注文書や伝票をデータにすると何が変わるか
紙やPDFの注文書をAIで読み取ってデータにすると、人がやる作業は「打ち込む」から「確かめる」に変わります。入力の手間と打ち間違いが減り、注文の内容をあとから検索できるようになります。
よくあるのは、毎朝FAXやメールで届く注文書を、事務の方が1枚ずつ見ながら販売管理のExcelに入力している場面です。取引先ごとに書式が違い、品名の書き方もばらばら。
手書きで数量が書き足されていることもあります。急ぎの注文が重なる日は、入力が追いつかず出荷の準備が遅れることもあるでしょう。
もう1つは、仕入先から届く納品書や請求書のPDFを、月末にまとめて会計ソフトやExcelに打ち込む場面です。枚数が多い月ほど、締め前の数日間が入力だけで埋まってしまいます。
どちらも、書類を読んで決まった項目に入れ直す作業です。この「読んで入れる」をAIに任せて、人は結果を見て直すだけにする。ここで扱うのは、そういう形のデータ化です。
データになった注文は、取引先や品名で検索できます。「先月あの会社から何をいくつ受けたか」を、紙のファイルをめくらずに確かめられる。入力が楽になる以上に、この点を喜ぶ方も多いです。
OCRとAI読み取りの違い
OCRは書類の文字を文字として読み取る技術で、AI読み取りは読み取った文字が「何の項目か」まで判断する方法です。注文書のデータ化で手間が減るかどうかは、この項目の判断ができるかにかかっています。
昔からあるOCRは、紙に書かれた文字をそのままテキストにします。ただ、どの文字が品名で、どれが数量で、どれが取引先名なのかは分かりません。
そのため、項目ごとに読み取る位置を書式ごとに指定する必要がありました。取引先が10社あれば、10通りの設定を作ることになります。
AIを使った読み取りは、書類全体を見て「これは注文番号」「これは納品希望日」と判断しようとします。書式が違っても同じ項目に整理しやすいのが強みです。ただ、項目を取り違えることもあるので、確認の仕組みは外せません。
| 比べる点 | OCR | AI読み取り |
|---|---|---|
| できること | 文字をテキストにする | 文字を項目ごとに整理する |
| 書式が違う書類 | 書式ごとに設定が必要 | まとめて扱いやすい |
| 表の明細 | 行と列が崩れやすい | 行ごとに読み分けやすい |
| 間違い | 文字の読み違い | 読み違いと項目の取り違え |
PDFに2種類あることも知っておくと役に立ちます。パソコンで作って書き出したPDFは文字がデータとして入っていることが多く、読み違いは起きにくい傾向です。紙をスキャンしたPDFは中身が画像なので、FAXや紙と同じように文字を読み取ることになります。
ポイント
書式が1種類しかない書類なら、昔ながらのOCRでも十分なことがあります。取引先ごとに書式がばらばらな注文書ほど、AI読み取りの良さが出ます。
AI読み取りに向く書類と向かない書類
AI読み取りに向くのは、印字された文字で、毎回ほぼ同じ項目が並ぶ書類です。手書きが多い書類や、項目の意味が人の判断に頼っている書類は、読み取れても確認の手間が残ります。
| 書類の特徴 | 向き不向き | 理由 |
|---|---|---|
| パソコンで作られたPDFの注文書 | 向いている | 文字がはっきりしている |
| 印字された伝票をスキャンしたもの | 向いている | 画質が良ければ安定する |
| FAXで届いた注文書 | 条件しだい | 文字のかすれで読み違いが出る |
| 手書きの注文書やメモ | 確認が多くなる | 書く人によって癖が大きい |
| 略語や社内の呼び名が多い書類 | 確認が多くなる | 品名の対応づけが必要 |
手書きの書類でも、読み取れないわけではありません。ただ、確認する人が毎回ほとんどの項目を直すなら、手で打つのとあまり変わらなくなります。手書きが中心の会社は、書類を読み取るより、注文をフォームや公式LINEで受け付ける形に変えるほうが近道かもしれません。
品名のゆれにも注意が必要です。取引先によって同じ商品を「ステンレス丸パイプ」と書いたり「SUSパイプ」と書いたりします。読み取った品名を自社の品目一覧のどれに当てはめるか、対応表を作っておくと確認がぐっと楽になります。
明細が何枚にもまたがる伝票や、1通のメールに複数の注文書が添付されているケースも、最初に洗い出しておきたいところです。こうした書類は、どこからどこまでが1件の注文かを決めるルールが要ります。
読み取りから登録までの流れ
注文書のデータ化は、書類を集める、読み取る、人が確かめる、登録する、の順で進みます。どこか1か所だけを自動にしても、前後が手作業だと効果が薄くなります。
- 書類を1か所に集めるメールで届くPDFは決まったアドレスに、紙やFAXはスキャンして決まったフォルダに入れるようにします。
- AIで読み取る集まった書類を順に読み取り、取引先名、日付、品名、数量、金額などの項目に分けます。
- 人が確かめる読み取った結果と元の書類を並べて表示し、違っている所だけを直します。
- 販売管理や台帳に登録する確かめたデータを、今使っているExcelや業務システムに登録します。
- 元の書類と結びつけて保管するあとで問い合わせがあったとき、データから元の書類をすぐ開けるようにしておきます。
登録先は、今使っているExcelのままでもかまいません。読み取りを入れるのと同時に販売管理まで入れ替えようとすると、変わることが多すぎて現場が混乱します。
