AI OCRとは？OCRとの違い・メリット・おすすめサービスを徹底解説

AI OCRとは？

AI OCRとは、人工知能（AI）を活用して文字を高精度で読み取るOCR技術です。

従来のOCRは、あらかじめ決められた文字パターンを認識して文字データへ変換する仕組みでした。一方、AI OCRは機械学習やディープラーニングを活用することで、レイアウトや手書き文字、帳票ごとの違いを学習しながら読み取り精度を高められる点が特徴です。

そのため、請求書や領収書、発注書、納品書など、企業ごとに形式が異なる書類でも、自動で必要な情報を抽出しやすくなっています。

経理業務では、紙やPDFの請求書をデータ化し、会計ソフトへ連携する用途で広く利用されています。

AI OCRで読み取れる書類

AI OCRは、さまざまな帳票のデータ化に利用されています。

• 請求書
• 領収書
• 納品書
• 発注書
• 見積書
• 契約書
• アンケート
• 名刺
• 手書き申込書
• FAX文書

従来のOCRでは読み取りが難しかったレイアウトでも、AI OCRなら高い精度で読み取れるケースが増えています。

AI OCRが注目される理由

近年、電子帳簿保存法への対応や経理DXの推進により、紙の書類を電子化する企業が増えています。

しかし、紙をPDF化しただけでは検索やデータ活用ができません。

そこで活用されているのがAI OCRです。

AI OCRを利用すると、請求書に記載された次のような情報を自動でデータ化できます。

• 会社名
• 請求書番号
• 発行日
• 支払期限
• 金額
• 消費税
• 振込先
• 品目

データ化された情報は、会計ソフトや請求書受領システムと連携できるサービスも多く、入力作業の削減につながります。

AI OCRとOCRの違い

AI OCRとOCRは混同されやすいですが、仕組みや読み取り精度に違いがあります。

AI OCRの仕組み

AI OCRは、紙やPDFなどの書類をスキャン・アップロードし、AIが文字やレイアウトを解析してデータ化する技術です。

従来のOCRは「画像の中にある文字を認識する」ことが中心でした。一方、AI OCRは文字だけでなく、請求書全体の構成や項目の意味まで推測しながら読み取ります。

例えば、同じ請求書でも会社によってレイアウトは異なります。

• A社は請求金額が右上
• B社は中央
• C社は表の一番下

従来のOCRでは、それぞれ個別に設定が必要になることがありました。

AI OCRは学習済みモデルを利用することで、「ここが請求金額」「ここが請求日」と判断できるため、設定作業を減らせます。

AI OCRでデータ化される流れ

1. 紙やPDFの請求書を取り込む
2. AI OCRが画像を解析
3. 文字を認識
4. 項目ごとに分類
5. データ化
6. 会計ソフトや請求書受領システムへ連携

