2025.12.03

OCR処理を活用して業務を効率化しよう！部門別の活用シーンを解説

請求書・領収書・注文書など、多数の紙書類を扱う業務では、手入力での転記が大きな負担になります。入力ミスや書類保管・検索の手間も積み重なり、業務効率を下げる要因となります。

さらに、インボイス制度や電子帳簿保存法への対応が進む中、紙書類をデジタル化する取り組みは「必須」へと変わりました。こうした背景から、画像データを文字情報へ変換するOCR処理の重要性が一段と高まっています。

この記事では、OCR処理の仕組みや部門別の活用シーン、具体的な処理の流れなどを解説します。業務の自動化やコスト削減を進めたい企業は、ぜひ参考にしてください。

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OCR処理とは?

OCR処理（Optical Character Recognition：光学的文字認識）とは、紙書類や画像データに含まれる文字を解析し、デジタルの文字データへ変換する技術です。

スキャンしたPDFやスマートフォンで撮影した写真など、画像として写っている文字をコンピュータが読み取り、コピー・検索・編集が可能なテキストとして扱えるようにします。

OCRで処理できる主な書類の種類

OCR処理は、企業が日常的に扱うさまざまな書類で活用されています。

請求書・領収書
注文書・納品書
申請書・申込書
契約書などの重要書類
スキャンPDF

近年は、印刷文字だけでなく手書き文字にも対応できるOCRも増えており、紙書類の多い現場を中心に導入が進んでいます。書類の種類を問わず幅広く読み取れる点は、OCR処理の大きな強みといえるでしょう。

AI OCRの導入・活用も進んでいる

従来のOCRは、フォントや書式が整った定型文書の読み取りは得意でしたが、手書き文字やレイアウトが不規則な書類には弱いという課題がありました。

AIを活用したAI OCRは、機械学習・ディープラーニングによって大量のデータを学習し、文字認識精度を大幅に向上させています。手書きメモや記入欄の多い申込書など、これまで読み取りが難しかった書類でも高い精度でデータ化できる点が大きな特徴です。

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OCR処理を導入・活用すべき理由

OCR処理は、紙書類を多く扱う企業にとって、業務効率化・入力ミス防止・コスト削減に直結する重要な技術です。さらに、電子帳簿保存法などの法制度にも対応しやすくなるため、デジタル化を進める企業には欠かせない存在になりつつあります。

国全体で企業のデジタル化を後押しする動きが強まる中、OCR処理の必要性は一段と高まっています。ここでは、企業がOCR処理を導入すべき主な理由を解説します。

紙書類のデジタル化・ペーパーレス化

紙書類を多く扱う企業では、保管・検索・共有・引き継ぎといった管理業務が大きな負担になります。総務省も業務効率化の観点から書類の電子化を推奨しており、紙のまま運用する非効率さはますます際立っています。

OCR処理を導入すれば、紙書類をすばやくデータ化でき、管理・共有が容易になります。保管スペースの削減や、リモートワーク時の情報アクセス向上にもつながり、企業全体の働き方改革を後押しする効果も期待できます。

経理・請求書業務の効率化

インボイス制度や電子帳簿保存法の影響で、請求書・領収書などの証憑をデータ化する必要性が高まっています。OCR処理では、入力作業を自動化し、転記ミスも防止できます。

その結果、経理業務のスピードと正確性が向上し、月末月初の繁忙期でも負担を大きく減らせます。経理担当者の残業削減にもつながるため、業務効率化に大きな効果を発揮します。

手入力によるミス防止

人が手入力する場合、疲労や読み間違いによる転記ミスは避けられません。特に数字の羅列や似た文字が続く書類では、どれだけ注意しても一定のエラーが発生してしまいます。

OCR処理では、書類の読み取りを安定した精度で自動化できるため、ヒューマンエラーを大幅に削減できます。ミスに伴う修正作業や確認工数も減り、業務全体の品質向上につながります。

書類の処理スピードの向上

バックオフィスやコールセンター、物流、金融、不動産など、紙書類が特に多い部署では、OCR処理による自動化が大きな効果を生みます。人手では処理しきれない量でも、OCRなら短時間で処理でき、業務負荷を大幅に削減できます。

繁忙期の処理遅延や残業増加といった問題も解消しやすくなり、従業員の負担軽減と顧客対応のスピード向上を同時に実現できるでしょう。

入力作業の人的コスト削減

人が入力作業を担当すると多くの工数がかかり、担当者の時間を圧迫します。外注した場合も、件数に応じて費用が発生し続けるため、長期的にはコストが大きくなりがちです。

OCRを導入すれば、入力作業の大半を自動化でき、人件費の削減やリソースの最適化に役立ちます。浮いた時間をより付加価値の高い業務に充てられるため、組織全体の生産性向上にもつながります。

