「日々のデータ入力業務に追われて、本来やるべき業務に手が回らない」
「紙の伝票をシステムに入力するだけの作業を、なんとか自動化できないだろうか」
このようにお悩みの方も多いのではないでしょうか。
GPT-5などの生成AIが登場し、働き方改革やDXが新たなフェーズを迎える中、依然として多くの企業で課題となっているのが、紙書類の処理とシステムへの入力業務です。
本記事では、AI-OCRとRPAを連携させることで実現できる具体的な業務効率化の事例や、導入のメリット、失敗しないための手順について解説しました。
数多くの企業の業務改善コンサルティングを行ってきた知見をもとに、現場で本当に役立つノウハウのみを厳選してご紹介します。
業務の完全自動化を目指すためのヒントが詰まっていますので、ぜひ最後までご覧ください。
GPT-5の最新情報について詳しく知りたい方は、こちらの記事も合わせてご覧ください。
AI-OCRとRPAの違いとは？連携の仕組みを簡単に解説
業務効率化の手段として注目されるAI-OCRとRPAですが、それぞれ単体でも効果を発揮します。
しかし、この2つを組み合わせることで、これまで自動化が難しかった領域までカバーできるようになります。
ここでは、それぞれの役割と連携によって生まれる相乗効果について解説します。
まずは基礎的な違いと仕組みを押さえておきましょう。
RPAの役割（定型業務の自動化）
RPA（Robotic Process Automation）は、パソコン上で行う定型作業をロボットが代行して自動化する技術のことです。
人間が日常的に行っているマウス操作やキーボード入力などの手順をシナリオとして記憶させることで、24時間365日休むことなく正確に作業を再現します。
RPAが得意とするのは、ルールが明確で判断を伴わない繰り返し作業です。
例えば、受信したメールの添付ファイルを特定のフォルダに保存したり、Excelに入力されたデータを基幹システムへ転記したりといった作業が挙げられます。
これまでは人が手作業で行っていた単純作業をRPAに任せることで、業務スピードが格段に上がり、人的ミスもゼロに近づけることができます。
しかし、RPAはデジタルデータとして存在している情報の処理しかできないという弱点があります。
紙の書類や画像データの内容をそのまま理解して処理することはできないため、入力の前段階で人の手によるデータ化が必要だったのです。
こちらは国内企業におけるRPAの利用動向について解説した記事です。 合わせてご覧ください。 https://www.m2ri.jp/release/detail.html?id=634
AI-OCRの役割（紙・画像データの文字データ化）
OCR（Optical Character Recognition）は、紙の書類やPDFなどの画像データに含まれる文字を認識し、デジタルデータに変換する技術です。
従来のOCRは、決まったフォーマットの印刷文字であれば認識できましたが、手書き文字やレイアウトが異なる帳票の読み取り精度には課題がありました。
そこで登場したのが、生成AI（LLM）などの最新技術を取り入れたAI-OCRです。
最新のAI-OCRは、マルチモーダルAIによって文脈まで理解してデータを学習しているため、従来は認識が難しかった手書き文字や、癖のある文字でも極めて高い精度で読み取ることができます。
また、AI-OCRはフォーマットが異なる請求書や領収書であっても、どこに何が書かれているかを自動で特定して抽出することが可能です。
これにより、FAXで届く注文書や手書きのアンケート用紙など、アナログな媒体からのデータ入力業務を大幅に効率化できるようになりました。
ただし、AI-OCRの役割はあくまで「データ化」までであり、そのデータをシステムに入力する作業は別途行う必要があります。
生成AIの企業活用については、こちらの記事でメリットや導入の注意点を網羅的に解説しています。 合わせてご覧ください。
なぜ2つを連携させると「完全自動化」が可能になるのか
RPAとAI-OCRは、それぞれ「作業の自動化」と「文字のデータ化」という異なる強みを持っています。
これらを連携させることで、アナログデータの入り口からシステムへの登録完了までを一気通貫で自動化することが可能になります。
従来、紙の書類が届くと、担当者がその内容を目で見て確認し、手作業でシステムに入力する必要がありました。
RPAを導入しても、最初の「紙を見て入力する」という工程がボトルネックとなり、完全な自動化は実現できませんでした。
しかし、AI-OCRで紙書類をデジタルデータ（CSVファイルなど）に変換し、そのデータをRPAが受け取ってシステムに自動入力するというフローを構築すれば、人の介在を最小限に抑えられます。
例えば、FAXで届いた注文書をAI-OCRが読み取り、RPAがそのデータを受注管理システムに登録するという一連の流れを無人で行えるようになるのです。
