AI-OCRで見積書の入力時間を約6割削減 月800枚の注文書を扱う購買部門

購買部は6年前に新設され、それまで各部署がばらばらに行っていた注文書の発行と取引先との交渉を一手に引き受ける役割を担っていました。ところが実際には、数百社から届く見積書を基幹システムに打ち直す作業が業務の大半を占めていました。部品点数の多い案件では明細だけで5〜6枚になり、1件の入力に1時間ほどかかる状態です。

編集部が注目したいのは、この負担が「集約」という組織判断そのものから生まれていた点です。発行業務を一カ所に集めれば交渉力や統制は高まりますが、同時に入力量も一カ所に積み上がります。困りごとの本質は単なる作業の多さではなく、集約によって得たかった交渉という付加価値の仕事が、集約によって増えた転記作業に押し出されていたことではないでしょうか。しかも現状は社内の注文書の4分の1程度しか担っておらず、このままでは集約を進めるほど入力が増えるという構造的な壁があったと考えられます。

2年前の基幹システム更新時にCSVを取り込める仕様にしておいたことが、AIの役割を「紙の見積書をCSVに変える」一点に絞り込みました。基幹システム側に手を入れる必要がないため、AI-OCRは既製サービスのまま前段に差し込むだけで済んでいます。読み取りから登録までを一気通貫で自動化しようとせず、既存の取り込み口に合わせて出力形式を揃えた設計が、短期間で現場に乗せられた理由だと編集部は見ています。

多種多様な帳票への対応では、テンプレートを一度に揃えず、使いながら増やしていく運用が効いています。トライアルで作った約20種類のテンプレートをそのまま本番に移し、未登録の帳票は既存テンプレートで試して、ほぼ読めればコピーして手直しするという手順です。記載位置ではなく項目名と値の対応で読み取るキー・バリュー方式であるため、1つのテンプレートが複数社の書式を兼ねられることも、この積み上げ型の運用を後押ししたと考えられます。

抽出しきれなかった箇所を、画面上の文字列をクリックしてテンプレートに反映できる仕組みも重要な要素です。修正の場面でもキーボードで打ち直さないため、人が関わる工程から転記ミスの入り口がふさがれています。完全自動化を目指して精度の壁に突き当たるのではなく、人の確認作業そのものを誤りにくい操作に置き換えた点に、この半自動化の実用性があります。

導入2カ月時点で、見積書1枚あたりの処理時間は平均12分から5分に短縮され、時間にして50時間、約6割の削減となりました。この期間に処理した帳票は通常の8分の1の量で、処理量が増えた現在はさらに効果が出ている状況です。手入力はほぼ不要になり、ミスも発生していません。例年残業が続く10月から年度末の繁忙期を前に稼働でき、残業は大きく減少しました。浮いた時間は取引先との交渉に充てられており、購買部が本来担うはずだった仕事に軸足が戻りつつある点に、数字以上の意味があると編集部は捉えています。今後は経理部門と連携した納品書からの検収登録への展開を検討しているほか、購買部で引き受ける注文書発行を増やし、営業や技術がそれぞれの業務に注力できる体制づくりを目指しています。