導入事例：背景
課題（Before）
解決策（After）
導入効果
導入事例：背景
日本の大手スーパーマーケットでは、日々多数のサプライヤーから納品書を受け取っています。各社のフォーマットは異なり、手書きや複雑なレイアウトも含まれるため、従来のOCRや人手による処理では大きな課題となっていました。
課題（Before）
サプライヤーごとに納品書の形式が異なり、統一テンプレートの適用が困難
人手で一枚ずつ読み取り、理解し、項目を抽出する必要があり、効率が低くコストが高い
従来のOCRは手書きや複雑なレイアウトに弱く、認識精度が低下しやすい
解決策（After）
非定型帳票認識（ISC）AIソリューションを導入し、インテリジェントな解析と構造化抽出を実現：
テンプレート不要で、発行者・受領者・納品日・商品・数量・金額などの主要項目を自動抽出
手書き文字の認識に対応し、全体精度は92%以上を達成
少量サンプルによる迅速な微調整で、「受領者」と「発行者」を正確に区別し、複雑なケースにも対応
処理時間を大幅に短縮し、認識結果をAPI経由で基幹システムに直接連携、エンドツーエンドの自動化を実現
導入効果
インテリジェント帳票認識の導入により、同社は次の成果を実現しました：
コスト削減と効率化：人的リソースを削減し、処理速度を大幅に向上
品質向上とリスク低減：精度が大幅に改善され、情報誤りによる業務リスクを削減
デジタル化推進：業務システムと直接連携し、納品書処理の全自動化を実現、サプライチェーン全体の効率を向上
