AI-OCR（帳票のデータ化） 
請求書や注文書、手書きの帳票などをAIで高精度に読み取り、デジタルデータに変換する施策です。2026年は生成AIの活用により、単なる文字認識だけでなく、書類の意味内容を理解して自動的に会計項目や日付を分類する抽出機能が格段に向上しています。メリットは、紙書類のデータ化にかかっていた膨大な手入力工数を削減し、入力ミスを根絶できる点です。RPAや会計システムと連携させることで、書類の到着からシステムへの登録までを完全自動化し、ペーパーレス化を加速させます。物流や製造、金融など、依然として紙のやり取りが残る業界においても、アナログからデジタルへの「入り口」を自動化することで、バックオフィス全体の処理スピードを飛躍的に高め、働き方改革を強力に後押しします。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
全業界 |  目的 |
ペーパーレス 効率化 |
| 業界② |
 対象 |
バックオフィス部門 物流・製造現場 経理部門 購買部門 | |
 費用 |
100〜500万円 |  実施期間 |
90 |
主なToDo
- 紙書類を分類し、AI-OCRの読み取り項目と抽出ルールを定義する
- 生成AIを活用した書類の意味理解・会計項目自動分類の連携フローを構築する
- AI-OCRとRPA、基幹システムを統合し、書類到着から登録までを無人化する
期待できる効果
紙書類のデータ化プロセスをAIで自動化することで、膨大な手入力工数を削減し、バックオフィス業務の処理能力を飛躍的に向上。アナログからデジタルへの入り口を高速化し、全社的なペーパーレス化と働き方改革を強力に牽引します。
躓くところ
帳票ごとに異なるフォーマットの定義や、手書き文字の読み取り精度維持、および誤認識時の人間による最終チェック体制の構築が困難です。システム連携のためのAPI開発や、原本破棄に関する法的要件のクリアも課題です。