このように、AI-OCRを「目」、生成AIを「脳」、RPAを「手」として機能させることで、互いの弱点を補完し合い、業務プロセスの断絶を解消できるのが現代における連携の最大の強みです。
AI-OCRとRPAを連携させる3つの導入メリット
AI-OCRとRPAを連携させることは、単なるツール導入以上の価値を企業にもたらします。
個別のツール導入では解決しきれなかった課題が解消され、業務プロセス全体が最適化されるからです。
ここでは、連携によって得られる代表的な3つのメリットについて具体的に見ていきましょう。
コスト削減だけでなく、従業員の働き方にも良い影響を与えます。
紙媒体のデータ化からシステム入力までを無人化できる
最大のメリットは、紙書類の処理プロセス全体を無人化できる点にあります。
多くの企業では、デジタル化が進んだ現在でも、取引先からの請求書や注文書、役所への申請書類など、紙ベースの業務が完全にはなくなっていません。
これまでは、紙の書類が届くたびに担当者がスキャンし、内容を確認しながらキーボードで入力するという作業が発生していました。
この入力作業は単純でありながら時間がかかり、精神的な負担も大きいものです。
AI-OCRとRPAを連携させれば、スキャナや複合機で書類を読み込ませるだけで、あとはシステムへの登録まで自動で完了します。
例えば、夜間にFAXで届いた大量の注文書を、翌朝出社するまでにすべてシステムに登録し終えているという状態も作り出せます。
これにより、入力作業のために残業したり、早朝出勤したりする必要がなくなります。
物理的な紙の処理という制約から解放されることで、テレワークなどの柔軟な働き方も推進しやすくなるでしょう。
手書き文字の判読や入力ミスによるヒューマンエラーがなくなる
人が手作業で入力を行う以上、どうしても避けられないのが入力ミスなどのヒューマンエラーです。
特に、手書きの文字は人によって癖があり、読み間違いが起こりやすい傾向にあります。
「1」と「7」、「0」と「6」を見間違えたり、行を見誤って入力したりといったミスは、誰にでも起こり得ることです。
入力ミスが発生すると、その修正のために多くの時間が割かれます。
場合によっては、誤発注や請求金額の間違いなど、取引先とのトラブルに発展するリスクさえあります。
AI-OCRは近年の技術革新により、手書き文字の認識精度が飛躍的に向上しています。
GPT-5等の技術応用により、人間でも判読に迷うような文字であっても、前後の文脈や商流の常識から推測して正しく認識・補正できるケースが標準的になっています。
さらにRPAは、プログラムされた通りに正確にデータを転記するため、入力時のタイプミスや操作ミスは発生しません。
もちろんAI-OCRの識字率は100%ではありませんが、人間が長時間作業し続けて集中力が低下した状態よりも、はるかに高い精度と安定性を維持できます。
ダブルチェックの手間も大幅に軽減されるでしょう。
単純作業時間が減り、コア業務へ集中できる
データ入力のような単純作業に時間を奪われ、本来社員がやるべき付加価値の高い業務がおろそかになってしまうのは、企業にとって大きな損失です。
企画立案、顧客とのコミュニケーション、業務改善の検討など、人間にしかできない創造的な業務こそが企業の競争力を高めます。
AI-OCRとRPAの連携によって入力業務から解放されれば、社員はより重要な「コア業務」に集中できるようになります。
例えば、経理担当者はひたすら請求書を入力する作業から解放され、財務分析や経営層へのレポート作成に時間を割けるようになります。
営業事務担当者は受注入力の手間が減り、顧客へのフォローや提案資料の作成に注力できるでしょう。
また、単純作業の繰り返しは、従業員のモチベーション低下を招きやすい要因の一つです。
「ロボットにできることはロボットに任せる」という環境を整えることで、従業員は自分のスキルや経験を活かせる業務に取り組めるようになり、仕事へのやりがいや満足度の向上にもつながります。
結果として、離職率の低下や優秀な人材の確保といった効果も期待できるのです。
企業がChatGPTを活用して創造的な業務を効率化する方法については、成功事例40選を紹介したこちらの記事が参考になります。
【経理・総務・人事】AI-OCR×RPAの連携活用事例
バックオフィス部門は、定型的な書類処理が多く、AI-OCRとRPAの連携効果が最も出やすい領域の一つです。
毎月決まった時期に発生する大量の紙処理業務を自動化することで、繁忙期の負担を大幅に軽減できます。
ここでは、経理、総務、人事それぞれの部門における具体的な活用事例を紹介します。
自社の業務に当てはめてイメージしてみてください。
請求書・納品書のデータ読み取りと会計システムへの自動入力
経理部門において最も負担が大きいのが、月末月初に集中する請求書や納品書の処理業務です。
取引先ごとにフォーマットが異なる請求書から、支払先、金額、支払期日などの重要項目を読み取り、会計システムに入力する作業は多大な労力を要します。
AI-OCRを活用すれば、PDFで送られてきた請求書や、郵送された紙の請求書をスキャンした画像から、必要な情報を自動で抽出できます。
