AI-OCRの導入事例10選｜大企業の削減効果と基幹システム連携を解説【2026年最新版】

AI-OCR（＝人工知能を使って紙の文字をデータに変える技術）を導入した10社の事例をまとめる。取り上げるのは、製造・小売・金融・物流・人材・大学と、業種の異なる10の組織である。各社について、業種と従業員規模、対象にした帳票、導入前の課題、導入後に何が変わったかを順に見ていく。従業員1,001名以上の企業が5社含まれており、削減の効果を数値で公表しているのもこの5社である。記事の後半では、AI-OCRを基幹システムやRPAとつなぐときに確認する点も整理する。

10社の導入事例を業種・規模・対象帳票で比べる

10社が解決した課題は、大きく4つに分かれる。手入力の工数、照合の負荷、手書き文字の読み取り、紙の保管の4つである。どれが主な課題になるかは、扱う帳票の種類と1日に処理する枚数で決まる。まず一覧表で全体をつかんでから、自社に近い規模と帳票の事例へ進んでほしい。

表の「導入後の変化」に数値が入るのは、三喜・キヤノンシステムアンドサポート・ネスレ日本・住友倉庫・MS&AD事務サービスの5社である。この5社はいずれも従業員1,001名以上であり、同じ様式の帳票が毎日まとまった枚数で届く。一方、従業員50名以下の埼玉大学とコープサービスしこくは、削減した時間を公表していない。挙げているのは、文献を探す手間が減ったことと、入力ミスが激減したことである。

大企業と小規模組織では、効果の測り方そのものが違う

上の図は、この節で扱う企業のうち、代表的な4社の削減効果を並べたものである。ここでは記事内の表記に合わせて、従業員1,001名以上を大企業として扱う。該当するのは三喜・キヤノンシステムアンドサポート・ネスレ日本・住友倉庫・MS&AD事務サービスの5社である。この5社に共通するのは、同じ様式の帳票が毎日まとまった枚数で届く点である。三喜には1日200〜300枚の納品伝票が届き、1か月では6,000〜7,000枚になる。

MS&AD事務サービスは、自賠責保険の申請業務だけで年間約90,000時間を費やしていた。処理する量が大きいほど、削減した時間はそのまま金額に置き換えやすい。住友倉庫は1件あたり40分以上かかっていた通関インボイスの処理を約4分にし、月間で約100時間を削減した。キヤノンシステムアンドサポートは受注伝票の確認作業を約70％減らし、処理ミスをゼロにした。MS&AD事務サービスは、AI-OCRの導入に加えて業務フロー全体を見直した結果、東京と大阪の事業所あわせて年間40,000時間を削減した。千葉ニュータウンの事業所では11名分のコストが減り、その11名は新規事業チームへ異動している。人員を減らしたのではなく、新規採用の必要がなくなったということである。

いずれも、導入前の工数を数えていたからこそ出せた数字である。小規模な組織の事例は、これとは書きぶりが変わる。

従業員21〜50名の埼玉大学とコープサービスしこくは、削減した時間を挙げていない。埼玉大学は紙の文献を検索できるPDFに変え、必要な資料をすぐに呼び出せるようにした。コープサービスしこくは、手書き申込書の入力ミスと入力漏れを激減させた。自社の規模が小さいなら、削減時間の大きさではなく、誰のどの作業が消えるかで効果を見積もるほうが現実的である。

導入事例1：日本化学産業（導入製品：SmartRead）

FAX受注の登録業務にAI OCRを活用。登録ミスの大幅削減や業務の平準化だけでなくテレワークにも対応可能に

※出典：AI-OCRとは？OCRとの違いや、RPAとの連携方法をご紹介｜SmartRead（元の事例ページは提供元サイトから削除されている。同コラム内の「【日本化学産業様】FAX受注内容の登録業務効率化例」に要約が残っており、毎月1,500枚の注文書を手入力していたこと、導入したのが「Tegaki」であることが示されている。TegakiはSmartReadの前身にあたるサービスである）

導入前の課題

日本化学産業では、受注登録業務でFAX受注が主であり、注文書の手入力による工数と属人化が課題になっていた。以前にもOCRの導入を検討したが、認識精度の問題から見送っている。

改善の施策

SmartReadの導入によって注文書のデータ化を自動化し、工数と業務負担の軽減を図った。あわせて、FAX機の選定とデータ化方法の見直し、マニュアルの作成によって業務を平準化した。

