OCR・AI-OCRの成功事例6選｜手書き申請書・FAX注文書・請求書の入力をどう減らしたか

「FAXで届く注文書を、毎日ベテランが手で打ち込んでいる」「繁忙期になると入力とダブルチェックで残業が続く」「手書きの英数字の入力ミスがなくならない」。紙やFAXの書類を扱う会社の多くが、どこかでこうした壁に当たります。

この記事では、OCR・AI-OCRを使って、同じような壁を越えた6社の成功事例を集めました。ツールの機能紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を考え、何から手を付け、どうなったか」をストーリーで追います。旅行会社のBPO、水産加工の注文受付、業務用洗剤メーカーの受注、広告会社の請求書処理、自動車販売の書類、保険の査定まで、業種と帳票の違う事例を入れています。

先に結論を言うと、6件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• 「どの帳票の、どの作業」を先に絞っている：手書き申請書、FAX注文書、請求書など、1つの帳票と作業から始めていました。
• 読み取りの前後の流れまで設計している：アップロードやCSV出力、基幹システムへの取り込み、コード変換まで含めて作業を組み直していました。
• 空いた時間の使い道を決めている：審査や顧客対応など、人にしかできない仕事に時間を回していました。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべてツールの提供会社の事例ページに載っている数字です（顧客の担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。語られていない部分は「編集部の読み解き」と明記し、事実と分けています。
• 事例ページは2026年11月13日に確認しました。

OCR・AI-OCRの成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

事例1：新しいBPO案件で、手書き申請書のデータ化をすぐに始めたい。設定不要のAI-OCRで、1件約15分の手入力が1分未満に｜旅行会社のBPO事業

状況

阪急交通社は、旅行業を中心に、地域活性化事業や官公庁・自治体向けのBPO事業も手がけています。自治体などから新しく受託した審査業務で、郵送で届く手書きの申請書をExcelにデータ化する作業が必要になりました。

壁

BPO案件では、受託から運用開始までの立ち上げの速さが強く求められます。比べた製品の中には、精度は高くても導入コストが高く、初期設定のハードルも高いものがあり、「現場で本当に使いこなせるか」という不安がありました。手書き文字の精度をカタログだけで判断することにも不安を感じていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、詳細な定義の設定やシステム設計に時間を取られず、すぐに現場へ入れられるAI-OCRが必要だと考えていました。コストと操作性のバランス、実運用に合わせた提案が決め手になったと話しています。

打ち手

1. テンプレートの作成が要らない「表抽出機能」で、導入直後から使い始める。
2. 紙の書類をスキャンして取り込み、読み取り結果をExcel形式で受け取る（修正しやすいようにあえてExcelを選ぶ）。
3. 指定のExcel様式に貼り付けて、納品用のデータに仕上げる。

結果

SmartReadの事例ページによると、1件あたり約15分かかる見込みだった手入力が、スキャンの時間だけの1分未満になりました。繁忙期には月約70件の申請書を処理しますが、手入力が実質ゼロになり、その分を審査やダブルチェックなどの判断業務に回せるようになったとしています。

ここが効いた

• 立ち上げの速さを最優先に、設定の要らない製品を選んだ。
• 修正しやすい出力形式を選び、現場の流れに合わせた。

支援：SmartRead（SmartReadの評判・口コミ）／出典：SmartRead 阪急交通社の導入事例（2026年5月19日掲載）

事例2：年末の2か月に約3,000枚の注文書が届く。確認済みのデータを受け取る形にして、繁忙期の延べ100時間がほぼゼロに｜水産加工の通販

状況

朝日共販は、愛媛県伊方町に本社を置く水産加工会社で、しらすやカニの漁獲から加工・販売までを手がけています。Web注文が広がる一方で、長年の会員からはFAXや郵送で注文が届きます。

壁

11月・12月はカニの注文が集中し、2か月で約3,000枚の注文書が届きます。入力は営業スタッフ4〜5名が手作業で行い、正確なデータにするため入力担当と確認担当の2人体制でダブルチェックをしていました。繁忙期はこの作業だけで延べ100時間かかっていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、「ツールを入れても、結局自社でチェックするなら工数は減らない」と考えていました。読み取り後の確認や修正まで外に任せ、基幹システムにそのまま取り込める完成データを受け取る形が決め手になったと話しています。