最新のAI-OCRは非定型帳票に対応しているものが多く、事前に細かな設定をしなくても、どこに金額が記載されているかを自動で判断します。
抽出されたCSVデータをRPAが受け取り、会計ソフトやERPシステムへ自動ログインし、仕訳データを入力します。
さらに、RPAを使って入力データと発注データを照合させ、金額に差異がないかをチェックする工程まで自動化することも可能です。
これにより、経理担当者はAIが読み取れなかった箇所の確認や、例外的な処理の対応のみに集中でき、月次決算の早期化が実現します。
領収書の読み取りと経費精算システムの申請処理
経費精算業務も、紙や画像の処理が煩雑になりがちな業務です。
従業員が持ち帰ったタクシーや飲食店の領収書を、一枚ずつ台紙に貼って申請し、経理担当者がその内容を目視で確認してシステムに入力するというフローは、多くの企業で見られます。
このプロセスにAI-OCRとRPAを導入することで、劇的な効率化が図れます。
まず、従業員が領収書をスマートフォンのカメラで撮影したり、複合機でスキャンしたりします。
AI-OCRがその画像から日付、店舗名、金額などの情報を読み取り、データ化します。
その後、RPAが経費精算システムを起動し、読み取ったデータを該当する従業員の申請画面に入力して申請処理を行います。
あるいは、経理担当者側の承認画面において、領収書の画像データと申請内容を自動で突合し、不整合がある場合のみアラートを出すという運用も可能です。
これにより、従業員の申請の手間と、経理担当者の確認作業の両方を削減できます。
また、インボイス制度への対応として、登録番号の有無をAI-OCRで読み取ってチェックすることも可能です。
手書きの勤怠表・タイムカードの集計と給与システム連携
タイムカードや手書きの出勤簿を使用している企業では、毎月の勤怠集計作業が大きな負担となります。
打刻された時刻や手書きの数字を目で見て、Excelや給与計算システムに転記する作業は、単純ながらもミスが許されない緊張感のある業務です。
AI-OCRを用いれば、手書きの出勤簿やタイムカードの画像から、出退勤時刻や残業時間、休暇の申請内容などを高精度で読み取ることができます。
特に数字の読み取りはAI-OCRが得意とする分野であり、高い認識率が期待できます。
読み取った勤怠データは、RPAによって給与計算システムへと自動連携されます。
RPAは、あらかじめ設定されたルールに基づいて、所定労働時間や残業時間の計算に必要な形式へデータを加工してから入力することも可能です。
これにより、給与計算業務の開始時間を早めることができ、給与支払い日前の繁忙期における残業を大幅に削減できます。
また、入力ミスによる給与の過不足といったトラブルも未然に防ぐことができます。
年末調整や保険加入書類のデータ化と人事システム登録
年末調整の時期になると、全従業員から回収した保険料控除申告書や扶養控除等申告書などの処理に、人事担当者は忙殺されます。
これらの書類は手書きで記入されることが多く、住所や氏名、家族構成、保険料の金額など、読み取るべき情報量が非常に多いのが特徴です。
AI-OCRを導入することで、これらの手書き書類を一括で読み取り、データ化することが可能になります。
特に年末調整向けのAI-OCRソリューションでは、申告書のフォーマットに特化した読み取り設定が用意されていることも多く、導入後すぐに高い効果を発揮します。
データ化された情報は、RPAを使って給与システムや人事管理システムに自動登録します。
さらに、前年のデータと今年の申告内容をRPAで比較し、変更があった箇所だけを抽出して担当者に通知するといった使い方も有効です。
これにより、膨大な書類の山と格闘していた年末の業務風景が一変し、人事担当者の精神的な負担も大きく軽減されるでしょう。
郵便物・FAXのデジタル化と担当者への自動振り分け・通知
総務部門には、毎日多くの郵便物やFAXが届きます。
これらを仕分けし、各担当者に配布したり内容を伝達したりする業務は、出社を前提とした作業であり、テレワークの阻害要因にもなりがちです。
AI-OCRとRPAを組み合わせることで、郵便物管理のデジタル化が可能になります。
届いた郵便物やFAXをスキャンしてAI-OCRにかけると、宛名や件名、送信元などの情報を読み取ることができます。
RPAは、読み取った宛名情報を社員名簿と照合し、該当する担当者のメールアドレスやビジネスチャット（SlackやTeamsなど）に、スキャンしたPDFデータを添付して自動通知します。
「重要」や「至急」といった文言が含まれている場合には、アラートを出すように設定することも可能です。
この仕組みを構築すれば、郵便物を確認するためだけに出社する必要がなくなり、情報の伝達スピードも格段に向上します。
物理的な書類の紛失リスクも減り、情報のセキュリティ管理という面でもメリットがあります。
【営業・顧客管理】AI-OCR×RPAの連携活用事例
