AI-OCRで注文書を読むとき——苦手な所と、人が確かめる所の決め方

AI-OCR で注文書を読む前に、押さえておくこと

総務省の自治体向けの手引きは、AI-OCR を「AI を用いて文字認識を行うソリューション」とし、「フリーピッチ枠の手書き文字認識を可能にする」と説明している^[1]。1 文字ずつの枠を設けない欄に書かれた手書きの文字も読める、ということである。

ただし、読めるようになったことと、受注表に正しく入ることは別の話である。同じ手引きには、茨城県つくば市が他の自治体と共同で行った検証の結果が載っている。市の 20 種類の帳票を読み取ったところ、正しく読めた割合は文字単位で 93.41％、項目単位で 89.11％だった^[1]。項目単位の割合が文字単位より低いのは、1 つの項目（たとえば住所や品番）の中に 1 文字でも誤りがあれば、その項目は誤りになるからである。この数字は行政の申請書などでの結果で、製造業の注文書で同じ値になるわけではない。読み取りの精度の測り方は注文書の読み取り精度の測り方で扱う。この記事では、注文書のどこが読みにくく、人がどこを確かめるかを決める手順に絞る。

注文書の中で、読みやすい所と苦手な所

注文を受ける側に届く注文書は、客先が自分の様式で作ったもので、受ける側は様式を選べない。そのうえ FAX で届けば、画像は粗くなり、傾き、かすれる。注文書の作りと届き方から、読み取りでつまずきやすい所を整理すると次のようになる。

表のうち、手書きの読み取りで誤読になる場合があるという点は、総務省の手引きのコラムが、目で見ても判読が難しいような雑字・くせ字・悪筆や、文字が枠線からはみ出すケースで誤読となる場合がある、と書いている所に当たる^[1]。そのほかの行は、注文書の作りから起きることを並べたもので、どの程度起きるかは、読み取る仕組みと注文書によって変わる。手書きで読み違えやすい文字の種類は手書きの注文書で読み違えやすい所で、客先ごとに様式が違うときの揃え方は取引先ごとに注文書の様式が違うときで扱う。

「文字が読めた」と「正しい項目に入った」は別に見る

注文書の読み取りでは、2 段の誤りがある。1 段目は文字そのものの読み違い（8 を 3 と読む）で、2 段目は読めた文字を受注表のどの項目に入れるかの取り違え（図番を品番の欄に入れる、2 行目の数量を 3 行目に入れる）である。2 段目の誤りは、文字は 1 つも間違っていないので、読み取り結果の文字を眺めても気付けない。

注文書に書かれていて受注表に入れるべき項目は、発注する側が書面に書く事項とほぼ重なる。取適法の発注書面の規則は、当事者の名称や番号、発注した日、給付の内容、受領する期日と場所、検査を完了する期日、代金の額と支払期日などを書くよう定めている^[5]。受注表の項目をこの並びに合わせておくと、読み取った結果を注文書のどの欄と比べるかが決まり、2 段目の取り違えに気付きやすくなる。

人が確かめる所を、3 つに分けて決める

読み取りの仕組みを入れても、人が確かめる仕事はなくならない。なくならない仕事を、誰が、どの項目について、どの順で行うかを先に決めておかないと、「機械が読んだから大丈夫だろう」という空気の中で、確かめる仕事が誰のものでもなくなる。項目を次の 3 つに分けておく。

1. 読み取りの結果にかかわらず、人が全件見る項目

品番、数量（と単位）、納期、納入先の 4 つは、違うと違う物が違う日に違う所へ届く。読み取りの仕組みが「確かだ」と示していても、人が原本の画像と見比べる。注文書の備考欄も、受注表の項目に効く指示が文章で書かれていることがあるので、毎回人が読む。

2. 印が出たときに見る項目

客先注文番号、品名、注文日などは、読み取りの仕組みが「読みにくかった」と印を付けた所と、後の照らし合わせで食い違いが出た所だけを見る。印の付け方（読み取りの確からしさが低い、文字の種類が欄に合わない、など）は仕組みによって違うので、どういうときに印が出るかを試しの段階で確かめておく。

