卸・流通業向け「受発注AIエージェント」のPoC（概念実証）を開始 ― AI-OCRで注文書を読み取り、基幹システムへの伝票入力までを自動化

AIエージェント(WORKS) ITカンパニーお知らせ実績(WORKS) 2026.07.02

株式会社PERVA（本社：東京都中央区／ITカンパニー）は、地方で約2,000社に酒類・食品ほか関連商材を卸す中堅の酒類卸企業向けに「受発注AIエージェント」の開発へ着手し、日々届く注文書をAIが読み取り基幹システムへの伝票入力までを自動化する実案件のPoC（概念実証）を開始しました。当社の検証では様式の異なる手書き注文書を事前チューニングなし（ゼロショット）で読み取り平均信頼度93.4%で構造化データへ自動抽出できることを確認しました。本プロジェクトは実データでの検証を通じて精度と実用性を高める段階にあります。

背景

卸・流通業の現場では、取引先から届くFAX・紙・メールの注文書を担当者が毎朝一枚ずつ確認して基幹システムへ手入力しており、取引先ごとに様式がバラバラなため確認と打ち直しに時間がかかります。受注が増えるほど入力の工数と人手が積み上がる構造で、既製のOCRやツールを導入しても様式の違いや手書きの崩れに対応しきれず結局は人の手作業が残ってしまう課題が広く残されています。今回の取り組みはこの「毎日必ず発生する受発注の手入力」を出発点とし、AIが注文書を読み取って基幹システムへの伝票入力までを肩代わりするものです。

AI-OCRが注文書を読み取り、信頼度つきで構造化データを抽出した検証レポートのイメージ — AI-OCRによる読み取り・構造化抽出のイメージ（画面はイメージです。数値は当社検証時の実測値）

本AIエージェント（AI社員）が担う役割

本AIエージェント（AI社員）は、受発注担当が毎日くり返してきた「読む・照らし合わせる・打ち込む」という一連の作業を代替・遂行します。

役割1｜様式に依存しない読み取り（AI-OCR）

届いた注文書を様式に依存せず読み取ります。当社の検証ではフォーマットの異なる手書き注文票を事前チューニングなし（ゼロショット）のまま処理し、注文内容・取引先・数量・販売店コードを平均信頼度93.4%で構造化データへ自動抽出しました。手書きかつ文字が崩れた箇所を含めても手動補正は0件で、この状態でも実運用に乗せられる水準を確認しています。

役割2｜「座標テンプレート×業務ルール」で精度を作り込む独自手法

汎用OCRのように「どんな帳票も読める」ことは狙いません。取引先が数十社に限られ各社の様式が毎回同じであるという現場の事実を逆に強みへ変えるアプローチです。まず前処理（傾き補正・罫線除去・セル切り出し）で画像を整えたうえで、各社の様式ごとに「どの位置に何が入るか」を固定する座標テンプレートを用意し、そこへマスタ突合や検算といった業務ルールを掛け合わせます。AIが「読む」のではなく「決まった場所を取りに行く」構造にすることで、様式ごとに精度を継続的に高めていきます。

役割3｜人の最終確認を残す半自動運用と、基幹システムへの自動入力

読み切れない低信頼度の箇所だけを人の確認キューへ自動で振り分けるため、担当者は迷う件だけを確認して確定すれば済みます。読み取った注文データはそのまま基幹システムへ連携し、これまで人が画面へ打ち込んでいた伝票入力を自動化。既存の基幹システムは入れ替えず後付けで連携するため現行の業務を止めることなく導入できます。

今後の展開

まずはメール・FAXで届く注文書の読み取りと伝票入力を実運用に乗せ、そこから電話・チャットなど他の受注経路や配送先情報の整備・適正発注の補助といった周辺業務へ段階的に広げていく計画です。本受発注AIエージェントで確立した「AI-OCR×各社別ロジック」の手法は、酒類卸に限らず食品・日用品・医薬をはじめとする卸・流通業や、注文書の手入力に課題を抱える幅広い業種にも応用できます。当社は今後もオーダーメイド型のAI導入支援サービス「VADO AI」を通じて、各社の業務に合わせたAIエージェント（AI社員）の開発と実装を進めてまいります。