情報抽出・構造化
レイアウトの異なる帳票から必要項目を抽出し、後続処理で扱える形に整えます。
文書・帳票チェックAI
読む、転記する、見比べる。大量の確認作業を、根拠が見えるAIへ。
OVERVIEW
業務に組み込める形まで、
形式が揃っていないPDF、画像、Excel、メールから必要項目を抽出し、基幹データや別資料と照合します。完全自動化を急がず、リスクに応じて人の確認を残すことで、実務に組み込みやすい形をつくります。
CHALLENGES
こんな課題に。
- 01帳票の転記に時間がかかる
- 02複数資料の不一致を見落としやすい
- 03受発注チェックが担当者に集中する
- 04確認根拠をあとから追えない
WHAT WE BUILD
提供する機能。
複数資料の照合
仕様書、図面、機器表、登録情報などを横断し、不一致候補を根拠付きで示します。
受発注チェック
品番、数量、単価、納期、取引条件をルールとAIで確認します。
レポート・通知
確認結果を一覧化し、担当者への通知や既存システムへの登録につなげます。
IMPLEMENTATION
導入の進め方。
- 01
帳票を分類
入力形式と確認したい項目、許容差、例外を棚卸しします。
- 02
抽出精度を検証
代表サンプルだけでなく、崩れた形式や低品質画像も試します。
- 03
判定ルールを設計
AIとルールベース、人の確認範囲を切り分けます。
- 04
業務へ接続
通知、台帳、基幹システムとつなぎ、運用履歴を残します。
EXPECTED OUTCOMES
目指す変化
- 転記作業の削減
- チェック漏れの抑制
- 確認根拠の可視化
- 処理状況の一元管理
実際の仕事に、どう使うか。
業務に合わせて設計する際の構成例です。対応形式・連携先・実装範囲は検証と要件定義で決定します。
- 入力・題材帳票・機器表・仕様書
- 処理・取り組み項目抽出・資料間照合
- 出力・次の工程不一致候補・参照箇所
検証・設計で確認すること
表記揺れ、単位の違い、空欄、読み取り不能を区別します。単純な文字の一致ではなく、現場で許容する差異と確認が必要な差異を定義します。
相談時にあるとよいもの
照合する資料の組み合わせ、確認対象の項目、正しい組み合わせと不一致の例。受発注業務では品番・数量・納期など対象を絞ります。
ご相談の前に
まだ資料や要件が揃っていなくても相談できますか？
対象業務と困っていることが分かれば相談できます。初回は資料の種類や現在の作業方法を確認し、実データが必要な場合は共有条件を先に整理します。
費用・期間はどのように決まりますか？
対象業務、データ量、評価基準、画面やシステム連携の範囲によって変わります。検証と本開発は範囲を分けて相談し、実施内容と見積をご確認いただいてから進めます。研修は人数・内容・回数・開催場所に応じて調整します。
検証後は必ず本開発に進む必要がありますか？
検証結果をもとに次の進め方を判断します。精度、確認負荷、運用費用が見合わない場合は、対象範囲の見直しや実施の見送りも選択肢になります。
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