導入後の効果

SmartReadの導入により、受注登録のエラー件数が減り、業務が標準化され、他業務のワークフローも速くなった。テレワークにも対応できるようになった。手作業によるデータ入力と目視確認が減り、受注登録のミスが大幅に減少した。電子データでの伝達と在宅勤務も実現している。

導入事例2：鈴廣蒲鉾本店（導入製品：SmartRead）

AI OCRを活用し、「店舗宅配システム」を開発。商品の受注から宅配までの業務の効率化に成功

※出典：AI OCRを活用し、「店舗宅配システム」を開発。商品の受注から宅配までの業務の効率化に成功｜SmartRead

導入前の課題

業務改善の必要から、商品の受注から宅配までの業務負担が課題になっていた。ピーク時には1日1,000件の注文を受け、宅配伝票の照合と仕分けを手作業で行う必要があった。手書きの申込書のデータ化も課題だった。

改善の施策

業務改善に向けて、タブレットの導入とAI OCR製品の検討を進めた。タブレットで手書きの申込書をデータ化する試みもあったが、多くの顧客が手書きで記入した。そこでAI OCR製品の導入を検討し、識字率の検証や申込用紙の改善を行った。

導入後の効果

SmartReadの導入により、従業員からは業務の負担軽減と接客への集中が評価された。具体的な効果として、顧客情報のデータ化とリアルタイムな受注・出荷情報の管理が可能になった。申込書のデジタル化によってDMやメルマガの発信も行えるようになり、出荷業務を減らして接客に集中できる環境が整った。

導入事例3：株式会社三喜（導入製品：FormOCR v.8.0）

伝票処理にかかる時間が半分近くに大幅軽減

※出典：導入事例 | FormOCR | 株式会社三喜様

この事例で導入されたのはFormOCR v.8.0であり、現在の最新版ではない。提供元の公式サイトが公開している最新版はFormOCR v.9.0で、提供元の現行の表記はNTTデータNJK（メディアドライブ）である。以下はv.8.0を導入した当時の内容である。

導入前の課題

同社では、老朽化したOCR専用機の代替が必要になっていた。以前使っていた機器は20年以上が経過し、保守も切れ、部品の入手も難しい状態だった。手作業での入力にも対応していたが、1日あたり200〜300枚の伝票では負担が大きく、効率的ではなかった。

改善の施策

同社は主に納品伝票のデータ化にOCRを利用している。以前は多くの伝票が集まり、OCRと手入力の作業に追われていたが、EDI伝票の導入によって紙の伝票を大幅に削減した。ただし、EDIへの対応が難しい取引先や新規の取引先からは、いまも紙の伝票が届く。そのため1か月あたり6,000〜7,000枚、1日あたり200〜300枚の伝票には、引き続きOCRが必要である。

導入後の効果

FormOCRの導入により、次の2つの効果があった。

1. 作業時間が半減した。以前と比べて、OCRによる伝票処理の時間が半分近くまで短くなった。
2. 作業負担が軽くなった。画面と伝票を見比べる必要がなくなり、パソコンの画面だけで作業できるようになった。さらに、FormOCRのデータチェック機能で数値の検算ができるようになり、伝票の確認作業のストレスも減った。

導入事例4：キヤノンシステムアンドサポート株式会社（導入製品：AI帳票OCR）

受注伝票の確認作業を70％削減した成功の秘訣とは？ ～お客様への確実なサービス提供に貢献する「帳票OCR」～

※出典：キヤノンシステムアンドサポート株式会社様 | 導入事例 | AI-OCR対応ソフト「AI帳票OCR Ver.9（WisOCR）」」 | Panasonic（提供元のページは現在公開されていないため、2023年9月28日時点のアーカイブを示す）

導入前の課題

キヤノンシステムアンドサポートの管理本部には東西の業務センターがあり、受発注業務を担当している。しかし、膨大な作業量による処理ミスと確認作業の負荷が問題になっていた。営業拠点から送られてくる伝票の個別ナンバーを把握することが難しく、人手による目視チェックが欠かせなかった。ここに時間と精度の両面で課題が生じていた。

改善の施策

この課題を解くには、基幹システムにソフトウェアを組み合わせる必要があった。そこでパナソニックの帳票OCRソフトウェア「帳票OCR」（現在の名称はAI帳票OCR「WisOCR」シリーズ。提供元のパナソニック ソリューションテクノロジーは2026年4月にパナソニック デジタルへ社名変更した）を検討し、無料お試し期間を使って検証を始めた。営業拠点から送られる伝票の番号を「帳票OCR」でテキスト化し、基幹システムの処理済みデータと照合することで確認作業を効率化した。

