【2025年最新】AI-OCRが使えない？AI-OCRの限界と解決方法を紹介

2024年1月に電子帳簿保存法が本格施行され、またインボイス制度への対応も急がれる中、多くの企業で請求書や領収書といった紙の帳票処理が大きな課題となっています。この課題を解決する切り札として、AI-OCRはかつてないほど注目を集めています。

本記事では、AI-OCRの基本的な機能から、現代の企業が直面する課題をどのように解決できるのか、最新の動向と具体的な解決策を解説します。

AI-OCRとは何か？

AI-OCRは従来の光学文字認識技術にAIを組み合わせ、手書きや複雑な文書も認識可能にしました。多言語対応や自動レイアウト解析機能を持ち、金融、保険、物流など多業界で利用が進んでいます。導入にはカスタマイズが必要です。

さらに近年、AI-OCRは単に文字を読み取るだけでなく、生成AIと連携することで、データの意味を理解し、次の業務プロセスを自動化するところまで進化を遂げています。

光学文字認識とAI技術の組み合わせ

AI-OCR（Optical Character Recognition）は、従来の光学文字認識技術にAIを組み合わせた技術です。従来のOCRは、単純な文字パターンを認識していたため、手書き文字や複雑なレイアウトの文書を正確に読み込むことはできませんでした。

しかし、AIを組み合わせることで、学習機能が加わり、より高度で柔軟な認識が可能になりました。これにより、非定型文書や多言語対応も可能となり、多くの業界での活用が期待されています。

特に、取引先ごとにフォーマットが異なる請求書や領収書、発注書といった「非定型帳票」の処理能力は、近年の技術革新で飛躍的に向上しました。 AIが「どの部分に請求金額が書かれているか」「取引日はどこか」といった項目を自動で判断し、抽出することが可能になっています。

AI-OCRの基本的な機能と利用分野

AI-OCRは、画像内の文字をデジタルデータに変換する技術です。基本的な機能には下記があります。

• 印刷文字や手書き文字の読み取り
• 複数言語対応
• 自動レイアウト解析

金融機関や保険業界での契約書の自動処理、物流業界での伝票処理など、多岐にわたる業界で利用されています。また、帳票管理やデータエントリー業務の効率化を目指す企業にとってもAI-OCRは重要です。ただし、文字の読み取りには限界も存在するため、導入前に各業界のニーズに応じたカスタマイズが必要です。

AI-OCR導入前に知っておきたい3つの常識【2025年版】

かつてAI-OCRは「精度が低い」「高価」「設定が難しい」といったイメージがありましたが、技術が成熟した現在、その常識は大きく変わりました。

2025年にAI-OCRの導入を成功させるために、まず知っておきたい3つの新しい常識をご紹介します。

常識1：精度は「99%」

最新のAI-OCRは、条件が良ければ99%を超える非常に高い精度を発揮します。もはや「精度が低い」というのは過去の話です。

導入でつまずかないためのポイントは、「100%ではない」という事実を理解し、読み取れなかった残り1%の文字を「いかに効率よく人間が確認・修正できるか」という業務フローを設計することにあります。

常識2：コストは「月額制」が当たり前

「導入に数百万円かかる」というのも過去のイメージです。現在はクラウド（SaaS）型が主流となり、初期費用0円、月額数万円から利用できるサービスが豊富です。

重要なのは、削減できる人件費や時間といった導入効果（リターン）が、支払う費用（投資）を上回るかという「費用対効果（ROI）」の視点を持つことです。

常識3：価値は「読み取り後」に生まれる

AI-OCRの本当の価値は、文字を読み取ること自体ではありません。読み取ったデータを、会計システムやRPA、そして生成AIといった後続のシステムに連携させ、業務プロセス全体を自動化して初めて生まれます。

単体のツールとしてではなく、「自動化のハブ」としてAI-OCRを捉えることが成功のポイントです。

自社に合ったAI-OCRサービスの具体的な選定ポイント

AI-OCRの新しい常識をご理解いただいた上で、ここからは数あるサービスの中から自社に最適なものを選ぶための、具体的なチェックポイントを紹介します。

精度と識別力

AI-OCRを選ぶ際に最も重要なポイントは、文字の認識精度と識別力です。認識精度と識別力が低い場合、誤ったデータが生成され、手動での修正が必要になります。その結果、効率が落ちてしまい業務全体の生産性を損ねてしまいます。

たとえば、非定型文書や手書き文字が多い業界では、精度の高さが業務の成否を左右します。そのため、導入前にAI-OCRのトライアルを使って精度を検証し、自社の文書タイプに対応できるかを確認することが必要です。高い精度のAI-OCRを選ぶことで、業務効率化を最大限に引き出せるでしょう。

操作の容易さ

AI-OCRの効果を最大限に発揮するには、使い勝手の良さが重要です。操作が複雑な場合、操作を覚えるのに時間がかかり、逆に業務効率が低下することがあります。UIが直感的でないと、ユーザーが操作に戸惑い、使いこなせない可能性が考えられます。

導入前にはシンプルで直感的な操作が可能かどうかを確認しましょう。操作のしやすさを重視することで、作業者の負担を軽減し、システムを早期に業務へ定着させることが可能です。

