製造業における帳票処理は、多くの時間と労力を要する業務です。近年、AI-OCR技術の進化により、大幅な効率化と生産性の向上が期待されています。

この記事では、様々な企業の事例を通して、AI-OCRを導入するポイントやAI-OCRの活用方法、導入効果などを詳しく解説します。

企業の課題解決にどのように役立つのか、具体的なイメージを持っていただけるでしょう。ぜひ、貴社のDX推進の参考にしてください。

製造業におけるAI-OCRとは？定義と基本を理解する

AI-OCRは、AIを活用したOCR技術です。OCRが苦手だった手書き文字や不鮮明な画像の高精度なデータ化が可能になりました。

また、AI-OCRは深層学習を活用するため、文字認識の精度が飛躍的に向上しています。

製造業では、請求書や注文書といった定型帳票が大量に発生します。AI-OCRによる自動処理は、製造業の業務効率化に大きく貢献するでしょう。

製造業における帳票業務の課題とAI-OCRへの期待

製造業の現場では、生産指示書や検査表、作業報告書などの様々な帳票が日々大量に発生します。それらの帳票の多くは紙で管理されるため、業務を煩雑にする要因のひとつです。

また、紙帳票の管理には、紛失や劣化のリスクが伴います。必要な情報を探すのに時間がかかったり、過去のデータ確認が困難になったりします。さらに、手作業でのデータ入力はヒューマンエラーのリスクと隣り合わせです。

なお、特定の担当者しか業務内容を把握していない属人化も課題です。担当者が不在の場合には業務が滞ってしまう問題も発生します。これらの課題に対し、AI-OCRはデータ入力業務を自動化し、業務効率を向上させることに期待されています。

製造業でのAI-OCR活用マップ｜用途を俯瞰する

製造業におけるAI-OCRは、業務フロー全体の効率化に貢献します。調達から経理まで、各工程で発生する帳票のデータ化を支援し、業務改善を促進します。以下の表に、帳簿ごとに期待される効果をまとめました。

AI-OCRはRPAと連携することで、さらなる効果を発揮します。請求書の読み取りから支払い処理の自動化や、発注書データの基幹システムへの自動入力などが実現可能です。

近年では生成AIとの連携が進み、職人の判断を数値化し品質安定化に繋げる事例も出てきています。AI-OCRは単なる文字認識に留まらず、データ解析へと進化しているのです。

製造業向けAI-OCRサービス

1. 株式会社Cogent Labs（SmartRead）

2. LINE WORKS株式会社

3. ウイングアーク１ｓｔ株式会社（invoiceAgent）

4. 株式会社 ASAHI Accounting Robot 研究所（AISpect）

5. 株式会社 CAC

株式会社Cogent Labs（SmartRead）—多様な帳票を自動判別しデータ化

株式会社Cogent Labsの「SmartRead」は、製造現場における多様な帳票処理の効率化が可能です。独自開発のAIエンジンにより、物件図面や診療明細書といった非定型帳票を高精度に読み取ります。

文書の自動仕分けからデータ化まで一気通貫で処理することで、作業時間を削減し、入力ミスを防止します。

参考：コージェントラボ、独自生成AIであらゆる業種の非定型文書の読み取りを可能に～異なる書式の文書（請求書や診療明細書等）のデータ化を実現～

LINE WORKS株式会社—AI OCRで月200時間から45時間へ作業時間短縮

LINE WORKS株式会社のAI OCRは、世界トップクラスの認識精度を誇り、製造現場で発生する多様な帳票を高精度に読み取ります。

ある製造業の事例では、AI OCRの導入で月200時間かかっていた作業時間を45時間へと大幅に短縮できました。約78%の工数削減に成功しています。

参考：＜イベントレポート＞ビジネスカンファレンス「LINE WORKS DAY 2025」を開催 新しいAI-OCR製品や次の10年へ向けた展望を発表

ウイングアーク１ｓｔ株式会社（invoiceAgent）—請求書業務の時間を半減

ウイングアーク１ｓｔ株式会社の「invoiceAgent」は、請求書処理の効率化に特化したソリューションです。請求書の発行から保管までをデジタル化し、業務時間を大幅に削減します。

ある企業ではinvoiceAgentの導入で、プリンターの保守費用を半減しました。また、電子帳簿保存法にも対応。法改正へのコンプライアンスを確保しつつ、ペーパーレス化の推進が可能です。

参考：豊田通商が、統合基盤ソリューション「SPAIS」電子帳票プラットフォーム「invoiceAgent」を導入し、帳票基盤の刷新・統合と請求業務の電子化を実現

株式会社 ASAHI Accounting Robot 研究所（AISpect）—手書き帳票のデータ化を効率化

製造現場では手書きの棚卸表や作業日報が頻繁に使われます。これらの帳票は読み取りにくく、データ化に手間がかかる点が課題でした。

株式会社 ASAHI Accounting Robot 研究所の「AISpect」は、手書き帳票のデータ化に特化しています。手作業での転記を減らし、データ入力の精度とスピードを向上させます。