導入後の効果

「帳票OCR」の導入により、処理ミスがゼロになり、確認作業の時間も約70％削減された。個別ナンバーをテキスト化したことで作業品質が上がり、業務の効率化が実現した。この効果が評価され、同社の業務効率化プロジェクトとして「事業部長賞」を受賞している。

導入事例5：ネスレ日本株式会社（導入製品：AIスキャンロボ）

AIスキャンロボ導入の決め手 「スピーディーなレスポンスとコストパフォーマンス」

※出典：ネスレ日本株式会社｜お客様の声｜AI-OCR｜ネットスマイル AIスキャンロボ

導入前の課題

ネスレ日本は、FAXによる発注書の処理方法に改善の必要を感じていた。2019年3月にネスレ標準のツールを導入したが、そのツールにはいくつかの課題があった。まず、日本語や漢字の読み取り精度が十分ではなかった。

さらに、日本の商習慣による例外に対応できないという問題もあった。たとえば、同じ出荷先でも製品によって帳合先が異なるケースがある。こうした例外は自社で開発したスクリプトで対応していたが、改善が求められていた。

改善の施策

ネスレ日本は、他のツールを探すなかでネットスマイルにたどり着いた。ネスレ標準のツールでは解決できなかった課題に対応できる可能性があったため、ネットスマイルのサービスを検討した。インターネットで検索して複数の類似サービスに問い合わせたが、ネットスマイルの担当者からのレスポンスが速かったため、最終的にネットスマイルを選んでいる。

導入後の効果

「AIスキャンロボ®」の導入により、ネスレ日本はいくつかの課題を解決できた。手入力が不要になったため、処理時間を半減させている。さらに、日本の商習慣による例外の処理もシステムが行うようになり、発注内容の誤入力がなくなって入力の正確性が上がった。現在は2つの部署で「AIスキャンロボ®」を使っており、1つの部署ではトライアルを続けている。他の部署でもニーズがあれば、広く導入する予定である。

導入事例6：埼玉大学（導入製品：e.Typist）

ユーザー導入事例：埼玉大学 島村徹也 教授 様

※出典：ユーザー導入事例：埼玉大学 島村徹也 教授 | メディアドライブ

導入前の課題

この研究室は長い歴史を持つが、研究成果や参考文献は紙の形で保存されていた。そのため、必要な情報を探す作業には手間と労力がかかっていた。

改善の施策

そこで、オーバーヘッドタイプのスキャナ「ScanSnap SV600」と活字OCRソフトウェア「e.Typist v.15.0」を導入した。SV600は裁断せずに本や資料をスキャンできる機器であり、e.Typistは高品質なOCR処理を提供する。

導入後の効果

これらの導入により、研究室の資料は効率よく電子化されるようになった。SV600を使うことで、重い本をページごとに裁断する手間が省け、作業効率が上がった。また、SV600のソフトウェアによるページ補正機能で歪んだ文字も補正され、視認性が向上した。

さらに、e.TypistのOCR処理により、電子化した資料は検索できる透明テキスト付PDFとして保存される。これにより、必要な文献を瞬時に検索して参照できるようになり、資料を探す手間が大幅に減った。

学生の研究活動も、この改善に助けられている。電子化した資料は文献調査や論文作成で効率よく活用され、作業の効率が大きく改善した。

導入事例7：株式会社住友倉庫（導入製品：FlexiCapture）

インボイスの処理時間が10分の1まで短縮企業のデジタルトランスフォーメーションを支える ABBYY FlexiCapture®

※出典：インボイスの処理時間が10分の1まで短縮 企業のデジタルトランスフォーメーションを支えるABBYY FlexiCapture® - ABBYY 事例紹介

導入前の課題

通関業務では、インボイスの不規則な書式と多くのチェック工数が課題になっていた。作業には時間と精度の両方が求められ、人手に頼る限界もあった。ミスや遅延は物流スケジュールに悪影響を及ぼし、余分なコストや迷惑を招く可能性があった。

改善の施策

AI-OCR技術の導入によって、通関業務の効率化を図ることが提案された。インボイスごとに対応するAI-OCRを採用したことで、書式の異なるインボイスの特徴を正しく読み取り、データ入力に変換できるようになった。その結果、時間と工数を大幅に削減し、速さと正確さを両立させている。