現在ではOCR単体ではなく、請求書受領システムの一機能として提供されるケースも増えています。

AI OCRを導入するメリット

AI OCRは、単に文字を読み取るだけでなく、経理業務全体の効率化につながる点が大きなメリットです。

入力作業を大幅に削減できる

請求書の内容を手入力する必要がなくなり、経理担当者の負担を軽減できます。

特に毎月数百枚以上の請求書を処理する企業では、大幅な時間短縮が期待できます。

読み取り精度が高い

AIが学習を重ねることで、レイアウトの異なる請求書にも柔軟に対応できます。

従来のOCRでは読み取りが難しかった帳票でも、高い精度でデータ化できるケースがあります。

ヒューマンエラーを減らせる

人が入力すると

• 入力漏れ
• 金額の入力ミス
• 日付の入力ミス

などが発生する可能性があります。

AI OCRを利用することで、入力ミスの削減につながります。

ただし、完全にゼロになるわけではないため、最終確認は必要です。

会計ソフトと連携しやすい

多くのAI OCRサービスは

• freee会計
• マネーフォワード クラウド会計
• 勘定奉行
• PCA会計

などと連携できます。

請求書を読み取った後、そのまま仕訳データを作成できるサービスもあります。

電子帳簿保存法への対応を進めやすい

AI OCRを利用することで、請求書を電子データとして管理しやすくなります。

電子帳簿保存法への対応を支援する機能を備えたサービスも多くあります。

ただし、AI OCRを導入するだけで電子帳簿保存法へ完全対応できるわけではありません。

タイムスタンプや検索機能など、法令上必要な要件を満たす必要があります。

AI OCRのデメリット・注意点

AI OCRには多くのメリットがありますが、万能ではありません。

導入前に理解しておきたい注意点もあります。

読み取りミスがゼロではない

AI OCRは高精度ですが、

• 印字が薄い
• 文字がかすれている
• 手書き文字が極端に崩れている

などの場合は、誤認識することがあります。

重要なデータは目視で確認する運用が必要です。

導入コストがかかる

AI OCRサービスの多くは有料です。

料金体系は

• 月額固定
• 従量課金
• 読み取り枚数課金

などサービスによって異なります。

利用枚数が少ない企業では、費用対効果を確認したうえで導入を検討するとよいでしょう。

単体では業務全体を効率化できない

AI OCRは文字をデータ化する技術です。

承認や支払管理まで効率化したい場合は、

• Bill One
• TOKIUMインボイス
• invox受取請求書

など、請求書受領システムと組み合わせた方が効果を得やすいケースがあります。

AI OCRがおすすめの企業

AI OCRは、特に次のような企業で導入効果が期待できます。

おすすめの企業

請求書の処理件数が少ない場合は、AI OCRよりもシンプルなOCRや無料ツールで十分なケースもあります。

AI OCRの活用事例

AI OCRは、請求書や領収書だけでなく、注文書、申請書、車検証、本人確認書類など、さまざまな紙帳票のデータ化に活用されています。

ただし、AI OCRが担当するのは主に「書類を読み取ってデータに変換する工程」です。読み取った情報を基幹システムへ登録したり、内容に応じて処理を分岐したりする場合は、APIやRPAなどと組み合わせることがあります。NTTデータも、AI OCRを紙書類から情報を取得する「目」、RPAを後続の入力作業を行う「手」に例えています。

経理｜請求書・領収書のデータ入力

経理業務では、請求書や領収書に記載された次のような情報の読み取りにAI OCRを利用できます。

• 取引先名
• 請求日
• 支払期限
• 請求金額
• 消費税額
• 登録番号
• 振込先

読み取ったデータを会計ソフトや請求書受領システムへ連携すれば、手入力や転記作業を減らしやすくなります。

国税庁も、中小企業・個人事業者向けに「クラウド会計・AI-OCR導入事例」の公式動画を案内しており、会計・経理業務のデジタル化における活用例としてAI OCRを紹介しています。

ただし、読み取り結果が常に正しいとは限りません。支払金額や振込先などの重要項目は、人が確認する工程を残す必要があります。

営業事務｜注文書・見積書・納品書の登録

営業事務では、取引先からFAXやPDFで届く注文書、見積書、納品書をAI OCRでデータ化できます。

取引先ごとにレイアウトが異なる帳票でも、非定型帳票に対応したAI OCRであれば、必要な項目を抽出できる場合があります。

例えば、

1. 注文書を受け取る
2. AI OCRで商品名・数量・金額を読み取る
3. 読み取り結果を確認する
4. 販売管理システムへ登録する

という流れを構築すれば、受注入力の負担を減らしやすくなります。

自治体｜紙の申請書をデータ化

自治体では、住民から提出される紙の申請書をデータ化する用途でもAI OCRが利用されています。

横浜市の就学援助業務では、AI OCRとRPAを活用し、年間約3万6,000件の紙申請をデータ化しました。

NTTデータの公表によると、年間約2,000時間の業務時間を削減し、超過勤務時間も50％削減したとされています。

自治体で対象になりやすい書類には、次のようなものがあります。

• 給付金の申請書
• 就学援助の申請書
• 税に関する届出書
• アンケート
• 各種変更届

ただし、氏名や住所などの個人情報を扱うため、セキュリティやアクセス権限、データの保存場所も重要な選定項目になります。

車両管理｜車検証や運転記録のデータ化

自動車を多く保有する企業では、車検証や運転記録証明書の内容を管理システムへ登録する用途があります。

パナソニックの導入事例では、車検証をOCRで読み取って車両管理に利用し、年間280時間相当の作業削減、年間2万8,800～3万3,600枚の印刷削減などにつながった例が紹介されています。

