FAX注文書をAI-OCRでデータ化、受注作業を3分の1程度短縮した食品会社の事例

取引先に書式の変更を求めず、受け手側の読み取りで吸収する方針が、FAXという商習慣と正面からぶつからずに済んだ最大の要因と考えられます。発注書の約9割が他社フォーマットで手書きも混じるという条件下では、ツールの良し悪しは「実際の注文書をどこまで読めるか」で決まります。そのため選定では展示会で複数社を比較し、無料トライアルで自社に届く本物の発注書を読ませて識字率を確かめています。カタログ上の性能ではなく、自社の紙で検証してから決めた手順が、導入後の手戻りを防いだのではないでしょうか。

もう一つは、ツールを入れる前に業務側を整えた点です。各担当者がどの作業にどれだけ時間を使っているかを洗い出し、AI-OCRでどこを効率化できるかを先に特定しています。あわせて、自社倉庫向けとメーカー向けで別々だった納品先コードを統一しました。読み取ったデータを後工程へ流すとき、コード体系が割れたままでは結局人が変換作業を担うことになります。データの受け皿を先にそろえておいたことが、読み取りの効果を後ろの工程まで届かせたと見ています。

さらに、手書き伝票を一度に完璧に処理しようとせず、印字の注文書から着手し、手書き分は順次広げている段階的な進め方も現実的です。識字率が落ちる領域を最初から主戦場にしなかったことで、現場が効果を早く実感でき、定着につながったと考えられます。