「OCRは導入したものの、限界を感じている」
「AI-OCRという言葉は知っているが、自社でどう活かせるかがわからない」
このような声は、業務改革やDXを推進する現場からもよく聞こえてきます。
この記事では、金融・医療・製造・自治体など、さまざまな業界で実際に成果を上げたAI-OCR活用事例8選を紹介します。業務時間の削減やエラー率の低下など、具体的な数値とともに、なぜ導入が成功したのか、そのポイントまで徹底解説。
本記事を読むことで、AI-OCRの「今」と「これから」がわかります。ぜひ、実践的な導入判断の材料にしてください。
またSHIFT AIでは、AI-OCRの導入支援や社内定着までの教育サポートを伴走支援する体制が整っています。「どの業務に向いているか知りたい」「AIツールを比較検討したい」という方は、まずは無料相談からご利用ください。
AI-OCRとは？基礎知識と従来OCRとの違い
AI-OCRとは、AI（人工知能）を活用して文字を認識・抽出する技術です。従来のOCR（光学文字認識）は、あらかじめ設定されたフォーマットに従った文書を正しく読み取るものでした。一方、AI-OCRはAI技術により手書きや非定型帳票、くずれた印刷文字なども高精度に読み取ることができます。
ここでは、AI-OCRの基本的な仕組みや実現できること、そしてRPAとの連携による相乗効果を見ていきましょう。
AI-OCRの基本的な仕組みと特徴
AI-OCRは、機械学習やディープラーニングを活用して文字やレイアウトを自動で認識・学習し、精度を高めていきます。これにより、従来のOCRでは難しかった形式の書類にも柔軟に対応でき、業務の自動化・効率化に大きく貢献しているのです。
従来のOCRと比較した優位性について、以下の表にまとめました。
| 比較項目 | 従来型OCR | AI-OCR |
| フォーマット対応力 | 定型書類のみ | 非定型帳票や手書き文字にも対応 |
| 精度向上の柔軟性 | 固定されたアルゴリズム | 機械学習により継続的に精度向上 |
| 学習・改善機能 | なし | あり（教師データを用いた再学習が可能） |
従来型OCRは、あらかじめ定義されたレイアウトの帳票を対象とするため、レイアウトが異なると認識精度が大きく低下する傾向がありました。一方、AI-OCRはAIによるパターン認識と自己学習機能を備えており、帳票フォーマットが変化しても高精度な認識を維持できます。
また、AI-OCRは実際の利用環境で得られる帳票データを「教師データ」として取り込み、運用中も精度の改善を続けられるのが大きな利点です。このように、AI-OCRは業務の多様化や帳票の変動に柔軟に対応できる実用性の高い技術といえるでしょう。
近年では、AI inside社の「DX Suite」や、Google Cloud Vision、Microsoft Azure OCRなどのツールが認識精度を向上させています。複雑なレイアウト文書や帳票においても、補正・補完しながら正確に情報を抽出することが可能です。
AI-OCRで実現できる業務改革の全体像
AI-OCRで対応可能な帳票には次のような特徴があります。
| 対応可能な種類 | 請求書、領収書、注文書保険金請求書、診断書、処方箋日報、報告書、作業指示書住民票、給付金申請書 など |
| 業務効率化の範囲 | 手入力作業の削減エラー率の減少帳票処理時間の短縮人員配置の最適化 など |
帳票ごとにフォーマットや文字構成は異なりますが、AI-OCRは非定型文書にも対応可能です。そのため、業務横断的な活用も進んでいます。
AI-OCRはDX（デジタルトランスフォーメーション）における入口技術のひとつです。紙業務のデジタル化に伴い、他のAIやRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）との連携も可能になりました。次の章では、RPAとの連携による相乗効果を見てみましょう。
AI-OCRとRPAの連携による相乗効果
AI-OCRとRPAを組み合わせることで、劇的な業務改善が可能です。RPAとは、これまで人がパソコン上で行っていた定型作業を、ソフトウェアのロボットが自動で実行する技術をいいます。
例えば、申請書類の読み取りはAI-OCRが担当し、基幹システムへのデータ登録をRPAが自動で実施。書類確認から登録までのリードタイムを大幅に短縮できます。これにより、処理件数の増加が見込まれるうえ、ヒューマンエラーも削減されていくでしょう。
すでに金融・医療・自治体など、さまざまな業界で多数の成功事例があり、AI-OCRとRPAの連携による一気通貫の自動処理が広く導入されています。
金融業界のAI-OCR導入事例
ここからは各業界におけるAI-OCRの活用事例を見ていきましょう。まずは金融業界のAI-OCR導入事例から紹介していきます。
