あらゆる帳票を
"理解"するAI-OCR
生成AIを活用することで、帳票の中身を理解して読み取る次世代AI-OCR。手書き文字も高精度で読み取り、データ入力時間を大幅削減します。
帳票読み取り
請 求 書
株式会社サンプル 御中
発行者
株式会社ロードバラン
GenOCR AI
自動読み取り完了
発行者名
株式会社ロードバラン
発行日
2025/01/08
合計金額
¥161,084
読み取り精度
99.9%
データ入力で悩んでいませんか？
誤字が多い。入力に時間がかかる。既存OCRの精度が低い。
受領する書類の量が 多くデータ入力に 時間がかかっている
毎月大量に届く請求書や伝票。手作業での入力に追われ、本来の業務に集中できない。
手入力しているため ミスが多く 修正工数がかかる
人手による入力はどうしてもミスが発生。後から発覚する転記ミスの修正に多大な工数がかかる。
手書きや形式が 異なる書類が多く OCRの精度が低い
既存のOCRでは手書き文字やレイアウトの違う書類に対応できず、結局手入力に頼っている。
GenOCRで、すべて解決！
活字だけじゃなく手書き文字にも、高精度なGenOCRだからこそ実現できる
高精度に 帳票を読み取り 一瞬でデータ化
生成AIを活用した次世代OCRエンジンで、手書き文字も含めて99.9%の精度で読み取り。処理時間は約3秒。
読み取り結果も 表形式で 簡単にチェック
読み取り結果は表形式で一覧表示。確認・修正も簡単で、そのままエクスポート可能。
手書き文字や バラバラなレイアウトも 項目を高精度で抽出
フォーマットの異なる書類や手書き文字でも、AIが帳票を理解して必要な項目を正確に抽出。
従来のAI-OCRとの比較
旧来のAI-OCRではデータ化が難しかった日本語手書き文字、数式、図面などへの対応が可能に
| 比較項目 | GenOCR | 従来のAI-OCR |
|---|---|---|
| 認識精度 | 手書き文字・フォーマット崩れにも強く
競合他社より30%以上高精度 | 手書き文字など
学習していない文字に弱い |
| レイアウト解析 | 表形式や縦書きなど
複雑なレイアウトも読み取り可能 | 表形式など
複雑なレイアウトは読み取り不可 |
| 意味理解 | 言葉の意味を理解し、「価格」「単価
（税込）」など表現の揺らぎを吸収 | 文脈の理解が困難で、
指定した領域を抽出するだけ |
| 多言語理解 | 日本語だけでなく、中国語、英語など
60カ国以上の言語に標準対応 | 言語ごとに設定・学習が必要 |
| カスタマイズ性 | ユーザー自身でプロンプトによる
柔軟な設定・応用が可能 | 複雑な設定でベンダーに依頼が必要
新しい書類に都度対応が必要 |
認識精度
手書き文字・フォーマット崩れにも強く 競合他社より30%以上高精度
手書き文字など 学習していない文字に弱い
レイアウト解析
表形式や縦書きなど 複雑なレイアウトも読み取り可能
表形式など 複雑なレイアウトは読み取り不可
意味理解
言葉の意味を理解し、「価格」「単価 （税込）」など表現の揺らぎを吸収
文脈の理解が困難で、 指定した領域を抽出するだけ
多言語理解
日本語だけでなく、中国語、英語など 60カ国以上の言語に標準対応
言語ごとに設定・学習が必要
カスタマイズ性
ユーザー自身でプロンプトによる 柔軟な設定・応用が可能
複雑な設定でベンダーに依頼が必要 新しい書類に都度対応が必要
GenOCRの読み取り技術の優位性
生成AI技術をOCRに特化した工夫を行うことで、大手のAI-OCR製品と比較して、読み取り精度で+30%以上の高精度を実現。
他社大手AI-OCR製品
約60%
GenOCR
90%
※導入企業での検証結果（異なる100フォーマットを１つの設定でOCRした結果）
業界最高水準の読取精度
活字はもちろん、手書き文字も高精度で読み取り可能。特別な事前学習は必要なく、すぐに使えます
生成AI活用であらゆる書類に対応
レイアウトが違う書類や表記揺れがある場合でも、帳票を理解して読み取り可能
なぜGenOCRは高精度を実現できるのか？
1生成AI特化のOCRエンジン
- 大規模言語モデルを活用し、文字だけでなくレイアウト・文脈・項目間の関係を理解
- 手書き／印刷／PDFスキャンなど、混在した帳票にも対応
2再学習・設定いらず
- 帳票フォーマットごとのテンプレート設計が不要
- 学習データやチューニングなしで、手書き文字でも高精度を実現
3業界特化のドメインチューニング
- 融資・審査・会計・行政、伝票などの業界特有の言葉を理解
- 住所表記、法人名の揺れ、日付・金額の表記ゆれへの幅広い対応
業界問わず多くの企業で導入
大手AI-OCR製品のリプレイスが進んでいます
製造業
建築業
不動産業
IT企業
銀行・保険
物流
SIer
通信業
小売業
請求書処理の完全自動化で経理負担を軽減
請求書からヘッダー情報・明細を瞬時に読み取り。多様なフォーマットにも事前学習不要で柔軟に対応
請 求 書
株式会社サンプル 御中
発行者
株式会社ロードバラン
請求日
2025/01/15
請求先
株式会社サンプル
合計金額
¥473,000
読み取り精度
99.9%
課題
- •取引先ごとに請求書のレイアウトが異なり、項目の位置が毎回違う
- •税抜・税込の表記揺れや、明細の品目名が統一されていない
- •手書きの修正や押印がある請求書は既存OCRで読み取れない
ソリューション
- レイアウトが異なる請求書も、AIが項目の意味を理解して自動マッピング
- 「単価」「金額（税込）」など表記揺れを吸収し、正しい項目に振り分け
- 手書き修正・訂正印があっても高精度で読み取り
重要事項説明書の要点抽出で資料作成を時短
ページ数の多い重説もAIが自動読み取り。内容が細かく文字量の多い帳票でも必要事項を柔軟に読み取り
重要事項説明書
（売買・賃貸借）
【物件の表示】
【代金・賃料等】
※本説明書は宅地建物取引業法第35条に基づき...