車両管理で読み取る項目の例は次のとおりです。

• 登録番号
• 車台番号
• 初度登録年月
• 有効期間
• 所有者・使用者情報
• 車両重量

車検証のように項目が多い書類では、読み取り後に既存の車両管理システムへ連携できるかも確認しておきましょう。

本人確認｜免許証・保険証などの入力補助

金融、通信、会員登録などの本人確認業務では、運転免許証や保険証などの情報入力を補助する目的でOCRが利用されています。

パナソニックの公式導入事例には、新規口座開設、本人確認書類送付アプリ、eKYCサービスなどへのOCR活用例が掲載されています。

ただし、本人確認業務では文字を読み取るだけでなく、

• 本人確認書類の有効性
• 顔写真との照合
• 書類の偽造・改ざん対策
• 個人情報の安全な管理

なども必要です。AI OCR単体で本人確認が完了するわけではありません。

製造業｜製品ラベルや日付の読み取り

製造業では、製品パッケージやラベルに印字された文字を読み取り、検査や照合作業に活用する例があります。

パナソニックの永谷園の導入事例では、商品パッケージに印字された日付をOCRで認識し、バーコード情報と自動照合する仕組みが紹介されています。

製造現場では、次のような情報が対象になります。

• 製造日
• 賞味期限
• ロット番号
• 製品番号
• 検査結果
• 作業日報

ただし、印字のかすれ、曲面への印刷、反射、背景模様などによって認識精度が変わります。実際の製品や帳票を使った事前検証が重要です。

建設・不動産｜現場帳票や経理書類の入力

建設・不動産業では、現場ごとに発生する紙帳票や、入金確認・売掛金消込などの経理業務への活用が検討されています。

AI insideの建設・不動産分野の事例では、帳票の種類、処理量、フォーマットなどを整理し、AI OCRに向く業務とRPAに向く業務を分けて優先順位を決めたことが紹介されています。

AI OCRは、すべての紙業務へ一律に導入するよりも、

• 手入力が多い
• 同じ処理を繰り返している
• 一定量の帳票がある
• 読み取り後の利用先が決まっている

業務から導入する方が、効果を確認しやすくなります。

人事・労務｜履歴書や勤怠表のデータ入力

人事・労務部門では、履歴書やエントリーシート、勤怠表、作業日報などをデータ化する用途でAI OCRが利用されています。

特に手書きの勤怠表や作業日報は入力作業の負担が大きくなりやすく、AI OCRを利用することでデータ入力時間の短縮が期待できます。

例えば、派遣社員やパート社員の手書き勤怠表をAI OCRで読み取り、認識結果だけを確認・修正する運用へ変更したことで、入力業務の平準化や人員負荷の軽減につながった事例が紹介されています。