金融業界では、振込依頼書や保険金請求書など、多種多様かつ膨大な紙帳票の処理業務が発生します。従来は人手による確認や入力が中心で、処理にかかる時間や誤入力のリスク、職員の業務負担が大きな課題となっていました。
ここでは、信用金庫と保険会社それぞれの導入事例を通じて、具体的な改善効果と、現場に即した導入のポイントを紹介します。
信用金庫｜紙帳票による窓口業務を自動化
多摩信用金庫はAI-OCR活用により、紙帳票による窓口業務の自動化に成功しました。
多摩信用金庫では、振込依頼書や口座振替依頼書など、年間5万枚以上にのぼる紙帳票のデータ入力を本部で集中処理していました。老朽化した専用システムによる手作業中心の業務は、担当者への負担が大きく、工数の増大が課題となっていたのです。
こうした背景から、同行はAI-OCR「DX Suite」とRPAツールを組み合わせた帳票処理の自動化に着手。2022年には本格導入を開始し、カード発行依頼書をはじめとする複数の帳票を対象に、読み取りからシステム入力までのプロセスを自動化しました。
この取り組みにより、1日約200枚の帳票処理が従来の半分の人員で対応可能となり、作業工数を約50％削減。手書き文字の高精度な読み取りにより誤入力も大幅に減少し、業務の正確性とスピードが向上しました。
保険会社｜保険金請求書の処理を自動化
第一生命保険の事例では、保険金請求書などの処理をAI-OCR基盤の導入により解決しました。
第一生命保険では、1日平均で約7万枚、約700種類もの帳票を目視で点検しており、この膨大な紙媒体書類のデジタルデータ化が大きな課題でした。
同社は2016年から「Insurance Technology戦略」を掲げ、業務のDXを推進。しかし、当初はAI-OCR関連技術が黎明期にあり、実用的な認識率を持つソフトウェアは市場にありませんでした。
その後、AI-OCR技術が飛躍的に進化し、定型帳票と非定型帳票が混在する環境でも高精度で対応可能なソフトウェアが登場。それを受け、第一生命は2020年にAI-OCRシステムを本格導入したのです。
この導入により、従来人手に頼っていた書類の確認業務に必要な時間が大幅に削減され、結果として大幅な事務作業の効率化を実現しました。今後もAIへの学習を進め、書類点検や記載内容の入力業務について年間約40％の効率化を目指しています。
参考：第一生命保険株式会社「AI-OCR基盤の導入により事務オペレーションをオートメーション化 ～ 必要項目を読み取って非定型帳票も自動処理 ～」
医療・介護現場のAI-OCR導入事例
医療や介護の現場では、診療記録や介護記録など、多くの紙帳票を扱う業務が日常的に発生しています。これらの作業は、入力ミスや業務負担、紙の保管スペースといった課題を抱えやすく、属人的な対応になりがちです。
ここでは、2つの導入事例から実際に得られた成果と導入のポイントを紹介します。
病院・クリニック｜診療記録や処方箋の自動デジタル化
医療法人社団平郁会は、AI-OCRとRPAを組み合わせることで、医療現場のDXを推進し、大幅な業務効率化を実現しました。
これまで、紙の請求先情報を手作業でデータ化するなど、多くの時間を要する業務が課題でした。そこで、AI-OCR「DX Suite」とRPAツール「RoboTANGO」を導入し、これらの業務の自動化に着手したのです。
具体的な成果として、検査データを電子カルテにアップロードする作業や、全患者の処方情報を抽出する業務、手書きの請求先情報を電子カルテに入力する作業などが自動化されました。
これにより、例えば請求先情報の入力業務では1日あたり75分の作業時間がゼロに削減され、ミスもなくなりました。
この取り組み全体で、年間1,800時間もの作業時間削減を実現しています 。この事例は、AI-OCRがいかに医療現場の負担を軽減し、より質の高い医療サービスの提供に貢献できるかを示しています。
参考：医療業界での手書き書類や電子カルテの処理業務にAI-OCRとRPA活用で約1,800時間/年削減。医療DX推進を実現
介護・福祉施設｜介護記録の電子化
ベルメディカルケアでは、介護記録の帳票を電子化し、管理業務の効率化を果たしました。
福祉機器レンタルを手掛けるベルメディカルケアでは、月約6,000枚の手書き提供票処理が課題でした。多様な様式のため、旧AI-OCRでは800超の設定が必要で実用的でありませんでした。
そこで、AI-OCR「AIRead」とETL、RPAを導入。異なるレイアウトの帳票もルール指定で読み取り、ファイル名のリネームも自動化しました。
2022年に導入し、当初8割だった正解率はチューニングで9割超に向上。これにより、提供票処理時間を75%削減、年間900時間の短縮を達成しました。紙の保管場所も不要となり、全拠点の情報共有も可能になるなど、業務効率が大幅に改善された好事例です。
参考：毎月6,000枚以上のFAXをAI-OCRで読み取りファイリング業務を自動化
製造・物流業のAI-OCR導入事例