物件所在地
東京都渋谷区...
専有面積
68.5㎡
賃料
¥180,000/月
読み取り精度
99.9%
課題
- •数十ページに及ぶ重説から、契約条件・特約事項を目視で確認している
- •物件ごとに書式が異なり、賃料・敷金・更新料の記載位置がバラバラ
- •手書きの追記や但し書きが多く、見落としによるトラブルリスクがある
ソリューション
- AIが文書構造を理解し、重要項目（賃料・解約条件・特約）を自動抽出
- 異なる書式でも「敷金」「保証金」など同義語を認識して統一出力
- 手書き追記・但し書きも漏れなく読み取り、確認漏れを防止
AIの自動読み取りで検査表の転記工数をゼロに
検査表から検査項目・数値を抽出。フォーマットが異なる検査表にも対応
品質検査表
QC-2025-0158製品番号
PRD-2025-0158
寸法A測定値
12.48mm
総合判定
合格
読み取り精度
99.9%
課題
- •製品ごとに検査項目・測定値の記載位置が異なり、テンプレート設定が追いつかない
- •検査員の手書き数値（小数点・単位）の読み取り精度が低く、転記ミスが発生
- •合否判定や基準値との比較を目視で行っており、見落としリスクがある
ソリューション
- 検査項目名をAIが理解し、レイアウトが異なっても正しくデータ化
- 手書きの測定値・小数点・単位記号も高精度で認識
- 基準値と測定値を自動比較し、異常値をハイライト表示
健診結果の自動取り込みで産業医業務を効率化
健康診断の結果から必要項目を自動読み取り。多様なフォーマットにも事前学習不要で対応
健康診断結果通知書
定期健康診断
受診者
鈴木 花子
血圧
125/82 mmHg
総合判定
A判定
読み取り精度
99.9%
課題
- •健診機関ごとに結果票のフォーマットが異なり、項目名も「血圧」「BP」など表記がバラバラ
- •検査値の単位や基準範囲の記載方法が統一されておらず、比較が困難
- •要再検査・要精密検査などの判定区分が機関ごとに異なる
ソリューション
- AIが医療用語を理解し、異なる表記の検査項目を自動マッピング
- 単位換算・基準範囲の正規化により、経年比較を可能に
- 各機関の判定区分を統一基準に変換し、有所見者を自動抽出
配送伝票の読み取りで入出荷処理を高速化
配送伝票の手書き文字も高精度に読み取り。手書き・印字、各社フォーマットに柔軟に対応
配送伝票
お届け先控え
DL-20250120-001
■ お届け先
東京都港区芝公園1-2-3
サンプルビル 5F
株式会社サンプル 様
伝票番号
DL-20250120-001
届け先
東京都港区芝公園...
合計重量
13kg
読み取り精度
99.9%
課題
- •荷主・運送会社ごとに伝票フォーマットが異なり、届け先・品名の位置が統一されていない
- •ドライバーの手書き文字（個数・届け先変更）が読み取れず、手入力が必要
- •複写式伝票のかすれ・にじみで文字が判読しにくい
ソリューション
- AIが伝票の構造を理解し、フォーマットが異なっても必要項目を自動抽出
- 手書き文字・走り書きも高精度で認識し、WMSへ自動連携
- かすれ・にじみのある複写伝票も、AIが文脈から補完して読み取り
シンプルで分かりやすい料金体系
ご利用量に応じて最適なプランをお選びいただけます