受注図面AI-OCR自動取込で注文書突合を効率化

取引先から届いた注文書と、設計部門が管理する図面ファイルを並べて開き、品番と数量、納期を一つずつ目で確認していく——そんな受注確認作業に、1日の多くの時間を費やしている担当者は少なくありません。

注文書と図面を並べて目視突合する担当者の一日

製造業の受注業務では、取引先ごとに注文書の様式がまったく異なります。あるメーカーはExcelの発注シート、別の取引先はFAXで届く紙の注文書、また別の会社はPDF化された発注書というように、フォーマットが統一されていないケースがほとんどです。

そのため受注担当者は、注文書に書かれた図面番号・品番・数量・納期を確認しながら、対応する図面ファイルを1件ずつ開いて照合するという作業を繰り返します。この工程は単純に見えて、実は設計以外の業務に多くの時間が費やされているとされており、決して軽視できない負担になっています。

Before：Excelと紙の突合作業が抱える実態

AI-OCRで何が変わるか：After（業務アプリ画面での照合フロー）

AI-OCR（画像や紙の文字情報をAIが認識してテキストデータに変換する技術）と、生成AI（文脈を理解して意味づけを行うAI）を組み合わせることで、注文書と図面画像の両方をシステムが自動的に読み取り、項目ごとに突合できるようになります。

受注一覧画面を開くと、各受注案件ごとに注文書のサムネイルと図面のサムネイルが並んで表示されます。品番・数量・納期・図面番号の各項目のうち、注文書と図面の内容が一致している項目はグレーアウトされ、不一致の項目だけが赤字でハイライトされる設計です。担当者は全項目を目視で確認する必要がなくなり、差異が出た項目だけを確認すればよくなります。

導入前に整えるべきデータ

AI-OCRによる自動突合の精度を高めるには、導入前の準備が欠かせません。

こうした事前準備の考え方や、AI-OCRを使った受注図面の自動取込の具体的な仕組みについては、関連記事「受注図面のAI-OCR自動取込で転記・確認工程を減らす仕組み」で詳しく解説しています。

効果測定の視点

AI-OCRによる自動突合の効果は、単純な作業時間の短縮だけで測るものではありません。突合作業にかかる工程数の変化、受注確定までのリードタイムの変化、そして仕様違い起因の手戻り件数の変化という3つの観点で継続的にモニタリングすることが重要です。

公開されている調査では、AI-OCRと生成AIを組み合わせた入力業務において、入力時間を大幅に削減できたとされており、こうした外部の実績値を参考にしながら、自社の運用でどこまで工程が簡素化できるかを検証していく姿勢が求められます。