打ち手

1. FAXで届いた注文書を自動でPDFにし、専用フォルダに集めてSmartRead PLUS+にアップロードする。
2. 電話番号の桁数チェックや、支払い方法に応じた手数料の計算など、自社の事務ルールを担当者と一緒にルール化する。
3. オペレーターが確認・加工した、基幹システムに入れられる形式のデータを受け取る。

結果

SmartReadの事例ページによると、繁忙期に延べ100時間かかっていた入力作業がほぼゼロになりました。営業スタッフが顧客へのフォローや提案に時間を割けるようになったとしています。

ここが効いた

• 「読み取り」ではなく「確認済みのデータ」を受け取る形にした。
• 自社の細かい事務ルールを、最初に丁寧にルール化した。

支援：SmartRead（SmartReadの評判・口コミ）／出典：SmartRead 朝日共販の導入事例（2026年2月2日掲載）

事例3：月5〜6万件の受注のうち4分の1がFAX。マスター連携とローダーで前後も自動化し、毎月約50時間の作業が3分の1に｜業務用洗剤メーカー

状況

ニイタカは、主にフードビジネス業界向けに業務用洗剤・洗浄剤、固形燃料などを製造・販売するメーカーです。取引先は支店を含めて1万社以上、4,000以上の品目を扱い、受注は月平均5〜6万件あります。

壁

受注の約4分の3はEDIやCSVのデータですが、残りの4分の1はFAXで届き、すべて手入力で基幹システムに登録していました。取引先ごとに書式が違う「百社百様」の注文書で、取引先の注文コードと自社のコードも違っていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、データでの注文に移しても、FAXの注文は一定数残ると考えていました。文字の認識率だけでなく、書式の違いへの対応、コードの変換、CSVでの出力、料金体系までを条件にしたと話しています。どんなに認識率が高くても、前後の処理がスムーズでないと導入は難しいと考えていました。

打ち手

1. 最低利用期間が3か月のスマートOCRを、テンプレートを作れた取引先から試験的に使い始める。
2. マスター連携機能で、注文書のコードを自社のコードに変換する。
3. 5か月後に「スマートOCRローダーアプリ」を入れ、アップロードとCSVのダウンロードを自動化する。

結果

スマートOCRの事例ページによると、月約1,000件のFAX注文書を自動で入力し、毎月約50時間かかっていた作業の時間は平均で3分の1になりました。熟練度による処理の速さの差が小さくなり、手入力のミスと心理的な負担も減ったとしています。月約1,000件が採算ラインで、試験導入からちょうど1年で到達したとしています。

ここが効いた

• 認識率だけでなく、前後の処理（コード変換、出力）を条件に選んだ。
• 小さく試し、精度が安定してから自動化を足した。

支援：スマートOCR（スマートOCRの評判・口コミ）／出典：スマートOCR ニイタカの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例4：3人でダブルチェックしても請求書の転記ミスが減らない。請求書に特化したAI-OCRで、処理時間が5分の1に｜広告代理事業

状況

ピアラは、広告代理事業を主力に、インフルエンサー事業などを展開する会社です。海外にも拠点があります。

壁

手入力による請求書の転記ミスが大きな課題でした。3人体制でダブルチェックをしても入力ミスが多く、月200〜300枚の請求書のうち約2割にミスがありました。処理件数が増えるにつれ、請求書の格納漏れなど、ほかの業務にも支障が出ていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、転記ミスを最初の段階で減らしたいと考え、費用を抑えて必要最低限の機能から始めたいと話しています。他に3社ほど比べましたが、RPA機能付きで費用が高く、初期設定も複雑だったため、請求書処理に特化した形を選びました。

打ち手

1. 請求書を1か所のフォルダに集め、スマートOCRで読み取ってExcelに変換する。
2. テンプレートの調整は、BPOサービスや社員の空き時間で対応する。
3. 扱いやすくなった処理を外部に委託し、社員の時間をほかの業務に回す。

結果

スマートOCRの事例ページによると、請求書処理の工数が大きく減り、3人体制から1人で処理できるようになりました。1枚あたりの処理は手入力の5分から約1分になり、締め日までの作業期間は10営業日から5営業日に短くなりました。入力ミスは月2〜3枚程度に減ったとしています。