営業部門においては、顧客対応のスピードが売上に直結します。
事務作業の時間を短縮し、顧客とのコミュニケーションに時間を割くために、AI-OCRとRPAの連携は非常に有効な手段となります。
ここでは、受発注業務や顧客情報の管理など、営業現場における具体的な連携事例を紹介します。
スピードアップと正確性の向上を両立させる方法を見ていきましょう。
発注書のFAX受信から受注システムへの登録自動化
多くの業界で、いまだにFAXによる受発注が行われています。
営業事務担当者は、FAXで届いた注文書を確認し、商品コード、数量、納期、配送先などを販売管理システムに手入力しなければなりません。
注文が集中する時間帯には処理が追いつかず、出荷指示が遅れてしまうこともあります。
このプロセスを自動化するために、AI-OCRとRPAが活躍します。
複合機で受信したFAXデータを直接デジタルデータとしてサーバーに保存し、AI-OCRが自動で文字情報を読み取ります。
手書きの注文書であっても、商品名や数量を高精度で認識し、データ化します。
その後、RPAが販売管理システムを操作し、受注伝票を作成します。
在庫確認を行い、在庫不足の場合のみ担当者にメールで通知するといったフローも構築可能です。
これにより、受注処理のリードタイムが劇的に短縮され、即日出荷の締め切り時間に余裕が生まれます。
顧客からの「FAX届きましたか？」という問い合わせに対しても、システム上ですぐに状況を確認できるようになります。
アンケート用紙・申込書の集計と顧客リスト作成
展示会やイベント、店舗などで回収した手書きのアンケート用紙や申込書のデータ化は、後回しにされがちな業務です。
しかし、これらの情報には貴重な顧客の声やリード情報が含まれており、迅速にデータ化して営業活動に活かすことが求められます。
AI-OCRを活用すれば、大量の手書きアンケートも短時間でテキストデータ化できます。
自由記述欄のような長文のコメントであっても、高い精度で読み取ることが可能です。
チェックボックスの選択内容なども正確に認識します。
RPAは、このCSVデータを顧客管理システム（CRM）やマーケティングオートメーション（MA）ツールに自動インポートします。
例えば、「興味がある」と回答した顧客に対しては、RPAが自動でお礼メールを送信し、製品資料のダウンロードURLを案内するといった即時のフォローアップも実現できます。
情報の鮮度が高いうちに営業アプローチをかけることで、成約率の向上が期待できるでしょう。
名刺の大量スキャンとSFA（営業支援ツール）への即時反映
営業担当者が交換した名刺は、個人の机の中に眠ってしまいがちです。
会社全体の資産として活用するためには、SFA（営業支援ツール）などへの登録が必要ですが、一枚ずつ入力するのは非常に手間がかかります。
AI-OCRを搭載した名刺管理ソリューションや、汎用的なAI-OCRツールを使うことで、名刺情報のデータ化を自動化できます。
複合機で名刺を並べて一括スキャンすれば、会社名、部署、役職、氏名、電話番号、メールアドレスなどを瞬時に読み取ります。
RPA連携により、読み取ったデータをSFAの顧客マスタに自動登録したり、活動履歴として登録したりすることが可能です。
さらに、国税庁の法人番号公表サイトとAPI連携させて、正確な法人名や住所情報を補完してから登録するといった高度な処理もRPAなら実現できます。
これにより、営業担当者は名刺入力の手間から解放され、最新の顧客リストに基づいた戦略的な営業活動を行えるようになります。
契約書・稟議書のPDF化と電子保管・属性付与
契約書や稟議書などの重要書類を紙で保管していると、必要な時にすぐに探し出せないという問題が発生します。
電子帳簿保存法の改正などもあり、書類の電子化と検索性の確保は企業にとって急務となっています。
過去の紙の契約書をスキャンし、AI-OCRで処理することで、契約日、契約相手、契約金額、有効期限などの重要項目をテキストデータとして抽出できます。
単なる画像としてのPDFではなく、テキスト情報を持った検索可能なPDFとして保存することも可能です。
RPAは、抽出された情報をファイル名に自動で付与し（例：20251001_株式会社〇〇_業務委託契約書.pdf）、指定のフォルダや文書管理システムへ格納します。
また、契約更新の期限が近づいた書類があれば、担当者にアラートメールを送るといった管理業務もRPAで自動化できます。
これにより、法務部門や総務部門の書類管理の手間が大幅に削減され、コンプライアンスの強化にもつながります。
【業界特化】AI-OCR×RPAの連携活用事例
AI-OCRとRPAの連携は、特定の業界特有の業務においても大きな効果を発揮します。
特に、定型的な申請書類や帳票が多い自治体、金融、医療・介護の分野では、導入が急速に進んでいます。
ここでは、それぞれの業界ならではの活用事例を紹介し、どのように業務課題を解決しているかを見ていきます。
【自治体】申請書類のデータ化と住民基本台帳システムへの連携
