AI-OCR / 業務システム
非定型帳票・手書き伝票対応 AI-OCR構造化データ化システム
レイアウトの異なる取引先請求書や納品書、手書き伝票を画像認識とLLMで高精度に読み取り、基幹ERP用CSV/JSONへ自動変換。
PHASE 01 ｜ CHALLENGE
直面していた課題
取引先ごとに異なるフォーマットの紙伝票やスキャンPDFの転記作業に月数十時間を費やしており、入力ミスも発生していた。
PHASE 02 ｜ REQUIREMENTS
システム要件と制約条件
罫線位置に依存しない非定型帳票対応、手書き数字・カタカナの認識精度、既存業務システムへのワンクリック連携。
PHASE 03 ｜ TECH STACK SELECTION
採用技術スタック
Python
Vision-Language Model (VLM)
Tesseract / PaddleOCR
PHP (管理画面)
PostgreSQL
システム構成
スキャン帳票アップロード → 画像補正・文字検出 → VLM構造化抽出 → 人間による確認・修正画面 → ERP連携データ出力
PHASE 05 ｜ PROCESS FLOW
処理ステップ・開発フロー
STEP 1
複合機やスキャナからアップロードされた帳票の傾き・歪みを自動補正
STEP 2
AI-OCRとマルチモーダルAIにより、品名・数量・金額・税率などの項目を自動マッピング
STEP 3
信頼度スコアが低い箇所をハイライト表示し、オペレーターがワンクリックで確認修正
STEP 4
承認されたデータを基幹システムへAPIまたはCSVで自動連携
PHASE 06 ｜ ENGINEERING OUTCOME
実装結果
帳票入力にかかる工数を大幅削減。目視確認が要修正箇所だけに絞り込まれ、入力エラーの低減を実現。
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