の画面

担当者が開くのは、合わない箇所に印が付いた1つの画面です。元の書類と読み取った内容を並べて見られるので、確認にかかる時間を短くできます。

注文書の読み取りと照合の画面(サンプル)
  1. 書類を読み込むメールやFAXで届いた書類を取り込み、取引先と書類の種類を見分けます。
  2. 読み取った項目が並ぶ元の書類の該当箇所に枠が付き、どこから読んだかを確かめられます。
  3. 合わない箇所に印が付く単価表と違う単価や、マスタにない品番に「要確認」の印と理由が出ます。
  4. 確かめて登録する担当者が確認した内容だけを、基幹システムに登録します。

画面はサンプルです。読み取る項目、照合する相手、登録先は、御社の書類とシステムに合わせて設計します。

開発事例

社名は伏せ、業種と規模、対象の書類を載せています。開発中の案件は、その旨と、まだ効果を測っていないことを書いています。

空調機器メーカー(サービス部門)

作業届を顧客ごとの書式に自動で作る

課題建物で作業する前に管理会社へ出す作業届は、約100社の顧客に約100種類の書式があり、年7,000〜8,000件を担当者が転記していました。
支援内容基幹システムの案件情報と過去の作業届を参照し、顧客が指定する書式に内容を転記して、担当者が確認する下書きを作るAIシステムを開発しています。
状況2026年12月の最初のリリースに向けて開発中で、効果はまだ測っていません。

事例の記事を読む

人材サービス会社(社員約70名)

契約書申請の差し戻し率を62%から18%へ

課題契約書の申請の約6割が経理から差し戻され、確認と手直しの手間が毎月積み上がっていました。
支援内容経理がいつも確認している項目とよくあるミスを聞き取ってAIに覚えさせ、申請する人が出す前に自分で確かめる手順を全社に広げました。
成果2か月後の差し戻し率は62%から18%に下がりました(申請160件中100件 → 148件中28件)。

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構造計算事務所(設計者 約12名)

構造計算書を読み取り、NGの原因と直し方の候補を示す

課題構造計算でNGが出るたびに、設計者が計算書をさかのぼって原因を調べていました。経験の浅い設計者ほど1件に時間がかかっていました。
支援内容構造計算書と依頼シートを読み込み、NGになった箇所、考えられる原因、直し方の候補を示すAIを開発しています。直し方を決めるのは設計者です。
成果実際の資料10件・60ファイルでの検証で、構造計算書と依頼シートの読み取り精度はともに100%でした。本稼働は2026年12月の予定です。

事例の記事を読む

図面や仕様書を読み取って見積案を作った事例は、見積AIのページで紹介しています(見積作成1件150分→30分)。

自社に近い書類の事例をもとに、進め方をご提案します。

書類処理の製品との違い

書式が標準的で、会計ソフトとの連携が決まっている書類なら、請求書の受け取りやAI-OCRの製品が向いています。当社が向いているのは、書式が取引先ごとに違い、照合の基準や登録先が会社ごとに違う書類です。

比べる点請求書の受け取り製品AI-OCRの製品AIworker
書式への合わせ方製品が対応している書類と項目読み取る項目を設定して使う御社に届く書類の実物から項目を決める
照合の基準製品が用意している確認の機能読み取りが中心で、照合は別に用意する御社のマスタ・単価表・確認の項目をそのまま基準にする
基幹への登録連携している会計ソフトなどCSVの出力が中心御社の基幹システムに合わせてつなぐ
料金の形月額の利用料月額の利用料と読み取り件数開発費と運用保守費。件数では変わらない

今お使いのAI-OCRの読み取り結果を受けて、照合と登録の部分だけを作ることもできます。

当社の強み

書類の読み取り、照合、確認の記録は共通の仕組みとして持っています。そのうえで、読み取る項目、照合の基準、登録先を御社に合わせて作ります。

1

読み取りはAI、検算はプログラム

答えが1つに決まる計算は、AIに任せません

AIが読み取った数量や金額は、マスタと単価表を使って決まったルールで検算します。どの書類のどこから読んだかも記録するので、後から確かめられます。

2

御社の確認項目による判定

経理や受注の担当者がいつも見ている箇所を、判定の基準にします

御社で差し戻しや問い合わせの原因になっている項目を聞き取り、確認の基準表にまとめてから作るのが当社の進め方です。

3

基幹システムへの登録までの開発

読み取った後の照合と登録まで、同じ担当者が受け持ちます

CSVの取り込み、API、画面の操作の自動化から、御社のシステムと情報セキュリティの決まりに合う方法を選んでつなぎます。稼働後の改善と、社内で基準表を直せる人を育てる研修も、当社の担当範囲です。

進め方

実物の書類で精度を確かめてから、照合と登録の仕組みを作ります。検証の前に合格の基準を決めておくので、続けるかどうかを数字で判断できます。

相談1か月目2か月目3か月目4か月目以降
当社が行うこと課題の把握書類の棚卸し
効果の試算
実物での精度の検証
(合格基準を先に決める)
照合と登録の実装運用・改善
対象の書類を広げる
御社にお願いすること今の処理の流れの共有書類の実物とマスタの準備検証結果の確認登録先システムの確認本番での運用と改善点の洗い出し
社内定着の支援操作と基準表の直し方の研修定着の伴走と担当者の育成

