導入事例（MVP構築済み・拡張は先方システム刷新待ち）複数拠点展開の企業 / 東北
請求書の読み取りと基幹システム登録補助を構築
背景と課題
毎月届く紙・PDFの請求書を、担当者がグループウェアの経費・支払い管理へ手入力していた。件数が多く、入力と確認の二重作業が常態化していた。
導入前の業務フロー
- 1.紙・PDFの請求書が届く
- 2.担当者が内容を読み取り基幹システムへ手入力
- 3.別の担当者が原本と突き合わせて確認
実装した仕組み
請求書の画像・PDFをAI-OCRで読み取り、確認画面で人間がチェックしてから登録データを作る補助ツールを構築。読み取り結果をそのまま確定させない二段構えで、入力作業を「確認作業」に変えた。
導入後の業務フロー
- 1.請求書を撮影・アップロード
- 2.AIが項目を読み取り、担当者が画面で確認・修正
- 3.確認済みデータを登録に使用
設計のポイント
AIを使った部分
請求書画像からの項目抽出（OCR・構造化）
AIを使わなかった部分
支払データの確定（必ず人間の確認を経由）
人間の確認（HITL）
読み取り結果は全件、担当者が確認してから利用する設計。確信度が低い項目は明示して人間の判断に回す。
セキュリティ設計
顧客の取引情報は案件専用の環境に分離して保存。認証情報は共有せず、アクセス権は必要最小限に設定。
使用技術
AI-OCR（LLM抽出） / Supabase / LINE連携
構築期間
初期MVPを短期構築（拡張は先方のシステム刷新後に再開予定）
企業規模
中堅規模
結果
- 請求書読み取り→確認→登録補助のMVPを構築し、実業務データでの検証まで完了
- 手入力を「画面上の確認・修正」に置き換える動線を実証
今後の拡張: 先方基幹システムの刷新後に連携を拡張予定（現在は拡張を保留中）
※ 秘密保持のため顧客名・特定につながる情報は伏せています。記載内容は実装事実・実測に基づきます。効果は業務環境により異なります。