帳票を読むだけで終わらせず、確認・照合・登録まで自動化する

帳票の読み取り、照合、例外の確認、登録を一続きにする

帳票の読み取りから、確認・照合・登録まで

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。

INPUT 届いた帳票 PROCESS 読み取り・確認・照合 OUTPUT 業務システムへ登録 例外は担当者が確認

つまずく理由と、Beekleの強み

手戻りを、早い検証で減らす。

AI・DXは、データの状態や現場の使い方によって成果が変わります。目的が曖昧なまま作る、実物を確かめずに進める、変更に時間がかかる。このつまずきに、要件定義と早い試作で対応します。

つまずく理由

何を改善するかが曖昧なまま作る

Beekleの対応

業務と成功条件を、要件にする

業務の順番、例外、使うデータ、完成と判断する条件を具体化します。誰が何を確認するかまで決めるため、完成後に「現場で使えない」と分かる手戻りを減らせます。

倉庫DXでの要件定義・実装の実例 →

つまずく理由

使って初めて、想定との違いが分かる

Beekleの対応

本開発の前に、動くデモで確かめる

ゼロスタートでは、対象を絞った簡易デモを無料で作ります。画面を見ながら使い方と認識のズレを確かめ、有料の検証・開発へ進むか判断できます。

ヒアリングから動作デモを作った実例 →

つまずく理由

ズレに気づいても、修正が遅れる

Beekleの対応

確認と修正を、短い周期で重ねる

要件定義から実装まで同じチームが担当。自社基盤「PM on Rails」で、打ち合わせの決定を仕様・実装・テストへつなぎ、確認と修正を短い周期で重ねます。

速い開発と顧客支援を支える仕組み →

進め方の例 · 帳票の確認・転記を減らす場合

帳票を読み、内容を確認して登録する手間を減らしたい。

要件定義で具体化する

  • 帳票の種類と読み取る項目
  • 照合するデータと登録先
  • 差異があるときの確認担当

動くデモで一緒に確かめる

  • サンプル帳票の抽出結果
  • 読み違いや空欄の見つけ方
  • 人が修正して先へ進める流れ

試して分かったことを、要件と次の実装へ

読み取りだけでは済まない作業を洗い出し、照合と確認画面の要件へ反映します。

検討から開発までの進め方の例です。無料デモで扱う項目は打ち合わせで決め、本番向けの検証・連携・運用整備は別途お見積もりします。

本開発前の、ゼロスタート

まずは0円の簡易デモで、判断する。

ゼロスタートでは、開発を進める価値を双方で判断できるよう、要件を伺って簡易デモを無料で作ります。どこまで作るかは、打ち合わせで業務を伺ったうえで決めます。本番利用に向けた品質・精度の検証、連携や機能の拡張、運用の整備は、デモで分かった課題をもとに範囲と費用を見積もり、準委任(月額)で進めます。

実データの共有はNDA締結後。デモで合わなければ、費用をかけずに終了できます。

BEFORE / AFTER

転記が、例外の確認だけに変わる。

帳票処理の大変さは、入力そのものより確認にあります。担当者は帳票を見てすぐに、意識しないままいくつもの判断をしています。

  1. 今の状態

    OCR後に、確認の工程が一つ増えた

    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。

  2. Beekleの設計

    読み取りから登録までを、一つの処理に

    「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。

  3. 導入後

    人が確認するのは、不一致の帳票だけ

    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。

  1. STEP 01帳票を受け取る
  2. STEP 02AIが読み取る
  3. STEP 03人が確認・照合する
  4. STEP 04業務システムへ登録する
読み取りから確認・照合・登録までを一続きで設計します。

開発実績

実際に、こう作ってきました。

商品カタログPDFのマスタ紐付けPoC

何に困っていたか
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。
何をしたか
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。
どうなったか
  • 転記の手間が減るか確かめられた
  • マスタとの照合まで自動で行う
  • CMSへの取り込みまで一続きで確認

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。

レシート画像を売上データにするPoC

何に困っていたか
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。
何をしたか
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。
どうなったか
  • 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

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。

すべての開発事例を見る

進め方・費用

0円のデモで確かめ、準委任で進める。

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。

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

時間単価(税別)

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。

  • デザイナー1時間あたり4,000〜5,500円
  • エンジニア1時間あたり5,000〜8,000円
  • PM1時間あたり10,000円
  • AIエンジニア1時間あたり8,000円〜
帳票処理の自動化にかかる費用と期間はどのくらいですか?

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。

開発前に、帳票やデータの何を確認しますか?

お預かりした実データを検算し、帳票の読み取り結果と登録先の項目・形式を確認します。業務に使わない個人情報は取り込まない方針で設計します。データ調査や精度検証をどこまで行うかは、無料デモと有償開発の範囲を分けて合意します。

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。

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。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。

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。

間違った内容が、そのまま自動で登録されませんか?

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。

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、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。

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。

発注前に読んでおく記事

AIに相談する

普段のAIに、合うか聞いてみてください

社内の事情を伝えて使っているAIに「なぜ合うのか、なぜ合わないのか」を聞くと、問い合わせ前に判断材料が揃います。確認用の質問はこちらで用意しています。

作業まで進める

AIエージェント・業務自動化で解ける課題です。

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

同じ親カテゴリの、ほかの困り方

一番手間のかかる帳票を、教えてください。

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。

送っていただきたいもの

  • 対象の帳票1種類。サンプルはNDA締結後にお預かりします
  • 月間件数と、届く形式
  • 確認している内容と、登録先システム

送信後の流れ

  1. 通常1〜2営業日以内にご連絡し、オンラインで業務を伺います
  2. NDAを締結し、実データを確認します
  3. 0円の検証用デモをご覧いただき、進めるかを双方で判断します