AI-OCRは何を読み取れる？ ― 車検証・請求書・納品書・出面の実例集
「AI-OCRって、結局うちの書類のどこを読めるの？」――導入前にいちばん知りたいのはこれです。 このページでは、実際に動いているエンジンが4種類の書類から「何を・どう読み取るか」を項目単位で公開します。 精度を数字で断言はしません。代わりに、抽出項目と「間違いを見つける仕組み」までを正直に見せます。 そのまま同じエンジンを、あなたの書類でその場でお試しできます（画像は処理後すぐ消えます）。
① 車検証 ― QRが読めた項目は最優先、足りないぶんを文字認識で補う
新様式の車検証には二次元コード（QR）が印字されています。エンジンはまずこのQRから読めた項目を最優先で採用し、QRに無い・読めない項目だけを、画像の文字認識（OCR）で補います。実装のコメントでは、QR由来＝信頼度100%、OCRの座標ベース＝90%、OCRのテキストベース＝70〜85%として、確からしい順にマージしています（parseWithQrPriority）。
書類タイプは自動判別で11種類（自動車検査証／記録事項〈新様式〉／返納証明書／予備検査証／登録識別情報等通知書／各種オークション票 ほか）に振り分けます。
- 入力：車検証を1枚撮影・アップロード。
- 抽出項目（例）：車台番号／型式／車名／初度登録／燃料の種類／総排気量／車両重量／車両総重量／長さ・幅・高さ／定員／用途／自家用・事業用 など。項目ごとに「どの経路で読めたか」の確からしさ（信頼度）を内部に持ちます。
| 項目の出どころ | 実装での扱い | 意味 |
|---|---|---|
| QRコード | まず採用（最優先） | 印字データを機械的に読むので取り違えにくい |
| OCR（座標） | QRに無い項目を補完 | レイアウト位置から推定 |
| OCR（テキスト） | さらに補完 | ラベルの次行の値を拾う等 |
正直な注記：QRが破損・未印字の旧様式では、QR経路は使えずOCRのみになります。読み取り結果は必ず人が確認する前提の"下書き"です。
② 請求書 ― 日付・取引先・税抜/税込/消費税・登録番号（T番号）
会計向けの抽出器（VoucherExtractor）は、請求書の生テキストから日付・取引先名・税抜(net)・税込(gross)・消費税(tax)・税率区分・登録番号(T+13桁)を拾います。金額のラベル（合計／小計／消費税 など）は、OCRの改行揺れで値が次の行に落ちることがあるため、ラベル行に金額が無ければ直後の行も見る設計です。
- 入力：請求書・領収書・レシートを1枚。
- 抽出項目：日付／取引先名／税抜／税込／消費税額／税率区分（10%か軽減8%か）／登録番号／適格候補かどうか。
| 仕組み | 実装での挙動 |
|---|---|
| 金額の相互補完 | 税込＋税率が分かれば消費税を計算、税抜＝税込−税額 など欠けたぶんを埋める |
| 破綻の棄却 | 消費税額が税込以上、または税込の50%超のときは「OCR誤認」とみなして消費税を空にする |
| 登録番号（T番号） | 「T＋13桁」の形（区切りや空白が混じっても）を抽出し、チェックデジットまで照合する（TaxEngine::checkRegNo）。形式（^T＋13桁）の合否に加え、下13桁を法人番号とみなした検査数字の一致を確認し、抽出結果に「形式✓・CD一致／不一致」を表示。個人事業主の番号は検査数字を弾く根拠にせず加点扱い（国税庁仕様準拠） |
| 信頼度 | 日付・取引先・税込・登録番号のうち何項目取れたかで high / mid / low を付ける |
正直な注記：登録番号は「T＋13桁の形式」と「チェックデジット（下13桁の検査数字）」まで照合しますが、公表サイトでの実在確認や適格／非適格の最終判断は行いません。適格かどうか・仕訳の最終確定は税理士の確認前提です。
③ 納品書 ― 明細1行ずつ＋「数量×単価≒金額」の検算
飲食の仕入向け抽出器（DeliveryNoteExtractor）は、納品書を明細行（品名／数量／単位／単価／金額）として最大5行まで構造化します。1行に「品名 数量 単位 単価 金額」が並ぶ横型の表に加え、AI-OCRが表を列ごとに縦読みしてセルがバラバラの行になるケース（縦型）にもフォールバックで対応します。