自治体の窓口業務では、転入転出届、児童手当の申請、税金の申告など、多種多様な紙の申請書が扱われています。
これらの情報は、住民基本台帳システムなどの基幹システムへ正確に入力する必要があり、職員の大きな負担となっていました。
AI-OCRの導入により、手書きの申請書を高精度で読み取ることが可能になりました。
特に自治体向けのAI-OCRでは、独特な地名の読み取りや、手書き数字の認識精度が強化されています。
RPAと連携させることで、LGWAN（総合行政ネットワーク）環境下にある基幹システムへの入力作業を自動化する事例が増えています。
これにより、窓口での待ち時間短縮や、繁忙期における職員の超過勤務の削減が実現しています。
市民サービスの向上と、職員の働き方改革の両面で大きな成果を上げています。
こちらは総務省が公開している自治体DX推進の手順書です。 合わせてご覧ください。 https://www.soumu.go.jp/main_content/001017777.pdf
【金融】口座振替依頼書の読み取りと登録業務の自動化
銀行や信用金庫、保険会社などの金融機関では、口座振替依頼書や住所変更届といった大量の帳票処理が発生します。
これらの書類は顧客による手書きが中心であり、記入ミスや不備も多いため、確認と修正に多くの人員が割かれていました。
AI-OCRを活用することで、口座番号や名義人などの手書き情報を高い精度でデータ化できます。
さらに、銀行印の照合システムと連携させることで、印鑑の確認作業の一部を自動化する試みも進んでいます。
RPAは、読み取ったデータを勘定系システムなどのホストコンピュータへ入力する作業を代行します。
金融機関のシステムはセキュリティが厳しく、API連携が難しいケースも多いですが、画面操作を模倣するRPAであれば、既存のシステムを改修することなく自動化を実現できます。
これにより、事務センターの運営コスト削減や、処理スピードの向上による顧客満足度の向上が図られています。
【医療・介護】問診票や介護記録の電子カルテ連携
医療現場や介護施設では、問診票、バイタル記録、介護日誌など、依然として紙ベースの記録が多く残っています。
これらの情報を電子カルテや介護記録システムに転記する作業は、医療従事者や介護スタッフにとって負担となっており、ケアの時間を圧迫する要因の一つです。
AI-OCRを使えば、患者が手書きした問診票の内容や、手書きのバイタルチェック表の数値を自動で読み取ることができます。
医療用語に特化した学習モデルを持つAI-OCRであれば、専門用語の認識精度も高まります。
RPAは、読み取ったデータを電子カルテシステムの該当患者のページに自動入力します。
例えば、毎日の体温や血圧のデータを自動でグラフ化したり、異常値がある場合にアラートを出したりすることも可能です。
これにより、スタッフは事務作業から解放され、患者や利用者へのケアに集中できる時間を増やすことができます。
こちらは医療機関におけるAI-OCRとRPAの具体的な導入事例について解説した記事です。 合わせてご覧ください。 https://neural-opt.com/ocr-rpa-cases/
実際に効果が出たAI-OCRとRPA連携の成功事例
理論上のメリットだけでなく、実際に導入して成果を上げている事例を知ることは、自社への導入を検討する上で非常に参考になります。
ここでは、自治体、金融、民間企業それぞれの成功事例を紹介します。
どの事例も、抱えていた課題に対してAI-OCRとRPAがどのように機能したかが明確です。
【自治体】年間数千時間の入力業務を削減（岩手県久慈市など）
多くの自治体でAI-OCRとRPAの実証実験や本格導入が進んでいますが、岩手県久慈市の事例は特に有名です。
久慈市では、税務課における個人住民税の申告書処理業務などにAI-OCRとRPAを導入しました。
導入前は、職員が手作業で申告書の内容をシステムに入力しており、繁忙期には多くの残業が発生していました。
AI-OCRで手書きの申告書を読み取り、RPAで基幹システムへ自動入力するフローを構築した結果、業務時間を大幅に削減することに成功しました。
具体的には、年間で数千時間規模の業務削減効果が見込まれており、職員は単純入力作業から解放され、より市民に寄り添った相談業務や企画業務に注力できるようになりました。
この成功事例は全国の自治体に波及し、自治体DXのモデルケースとして注目されています。
こちらは岩手県久慈市における実証実験の結果についてまとめた資料です。 https://www.ntt-east.co.jp/iwate/information/detail/pdf/20200428_01.pdf
また、那覇市におけるRPA導入効果について報告した資料もございます。 合わせてご覧ください。 https://www.city.naha.okinawa.jp/admin/kaikaku/digital/ai_rpa.files/R4_RPA_report_bessatsu.pdf
