基幹システム 連携中
受注
AIが本日到着した受注 142件 を解析し、128件を基幹システムへ自動登録しました
要確認は6件のみ（確信度95%未満）。手入力工数は本日だけで 4時間52分 削減されています。
ダッシュボード
受注取込 AI-OCR 18
基幹システム連携フロー
帳票・データ加工 42
工事物件管理 7

受注処理ダッシュボード

2026年8月4日（火） 10:12 時点 ／ 取引先 1,100社
本日の受注受信
142件
前日比 +11件
AI自動読取 完了
128件
自動化率 90.1%
基幹システム 自動登録
122件
見積→販売→入金へ自動連携
要確認（人が判断）
6件
前週比 -9件
今月の手入力削減
268時間
人件費換算 約64万円/月
受注媒体の内訳（当月 2,847件）
クリックで媒体別の取込設定へ
AI処理アクティビティ
LIVE
受注 → 基幹システム 一気通貫フロー
受注受信
FAX/メール/PDF/Excel
AI読取・抽出
品番/数量/寸法/納期
マスタ照合
品番・単価・得意先
確信度判定
95%未満のみ人が確認
基幹システム登録
見積→販売→入金 自動
緑のノード（基幹システム以降）はすでに自動化済みの領域です。本デモでご覧いただくのは、その手前の「受注をシステムに入れるまで」と、出口の「取引先ごとの帳票加工」の自動化です。

受注取込（AI-OCR / 自動パース）

FAX・メール・PDF・Excel を1つの受信箱に集約
受信時刻媒体取引先件名・ファイル 明細数AI読取 確信度ステータスアクション
AIが読み取れる項目
得意先コード現場名・納品先品番 品名・色番W×H 寸法数量 単価希望納期工事名 備考・特注指示図番枝番
手書きFAXは学習済みモデルで読み取り、取引先ごとの様式差はAIが吸収します。新しい様式が来ても、テンプレート登録は不要です。
確信度スコアの出し方
層1
文字認識スコア：OCRエンジンが文字・フィールド単位で返すスコア。フィールドでは平均ではなく最小値を採用。
層2
マスタ照合：品番・単価・得意先コードを商品マスタ／得意先別単価マスタと突合。存在しない品番は必ず止める。
層3
検算：数量×単価＝金額、明細合計＝伝票合計、寸法が品番の製造レンジ内か。誤読はここで最も多く捕まります。
層4
複数回抽出の一致率：同じ原本を条件を変えて3回読み、結果が割れるフィールドを検出。
AIの自己申告は使いません。「何%の自信があるか」をAIに聞いた数値は実際の正解率と相関しないため、上記の突合・検算の結果を合成してスコア化します。
導入初期は閾値 99.0% で全件目視、スコア帯ごとの実正解率を測ってから段階的に引き下げます（キャリブレーション）。

基幹システム連携フロー

既存の自動化資産をそのまま活かす設計
今回のご提案範囲 受注受信 → 基幹システム登録まで（現在は手打ち）
受注受信
FAX/メール/PDF/Excel
媒体別 前処理
画像補正・構造解析
AI読取・項目抽出
様式差をAIが吸収
マスタ照合・名寄せ
品番/単価/得意先
確信度判定
自動 / 要確認 の振分
基幹システム登録
API / 取込ファイル
既に自動化済み（現状のまま活用） 基幹システム内の処理は手を入れません
受注登録
現状：手打ち
見積作成
自動化済み
販売処理
自動化済み
入金・債権管理
自動化済み
売上データ加工
整備済み
今回のご提案範囲 基幹システム出力 → 取引先向け帳票まで（現在は毎回手加工）
基幹CSV出力
現状の出力をそのまま利用
取引先様式を判定
42様式を登録済み
データ整形
並替/集計/表記統一
帳票を自動生成
Excel / PDF
承認・送付
メール自動添付
導入効果（受注1件あたり／月次換算）
現状：受注1件の入力時間
6.5 分
FAX確認 → 品番読取 → 基幹へ手打ち → 検算
導入後：受注1件の確認時間
0.7 分
AI抽出結果を画面で承認するだけ
現状：帳票1件の加工時間
14 分
CSV出力 → 手作業で整形 → 体裁調整
導入後：帳票1件の生成時間
40 秒
様式を選んで生成、内容を確認するだけ
月間受注 2,847件 × 5.8分削減 ＝ 約275時間／月。帳票加工分を含めると 年間およそ3,900時間 の手作業がなくなります。 2030年 売上100億円へ向けた増産時にも、受注処理の人員を比例して増やさずに済みます。

帳票・データ加工の自動化

基幹システムのCSVを、取引先ごとの様式へ自動整形
取引先帳票種別出力形式整形ルール 最終生成自動化アクション
基幹システムからのCSV（そのまま）
JCD,TCD,HCD,HNM,SIZE_W,SIZE_H,SU,TNK,KIN,NOKI 2026080401,T-0187,AW1800,ｱﾙﾐｻｯｼ AW-1800,1800,1200,12,28500,342000,20260812 2026080401,T-0187,MG600,ﾒﾝｺｳｼ MG-600,600,900,8,7200,57600,20260812 2026080402,T-0233,LD750,ｹﾞﾝｶﾝﾄﾞｱ LD-750,750,2000,3,128000,384000,20260818 2026080402,T-0233,KM3000,ｶｻｷﾞ KM-3000,3000,,15,4800,72000,20260818
半角カナ・コード値のまま。現状はここから毎回、担当者が手で整形されています。
AI整形後（取引先様式）
左のCSVを、右の「自動整形を実行」で取引先様式へ変換します

工事物件管理（Excel運用の置き換え）

フェーズ2想定：基幹システムの受注データと物件情報を1つに
現在エクセルで代替されている工事物件の管理を、受注データと紐づけて一元化するイメージです。 物件ごとに「どの受注が、どの現場の、どの工程向けか」が自動で繋がるため、納期回答と出荷段取りが早くなります。
物件名元請／施主工種受注金額 進捗次の納期担当状態
受注データとの自動紐づけ
現場名注文書の「現場名」から物件を自動特定
工事名表記ゆれをAIが名寄せして同一物件に集約
納品先住所住所から物件・配送ルートを判定
物件単位の粗利がリアルタイムで見えるため、見積時の単価判断にも使えます。
導入ステップ（想定）
STEP 1
受注取込の自動化：FAX/メール/PDF/Excel → 基幹システム。効果が最も大きく、既存運用を変えません。
STEP 2
帳票の自動生成：CSV → 取引先様式。主要取引先から順に様式を登録します。
STEP 3
工事物件管理の統合：Excel運用を置き換え、受注データと紐づけます。
DEMO MOCK