まずは入力の部分だけを置き換え、慣れてから登録先を見直す。この順番のほうが無理がありません。
意外と効くのが最初の「集める」です。紙の注文書がいろいろな人の机に散らばっている状態では、読み取りの仕組みを入れても書類が仕組みに届きません。集め方を決めるだけでも、注文の見落としは減ります。
確認作業の設計がいちばん大事
AI読み取りを入れるときは、読み取りの精度より、人が確かめる作業をどう組むかを先に考えます。間違いはゼロにならないので、間違いに気づきやすい形を作るのが現実的です。
読み取った結果を一覧で見せるだけだと、確認する人は元の書類と1項目ずつ見比べることになります。これでは手で打つのと大差ありません。
元の書類と読み取り結果を左右に並べ、怪しい項目に色を付けて目立たせる。こうしておけば、確認する人は色の付いた所から見ていけます。
確認の手間を減らす工夫
- 元の書類と読み取り結果を同じ画面に並べる
- 読み取りが怪しい項目に印を付ける
- 数量と単価を掛けた金額が合計と合うかを自動で確かめる
- 品目一覧にない品名が出たら知らせる
- いつもと大きく違う数量や金額に印を付ける
- 誰がいつ確認したかを記録する
特に、計算が合うかどうかの自動チェックは効果が大きいです。明細の合計と書類の合計が合わなければ、どこかで読み違えている。人が見るべき書類が自然に絞られます。
確認する人と時間を決めておく
読み取りが自動になっても、確認する人が決まっていないと、データが確定しないまま溜まっていきます。「午前中に届いた分は昼までに事務の方が確認する」のように、担当とタイミングを決めておくと流れが止まりません。担当の方が休む日に誰が代わるかも、合わせて決めておくと安心です。
注意
慣れてくると、確認がおろそかになりがちです。「AIが読んだから大丈夫」と確認を省いた結果、数量の桁違いのまま出荷してしまう、ということが起きえます。金額や数量など間違えると困る項目は、必ず人が見る決まりにしておいてください。
いきなり導入せず、実際の書類で試す
AI読み取りが自分の会社の書類に合うかどうかは、実際の書類で試してみるまで分かりません。導入を決める前に、少ない枚数で読み取りを試す期間を取るのがおすすめです。
試すときは、きれいな書類だけでなく、読みにくい書類も混ぜてください。かすれたFAX、手書きの追記がある注文書、明細が多くて2枚にまたがる伝票。こうした書類でどこまで読めるかが、実際に使えるかどうかの分かれ目になります。
- 書類を選ぶよく届く取引先の書類を中心に、読みにくそうなものも混ぜて集めます。
- 読み取って結果を比べる読み取った結果と、人が入力した正しいデータを並べて、どの項目で間違えたかを数えます。
- 確認にかかる手間を測る読み取り結果を確かめて直す作業と、最初から手で打つ作業のどちらが楽かを、担当の方に比べてもらいます。
- 続けるか決める確認のほうが明らかに楽なら本番に進みます。差が小さければ、対象の書類を絞り直します。
試す書類の量は、ふだん届く書類の1〜2週間分くらいがちょうどいいと思います。少なすぎると珍しい書式に出会えず、多すぎると比べる作業そのものが負担になります。
判断するのは、実際に入力している方の感覚が一番です。数字の上では読み取れていても、確認の画面が使いにくければ現場には根付きません。
試した後に「手で打つより楽でしたか」と聞くと、「品名の直しが多くて疲れた」「数量だけ見ればいいから楽」など、表には出ない答えが返ってきます。そこが次に直す場所です。
個人情報や取引情報の扱い
注文書や伝票には、取引先の担当者名、住所、電話番号、取引金額などが載っています。AIで読み取るときは、そのデータがどこに送られ、どう扱われるかを事前に確かめておく必要があります。
AIの読み取りサービスは、書類の画像を外部のサーバーに送って処理するものが多いです。送ったデータが学習に使われるか、どのくらいの期間保存されるかはサービスごとに違うので、利用規約やプライバシーポリシーで確かめてから使い始めてください。
- 送ったデータがAIの学習に使われない設定にできるか
- 読み取りに使った書類の画像がいつ消されるか
- 読み取ったデータを見られる社内の人を限定できるか
- 取引先との契約で、情報の外部提供に決まりがないか
読み取ったあとの紙の原本をどうするかも決めておきます。取引の書類には、保存の期間や方法について税の制度上の決まりがあるので、原本を捨ててよいかどうかは国税庁の公式サイトや税理士さんに確認してから判断してください。
個人情報の扱いでどこまで求められるかは、業種や取引の内容で変わります。この記事では細かい条件までは書きません。個人情報保護委員会の公式サイトなどで確認し、判断に迷うときは専門家に相談してください。
費用の目安と進め方
1種類の書類に絞った読み取りと、確認画面、Excelへの登録までなら、1業務の自動化として3万〜5万円、1〜2週間が目安です。販売管理や案件管理とつないで、読み取りから請求までを1つの仕組みにする場合は、業務システムとして50万円からで、1〜3か月ほどかかります。
いちばん枚数の多い書類1種類から始めて、確認の手間が本当に減るかを確かめる。減ったら次の書類に広げる。
この順番なら、合わなかったときの損も小さく済みます。開発中は途中で動く画面をお見せするので、確認画面の使いやすさを担当の方と一緒に詰めていけます。
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