RPA・ワークフロー自動化の前提

RPA（業務自動化ツール）は、データをもとに動作するため、紙のままの情報は扱えません。つまり、紙書類が残る環境では、RPAを導入しても自動化の効果が限定的になります。

そこで役立つのがOCR処理です。紙の情報をOCRでデータ化すれば、RPAによる自動登録や承認フローとの連携が可能になり、本格的な業務自動化が進みます。OCRとRPAを組み合わせることで、書類の受領から登録、承認、保管までを一気に自動化でき、業務プロセス全体の効率化を実現できるでしょう。

法制度への対応

電子帳簿保存法では、スキャナ保存において「タイムスタンプ付与」「解像度」「改ざん防止」などの要件が定められています。OCRそのものは必須ではありませんが、検索性の確保や書類管理の効率化という実務面では欠かせない存在になっています。

国税庁は、電子保存した書類を「日付・金額・取引先名」で検索できることを求めています。OCRでデータ化しておけば、この検索要件を満たしやすくなり、法令遵守と業務効率化を同時に実現できます。

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【部門別】OCR処理の主な活用シーン

OCR処理は、紙書類やスキャンPDFを扱うあらゆる部門・業務で活用できる汎用性の高い技術です。特にバックオフィス業務や、顧客からの書類を扱う現場では、OCRによるデータ化が効率化・入力ミス削減・データ活用の基盤となります。ここでは、部門別に企業で実際に活用されている代表的な利用シーンを紹介します。

経理部門

経理業務は紙の証憑を扱う量が多く、OCR処理が最も効果を発揮する領域の1つです。

【OCR処理の主な活用例】

請求書からの日付・金額・取引先名の自動取得
領収書の金額や支払日時の読み取り
支払明細・振込一覧の文字抽出
会計ソフトへの仕訳データ連携

電子帳簿保存法への対応が求められる中、書類のデータ化は経理業務における必須プロセスとなり、OCRの重要性はさらに高まっています。月次決算の早期化や監査時の書類検索が容易になることで、経理全体の業務品質向上にもつながるでしょう。

購買・調達部門

購買・調達業務では、発注から納品までの各プロセスで多くの紙書類が発生します。

【OCR処理の主な活用例】

注文書の品名・数量・単価の読み取り
納品書と注文書の照合作業の効率化
検収書のデータ化による作業記録の自動管理

紙のやり取りが多い部門ほどOCRの効果は大きく、業務スピードの向上に直結します。発注内容の正確な把握や在庫管理システムとの連携もしやすくなり、サプライチェーン全体の最適化にもつながるでしょう。

人事・総務部門

人事・総務部門は、社内申請書や手書き書類が多く、入力作業に時間がかかりやすい領域です。

【OCR処理の主な活用例】

住所変更届・通勤手当申請書などの記載内容の読み取り
健康診断書・雇用契約書などの情報管理
社内文書のPDF化による検索性向上

書類管理が属人化しやすい部門でも、OCRを活用することで標準化と情報共有が進みます。従業員情報の一元管理や、過去の申請履歴の検索もしやすくなり、問い合わせ対応の時間短縮にもつながるでしょう。

顧客書類の処理

金融・不動産・保険・医療など、顧客情報を多く扱う業界では、OCR処理の需要が特に高まっています。

【OCR処理の主な活用例】

氏名・住所・生年月日などの顧客情報の読み取り
契約書・申込書のデータベース化
手書き書類のデジタル化による処理時間の短縮

入力作業を自動化することで処理スピードが向上し、顧客対応もスムーズになります。申込から契約完了までのリードタイムが短縮され、顧客満足度の向上や競合優位性の確保にもつながるでしょう。

バックオフィス全般

企業には、過去の資料や会議録、契約書など、多くの紙文書が保管されています。

【OCR処理の主な活用例】

過去に保管した文書データの検索性向上
PDF全文検索による探し物の工数削減
社内ナレッジのデジタル資産化

アナログ文書をデジタル化し、すぐに検索できる環境を整えることは、DX推進の基盤となります。新入社員や異動者への情報共有もしやすくなり、組織全体の知識継承がスムーズに進むでしょう。