3. マスタや計算と照らし合わせる項目

単価は客先ごとの単価表、品番は品目マスタ、合計は数量×単価の検算と照らし合わせる。ここは人が 1 項目ずつ見るより、表の式で食い違いに印を出すほうが漏れない。項目ごとに照らし合わせる相手を決める考え方は受注入力のミスを二重チェックに頼らず防ぐにまとめた。

3 つの区分は、注文書ごとに動かしてよい。初めて来た客先の注文書、様式が変わった注文書、手書きや訂正のある注文書は、すべての項目を 1 の扱いにする。何度も同じ様式で来ていて、照らし合わせで食い違いが出ない客先の分から、2 と 3 に移していく。

読み取り結果に引っ張られない確かめ方

機械の出した結果を人が確かめるとき、人はその結果を正しいものとして読んでしまいやすい。総務省と経済産業省の AI 事業者ガイドラインは、人間の判断や意思決定で、自動化されたシステムや技術への過度の信頼や依存が生じる現象を「自動化バイアス」と呼び、AI に過度に依存するリスクに注意を払うよう求めている。対策の例として、AI の評価や判断を人間が承認するときに、承認する理由や根拠を人間自身が独自に考えてから承認すること等が提案されている、と注記している^[2]。

確かめ方の違いを比べた実験でも、似たことが示されている。文字を探して印を付ける課題で、1 人が 2 回確かめるとき、1 回目の結果が見える状態より、見えない状態で確かめたほうが見逃しが少なかった^[6]。前の答えが見えていると、それに沿って確かめてしまうということである。

受注事務に当てはめると、確かめる人は、読み取り結果の文字だけを見て「よし」とするのではなく、原本の画像の該当箇所と結果を横に並べて見る。印の付いた所は、なぜ印が付いたのか（かすれ、手書き、欄に合わない文字）を一言残し、確かめた人が何を見てどう判断したかが後から分かるようにする。全件見る項目（品番・数量・納期・納入先・備考欄）は、読み取り結果を見る前に、原本の画像から先に読むのがよい。

FAX の受け方と、注文書の保存

読み取りの仕組みを入れるときは、FAX を紙で受けるのか、複合機でデータとして受けるのかも決め直すことになる。国税庁の電子帳簿保存法の一問一答は、電子取引の例として、ペーパーレス化された FAX 機能を持つ複合機を利用した取引を挙げている^[4]。データで受けた注文書は、紙に印刷して保存すればよいとは限らず、扱いが変わる。紙とデータが混ざる受け方の整理はFAX・電話の見積依頼と電子帳簿保存法に、紙の注文書をスキャンして捨てられるかは紙の注文書のスキャナ保存の記事にある。読み取りに使った画像と、確かめたあとの受注表の行を、客先注文番号で結び付けておくと、後から「どの注文書を、どう読んだか」を辿れる。

注文書の画像を外のサービスに送るときの注意

読み取りの仕組みには、自社のパソコンや社内のサーバーの中で動くものと、注文書の画像をインターネットの先のサービスに送って読み取るものがある。注文書には、客先の担当者の名前や電話番号、客先の品番や図番、単価が書かれている。

担当者の名前のような個人情報が含まれる場合、個人情報保護委員会は、生成 AI のサービスに個人情報を含む指示を入力するなら、特定した利用目的を達成するために必要な範囲内であることを十分に確認するよう注意を呼びかけている^[3]。読み取りに生成 AI を使うサービスを選ぶときは、この注意喚起も確かめておく。総務省の手引きに載っているつくば市の例でも、読み込むデータに個人情報が含まれる可能性があることから、パブリッククラウド上でデータを処理するサービスは適当ではないと判断し、行政専用のネットワークの中のサービスを選んだとされている^[1]。これは自治体の判断で、民間の会社が同じ結論になるとは限らない。それでも、送った画像がどこに保存され、何に使われ、いつ消えるのかを契約や利用規約で確かめてから使う、という順番は同じである。客先と秘密保持の取り決めがあるなら、注文書の画像を外のサービスに送ってよいかも、その取り決めに照らして確かめる。