【金融】税公金収納業務の効率化を実現（京葉銀行）
京葉銀行では、地方税などの税公金収納業務においてAI-OCRとRPAを活用しています。
銀行の窓口で受け付けた税金の納付書は、従来、事務センターに集められ、オペレーターが専用端末を使って手入力で処理していました。
納付書は自治体によってサイズやレイアウトがバラバラであり、機械的な処理が難しい業務の一つでした。
京葉銀行は、AI-OCRを導入して多種多様な納付書の文字情報を自動で読み取り、RPAと連携させて処理を自動化しました。
これにより、手入力の負担が激減し、事務処理の効率化とコスト削減を実現しています。
また、入力ミスのリスクも低減され、正確性の高い業務遂行が可能になりました。
こちらは京葉銀行におけるRPA活用事例について解説した記事です。 合わせてご覧ください。 https://winactor.com/case/winactoruse/keiyobank
【民間】繁忙期の入力スタッフ採用コストをゼロに（辻・本郷 税理士法人）
辻・本郷 税理士法人では、確定申告の時期になると膨大な量の資料整理と入力業務が発生するため、毎年多くの短期アルバイトを採用して対応していました。
しかし、採用コストや教育コストがかかる上、人の入れ替わりによる品質のばらつきも課題でした。
そこで、通帳や領収書の読み取りにAI-OCRを活用し、会計ソフトへの入力をRPAで自動化する仕組みを構築しました。
AI-OCRは通帳の摘要欄や入出金金額を正確に読み取り、RPAがそれを仕訳データとして登録します。
この取り組みにより、繁忙期であっても新たな入力スタッフを採用する必要がなくなり、採用コストをゼロにすることに成功しました。
既存の職員も入力作業に追われることなく、顧客への税務相談やアドバイスといった付加価値の高い業務に専念できるようになっています。
こちらは辻・本郷 税理士法人における業務自動化の事例について解説した記事です。 合わせてご覧ください。 https://note.com/aideashd/n/n5b6ae98148af
導入前に知っておくべきAI-OCR×RPAの注意点とリスク
ここまでメリットを中心にお伝えしてきましたが、導入すればすべての問題が魔法のように解決するわけではありません。
AI-OCRとRPAの連携には、いくつかの注意点やリスクが存在します。
これらを事前に理解し、対策を講じておくことが、プロジェクトを成功させる鍵となります。
導入後に「こんなはずじゃなかった」とならないよう、以下の3つのポイントを必ず押さえておきましょう。
AI-OCRの識字率は100％ではない（目視確認フローの必要性）
最も重要な点は、AI-OCRの識字率は100%ではないということです。
技術の進歩により99%以上の精度が出ることも珍しくありませんが、それでも誤認識は必ず発生します。
特に、汚れのある書類、極端に薄い文字、枠からはみ出した文字などは正しく読み取れない可能性があります。
そのため、「完全に無人化する」ことを最初から目指すのではなく、「人間による目視確認（ベリファイ）の工程」を必ず業務フローに組み込む必要があります。
AI-OCRツールの多くは、読み取り結果に自信がない箇所をハイライト表示し、人間が簡単に修正できるインターフェースを備えています。
「AIが読み取り、RPAに入力させる前に人がサッと確認する」あるいは「RPA入力後にエラーが出たものだけ人が確認する」といった現実的な運用設計が不可欠です。
生成AI全般で発生する「ハルシネーション（嘘の出力）」を防ぐ方法については、こちらの記事で詳細に解説しています。 合わせてご覧ください。
読み取りにくい帳票レイアウトと事前のフォーマット調整
AI-OCRはどんな書類でも読めるわけではありません。
複雑すぎるレイアウトや、背景に模様が入っている帳票、文字同士が重なっている箇所などは、正しく認識できないことがあります。
また、非定型帳票対応のAI-OCRであっても、読み取りたい項目（例えば「請求金額」）がどこにあるかを正しく特定できないケースもあります。
導入前には、自社で扱っている帳票がAI-OCRで読み取り可能なのか、事前に十分なテストを行うことが重要です。
場合によっては、取引先にお願いして帳票のフォーマットを変更してもらったり、社内で使用する申請書のレイアウトをAI-OCRが読みやすいように修正したりといった「前捌き」の工夫が必要になることもあります。
ツールの能力に頼るだけでなく、読み取りやすい環境を整えることも成功の秘訣です。
RPAが止まった時のための業務マニュアル整備
最新のAI搭載型RPA（エージェント）は自己修復機能を持つものも増えていますが、従来のRPAは画面レイアウトが少し変わるだけで停止してしまうことがあります。
また、ネットワーク障害やPCの不具合などで動かなくなるリスクもあります。
もしRPAが止まってしまった時に、誰も手作業での処理方法を知らないという状態では、業務が完全にストップしてしまいます。