製造・物流業界では、注文書や配送伝票、作業報告書など、多種多様な帳票の処理が日常的に発生しています。これらの入力作業は人手による処理が多く、ミスや遅延の原因となってきました。
ここでは、製造業の導入事例を通じて、作業時間の削減や業務品質の向上といった具体的な効果を紹介します。
製造現場｜注文書のデータ入力
JOHNANはAI-OCRを活用し、注文書のデータ入力にかかる時間を大幅に削減することに成功しました。
JOHNANでは、FAXなどで届く年間約5,000件の注文書を手作業で入力しており、年間232時間を費やしていました。そこで、DX推進の一環でAI-OCR「DX Suite」を導入。RPAと組み合わせて注文書のデータ入力を自動化したのです。
導入後は人による内容確認だけで済むようになり、入力作業時間を約84%削減（年間の作業時間が232時間から38時間）に成功しました。
これにより月末月初の繁忙期の残業が大幅に減り、入力ミスも解消されています。
参考：手作業からの脱却で作業時間を84％削減、事例に見るAI-OCRの活用法と導入効果
物流・宅配業｜配送伝票の自動化
佐川急便株式会社（大手宅配業者）は、配送伝票処理の効率化と正確性向上を目的にAI-OCR技術を導入しました。
繁忙期には1日最大100万枚に及ぶ配送伝票を人手で処理しており、作業負荷や人手不足、誤入力のリスクが課題でした。そこで、深層学習ベースのAI-OCRシステム（SGシステム・フューチャーアーキテクト社と共同開発）を導入し、スキャナーやRPAと連携して伝票記載情報の読み取りから基幹システムへのデータ連携までを自動化しました。
その結果、手書きのサイズ・重量欄の読み取り精度は99.995%を達成し、従来の入力作業を大幅に省力化。月間約8,400時間の作業時間削減を実現しました。これにより、人為的な入力ミスがほぼ解消され、業務コストの圧縮と労働力の最適活用につながっています。
参考：佐川急便の配送伝票入力業務を自動化するAIシステムが本稼働
自治体のAI-OCR導入事例
自治体では、給付金申請や各種証明書の発行、被害報告の受理など、多くの行政文書が紙でやり取りされており、処理の迅速化と正確性の確保が大きな課題となっています。
ここでは、愛知県蒲郡市と東京都武蔵野市の事例を取り上げ、短期間での運用開始や業務時間の大幅削減など、行政サービスの質を高めた成功例を紹介します。
自治体｜給付金などの各種申請書の処理を自動化
愛知県蒲郡市では、給付金の申請業務にAI-OCRとRPAを導入し大幅な自動化を実現しました。
紙資料をデジタルデータ化するAI-OCRサービス「NaNaTsu® AI-OCR with DX Suite」（以下、NaNaTsu®）と、RPAソリューション「WinActor」を活用し、システムへのデータ入力を自動化したのです。
その結果、1日に5,000件以上の申請データ登録を職員1人で行えるようになり、データ入力にかかる業務時間と人的ミスを大幅に削減しました。
また、導入開始から半月という短期間で運用を開始でき、給付金支給率が開始数週間で80％を超えるなど住民への迅速なサービス提供に貢献しました。
災害対応｜被害報告書の処理スピードを大幅に短縮
武蔵野市（東京都）は、AI-OCRとRPAを申請処理に活用し、都内トップレベルの迅速な給付を実現しました。
東京都武蔵野市では、新型コロナウイルス対策の特別定額給付金支給事務で、膨大な紙の申請書を手作業で処理すると給付完了まで数ヶ月を要すると判断。そこで、NTT東日本のAI-OCRサービス「AIよみと〜る」の活用を決定し、手書き申請書類のデジタル化と処理自動化を推進しました。
導入の結果、1日最大6,000件、累計で約7万4,000件の申請情報を短期間で処理することに成功したのです。従来比で約75％の作業時間削減と入力ミス削減を実現し、迅速な支援金給付に貢献しました。
参考：7万件超の10万円給付を支えた、AI-OCRとRPAによる自動入力
効果的なAI-OCR導入プロジェクトの進め方
AI-OCRの導入を成功させるためには、ただ技術を導入するだけでなく、現場の業務課題を正しく把握し、段階的に展開していくプロジェクトマネジメントが重要です。ここでは、効果的にAI-OCRを導入するための3つの進め方を紹介します。
属人化している業務をピックアップ
まずは、AI-OCRを効果的に導入するための業務、つまり属人化している業務や紙帳票の多いプロセスを特定します。
例えば、申込書・契約書・報告書など、手書き入力が頻繁に発生する業務が該当します。部門横断で業務フローを洗い出し、どの作業がAI-OCRで効率化できるかを明確にしましょう。
AI-OCR製品選定のポイントと比較軸
市場には多数のAI-OCR製品があり、業務や導入体制に応じた選定が欠かせません。選定の際は以下の観点を比較しましょう。
