日本の大手スーパーマーケットでは、日々多くのサプライヤーから納品書が届いている。

各社でフォーマットが異なり、手書きや複雑なレイアウトも含まれるため、従来のOCRや人手による処理では大きな課題となっていた。

サプライヤーごとに書式が異なることで統一的なテンプレートの適用が難しく、一枚ずつ読み取り、理解し、項目を抽出する必要があるため、作業効率は低くコストもかんでいた。さらに、従来型OCRは手書きや複雑なレイアウトへの対応力が弱く、認識精度が低下しやすいという問題も抱えていた。

LLM-OCRの導入により、インテリジェントなテキスト解析と構造化抽出を実現。

・テンプレート設定は不要で、発行者・受領者・納品日・商品・数量・金額などの主要項目を自動抽出

・手書き文字の読取りに対応し、精度は92%以上を達成

・少量のサンプルデータで迅速にカスタマイズでき、「受領者」と「発行者」を正確に区別し、複雑なケースにも対応

・処理時間を大幅に短縮し、認識結果をAPI経由で基幹システムに直接連携することで業務全体の自動化を実現

• コスト削減と効率化：人的リソースを最適化し、業務スピードを大幅に改善

• 品質向上とリスク低減：認識精度が向上し、情報誤りによる業務リスクを低減

• デジタル化推進：業務システムと直接連携し、納品書処理の全自動化を実現、サプライチェーン全体の効率化を実現