統合性と拡張性

AI-OCRの導入では統合性と拡張性が求められます。AI-OCRだけを使用する場合よりも、他のシステムと統合して使用することで、より大きな効果を発揮するからです。たとえば、既存のERPやCRMシステムとの統合がスムーズであるか、また将来的に他のシステムと連携できる拡張性があるかも重要な選定基準です。

企業の成長に伴い、システムのアップデートや拡張が求められる場合に対応できるAI-OCRを選ぶことで、長期的な運用の効率化が期待できます。柔軟な拡張性を持つシステムは、将来の業務ニーズにも対応可能です。

コストパフォーマンス

AI-OCRの導入にはコストがかかるため、初期費用だけではなく、運用費用やメンテナンス費用も含めたトータルコストパフォーマンスを考慮する必要があります。たとえば、導入後に頻繁にメンテナンスが必要なシステムは、長期的に見てコストが高くなることが考えられます。

逆に、初期費用が高いものの、メンテナンスが少なく済むAI-OCRであれば、総コストは抑えられる可能性があります。投資に対してどれだけ効果が得られるか、ROIを明確にすることが重要です。

サポートとアフターサービス

AI-OCRは導入後も運用を続けるため、ベンダーからのサポートやアフターサービスの質が重要です。システムにトラブルが発生した際、迅速に対応できるサポート体制が整っているか、また技術的な支援や定期的なアップデートが提供されるかを確認する必要があります。

導入初期には予期せぬ問題が発生することも多いため、サポートの有無が業務のスムーズな運用に大きく影響します。信頼性の高いサポート体制があるベンダーを選ぶことで、長期的な安心感を得ることができるでしょう。

セキュリティ

AI-OCRを選定する際、セキュリティも極めて重要なポイントです。特に、機密情報や個人データを扱う場合、データ漏洩のリスクを最小限に抑える必要があります。

たとえば、クラウドベースのAI-OCRを使用する場合、暗号化技術やアクセス制限が適切に行われているかを確認しましょう。また、情報漏洩対策やバックアップ体制が整っているかも確認することが重要です。セキュリティがしっかりと確保されているシステムを選ぶことで、安心して運用することが可能です。

AI-OCRを超えた事例を紹介

AI-OCRにBPOサービスを加えて業務を補完した事例を紹介します。

大手生命保険会社

課題：

大手生命保険会社の契約保全担当部門では、年間65,000通以上の公的照会業務を処理していましたが、複数のシステムやツールが連携せず、データ入力や契約内容の検索に時間がかかっていました。

また、業務全体の進捗状況や生産性の把握が困難で、コスト削減に向けた分析ができませんでした。さらに、情報が分散していたため、問い合わせ対応に多くの人手を要していました。

実施内容：

AIデータエントリーとCOMITX BPMSを導入し、照会内容のデータ化と契約内容照会作業を自動化しました。業務プロセスを統合し、進捗状況や生産性を可視化するシステムを構築しました。また、問い合わせ履歴を含む情報を一元化し、円滑な対応を可能にしました。

 

結果：

データエントリーの自動化により、生産性と品質が向上し、全体で11%程度のコスト削減を達成しました。業務進捗の可視化により、リアルタイムでの状況把握が可能になり、処理途中の照会分への対応も改善されました。進捗管理と生産管理の自動化により、管理コストも削減されました。

大手損害保険会社

課題：

大手損害保険会社のオペレーション部門では、年間15万件以上の契約計上業務を紙ベースで行っていたため、業務全体の把握が困難でした。これにより、人員調整が難しく、待機時間の発生や人件費の増加につながっていました。また、作業の属人化により、効率や品質の改善が困難で、ミスの繰り返しや業務ノウハウの共有が課題となっていました。

実施内容：

COMITX契約計上システムと損査処理管理システムを導入し、ペーパーレス化を実現しました。帳票仕分けやデータエントリーを自動化し、点検・計上処理をシステム上で標準化しました。また、情報を一元管理し、全体の進捗・生産性・稼働状況を可視化するシステムを構築しました。

 

結果：

オペレーションの可視化とエントリーサポート機能により、従来比30%のコスト削減を達成し、オペレーター数を200名から150名程度に削減しました。単一拠点から3拠点展開が可能になり、BCPを実現しました。

全拠点の進捗状況を一覧できるようになり、業務全体の生産性・稼働率が向上しました。また、リアルタイムでの進捗状況把握により、管理コストも削減されました。

まとめ

AI-OCRの導入は業務効率化に効果的ですが、複雑な業務には不十分な場合があります。紹介した事例が示すように、AI-OCRとBPOサービスの組み合わせでより高い効果を発揮できます。

AI-OCRの導入は、単なる文字認識だけでなく、業務プロセスの最適化、データ一元管理、進捗可視化など、総合的なアプローチを意識することが重要です。

COMITXでは、保険や銀行業務における審査・算定・査定実務に革命をもたらします。独自の生成AIモデルにより、あらゆる帳票を正確に読み取り、理解し、判断します。POCを無償で提供し、従量課金制でリーズナブルな料金設定を実現。AIによる分類・判定、標準フォーマットへの統一まで、業務の効率化と精度向上を支援します。

AI-OCRの導入をお考えの企業様は、ぜひCOMITXのサービスをご検討ください。