※標準の進め方です。期間は書類の種類と書式の数、つなぐシステムの数によって変わります。

導入前に確認すること

次の4つがどの程度そろっているかで、始め方が変わります。すべてそろっていなくても着手でき、足りないものは着手の打ち合わせで一緒に確かめます。

1

書類の実物

種類ごとに20〜30件。手書きやFAXの書類があれば、それも含めて

2

件数と書式の数

月に何件届き、取引先ごとに何種類の書式があるか

3

照合に使うデータ

取引先・品番のマスタ、単価表、発注や検収のデータ

4

登録先のシステム

基幹システムへの取り込み方(CSV・API・画面からの入力)

1つ目があれば、開発の前に精度を測れます。実物の書類で読み取りと照合を試し、「金額と品番の読み取りが何%以上なら本番に移る」のように基準を決めておきます。

費用

料金は書類の件数では変わりません。対象の書類と登録先のシステムを伺ってから、1つの金額でお見積もりします。

費用の構成

初期費用
書類の棚卸しと実物での検証
+開発費
照合と登録の仕組みの実装
+運用保守
稼働後の更新と改善

比べる相手は、書類の処理にかかる人件費です

書類1件の処理時間 × 月の件数 × 担当者の時給 × 12か月

このうちAIとプログラムに移せる作業と、担当者に残る確認の作業を分けて試算します。導入費用に加えて、運用保守費と社内での更新の手間も含めて比べます。

料金の目安(税別)

検証300万円から対象の書類を絞り、実物で精度を確かめます
本開発1,000万円から照合、基幹への登録、確認の画面まで作ります
運用保守月15万円からAI・クラウドの利用料は別です

金額は、書類の種類と書式の数、照合に使うデータの整い具合、つなぐシステムの数で変わります。大企業のセキュリティ審査への対応が必要な場合は、その分を加えた金額です。

月の件数と1件の処理時間を伺えば、比べる数字を一緒に出せます。

導入後に御社に残るもの

目指すのは、担当者が替わっても同じ基準で書類を確かめられる状態です。そのために、仕組みだけでなく基準表と人も残します。

書類処理の仕組み

  • 読み取り・照合・登録をつないだ仕組み
  • 合わない項目に印が付く確認の画面

判定の基準表と記録

  • 担当者が見ていた確認の項目を書き出した基準表
  • 精度の検証結果と、導入前後の処理時間の測定結果

基準表を直せる社内の担当者

  • 取引先や書式が増えたときに、設定を直せる担当者
  • 例外の判断を記録する運用ルール

3つのうち最も大事なのは、基準表を直せる担当者が社内にいることです。担当者がいれば、取引先や単価が変わっても仕組みを使い続けられます。

よくあるご質問

手書きの書類やFAXも読み取れますか。
読み取れます。ただし手書きやFAXは印刷された書類より精度が下がるため、実物で精度を測ってから、担当者が確認する範囲を決めます。
精度はどうやって確かめますか。
御社の書類の実物を使い、読み取りと照合の結果を担当者の確認と比べます。どの項目が何%以上なら本番に移るかは、検証を始める前に決めておきます。
AIが読み間違えたらどうなりますか。
金額や品番のように間違えると困る項目は、マスタとの照合や合計の検算でプログラムが確かめ、合わないものを担当者に回します。担当者が確かめた内容だけを登録するので、読み間違いがそのまま基幹システムに入ることはありません。
今使っているAI-OCRを生かせますか。
生かせます。AI-OCRの読み取り結果を受け取り、照合と基幹システムへの登録の部分だけを作ることもできます。
基幹システムが社内のサーバーにあっても、つなげますか。
つなげる方法を一緒に確かめます。CSVの取り込み、API、画面の操作の自動化などから、御社のシステムと情報セキュリティの決まりに合う方法を選ぶ形です。
書類のデータの扱いやセキュリティはどうなりますか。
使うAIのサービスは、御社がすでに契約している環境を確かめてから選びます。参照できるデータの範囲、使う人の権限、操作の記録は、御社の情報セキュリティの決まりに合わせて設計します。
相談したら、開発を頼まないといけませんか。
いいえ。まず書類の種類と件数、今の処理の流れを確かめます。製品の導入や、今の手順の見直しで足りる場合は、そちらをご提案します。

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代表紹介と会社概要

株式会社AIworker 代表取締役 杉本卓應

株式会社AIworker 代表取締役

杉本 卓應

東京大学文科二類中退。2024年に株式会社AIworkerを創業。業務の整理から、業務に合わせたAIの開発、現場に入り込む伴走、社員の育成まで、製造業・エネルギー・金融・不動産などの企業を支援しています。

著書『そのまま使えるAI×営業』(インプレス、2026年12月刊行予定)。

社名株式会社AIworker(エーアイワーカー)
設立2024年7月30日
所在地〒105-0004 東京都港区新橋5-23-5 ASOOM新橋4階
代表者代表取締役 杉本卓應
事業内容AI活用の戦略立案・コンサルティング/AIエージェント・業務AIの受託開発(見積AIほか)/AI定着の伴走支援・社内FDEの育成/法人向け生成AI研修

御社で進めるなら

目指すのは、書類の確認が特定の担当者に頼らず、届いた書類が同じ基準で確かめられて基幹システムに入る会社です。書類の棚卸しから仕組みの開発、社内への定着まで一貫して取り組み、担当者が本来の仕事に時間を使える職場を、御社と一緒に実現させてください。

株式会社AIworker 代表取締役 杉本卓應

30分の無料相談で伺うこと

  • 書類の種類と月の件数:どの書類が、月に何件届いているか
  • 書式の数:取引先ごとに、何種類の書式があるか
  • 登録先のシステム:読み取った内容を、どのシステムに入れているか

相談はオンラインで30分です。予約画面の備考に「書類AIの相談」とお書きください。資料請求のフォームでは、目的で「生成AI受託開発の依頼検討」をお選びください。

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