この記事の結論
紙の注文書や請求書をAIで読み取って入力を減らすとき、手間が本当に減るかを決めるのは、読み取りの精度よりも、読み取った後の作りです。
先に決めておきたいのは、読み取った値を業務システムのどの項目に入れるか、人がどこを確かめるか、取引先や品番を自社の台帳(マスタ)と
請求書を扱うなら、税のルールも分けて考えます。
国税庁は、メールのPDFなどで受け取った請求書のデータは電子のまま保存することを法人と個人事業者に求めていて、紙で受け取った書類を読み取って紙を捨てる「スキャナ保存」は
受け取った請求書そのものに誤りがあったときは、自社で直さず、売手に直したものを出してもらうのが原則です。
紙で届く注文書や請求書を、毎日だれかが画面に打ち込んでいる。
AIで読み取れば、その手間が消えるのではないか。
そう考えるのは自然なことです。
この記事は、読み取る道具の選び方ではなく、読み取った後の話に絞ります。
どの業務からAIを試すかはAIで業務効率化するなら、何から任せるかに、開発を外に頼むときの試し方は生成AIを業務システムに組み込む開発を外に頼むときに書きました。
読み取りは入口にすぎず、手間が減るかは入れる先で決まる
AIの読み取りの試作で、まず目に入るのは「紙の
それ自体は本当に便利です。
ただ、そこで取れたのは文字の並びで、業務システムに入る形にはまだなっていません。
注文書を例にします。
1枚の注文書には、取引先、注文日、納期のような「1枚に
業務システムの側では、前者は注文の見出しの1件、後者はその明細の何件かとして持つことが多いはずです。
読み取った値を、この形に並べ直すところまでが、本当の入力の手間です。
そこで、試作の前に、入れる先の項目を書き出しておきます。
| 読み取る値 | 入れる先の項目 | 入れる前に確かめること |
|---|---|---|
| 取引先の名前 | 受注の取引先(取引先の | 台帳のどの取引先に当たるか |
| 注文日・納期 | 受注日・納期 | 日付として読めるか。和暦や「来週月曜」のような |
| 品番・品名 | 明細の商品(商品の | 取引先の品番と自社の品番のどちらか |
| 数量・単価 | 明細の数量・単価 | 単価が台帳の値と合うか。単位(個・箱・ケース)が |
| 合計の金額 | 照合だけに使う | 明細から計算した合計と合うか |
最後の行のように、読み取っても「入れない」値が
合計の金額は、システムが明細から計算できます。
読み取った合計は、計算した合計と比べて、読み違いに気づくための物差しに回すほうが役に立ちます。
入れ方も3通りあります。
業務システムに外から書き込む口(API)が
画面から打つしかないなら、読み取りを足しても、最後の転記は人の手に残ります。
このときは、読み取った値を横に並べて、打つ人が見比べながら入れる形にするだけでも、手間は変わります。
もう1つ、読み取った値には、元の紙の画像を1対1でつないでおきます。
後で「この
人が確かめる所は、項目ごとに決めて記録を残す
AIの読み取りは、間違えることがあります。
手書きの数字、かすれたFAX、印鑑が重なった文字、表の罫線にかかった数字。
どれも、人が見ても迷うものです。
だから、人の確かめをなくす前提で作らないほうが安全です。
決めておきたいのは、全部を見るのか、どこだけを見るのか、です。
私なら、使い始めは全件を人が見る形にします。
そのうえで、項目ごとに重さを分けます。
金額、数量、品番、取引先は、間違えるとお金や物の流れが変わるので、画像と並べて確かめる。
備考のような自由な書き込みは、目を通す程度にする。
こうして、人が直した箇所を、項目ごとに数えて残しておきます。
その記録がたまると、
確かめる範囲を狭めるのは、その数字を見てからです。
AIが返す「どれくらい
自信が高いまま間違えることがあるからです。
確かめる画面の作りも、手間を大きく左右します。
読み取った値と元の画像の該当箇所が並んでいて、直したらそのまま次の1枚に進める。
この画面がない仕組みでは、確かめる人が画像を別に開いて探すことになり、読み取りで減らした手間が戻ってきます。
取引先と品番の突き合わせで、手間のほとんどが決まる
読み取りの仕組みで手間がかかりやすいのは、読み取りそのものより、自社の台帳との突き合わせです。
取引先の名前は、同じ会社でも書き方が揺れます。
「株式会社」と
読み取った文字のまま台帳を探すと、見つからないか、別の会社に当たります。
手元で、文字の書き方をそろえる処理として広く使われる「Unicodeの
全角の「ABC-123」は
一方で、
「髙」は
長音の「ー」と、
見た目の揺れの一部はこの処理でそろいますが、残りは、台帳の側に「この
見えない文字が、突き合わせを黙って外すこともあります。
私たちは2026年10月の自社サイトの作り直しのときに、それまで本番で使っていた採用のフォームの職種の値に、画面の改行を整えるための見えない文字(ゼロ幅スペース)が
画面で見るかぎり、文字はまったく同じでした。
先ほどの正規化を試したときも、このゼロ幅スペースは消えずに残っています。
読み取った値を台帳と突き合わせる前に、こうした文字を取り除く処理を、別に入れておく必要があります。
請求書なら、名前よりも確かな手がかりがあります。
インボイス制度の請求書(適格請求書)には、
登録番号は、法人番号のある事業者なら「T」と
取引先の台帳に登録番号や法人番号を持たせておけば、名前の揺れに左右されずに突き合わせられます。
国税庁の「適格請求書発行事業者公表サイト」では、
Web-APIを
品番も同じです。
取引先が自分の品番で書いてくる注文書なら、取引先の品番と自社の品番の対応表が要ります。
