帳票処理・基幹連携の自動化
紙帳票・PDF・多フォーマットの書類をAI-OCRで読み取り、データの突合・変換から基幹システムへの連携まで一気通貫で自動化します。
BEFORE
紙を人手で入力・転記
AFTER
AIが読み取り基幹へ自動連携
実例
AI-OCR・基幹システム連携
AIエージェント構築
特定業務を任せられる
AIを、基盤ごと
構築する。
帳票の読み取りと基幹システムへの入力、図面からの積算、生産計画の策定、問い合わせへの一次対応。人手とExcelで回していた特定の業務を、AIが代わりに実行するエージェントとして構築するサービスです。判断・予測・対話・実行の各ステップを業務の流れに合わせて設計し、汎用ツールでは届かない現場の実務まで自動化します。 AIに任せる範囲と人が確認する範囲、判断の責任をどう分担するかまで含めて運用を組み立てるため、「導入したが使われない」で終わりません。人は確認と承認に専念し、担当者の異動や退職で業務が止まらない体制をつくります。
Problems
課題
01
紙とExcelが、業務効率の
天井をつくっている
ビジネスパーソンの32%が月10時間以上を紙書類処理に費やし（経理プラス調査）、製造業従事者の83%が「紙文書の使用で生産性が低下している」と実感（Tebiki調査）。中小企業のDX理解度は49.2%に留まり、DX実施企業はわずか28.1%（中小企業基盤整備機構 2024年調査）と、デジタル化が進まない業務基盤が変わらない。
- ビジネスパーソンが月10時間以上を紙書類の処理に費やしている割合は32%※1
- 製造業従事者の83%※2が「紙文書の使用で生産性が低下している」と実感
- 中小企業のDX理解度は49.2%※3に留まり、デジタルトランスフォーメーション実施企業はわずか28.1%
02
外注・手入力コストが
見えない損失を生んでいる
書類処理の外注コストが年間で億円規模に膨らむケースも。AI-OCR導入企業では入力工数を50〜90%削減、処理精度99.9%を達成した事例が多数報告されている一方、日本のデジタル競争力は国際ランキング30位（IMD 2025年・69カ国中）、デジタルスキル習得は65位、国際経験・ビジネス俊敏性は最下位の69位と、人材・組織面での弱さが鮮明になっている。
- 書類処理の外注コストが、年間で億円規模に膨らむケースも
- AI-OCR導入企業では入力工数を50〜90%※4削減、処理精度99.9%を達成した事例が多数報告されている
- 日本のデジタル競争力は総合30位※5（69カ国中）。デジタルスキル習得は65位、国際経験・ビジネス俊敏性は最下位の69位
03
担当者が異動・退職したら
止まる業務がある
複雑な計算ロジックをExcelで属人管理しているため、担当者交代のたびに引き継ぎコストが発生。Excel固有のミスやバージョン管理の煩雑さが慢性的なリスク要因となり、担当者の異動・退職で業務そのものが止まる危険を常に抱えている。
- 複雑な計算ロジックをExcelで属人管理しているため、担当者交代のたびに引き継ぎコストが発生
- Excelのミス・バージョン管理の煩雑さが慢性的なリスク要因になっている
Solutions
アウタークが提供する
ソリューション
計画策定・数理最適化
ベテランの経験則に頼っていた生産計画・人員計画などの策定業務を、数理アルゴリズムとAIで自動化し、誰でも最適な計画を立てられる状態をつくります。
BEFORE
ベテランが経験則で計画
AFTER
AIが最適解を自動策定
実例
生産計画最適化エンジン
図面積算・レビューの自動化
図面を構造化データへ変換し、部品・数量の自動カウントによる積算と、整合性チェック・誤記検出のレビューを自動化します。
BEFORE
人手で図面を読み数量計上
AFTER
AIが図面を解釈し自動積算
実例
図面積算自動化
設備点検手順書のレビューAI
一次対応・検査判定の自動化
問い合わせの一次調査や検品の判定など、人が張り付いていた確認業務をAIが担い、人は最終確認に専念できる体制をつくります。
BEFORE
調査・判定が有識者に集中
AFTER
AIが一次対応、人は最終確認
実例
保守ヘルプデスクの一次調査AI化
異物種別判定による歩留まり改善
References
- ※1経理プラス『紙に縛られない働き方プロジェクト』調査（2021）
- ※2Tebiki 製造業従事者調査（2024）
- ※3中小企業基盤整備機構 中小企業のDX推進に関する調査（2024）
- ※4AI-OCR 導入事例（佐川急便ほか）
- ※5IMD World Digital Competitiveness Ranking 2025（2025年11月）
Other Services