ここが効いた

• ミスの原因になっていた「転記」そのものをなくした。
• 必要最低限の機能から始め、費用を抑えた。

支援：スマートOCR（スマートOCRの評判・口コミ）／出典：スマートOCR ピアラの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例5：手書きの車台番号の入力ミスと、他社AI-OCRの精度に悩んでいた。読み取り精度で選び直し、入力ミスがゼロに｜自動車販売の書類のデータ入力

状況

MAYB3は、静岡県浜松市で業務システムの開発やITコンサルティングを行う会社です。自動車販売業の顧客から、データ入力の業務を新しく受託しました。

壁

顧客は、紙やFAXで届くオークションの精算書、自賠責保険の申込書、自動車の売買契約書を見ながら、3〜4つのExcelに手入力で転記していました。車台番号のような長い英数字の入力ミスも起きていました。MAYB3が別の案件で使っていた他社のAI-OCRは、手書き文字の読み取り精度に課題がありました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、既存のシステムを無理に入れ替えるのではなく、紙の情報をデータにして独自の集計システムに流し込めば、Excelへの転記をなくせると考えていました。顧客が展示会で見つけたDX Suiteをトライアルし、手書きの読み取り精度と確認画面の使いやすさで選んだと話しています。

打ち手

1. 顧客は紙やFAXの書類をPDFにして送るだけにする。
2. DX Suiteの「項目抽出」で必要なデータだけを取り出し、3名で目視チェックしてCSVで出力する。
3. CSVを独自の集計システムに流し込み、顧客と共有する。

結果

DX Suiteの事例ページによると、手書きの車台番号などの入力ミスはゼロになり、月300〜500枚の書類の確認作業は1日数分で終わるようになりました。顧客の作業はPDFを送るだけになったとしています。

ここが効いた

• 既存のシステムは変えず、足りない部分だけをAI-OCRと集計システムで補った。
• 手書きの精度を、トライアルで実際の帳票で確かめた。

支援：DX Suite（DX Suiteの評判・口コミ）／出典：DX Suite MAYB3の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例6：保険金の査定に人手と時間がかかる。非定型の配送伝票を読み取って査定を自動化し、請求から着金まで約5分に｜少額短期保険

状況

ＭＳプラスワン少額短期保険は、三井住友海上火災保険が2023年4月に設立した子会社です。最初の商品は、ECサイトで買ったファッションアイテムを購入者の都合で返品するときの送料を補償する「返品送料保険」でした。

壁

一般的な保険の査定は、オペレーターとのやり取りや書類の送付が必要で、人手と時間がかかります。1契約あたりの金額が小さい少額短期保険で同じ流れにすると、人手もコストも足りず、加入者の体験もよくないと考えていました。配送伝票は配送会社や集荷場所で書式が違う、非定型の帳票でした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、査定業務を自動化して、多くの請求にコストを抑えて対応し、加入者が「すぐに受け取れる」体験をつくることが、ビジネスモデルを成功させる鍵だと話しています。製品選びでは、非定型の配送伝票への対応と、少額短期保険に合う運用コストを重視しました。

打ち手

1. 加入者がアップロードした配送伝票の画像から、画像認識（AnyData）で伝票の部分を検出する。
2. AI-OCRのDX Suiteで、伝票の手書き文字を読み取ってデータにする。
3. 支払いの条件を満たす請求は、そのまま保険金の支払いまで自動で進める。確認事項がある場合は人が査定する。

結果

DX Suiteの事例ページによると、保険金の請求手続きを始めてから約5分で加入者の口座に着金するシステムを作れたとしています（支払いの要件をすべて満たし、通信環境に異常がない場合。開発環境でのユーザーテストで確認）。

ここが効いた

• 「査定を自動化する」ことを、商品の価値そのものとして設計した。
• 例外の請求は人が見る形にし、自動化の範囲をはっきりさせた。

支援：DX Suite（DX Suiteの評判・口コミ）／出典：DX Suite ＭＳプラスワン少額短期保険の導入事例（2024年12月時点の情報を含む）

6つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

ここからは、6件の事例に書かれている事実だけをもとに、共通点を整理します。6件からの観察なので、「こうすれば必ず成果が出る」という法則ではありません。

勝ちパターン1：「どの帳票の、どの作業」を先に絞っている

勝ちパターン2：読み取りの前後の流れまで設計している

• ニイタカは、コード変換（マスター連携）と、アップロード・ダウンロードの自動化までを条件にしました。
• 朝日共販は、FAXの自動PDF化から、自社の事務ルールに沿ったデータの加工までを組みました。
• MAYB3は、CSVを独自の集計システムに流し込み、Excelへの転記をなくしました。