- 認識精度・対応帳票：手書き文字対応や多言語対応の有無、帳票フォーマットへの柔軟性など
- 導入形態：クラウド型かオンプレミス型か。セキュリティや社内システムとの相性を加味して選定
- API連携性：既存の基幹システムやRPAツールとの連携実績があるか
- 価格・ライセンス体系：初期費用・月額課金・従量課金などの料金モデルを比較
- サポート体制：導入前の相談、PoC支援、導入後のカスタマーサポート体制の充実度
導入前に複数製品のトライアルやベンダーからのデモを受けることで、自社に最適なAI-OCRソリューションを見極められます。
スモールスタートでPoC（概念実証）
AI-OCRの導入は、まず小規模な業務や帳票から始める「スモールスタート」が鉄則です。
特定の部署や業務フローに限定して導入し、PoC（概念実証）を実施していきましょう。認識制度や運用負荷、ROI（費用対効果）などを数値で把握することが大切です。PoC結果を社内で共有することで、関係部門の理解促進や全社展開への足がかりにもなります。
社内の協力体制を構築
AI-OCR導入は、現場部門、IT部門、経営陣の連携が不可欠です。
現場の業務要件を的確に反映し、IT部門が技術面を支え、経営陣が予算と推進力を持つことで、導入はスムーズに進みます。また導入後も、ユーザー教育やサポート体制の整備を怠らず、継続的に運用改善を図ることが重要です。
よくある課題と解決策
AI-OCRを導入する際には、いくつか共通する課題が存在します。ここでは代表的な3つの課題について解説します。
- 読み取り精度が業務に合わない
- 現場からの反発がある
- AIに詳しい人材がいない
これらを事前に把握しておくことで、スムーズな運用が可能になるはずです。
読み取り精度が業務に合わない
帳票のフォーマットが複雑すぎる、手書き文字が多すぎるなど、読み取りに難航するケースがあります。
こうした場合は、AI-OCRのカスタマイズ性やベンダーによる精度調整サービスを活用することで、業務に適した最適化が可能です。
現場からの反発がある
「使い慣れた方法を変えたくない」「AIに任せて本当に大丈夫か」といった現場の心理的ハードルは少なくありません。
こうした反発には、PoCで得られた成果を共有したり、成功事例を社内で横展開したりするなど、納得感を持たせるプロセスが重要です。
AIに詳しい人材がいない
多くの企業で問題となるのが、AI技術に詳しい人材の不在です。
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AI-OCR技術の最新動向と今後の展望
AI-OCRは、ディープラーニングやマルチモーダルAIといった最先端のAI技術とともに急速に進化を遂げています。この章では、AI-OCR技術の進化と、それが企業のDXにもたらす可能性について解説します。
AI技術の進化による認識精度向上
AI-OCRは、ディープラーニング技術の進化によって、手書き文字や崩れた印刷文字に対する認識精度が飛躍的に向上しています。
これまで人間による確認が不可欠だった非定型帳票も、高精度な読み取りが可能となり、AI-OCRの活用範囲は広がり続けています。
画像とテキスト情報を同時に処理する「マルチモーダルAI」の発展により、視覚的な文脈理解を含む帳票処理や、複雑な図表付きの資料の認識まで実現可能となりつつあります。
また、クラウド型AI-OCRに加え、エッジデバイス（端末上で処理を完結するコンパクトなAI）でのリアルタイム文字認識も進化しており、オフライン環境や現場作業でも即時処理ができる柔軟性が注目されています。
企業DXにおけるAI-OCRの将来展望
企業のDX推進において、AI-OCRは「紙文化からの脱却」と「業務プロセスの再構築」を実現する基盤技術として重視されています。
今後は、AI-OCRで取得した帳票データを基幹システムやBIツールと連携し、リアルタイム分析・経営判断につなげる活用が増えていくでしょう。
AI-OCRの導入は、社内の「データ活用リテラシー」向上にもつながり、企業文化そのものを変革していく可能性を秘めているのです。
まとめ｜自社の業務改善に向けてAI-OCR導入を始めよう
AI-OCRは、業務効率化や人手不足の解消、そしてDX推進において非常に有効なソリューションです。業界を問わず導入が進んでおり、導入企業の多くが処理時間の短縮やヒューマンエラーの削減、従業員満足度の向上といった成果を上げています。
特に、RPAとの連携により帳票処理から基幹システム登録までの一連の作業を自動化できる点は、バックオフィス部門の改革に直結します。また、AI技術の進化に伴い、今後はさらに多様な帳票や業務への対応が可能になるでしょう。
本記事で紹介した企業の活用事例や導入ステップを参考にして、自社の業務改善に役立ててください。
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