導入後の効果

導入後、ABBYY FlexiCaptureを使ったインボイスの処理時間は大幅に短くなった。以前は40分以上かかっていた業務がわずか4分程度になり、月間では約100時間の削減効果が出ている。これにより、作業中のスタッフは他の業務に集中できるようになり、生産性が上がった。また、FlexiCaptureの導入によって業務の標準化も進み、引継ぎや修正の作業が容易になった。

導入事例8：MS&AD事務サービス株式会社（導入製品：DX Suite）

MS&AD事務サービス株式会社

※出典：MS&AD事務サービス株式会社 ｜ DX Suite ｜ 最高のAI-OCRを。

導入前の課題

以前は紙での処理が主であり、業務の切り分けや同時進行が難しかった。業務の手順を守る必要があり、処理時間と教育コストが増えていた。また、読み取りにくい文字による相談やストレスも起きていた。保険業界全体のデジタル化が進んでおらず、手書き文字の帳票がまだ使われていた。

改善の施策

DX Suiteの導入により、業務フローをオンライン上のPDFへ置き換えて改善を図った。AI-OCRを活用し、データ補正の業務を在宅勤務でも行えるようにした。業務の細分化と並行処理によって効率化を進め、業務の同時進行が実現した。さらに、DX Suiteの高い読取精度により、読み取りにくい文字による相談やストレスも減った。

導入後の効果

AI-OCRの導入に加えてEnd to Endの業務フローを見直した結果、東京と大阪の事業所あわせて年間40,000時間の業務時間を削減した。千葉ニュータウンの事業所では11名分のコストが減っている。この11名は人員削減ではなく新規事業チームへの異動であり、経験のある即戦力が移ったことで、新規事業側でも新規採用の必要がなくなった。業務の処理時間も大幅に短くなり、自賠責の申請業務の時間は約90,000時間から50,000時間へ減っている。パートナー社員のストレスも減少した。

保険業界のデジタル化は避けられず、同社は手書き文字の帳票をデータ化するAI-OCRの活用を積極的に進めている。今回の取り組みで事務処理のデジタル基盤を作り、そのノウハウをさまざまな業務へ展開することを目標に掲げている。

導入事例9：コープサービスしこく（導入製品：おまかせAI OCR）

おまかせAI OCR」の導入により、 紙の申込書のテキストデータ化作業を自動化。 月々の膨大な作業負担を軽減し、作業精度も向上。

※出典：【NTT西日本】コープサービスしこく様の事例概要 - 法人・企業向けICTサービス

おまかせAI OCRは、これから新しく申し込むことはできない。提供元のNTT西日本は公式サイトで、新規販売の受付を2026年3月31日で終了したと告知している（開通期限は2026年4月30日）。サービス自体も2027年9月30日で提供を終了する予定で、契約中の利用者はその日まで継続して利用できる。中身はAI inside社の文字認識AI（DX Suite）を使ったサービスである。以下は終了の告知より前に公表された事例である。

導入前の課題

手書き申込書のテキスト入力作業が、業務の稼働を圧迫していた。申込書の不備チェックも負担であり、申込書の写しを保管するスペースも課題だった。

改善の施策

「おまかせAI OCR」を導入し、手書き申込書のテキスト入力作業を自動化した。高度な文字認識機能と記入漏れアラートを活用し、申込書の不備チェックの負担を軽くした。また、申込書の写しのデータ保管も同時に行えるようにし、省スペース化を実現した。

導入後の効果

手書き申込書のテキスト入力を自動化したことで、作業時間が大幅に短くなった。入力ミスや入力漏れも激減し、作業の効率化と精度向上を実現した。申込書の不備チェックの負担も軽くなり、写しのデータ保管も効率よく行えるようになった。

導入事例10：株式会社メディカル・プリンシプル（導入製品：AIよみと～る）

数千枚に及ぶ手書き書類の処理にAI-OCRを活用し 業務の効率化、働き方改革を実現する

※出典：株式会社メディカル・プリンシプル社様｜導入事例｜法人のお客さま｜NTT東日本

導入前の課題

同社は求人シートなどの書類を手作業でデータ化しており、これがスタッフの負荷になっていた。とくに、手書き情報のチェックと転記には時間がかかっていた。

改善の施策

同社はITに任せられる仕事はITに任せる方針を取り、業務の見直しを続けてきた。業務負荷の軽減と業務効率化は、働き方改革の一環と位置づけられている。こうしたなかで、「AIよみと～る」が最適なタイミングで導入された。