この対応表がいまは担当者の頭の中にしかない、ということはよくあります。
読み取りの仕組みを作る前に、その対応表を書き出す作業が、いちばん効くことがあります。
合わないとき・読めないときの行き先を、先に作っておく
突き合わせで台帳に見つからない取引先。
台帳の単価と違う単価。
明細から計算した合計と、読み取った合計のずれ。
画像がぼやけて読めない1枚。
こうしたものを、どこに置いて、だれが、いつまでに片づけるかを決めておかないと、仕組みは止まるか、間違った値のまま流れます。
私は、こうした1枚を「保留」として
保留の数と理由の内訳は、そのまま、仕組みのどこを直すかの材料になります。
同じ書類を2回取り込む事故も、先に防いでおきたいところです。
FAXと郵便で同じ注文書が届く、スキャンをやり直す、といったことは起きます。
取引先、書類の番号、日付、金額が同じものが来たら止める、という確かめを、取り込みの前に入れておきます。
ここで、もう1つ分けて考えたいことがあります。
「読み取りの
読み取りの誤りは、自社の仕組みの問題なので、自社のデータを直せば済みます。
ところが、受け取った請求書そのものの記載に誤りがあった場合は、話が違います。
国税庁は、交付を受けた適格請求書の記載事項に誤りがあったときは、売手に修正した適格請求書の交付を求めて保存する必要があり、原則として自ら追記や修正はできない、としています。
そのうえで、買手が誤りを直した仕入明細書などを作り、売手の確認を受けて保存する方法も示しています(国税庁:インボイス制度に関するQ&A 問92 交付を受けた適格請求書に誤りがあった場合の対応、令和6年4月改訂、
人が確かめる画面で「書類の
保留の理由に、
請求書を読み取るなら、保存のルールと分けて考える
請求書や領収書は、税のために保存しておく書類です。
AIで読み取る仕組みと、書類を保存する仕組みは、同じものだと考えないほうが整理しやすいと私は思います。
国税庁は、帳簿や書類を電子で保存する制度を3つに分けています。
電子帳簿等保存とスキャナ保存は希望する人だけが使う制度で、電子取引データ保存は法人・個人事業者の対応が必要なもの、という分け方です(国税庁:電子帳簿等保存制度を活用して、デジタル化をさらに進めてみませんか?、令和8年6月、
ここから、書類の届き方で道が分かれます。
メールの添付のPDFなど、データで受け取った請求書は、電子取引のデータとして、そのデータを保存することが求められています(同上)。
紙に印刷して読み取る流れにしても、届いたデータの保存は別に要るので、私は、届いたデータそのものを保存しつつ、そこから値を取り出す形にするほうが筋がよいと考えます。
取引先がデジタルインボイス(Peppol)で
紙で受け取った請求書は、紙のまま保存しておくこともできます。
この場合、AIの読み取りは、あくまで入力を楽にするための道具です。
紙を捨てて読み取った画像だけを残したいときに、スキャナ保存の要件が関わってきます。
国税庁のパンフレットでは、請求書や領収書のような重要書類は、受け取ってからおおむね7営業日以内(決まった
注文書や見積書のような一般書類は、白黒(グレースケール)で
AIに読ませるために、画像を小さくしたり、白黒にしたりすることがあります。
それをそのまま保存用の画像にすると、この要件から外れるかもしれません。
紙を捨てるつもりがあるなら、読み取る前の段階で、保存用の画像を要件に合わせて別に残す作りにしておくほうが、後で困りません。
自社がどの制度をどう使うかは、国税庁の特設サイトや、顧問の税理士と確かめてから決めてください。
試すときは、1種類の書類と、よく来る取引先の束から
最初から、すべての取引先の、すべての書類を対象にすると、試作が終わりません。
私なら、注文書なら注文書の1種類に絞り、届く枚数の多い取引先の束から始めます。
書式が毎回同じなので、読み取りと突き合わせの作りを確かめやすいからです。
比べる物差しは、読み取りの正しさの割合だけでは足りません。
1枚あたり人が手を動かした時間、人が直した箇所の数、保留になった枚数とその理由。
今の手入力の時間と並べて見て、初めて「手間が
試作の段階の区切り方は、生成AIを業務システムに組み込む開発を外に頼むときに、入れる先のシステムの側を作り直すかどうかの考え方は、業務システムはパッケージか、作るかに書いています。
今の業務システムに外から書き込む口がない、取引先や商品の台帳が整っていない、ということもよくあります。
その場合は、読み取りより先に、受け皿の側を直すほうが早いこともあります。
よくある質問
AI OCRを入れれば、請求書の入力作業はなくなる?
紙の注文書をAIで読み取って、販売管理や受注のシステムに自動で入れられる?
AIで読み取った請求書の画像を保存すれば、紙の原本は捨ててよい?
メールでPDFの請求書が届く場合も、印刷してAIで読み取ればいい?
請求書の読み取りで、取引先の名前が台帳と一致しないときはどうする?
読み取った請求書の金額が間違っていたら、自社のシステムで直してよい?
bundlyzeは、大阪・兵庫を中心とした関西の会社の業務システムを受託で開発していて、紙で届く書類の読み取りを今のシステムにつなぐ相談も、入れる先の項目と人が確かめる所を決めるところから受けています。
この記事を書いた津嘉山は、業務システム開発とAWSを専門とする技術責任者です。
まずは、紙で届いている書類の種類と、1日に届く枚数、それをどの画面に打ち込んでいるかを書き出してみてください。
AIの活用について、
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