更新 2026.09.21
通関書類の転記をAI-OCRで自動化、大口案件の作成工数を約50%削減
プロジェクト期間:3年以上
企業規模:1,000人以上
※イメージ画像です

取り組み概要
やさしく事例解説
プロジェクト解析
実施・導入企業
こんな方へおすすめのAI解説です
- 紙の書類の打ち直しに時間を取られている
- 取引先ごとに書類の書式がバラバラ
- 英数字の打ち間違いと修正が多い
どのようなAIの取り組み?
AI-OCRで通関帳票の転記を自動化し、大口案件の申告書類作成の工数を約50%削減した取り組み
業種
総合物流・倉庫業(運輸・物流)
取り組み領域
通関業務/帳票の転記入力
使ったAI
スマートOCR(AI-OCR)
主な成果
大口案件1件あたりの申告書類作成工数を約50%削減
1919年創立の総合物流企業である安田倉庫は、国際輸送センターで輸出入に関わる通関業務を担っています。税関に提出する書類を作る際には、B/L(船荷証券)やインボイスに記載された金額や番号をシステムへ転記する工程があり、書類の枚数が多い案件ほど時間がかかっていました。同社はAI-OCR(紙やPDFの文字をAIが読み取ってデータ化する技術)の活用を検討し、数十社以上の製品を比較したうえで、インフォディオが提供するスマートOCRを選んでいます。読み取る位置を事前に設定しなくても帳票を1ページ丸ごとテキスト化し、CSVで出力できる点が決め手でした。導入から約3年が経ち、大口顧客の案件では申告書類作成の工数が約50%削減されています。
出典:通関業務における大口の申告書類作成の工数を約50%削減!お客様の輸出入を迅速に対応!|導入事例|AI-OCR対応のスマートOCR 発行元:インフォディオ(スマートOCR)
やさしく事例解説
何に困って、AIを入れたのか
通関手続きでは、B/L(船荷証券)やインボイスに書かれた金額や番号を、税関提出書類の作成のためにシステムへ入力し直す必要があります。大口顧客の案件では書類が何十枚にもなり、アルファベット・数字・ハイフンが混ざった文字列を大量に打ち込むうちに、打ち間違いとその修正が生じていました。
編集部の見立てでは、ここでの困りごとは入力量の多さそのものより、人が照合しにくい文字列を人の目と手だけで写し取らざるを得なかった点にあります。意味を持たない記号の並びは、読み手が誤りに気づく手がかりを持ちません。だから入力後の確認と修正に時間が吸われ、書類が増えるほど遅れが効いてくる。貨物のセキュリティ管理と法令遵守が常に問われる業務であることを踏まえると、正確さを担当者の集中力に頼り続ける状態そのものが、解くべき課題だったのではないでしょうか。
どうやって、うまくいったのか
事前の帳票設定を不要にし、ページ全体をまとめて読み取る方式を選んだ判断が、この取り組みの中心にあります。読み取る項目を指定して抜き出す方式は、精度が高くても、位置と項目をフォーマットごとに定義する作業が前提になります。通関帳票は顧客ごとに書式が異なるため、その定義作業は顧客が増えるたびに積み上がっていきます。書式の違いを設定で吸収するのではなく、丸ごと読んでから必要な項目を取り出す設計にしたことで、導入の入口にあった負荷が外れました。
選定の軸に「職員がすぐ使い方を覚えられるか」を据えたことも効いています。数十社以上の製品を見比べる過程で、読み取り精度と並べて使い勝手を判断材料にしており、実際に手を動かす国際輸送センターの担当者と、導入を推進する営業企画部DX事業推進室・物流推進部の双方が選定に関わる形をとりました。扱える人が限られる道具は、担当者が変わったところで止まります。操作の簡単さを要件に含めた判断は、通関以外の業務へ広げる余地も同時に確保しました。
適用先を、行数が多く英数字とハイフンが入り混じる複雑な帳票に寄せている点も見逃せません。人の入力が最も重くなる帳票から機械の読み取りに回すという、効果の大きいところを先に取る使い分けです。
具体的に、どんな成果が出たのか
改善・向上したこと
この事例で出た成果
導入から約3年が経ち、大口顧客1件あたりの申告書類作成では業務工数を約50%削減できています。読み取り精度が高く文字の誤りはほとんど出ないため、手入力で避けられなかった打ち間違いと修正が減り、入力項目が多く英数字とハイフンが入り混じる複雑な書類ほど効果は大きくなっています。書類処理の速さと正確さが改善したことは、顧客の依頼に早く応えられる体制につながり、同社の強みとして受け止められています。
うちでも使える?
応用しやすいのは、取引先ごとに書式が違う帳票を、毎回人が読み取ってシステムに打ち直している業務です。英数字や記号の長い文字列が並び、入力後の見直しにも時間がかかっているなら、帳票を丸ごと読み取ってCSVで受け取る方式は検討に値します。一方、扱う帳票が数種類に固定され枚数も少ないなら、読み取り位置を決め打ちする従来型のOCRや、取引先とのデータ授受そのものの見直しのほうが早く効く場合もあります。読み取った後に専門知識に基づく判断や突き合わせが残る業務では、テキスト化しても人の確認工程はなくならず、縮むのは入力部分に限られる点も見込んでおきたいところです。
試すなら、直近で最も手入力に時間をかけた帳票を1枚選び、そのまま読み取らせて、修正が必要だった文字数を数えてみる。自社の書式で精度が実用に届くかは、この一枚でおおよその見当がつきます。
プロジェクト解析
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
AIツール・サービスの提供形態
導入部門・データ活用
導入部門:全社共通・汎用業務
活用したデータ:帳票・紙の資料
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術:テキスト・言語AI
AIモデル・ツール
プロジェクト実施・導入企業
安田倉庫株式会社
出典・参考情報
通関業務における大口の申告書類作成の工数を約50%削減!お客様の輸出入を迅速に対応!|導入事例|AI-OCR対応のスマートOCR
発行元:インフォディオ(スマートOCR)
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