物流・倉庫・製造現場

物流・倉庫・製造現場では、紙伝票の処理が多く、手入力の負荷や入力ミスが発生しやすい環境です。

【OCR処理の主な活用例】

出荷指示書の読み取りとシステムへの自動登録
検品記録の自動化
出庫・入庫記録のデータ化

OCRを導入することで、紙中心の業務プロセスを見直すきっかけになり、在庫管理システムとの連携も容易になります。リアルタイムでの在庫把握や出荷状況の可視化が進み、物流全体の品質向上にもつながるでしょう。

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OCR処理の流れ

OCR処理は、紙書類や画像データをスキャンし、文字認識・データ補正・データ出力といった工程を経て、業務システムで利用できる形式へ変換するプロセスです。ここでは、企業がOCR処理を活用する際の一般的な流れを紹介します。

①書類をスキャンまたは画像として取り込む

まず、以下のような方法で対象となる書類をデジタルデータとして取り込みます。

スキャナで紙書類を読み取る
スマートフォンで撮影してアップロードする
PDFで受け取った書類をそのまま取り込む

取り込み時の画質や解像度は、その後の文字認識精度に大きく影響します。できるだけ鮮明な状態で取り込むことが重要です。

②OCRエンジンが文字を解析して認識する

取り込んだ画像データはOCRエンジンによって分析され、文字の形状や位置を識別し、テキストデータへ変換されます。

文字の輪郭やパターンを検出
背景ノイズや罫線を除去して文字だけを抽出
数字・漢字・アルファベットへ自動変換

AI OCRの場合は、学習データをもとに高度な認識が行われるため、従来型のOCRより精度が高く、手書き文字や複雑なレイアウトでも高い読み取り率を実現できる点が特徴です。

③認識した文字データをチェック・補正する

OCRは高い精度を備えていますが、書類の状態や手書き文字の癖によって誤認識が発生することがあります。そのため、多くの企業では最終工程として、人による確認・補正を行っています。

数字の誤読（例：1と7、0と6など）の修正
取引先名の表記揺れの統一
複雑なレイアウトの書類の再確認

実務では、OCRと人のチェックを組み合わせることで、より正確なデータ化を実現します。また、誤認識が起こりやすい箇所を優先的に確認する仕組みを取り入れ、補正作業を効率化している企業も増えています。

④必要な項目ごとにデータを抽出・構造化する

OCRで認識した文字データは、業務で活用できるように以下のように必要な形式へと整えます。

日付・金額・宛名などの項目ごとの分解
請求書番号などのキー情報の抽出
書類ごとに必要なフィールドへのマッピング

この工程により、会計システムや基幹システムに取り込めるデータ構造が整います。書類の種類ごとにテンプレートを設定しておけば、自動で項目を振り分けられるため、処理効率が大幅に向上します。

⑤データを出力する

抽出したデータは、以下のように業務で使いやすい形式にして出力します。

CSV・Excel形式での出力
弥生会計・freee会計などの会計ソフトへのインポート
ERP・購買管理システムとの連携
RPAによる自動登録処理への接続

出力先システムに合わせたフォーマットでデータを生成できるため、既存の業務フローにスムーズに組み込めます。API連携に対応したOCRソフトであれば、リアルタイムでのデータ連携も可能になります。

⑥データを保存・検索・二次活用する

OCR処理によって文字データ化された書類は、単なる電子保管ではなく「活用できるデータ資産」へと変わります。

キーワード検索による書類の迅速な検索
財務データ・顧客データの分析
ペーパーレス化による保管コスト削減
電子帳簿保存法に沿ったデジタル管理

このように、OCRはデータ化だけでなく、企業のDX推進の基盤としても重要です。蓄積されたデータを分析することで、業務改善のヒントや経営判断の材料を得られ、長期的な企業価値向上にもつながります。

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OCRソフトを導入して業務効率化・自動化につなげよう

OCR処理は、紙の書類をデジタルデータに変換する技術であり、バックオフィス全体の効率化・自動化を進めるうえで欠かせません。請求書処理・経費精算・申込書対応・契約管理など、紙が多い業務ほど導入効果は大きく、人的ミス削減、工数削減、電子帳簿保存法への対応など多方面でメリットがあります。

企業のDXを推進する上でも、OCRは重要な基盤となります。自社に適したOCRソフトを導入することで、より効率的で正確な業務運営が実現できるでしょう。業務のデジタル化を検討している企業は、まず紙書類が多い部門からOCR導入を始めるのがおすすめです。段階的に適用範囲を広げることで、組織全体の生産性向上につなげられます。