これを防ぐために、RPAが停止した際の緊急対応マニュアルや、手作業で処理する場合の業務フローを整備しておくことが必須です。
「ロボットがやってくれるから手順を忘れてもいい」のではなく、業務のブラックボックス化を防ぐために、定期的に業務手順の見直しや共有を行うことがリスク管理として重要です。
失敗しないAI-OCRとRPAの導入手順5ステップ
AI-OCRとRPAの連携プロジェクトを成功させるためには、いきなり大規模に導入するのではなく、段階を踏んで進めることが大切です。
無計画にツールを導入しても、現場で使いこなせず、費用対効果が出ないまま終わってしまうケースも少なくありません。
ここでは、着実に成果を出すための5つのステップを解説します。
この手順に沿って進めることで、リスクを最小限に抑えながら導入を成功させることができます。
1. 自動化する業務の棚卸しと選定
最初のステップは、現状の業務プロセスを可視化し、どの業務を自動化するかを選定することです。
社内のどの部署で、どのような紙帳票が発生し、それを誰がどのシステムに入力しているかを洗い出します。
選定のポイントは、「処理件数が多い」「定型的な作業である」「入力ミスが許されない」業務を優先することです。
例えば、月に数件しかない処理よりも、毎日数百件発生する受発注処理の方が、導入効果は高くなります。
また、すべての業務を一気に自動化しようとせず、まずは効果が見えやすく、現場の協力が得やすい業務をターゲットに設定しましょう。
2. トライアルでの識字率テストとRPAシナリオ作成
ターゲット業務が決まったら、実際の帳票を使ってAI-OCRの読み取りテスト（PoC）を行います。
手書き文字の識字率はどの程度か、自社の帳票フォーマットに対応できるかを確認します。
この段階で、期待する精度が出ない場合は、ツールの変更や帳票レイアウトの見直しを検討します。
同時に、RPAのシナリオ作成も行います。
AI-OCRが出力したデータを、RPAが正しく読み込んでシステムに入力できるか、テスト環境で動作確認を行います。
このフェーズでは、完璧を目指すよりも、まずは一連の流れが通ることを確認することが重要です。
3. エラー時の対応ルールと運用フローの策定
ツールが動くことが確認できたら、実運用に向けたルール作りを行います。
AI-OCRが読み間違えた時に誰が修正するのか、RPAがエラーで止まった時に誰に通知が行くのか、といった例外処理のフローを明確にします。
また、セキュリティに関するルールも重要です。
個人情報が含まれるデータを扱う場合、データの保存先やアクセス権限、ログの管理方法などを定めておく必要があります。
現場の担当者を交えて、無理のない運用フローを設計しましょう。
4. 一部業務からのスモールスタート
準備が整ったら、いきなり全社展開するのではなく、特定の部署や特定の帳票に絞ってスモールスタートします。
例えば、「まずはA支店の請求書処理だけ」「B部門の交通費精算だけ」といった具合です。
実際の業務の中で運用してみると、テストでは気づかなかった課題や不具合が見つかるものです。
スモールスタートであれば、トラブルが起きても影響範囲を限定でき、迅速な修正が可能です。
現場のフィードバックを集めながら、シナリオの微調整や運用ルールの改善を繰り返します。
5. 本格運用と適用範囲の拡大
スモールスタートでの運用が安定し、導入効果が確認できたら、徐々に適用範囲を拡大していきます。
他の支店や部門に展開したり、対応する帳票の種類を増やしたりします。
この段階では、成功事例を社内で共有することが重要です。
「この業務を自動化したらこれだけ楽になった」という実績をアピールすることで、他の部署からも「うちの業務も自動化したい」という声が上がりやすくなります。
社内全体のDX推進の機運を高めながら、全社的な業務効率化へとつなげていきましょう。
AI-OCRとRPAの連携に強いおすすめツールの選び方
市場には多くのAI-OCRツールやRPAツールが存在し、どれを選べば良いか迷ってしまうことも多いでしょう。
連携を前提とする場合、単体の機能だけでなく、ツール同士の相性も重要な選定基準となります。
最後に、AI-OCRとRPAの連携において、失敗しないツールの選び方のポイントを3つ紹介します。
自社の環境やリテラシーに合ったツールを選ぶことが、定着への第一歩です。
生成AI（LLM）およびRPAツールとの連携機能の有無
AI-OCRとRPA、そしてGPT-5などの生成AIをスムーズに連携させるためには、各ツールの親和性が非常に重要です。
一部のRPAツールには、特定のAI-OCRと簡単に接続できる専用の部品（コネクタ）が用意されている場合があります。
これらを利用すれば、複雑なプログラミングをすることなく、ドラッグ＆ドロップで連携フローを構築できます。
また、同じベンダーがRPAとAI-OCRの両方を提供している場合もあります。
サポート窓口が一本化されるメリットもあるため、初めて導入する場合は、セットでの導入や、公式に連携実績がある組み合わせを選ぶのが無難です。