人事・労務分野で読み取る書類の例は次のとおりです。

• 履歴書
• エントリーシート
• 雇用契約書
• 勤怠表
• 作業日報
• 年末調整書類

ただし、マイナンバーなど機密性の高い情報を扱う場合は、アクセス権限や保存場所などのセキュリティ対策も重要になります。

医療｜問診票や求人シートなどのデータ化

医療分野でもAI OCRは活用されています。

病院やクリニックだけでなく、医療系人材サービスでは求人シートや申込書など大量の手書き書類をデータ化するために導入されています。

例えば、NTT東日本の導入事例では、数千枚規模の手書き書類をAI OCRでデータ化し、業務効率化や働き方改革につなげた事例が紹介されています。

医療分野では次のような書類が対象になります。

• 問診票
• 診療情報提供書
• 求人シート
• 各種申込書
• アンケート

医療情報は個人情報保護の観点から厳格な管理が求められるため、AI OCRの導入時はセキュリティ要件も確認しましょう。

物流・受発注｜送り状や配送伝票の入力

物流や受発注業務では、送り状や配送伝票、注文書などをAI OCRでデータ化する事例があります。

取引先ごとに異なる帳票を読み取り、販売管理システムや在庫管理システムへ連携することで、転記作業や入力ミスの削減につながります。

パナソニックの導入事例では、年間約26万件の受発注対応業務にAI OCRを導入し、取引先ごとの注文書入力作業を最大約75％削減した事例が紹介されています。

物流・受発注で対象となる書類の例は次のとおりです。

• 注文書
• 配送伝票
• 送り状
• 入荷伝票
• 出荷指示書
• 納品書

大量の紙帳票を扱う企業では、AI OCRと販売管理システムを連携させることで、入力業務の効率化が期待できます。

AI OCRの活用事例から分かること

AI OCRが効果を発揮しやすいのは、紙やPDFの情報を人が繰り返しシステムへ入力している業務です。

一方で、書類を読み取った後に、

• 内容を判断する
• 承認する
• 別のシステムへ登録する
• 支払いや発送を行う

といった作業が残る場合があります。

そのため、導入時は「読み取り精度」だけを見るのではなく、読み取り前後の工程をどこまで自動化できるかを確認しましょう。

AI OCRサービス比較

AI OCRにはさまざまなサービスがあります。

単体でOCR機能のみを提供するサービスもあれば、請求書受領や会計ソフト連携まで対応したサービスもあります。

導入目的に合わせて選ぶことが重要です。

AI OCRを選ぶポイント

AI OCRは「読み取れる」だけで選ぶと失敗することがあります。

導入前には、次のポイントを確認しましょう。

① 読み取り精度

AI OCRによって精度は異なります。

特に

• 請求書
• 領収書
• 手書き文字
• 英数字

など、自社で扱う書類を正確に読み取れるか確認しましょう。

② 会計ソフトとの連携

AI OCRだけでは業務効率化は限定的です。

次のような会計ソフトと連携できるか確認しましょう。

• freee会計
• マネーフォワード クラウド会計
• 勘定奉行
• PCA会計
• 弥生会計

③ OCRだけか、請求書受領システムか

AI OCRだけ欲しいのか、

それとも

• 承認
• 支払管理
• 原本保管

まで行いたいのかで選ぶサービスが変わります。

請求書処理全体を効率化したい場合は、請求書受領システムを選ぶ方が適しています。

④ 料金体系

料金体系はサービスによって異なります。

• 月額固定
• 読み取り枚数課金
• ユーザー数課金

毎月処理する請求書枚数を考慮して選びましょう。

AI OCRによくある質問

AI OCRとOCRの違いは？

OCRは文字を画像から読み取る技術です。

AI OCRはAIがレイアウトや文字の特徴を学習するため、異なる帳票や手書き文字にも対応しやすくなっています。

AI OCRだけで電子帳簿保存法に対応できますか？

いいえ。

AI OCRは文字をデータ化する技術です。

電子帳簿保存法へ対応するには、

• 検索機能
• 真実性の確保
• 必要な保存要件

などを満たす必要があります。

AI OCRは手書き文字も読み取れますか？

サービスによります。

従来OCRより精度は向上していますが、

• 文字の崩れ
• かすれ
• 筆記体

などは正確に読み取れない場合があります。

AI OCRは中小企業にも必要ですか？

請求書の処理枚数が多い企業では導入効果が期待できます。

一方、毎月数枚程度しか処理しない場合は、費用対効果を確認して導入を検討するとよいでしょう。

AI OCRとは？OCRとの違い・メリット・おすすめサービスを徹底解説｜まとめ

AI OCRは、AIを活用して文字や帳票を高精度で読み取る技術です。

従来のOCRと比べて、レイアウトの異なる請求書や領収書にも柔軟に対応しやすく、経理業務の効率化や入力ミスの削減につながります。

ただし、AI OCRだけで経理業務全体を効率化できるわけではありません。

請求書の受領から承認、会計ソフトとの連携まで効率化したい場合は、AI OCRを搭載した請求書受領システムもあわせて検討するとよいでしょう。