AI-OCRとRPA連携で受注入力フローを無人化するnewji自動化事例

はじめに：製造業の「受注入力」は進化できるのか？

製造業において、「受注入力」とは、得意先からの注文書を受け取り、基幹システムや生産管理システムに正確なデータとして登録する仕事です。

昭和の時代から続くこの業務は、多くの現場でいまだに手作業、紙、FAX、社内回覧が「当たり前」となっています。

「これだけITが進んでいるのに、なぜいまだに受注入力で人手が取られるのか」
「自社のバイヤーは生産性向上の意識が低いのでは？」
「サプライヤー側として、ミスをゼロにして顧客の信頼を勝ち取る方法はないか」

このような悩みや疑問を抱えている現場担当者や管理職、これから製造業に挑戦する方へ。
本記事では、AI-OCRとRPAという最新技術から、実際の自動化現場の生々しい成功と失敗まで、現場目線で深掘りします。

現場あるある――受注入力その「アナログの壁」

受注入力業務には、製造業特有の「無形の壁」が存在します。

紙・FAX文化はなぜ淘汰されないのか

取引先ごとにフォーマットが異なる紙の注文書、FAXで届く不鮮明な数字――。
受注担当者は「受注番号」「発注数」「納期」などを目視で確認し、転記ミスを恐れてダブルチェック。

過去の現場でよくあったのは、
「手書き数字の判読ミスで納品数を誤り、多額の損失」
「担当者が長期休暇時、ベテランでなければ解読できない特殊な注文書による混乱」
などです。

なぜこんな状況が続くのか？
それは「現場慣れ」した感覚が根強いこと、一方で得意先も「今まで通り」を好むため、急激なデジタル移行がされないためです。

人海戦術の限界と、属人化リスク

毎日山積みの注文書、ベテランがいなくなると明日から業務が回らない。
繁閑差が激しい生産計画のなかで、入力作業員の残業や応援体制に依存。
「受注ミスはゼロに、だけど人件費は抑えたい」という二律背反の中、業務効率化が問われています。

AI-OCRとは？RPAとは？製造現場目線での基礎知識

AI-OCR（AI活用型光学文字認識）の革新性

従来のOCRは、活字や定形フォーマットには強いですが、手書きやレイアウト崩れには対応が難しい。
AI-OCRは「人間の目」に近い能力を持ち、不揃いの手書きや、複数パターンに分かれた発注書の情報を識別可能です。
これにより、今まで「自動化は無理」と思われたフォームにも十分応用できるようになりました。

RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の現場導入効果

RPAは「ソフトウェアロボット」と呼ばれ、人間が普段パソコンでしている「データの転記作業」や「成型」が完全自動でできる仕組みです。
受注入力の場合、
1. 受領した注文書を指定フォルダへ入れる
2. RPAが自動でAI-OCRを起動し、データ化する
3. 得られたデータを基幹システムへ入力、伝票発行
この一連フローが人手なしで可能になります。

newji自動化事例：受注入力無人化の全プロセスを公開

実際に私が関わった大手製造業でのAI-OCR×RPA連携事例を紹介します。

プロジェクト立ち上げの背景と課題

年間30万枚の注文書、内訳は得意先ごとに100種以上の多様なフォーマット。
担当者5名が全て手入力し、1日数時間を割いていました。
繁忙期には派遣や応援が必要で、ヒューマンエラーと作業遅延が経営課題になっていました。

技術選定と検証（PoC）で重視した３つのポイント

1. あらゆる注文書（紙、FAX、PDF）の読み取り精度
2. 入力ミスが発生した場合の検知ロジック
3. 既存の基幹システムへの連携柔軟性

各社のAI-OCR、RPAツールを比較し、「手書きの癖」や「かすれ印字」の再現性も念入りにテストしました。

導入プロセス―失敗と紆余曲折

導入初期は「AI-OCRが思ったより読み込めない！」という反発も。
特に、得意先A社の特殊フォーマットや、FAXのカスレ、手書き数字の「7」と「1」の誤読が多発。
現場の声を聞き、「間違いが起きやすいパターン」をデータベース化。
RPA側に「自動検証フロー」を追加し、疑義がある場合のみ人が目視する仕組みを構築しました。