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課題から探す/最新テクノロジー活用

AIOCR

紙とExcelの往復を、データの流れに置き換える。

AI-OCRで読むだけでなく、業務システムへの自動連携まで含めて設計し、紙処理を本当にゼロに近づけます。

01

お客さまの課題

  • Case 01

    従来OCRでは精度が出ず、結局人が打ち直している

    手書き・押印・レイアウトの揺れに弱く、誤読の修正で時間が消える。

  • Case 02

    読み取り後、データ連携が手作業で止まる

    OCRで読めても、基幹システムへの転記は人がやっている。

  • Case 03

    帳票の種類が増えるたび、設定が破綻していく

    請求書・申請書・帳票の様式変更に追従できず、運用が形骸化する。

  • Case 04

    紙のまま積まれた過去データが、活用されないまま眠っている

    スキャンしただけのPDFが何万枚。検索も分析もできない。

02

ソリューション

読む → 確信度で振り分ける → 業務システムに流す → 過去帳票も資産化する。

  • さまざまな帳票をスキャナーで取り込み、モニター上でAI-OCRの読み取り結果を確認する業務イメージ
    Step 01

    読み取り精度を業務に耐えるレベルへ

    AI-OCRエンジンで手書き・押印・レイアウト揺れに対応。文書種別ごとに最適化したモデルを切り替えて、現場で使える精度に仕上げます。

  • 帳票と抽出結果を並べ、確信度の低い項目だけを担当者が確認するレビュー画面のイメージ
    Step 02

    確信度の低いものだけ、人が確認

    すべてを目視せず、確信度スコアが閾値を下回った項目だけレビュー画面に表示。人手は判断が必要な部分だけに集中させます。

  • AI-OCRで構造化したデータを複数の業務システムへ連携するダッシュボードのイメージ
    Step 03

    基幹システム・SaaSへ自動で流す

    読み取った構造化データをAPI / iPaaS連携で基幹・SaaSに直接投入。二重入力をなくし、現場の処理を本来業務に戻します。

  • 保管されていた紙帳票をスキャンし、検索・分析できるデジタルアーカイブへ変換する業務イメージ
    Step 04

    過去帳票も、検索・分析可能な資産に

    スキャンPDFも一括処理し、検索性のあるテキストデータベースへ。眠っていた過去データを業務改善の素材として使える状態にします。

主な構成要素

  • 01AI-OCR エンジン(手書き・活字・押印)
  • 02文書分類・項目抽出パイプライン
  • 03確信度判定 + 人手レビュー UI
  • 04基幹・SaaS 連携アダプタ(API / iPaaS)
  • 05帳票テンプレート管理
  • 06バッチ処理・大量過去帳票デジタル化
03

導入による変化

AI-OCR導入前後のBefore/After比較図 - 読み取り精度、確信度ベースのレビュー、基幹連携、過去帳票の資産化の4領域で変化を整理
04

関連ユースケース

Tech StackAI-OCR (手書き対応)Python / FastAPIAWS Textract / GCP Document AIiPaaS (Workato / Boomi)RPA 連携 (UiPath / Power Automate)Elasticsearch / OpenSearch