勝ちパターン3：空いた時間の使い道を決めている

• 阪急交通社は、空いた時間を審査やダブルチェックなどの判断業務に回しました。
• 朝日共販は、営業スタッフが顧客へのフォローと提案に時間を使えるようにしました。
• ピアラは、処理を外部に委託し、社員の時間をほかの業務に回しました。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる6つの問い

1. 手入力している帳票は何種類あり、月に何枚ありますか？（ニイタカは受注の4分の1がFAXでした）
2. そのうち、最初に1つだけ選ぶならどの帳票ですか？（阪急交通社は手書き申請書から始めました）
3. 読み取ったデータは、どのシステムにどう取り込みますか？（MAYB3はCSVを集計システムに流しました）
4. 取引先のコードと自社のコードは同じですか？（ニイタカは変換が必要でした）
5. 確認・修正は、誰がどれくらいの時間でしますか？（朝日共販は確認済みのデータを受け取る形にしました）
6. 空いた時間を、何に使いますか？（阪急交通社は判断業務、朝日共販は顧客対応に回しました）

OCR・AI-OCRの成功事例についてよくある質問

手書きの書類でも効果は出ますか？

事例では、手書きの申請書（阪急交通社）や手書きの車台番号（MAYB3）、配送伝票の手書き文字（ＭＳプラスワン少額短期保険）を読み取っています。帳票によって精度は変わるため、実際の書類で試してから決めてください。

少ない枚数でも導入する意味はありますか？

ピアラは月200〜300枚の請求書で効果を出しています。ニイタカは月約1,000件を採算ラインとしていました。月の枚数と費用を見比べて判断してください。

確認作業は残りますか？

多くの事例で、人の確認は残っています。朝日共販のように、確認済みのデータを受け取るサービスを使う方法もあります。

事例の数字は、そのまま自社の目安にしてよいですか？

おすすめしません。今回の数字はすべて事例ページに載っているもので、時点や比べ方が事例ごとに違います（見込みとの比較、繁忙期の延べ時間、1枚あたりの時間など）。数字は「どのくらい動き得るか」の参考にとどめ、進め方や考え方を持ち帰るのがよいでしょう。

プロに頼むなら｜OCR・AI-OCRを比べる

自社に合うOCR・AI-OCRを選ぶときは、帳票の種類と月の枚数、データを社外に出せるか、読み取ったあとの流れを決め、同じ基準で比べるところから始めるのが近道です。Abinでは、OCR・AI-OCRを比べた記事を公開しています。

• OCR・AI-OCRおすすめ5選｜DX Suite・SmartRead・スマートOCRなどを料金・帳票で比較

今回の事例に登場したツールの評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• SmartReadの評判・口コミ（事例1 阪急交通社、事例2 朝日共販）
• スマートOCRの評判・口コミ（事例3 ニイタカ、事例4 ピアラ）
• DX Suiteの評判・口コミ（事例5 MAYB3、事例6 ＭＳプラスワン少額短期保険）

読み取ったデータの入力や後続の作業まで自動化する場合は、次の記事も参考になります。

• RPAツールおすすめ
• 受発注システムおすすめ

ツギノテ編集部（運営：株式会社Abin）にマーケティング・DXについて相談したい場合や、事例・掲載についてのお問い合わせは、お問い合わせフォームから受け付けています。

調査方法と出典

確認日：2026年11月13日。

調べ方：「OCR・AI-OCRおすすめ5選」に掲載している製品の公式の導入事例ページを読みました。比較サイトの事例紹介は使っていません。

選び方：顧客名が公開されていて、成果の数字が載っている事例だけを候補にしました（匿名の事例、成果の数字がない事例は除外）。ほかの成功事例記事で紹介した会社の事例は除き、1つの提供会社から2件までとしました。事例の並び順は悩みの型の順で、優劣を表すものではありません。

数字の扱い：成果の数字は、すべて事例ページの表記です（顧客担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明として紹介しています。

出典

• SmartRead：阪急交通社の導入事例（2026年5月19日掲載）
• SmartRead：朝日共販の導入事例（2026年2月2日掲載）
• スマートOCR：ニイタカの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• スマートOCR：ピアラの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• DX Suite：MAYB3の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• DX Suite：ＭＳプラスワン少額短期保険の導入事例（2024年12月時点の情報を含む）