読み取らせる前に、数えておくこと

読み取りの仕組みを入れる前に、届いている注文書を 1 か月分ほど並べて、次の数を数えておく。客先ごとの様式が何種類あるか、手書きの注文書が何割あるか、備考欄に指示が書かれた注文書が何割あるか、訂正の入った注文書が何割あるか。様式が少なく、印字が多く、備考欄の指示が少ない客先の分ほど、読み取りの後に人が確かめる量が少なくて済む。

この数え方は、どの客先の注文書から読み取りを始めるかを決める材料にもなる。件数・様式の数・手書きの割合で入口を選ぶ考え方は受注入力の自動化をどこから始めるかで扱う。工場の業務の中で、受注入力を最初の候補にするかどうかの比べ方は工場で最初にデジタル化する業務の選び方にある。

よくある質問

読み取らせ続ければ、だんだん読めるようになりますか

仕組みによる。直した結果を学習に使う仕組みもあれば、学習済みのものをそのまま使う仕組みもある。総務省の手引きのつくば市の例では、行政専用ネットワーク上の AI は追加で学習しないが、十分な読み取りの効果を得ているとされている^[1]。読めるようになるかどうかより、読めなかった所が人の目に確実に回る作りになっているかを先に確かめる。

手書きの注文書は読み取りに向きませんか

読めることは多いが、人が確かめる量は印字より増える。手書きの割合が高い客先は、最初は全項目を人が見る扱いにし、照らし合わせで食い違いが出ない状態が続いてから、確かめる範囲を絞る。

読み取った結果を、そのまま販売管理に流してもよいですか

人が確かめる前の結果を、出荷や請求に使わない。読み取った結果を受注表に入れる場合でも、確かめる前の行と確かめた行が見分けられる形（確認済みの欄、色分け、別のシートなど）にし、状態の列も、確かめる前は「受付」や「確認待ち」、確かめたら「受注確定」と進める。そのうえで、出荷や請求に使うのは確かめた行だけにする。読み違えそうな所に付く印は「この所を見てほしい」という印で、その行を確かめ終えたことを表すものではないので、確認済みかどうかは別の欄で分かるようにする。どこからが確かめ済みかが受注表の上で分からないと、確かめる前の行で出荷の指示が出てしまう。

精度は何％あれば使えますか

何％なら使えるかは、注文書の種類と、人が確かめる手間をどこまで減らしたいかで決まる。精度の数字は、文字単位か項目単位か、注文書 1 枚まるごと正しい割合かで大きく変わるので、まず自社の注文書で測り方を決める。測り方は注文書の読み取り精度の測り方で扱う。

まとめ

AI-OCR は 1 文字ずつの枠を設けない欄の手書き文字も読めるとされるが、くせ字・かすれ・枠からはみ出した文字、客先ごとに違う様式、表の行のずれ、備考欄の文章、訂正のある注文書でつまずきやすい。文字の読み違いと、項目への入れ違いの 2 段の誤りがあり、後者は結果の文字を眺めても気付けない。人が確かめる所は、全件見る項目（品番・数量・納期・納入先・備考欄）、印が出たときに見る項目、マスタや計算と照らし合わせる項目の 3 つに分け、初めての様式や手書きは全項目を見る扱いから始める。確かめるときは読み取り結果に引っ張られないよう、原本の画像と並べ、印の理由を残す。注文書の画像を外のサービスに送るなら、保存先と用途と消える時期を確かめてから使う。

出典・参考資料

1. 自治体における AI 活用・導入ガイドブック＜導入手順編＞（第 4 版）（総務省 情報流通行政局 地域通信振興課・自治行政局 行政経営支援室／令和 7 年 12 月）
2. AI 事業者ガイドライン（第 1.2 版）本編（総務省・経済産業省／令和 8 年 3 月 31 日）
3. 生成 AI サービスの利用に関する注意喚起等（個人情報保護委員会／令和 5 年 6 月 2 日）
4. 電子帳簿保存法一問一答【電子取引関係】（国税庁／令和 7 年 6 月）
5. 製造委託等に係る中小受託事業者に対する代金の支払の遅延等の防止に関する法律第四条の明示に関する規則（e-Gov 法令検索（デジタル庁））
6. 独立したダブルチェックのヒューマンエラー防止効果（増田貴之ほか／日本心理学会第 81 回大会発表論文集／2017 年）

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