参考：生成AIを活用したOCR機能をリリース　AI OCR「AISpect」

株式会社 CAC —AI-OCRソリューションで紙文書依存工程をデジタル化

株式会社 CACはAI-OCRソリューションを提供し、製造業における紙文書業務のデジタル化を支援します。既存のシステムや業務フローとの連携により、業務プロセス全体の最適化を図れる点が強みです。

単にツールを導入するだけでなく、業務プロセス自体の見直し（BPR）を支援することで、企業の根本的な効率化に貢献します。

参考：AI-OCRとRPA連携で経理業務を変革

製造業のAI-OCR導入事例：業務効率化と生産性向上

AI-OCRは製造業の帳票処理における課題を解決し、業務効率化と生産性向上に大きく貢献します。手書き文字の認識や多様な帳票への対応、既存システムとの連携など、AI-OCRソリューションが現場の課題を解決した事例を見ていきましょう。

AI-OCRが製造業にもたらす具体的なメリットや各社の取り組みをぜひ参考にしてください。

1. 株式会社 日立製作所

2. エムオーテックス株式会社

株式会社 日立製作所—品質保証業務にAIを適用し作業時間を短縮

株式会社 日立製作所は、品質保証業務にAI-OCRを導入しました。過去の文書を解析することで、熟練者のノウハウを形式知化し、AIが迅速な情報提供を支援します。

このシステム導入により、担当者のスキルに依存することなく、正確に対応できるようになりました。

参考：日立、品質保証業務へのAIエージェント適用で、お客さまへの対応力・対応品質を強化

エムオーテックス株式会社—invoiceAgentで書類検索作業を効率化

エムオーテックス株式会社では、「invoiceAgent」の請求書Web配信機能を導入し、請求書を電子データで一元管理しています。これにより、書類検索にかかる時間が大幅に短縮されました。

また、紙の印刷や郵送コストが削減されただけでなく、ペーパーレス化によって管理工数も大幅に削減されました。業務効率化とコスト削減を両立できた事例です。

参考：請求書発行業務を紙からWeb配信に切り替え　作業時間が半減するとともに、在宅勤務も可能に

始める前に！製造業向けAI-OCR導入ステップ

AI-OCR導入を成功させるためには、事前準備が不可欠です。段階的なステップを踏むことで、より効果的な導入とスムーズな運用ができます。ここでは、製造業におけるAI-OCR導入の具体的なステップを解説します。

ステップ1：課題の明確化と目標設定

まず、自社の帳票業務における課題を明確にします。どの帳票のどの作業に時間がかかっているのか洗い出しましょう。

次に、AI-OCR導入で何を目指したいか、具体的な目標を設定します。「データ入力時間を50%削減する」といったKPIを設定してください。

ステップ2：対象帳票の整理とツール選定

次に、AI-OCRで読み取る対象となる帳票の種類を整理します。請求書や納品書など、様々な帳票があるはずです。

また、帳票に記載されている文字の種類も確認します。これらの情報をもとに、自社のニーズに合ったAI-OCRツールを選定しましょう。

ステップ3：PoCの実施と精度検証

本格導入の前に、PoC（概念実証）を実施し、AI-OCRの精度を検証します。実際の帳票データを用いて、読み取り精度や処理速度などを評価しましょう。

PoCの結果を踏まえ、費用対効果（ROI）を試算することも重要です。導入にかかるコストと期待される効果を比較検討してください。

ステップ4：本格導入と業務フローへの組み込み

PoCの結果が良好であれば、AI-OCRを本格的に導入します。既存の業務フローにAI-OCRを組み込み、RPAなどのツールとの連携も検討しましょう。

導入時には、現場担当者への説明会や研修を実施し、AI-OCRの操作方法や注意点を周知してください。現場へのスムーズな定着を図ることが重要です。

ステップ5：効果測定と改善

AI-OCR導入後、設定したKPIに基づき、効果測定を行います。データ入力時間の削減率などを定期的に評価しましょう。

次に、効果測定の結果を踏まえ、運用方法の改善や対象業務の拡大を検討してください。AI-OCRは継続的な改善によってさらなる効果を発揮します。

導入を成功させる！チェックリストと指針

AI-OCR導入を成功させるには重要な点があります。導入前に確認すべきチェックリストと導入後の運用指針をまとめました。

• 対応力と費用対効果の確認

  AI-OCRを導入するには、読み取り精度の高さと、自社帳票への対応力が必須条件です。費用対効果を算出し、導入メリットを明確にしましょう。

• システム連携と拡張性の評価

  既存システムとの連携のしやすさも重要です。クラウドかオンプレミスかなど、将来的な拡張性も考慮して選んでください。

• サポート体制とセキュリティ対策の確認

  導入後の運用を見据え、ベンダーのサポート体制を確認しましょう。セキュリティ対策が万全であることも必須条件です。

• スモールスタートで成功体験を

  全部門で導入せず、特定の部署や業務から始めましょう。成功体験を積み重ね、徐々に導入範囲を拡大してください。

まとめ

AI-OCRは、製造業におけるDX推進と生産性向上を実現する重要な鍵となります。また、単なる文字認識に留まらず、業務プロセスを効率化する力強いツールです。

本記事で紹介した事例を参考に、自社の帳票業務における課題解決を検討しましょう。また、導入ステップと指針を活かし、具体的なアクションを起こすことをおすすめします。