導入後の効果

各種の書類が自動で読み取られ、データ処理の作業が効率化された。さらに、手書き情報を高い精度で読み取れるようになり、処理時間が短くなった。これにより、スタッフはより重要な業務に注力できるようになった。

基幹システムやRPAと連携させるときは、先に4つの点を確認する

AI-OCRは、読み取って終わりではない。読み取った値を基幹システムやRPA（＝定型的なパソコン操作を自動化するソフト）へ渡して、はじめて手入力が消える。10社の事例でも、キヤノンシステムアンドサポートは読み取った伝票番号を基幹システムの処理済みデータと突き合わせている。鈴廣蒲鉾本店は、読み取りを組み込んだ「店舗宅配システム」を自社で開発した。連携の形を先に決めないと、読み取り精度が高くても手作業が残る。

1. 渡し先の項目と突き合わせるマスタを先に固める

読み取った文字は、必ず社内のマスタと突き合わせることになる。商品名や取引先名は表記の揺れが大きく、文字として正しく読めても、社内のコードに変換できなければ登録できない。ネスレ日本の事例では、同じ出荷先でも製品によって帳合先が変わるという日本の商習慣の例外が壁になった。この例外は、読み取りの精度ではなくシステム側の処理で解いている。連携先の項目とマスタの持ち方を固めてから、読み取りの設計に入る。

2. スキャナ保存の要件を満たす解像度と階調で取り込む

紙の注文書や請求書をスキャンして原本の代わりに保存するなら、国税庁が定めるスキャナ保存の要件を満たす必要がある。読み取り要件は、解像度が25.4mm当たり200ドット（200dpi）以上で、かつ赤・緑・青それぞれ256階調（約1,677万色）以上である。見積書や注文書のような一般書類については、グレースケールでの保存も認められている。これは読み取り精度を上げるための推奨値ではなく、保存を法的に有効にするための下限である。連携の前段にあたるスキャナや複合機の設定を、この値で確認しておく。

※出典：国税庁「電子帳簿保存法一問一答【スキャナ保存関係】令和7年6月」問5・問10

3. 入力の期限を業務フローに組み込む

スキャナ保存には、入力の期限もある。「速やかに」はおおむね7営業日以内を指し、業務サイクル方式を採る場合でも最長で約2月以内に入力しなければならない。読み取りの後に人の確認を挟むなら、その確認までを含めて期限内に収める設計にする。

電子取引データを紙に出力して保存することを認めていた宥恕措置は、令和5年12月31日で廃止された。現在は猶予措置に置き換わっており、人手不足やシステム整備の遅れ、資金不足も相当の理由に当たると国税庁が明記している。あわせて、検索機能の確保が不要となる対象者も広がった。基準期間（2課税年度前）の売上高の基準が1,000万円以下から5,000万円以下へ引き上げられ、令和6年1月1日以後に授受する電子取引データに適用される。

※出典：国税庁「電子帳簿保存法一問一答【スキャナ保存関係】令和7年6月」問22／国税庁「令和5年度税制改正による電子帳簿等保存制度の見直しの概要」／国税庁「電子取引データの保存方法に関する猶予措置の案内」

4. そもそもデータで受け取れないかを先に確かめる

読み取りの仕組みを作る前に、取引先からデータで受け取る道がないかを確かめる。中小企業庁の令和3年度取引条件改善状況調査の委託報告書によれば、電子受発注に対応している企業は受注側で48.5％、発注側で40.9％にとどまる。同じ報告書には、共通EDI（＝企業間で受発注データをやり取りする共通仕様の仕組み）を導入した67社の実証結果も載っている。業務時間は中小企業の平均で53.3％減り、67社すべてが削減の方向に動いた。主な理由は、データ入力などの手間が自動化されたことである。

取引先がデータで送れるなら、読み取る工程そのものが要らなくなる。AI-OCRは、データ化に応じてもらえない取引先の分を引き受ける手段だと位置づけると、投資の範囲を絞り込みやすい。10社の事例でも、三喜はEDI伝票の導入で紙の伝票を大幅に減らしたうえで、対応が難しい取引先の分だけをOCRに回している。

※出典：中小企業庁「令和3年度取引条件改善状況調査」委託報告書（2022年3月）p.13-14