公表実績 / 製造・物流
花王株式会社
月200時間のパレット伝票入力を、確認しやすいAI-OCRで省力化
月に数万枚発生する伝票を読み取り、誤読の可能性がある項目を人が重点確認する運用です。
掲載区分：公表実績
この記事は第三者が公開した一次情報を中小企業AI総研編集部が確認・要約した参考事例です。エイムハイ株式会社が導入を支援した実績ではなく、同じ効果を保証するものでもありません。
CASE OVERVIEW
月147時間・約74%省力化
伝票画像と読み取り結果を表形式で確認し、信頼度が低い項目をハイライトすることで、読み取り精度100%を前提にしない確認フローを作っています。
数値の対象範囲
ある1工場で、導入前に月200時間発生していた業務を対象にした公表値。
業種・領域
製造・物流
AI & HUMAN ROLES
AIへ任せることと、
人が判断すること。
効果の数字だけでなく、AIの役割と最終確認を担う人の役割を分けて読みます。
AIの役割
パレット伝票を読み取り、項目ごとにデータ化し、確認が必要な箇所を示す。
人の役割
誤読候補、金額や取引先などの重要項目を確認してから登録する。
自社で小さく試すなら
1種類の帳票、1拠点、1か月分だけで、読み取り率と確認時間を測る。
WORKFLOW
公開情報から読み取れる、
業務の流れ。
実装時は、自社の帳票・件数・権限・例外処理に合わせて再設計します。
伝票をまとめて撮影・取り込み
対象業務の開始条件をそろえます。
AIが項目ごとに読み取り
AIの処理と人の確認範囲を分けて進めます。
信頼度が低い箇所だけ確認
AIの処理と人の確認範囲を分けて進めます。
確認済みデータをシステムへ反映
人が確認した結果を正式な業務へ反映します。
CAUTION & SOURCE
数字をそのまま
自社へ当てはめない。
読むときの注意
全工場共通の数字ではありません。対象工場、帳票量、確認工程をそろえて比較する必要があります。