API連携が可能かどうかも確認しておきましょう。
手書き文字や非定型帳票への対応力
AI-OCRを選ぶ際は、自社が読み取りたい帳票の種類に対応しているかを必ず確認してください。
特に、取引先によってフォーマットが異なる請求書や注文書を扱う場合は、「非定型帳票」に対応したAI-OCRが必要です。
事前に項目定義をしなくても、AIが自動で項目を抽出してくれる機能があるかどうかが、運用工数を大きく左右します。
また、手書き文字が多い場合は、手書き文字の識字率に定評があるツールを選びましょう。
ひらがな、カタカナ、漢字だけでなく、手書きの数字や記号の認識精度もチェックポイントです。
無料トライアルなどを活用して、実際の帳票でテストすることをおすすめします。
誰でも設定できるUIの使いやすさ
ツールを導入しても、設定が難しくてエンジニアしか触れないようでは、現場での活用は進みません。
特に、帳票のフォーマットは頻繁に変更される可能性があるため、現場の担当者が自分で読み取り設定を修正できるような、使いやすいUI（ユーザーインターフェース）を持つツールを選ぶことが大切です。
直感的な操作で読み取り範囲を指定できたり、マウス操作だけでRPAのシナリオ修正ができたりするツールであれば、内製化もしやすくなります。
「現場の担当者が使いこなせるか」という視点を忘れずに選定を行いましょう。
【警告】DX導入企業の7割が失敗？「ツール依存」が招く組織の思考停止
「最新のAIツールやRPAを導入すれば、勝手に生産性が上がる」――。もしそう信じているなら、それは危険な思い込みかもしれません。ボストンコンサルティンググループ（BCG）の調査によると、DX（デジタルトランスフォーメーション）を目指す企業の約70%が、期待した成果を上げられずに失敗しているという衝撃的な事実があります。
これは、ツールを導入すること自体が目的化してしまい、業務プロセスそのものを見直さない「手段の目的化」が起きているためです。この状態が続くと、以下のような組織的リスクが生じます。
- 既存業務の温存：非効率な業務をそのまま自動化してしまい、無駄なプロセスが固定化される。
- 現場の思考停止：「システムがやってくれるから」と、業務の本質や改善点に関心を持たなくなる。
- 変化への抵抗：ツールへの依存度が高まり、市場の変化に合わせた柔軟な方針転換ができなくなる。
便利なツールに頼るあまり、組織全体が「現状維持バイアス」に陥り、本来の目的である競争力の強化が遠のいてしまう可能性があるのです。
引用元：
Boston Consulting Group (BCG) は、デジタル変革に取り組む企業の成功率を調査しました。その結果、目標を達成し持続的な成果を上げた企業はわずか30%にとどまり、残りの70%は変革に失敗していることが明らかになりました。（Patrick Forth, et al. “Flipping the Odds of Digital Transformation Success”, 2020年）
【実践】自動化で生まれた時間を「付加価値」に変えるリスキリング
では、DXに成功する企業は何が違うのでしょうか。彼らは自動化ツールを「人減らしの道具」ではなく、**「人間がより高度な仕事をするための足がかり」**と捉えています。世界経済フォーラムの報告書でも指摘されている通り、AI時代には「分析的思考」や「創造的思考」といったスキルが不可欠です。ここでは、自動化によって生まれた時間を価値に変えるための視点をご紹介します。
視点①：「なぜ？」を問う分析業務へのシフト
RPAがデータを集め、整理してくれた後、その数字を見て「なぜ売上が落ちたのか？」「次に何が流行るのか？」を考えるのは人間の役割です。作業から解放された時間を、データの解釈や戦略の立案といった、人間にしかできない高度な知的生産活動に充てましょう。
視点②：対人コミュニケーションの強化
自動化できない領域の筆頭が、感情を伴うコミュニケーションです。顧客への細やかなヒアリングや、社内のチームビルディングなど、AIには代替できない「共感」や「交渉」のスキルを磨くことで、組織全体のパフォーマンスを底上げできます。
視点③：業務フローを再設計する「アーキテクト」になる
既存の枠組みの中で作業するのではなく、「そもそもこの業務は必要なのか？」「もっと良い方法はないか？」と、業務全体を設計し直す視点を持つことが重要です。ツールに使われるのではなく、ツールを使って業務デザインを描く人材へのリスキリングを進めましょう。
まとめ
本記事では、AI-OCRとRPAを連携させた業務自動化の可能性について解説してきました。紙業務のデジタル化はDXの第一歩として非常に有効ですが、「複数のツールを連携させるのが難しい」「社内にエンジニアがいないため設定が不安」といった課題により、導入を躊躇する企業も少なくありません。
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