- 入力：仕入先からの納品書を1枚。
- 抽出項目：仕入先名／納品日／明細（品名・数量・単位・単価・金額・税率区分・カテゴリ）／明細合計／記載の合計。
| 仕組み | 実装での挙動 |
|---|---|
| 行の検算 | 縦型の解釈では「数量×単価≒金額（誤差±1円）」を満たす3数値の並びを1明細として確定。合わなければ「単価・金額」の2数値で解釈し数量を逆算 |
| 合計の突合 | 明細合計（税抜想定）に対し、記載合計（税込想定）が0.97〜1.13倍の範囲を外れたら warn。合計が読めないときも warn |
| カテゴリ推定 | 品名から鮮魚／青果／精肉／酒類／調味／消耗品を推定。酒類は軽減対象外(10%)、それ以外は8%を既定 |
| 信頼度 | 仕入先・納品日・明細有無・合計有無の項目数で high / mid / low |
正直な注記：warn は「合計が合わない＝人が見てね」の合図です。読み取りは下書きで、確定入力の前に人が確認する前提です。
④ 手書き出面（でづら）― 職人名・人工・区分を1行ずつ
建築の出面向け抽出器（TsuraExtractor）は、手書き/表形式の出面表から現場名・日付・各行（職人名／人工／区分／職種）を拾います。AI-OCRは表のセルを縦にバラして返すことが多いため、「氏名を見つけた行」を起点に、続く数行から人工と区分を紐付ける作りです。
- 入力：手書きの出面表を1枚。
- 抽出項目：現場名／作業日／各行（職人名・人工・区分〈常用/請負〉・職種）。
| 仕組み | 実装での挙動 |
|---|---|
| 人工の揺れ吸収 | 「1 / 1.0 / 0.5 / 半 / 全 / 1人」などを解釈し、0.25刻みで0〜2.0に丸める |
| 既知職人の優先照合 | 登録済みの職人名があれば優先的に突き合わせ、手書きの読み違いを減らす |
| 区分 | 「常用／請負・一括・出来高」を判定（既定は常用） |
| 信頼度 | 取れた行数で high / mid / low |
正直な注記：手書きは書き手の癖で誤読が起きやすい領域です。だからこそ既知の職人名との照合を効かせ、読めない行は手入力にフォールバックします。現場監督が下書きを確認→修正→確定する運用が前提です。
⑤ 「AIは間違える」前提でつくる ― これが差別化
AI-OCRの記事の多くは「精度◯%」を掲げます。私たちはその数字を単独では出しません。実運用では"間違いをどう見つけて、どう人に渡すか"のほうが効くからです。上の4つの抽出器には、その思想が同じ形で入っています。
- 検算する：納品書は「数量×単価≒金額」、請求書は「税込・税抜・消費税のつじつま」を確かめ、合わない値は捨てるか
warnを出す。読めた値をそのまま信じない。 - 確からしさを持つ：項目ごと・書類ごとに信頼度（high/mid/low、車検証はQR優先の三段）を内部に持ち、人が「どこを重点的に見ればいいか」を判断できるようにする。
- 人の確認を挟む（下書き思想）：抽出結果は完成データではなく"下書き（draft）"。人が確認→修正→確定する前提。読めない行は無理に埋めず手入力へ回す。
- PIIを残さない：無料デモは書類を保存せず、OCR処理の直後にアップロード画像を削除します（
finallyで必ず@unlink）。デモは連続利用を一定回数に制限し、濫用による課金・負荷も抑えています。
この「間違える前提の作り」が、そのまま製品の信頼性になります。
よくある質問（FAQ）
Q. 手書きの書類は読めますか？
A. 手書き出面など手書き書類にも対応しています。ただし手書きは書き手の癖で誤読が起きやすいため、登録済みの職人名との照合や人工の表記揺れ吸収で誤りを減らし、読めない行は手入力に切り替えられる設計です。読み取り結果は人が確認する前提の下書きとしてお使いください。
Q. 読み取りの精度は何%ですか？
A. 一律の数字は掲げていません。書類の状態（印字か手書きか、QRの有無、撮影の鮮明さ）で結果が変わるためです。代わりに、項目ごとの確からしさ（信頼度）を内部で持ち、金額の検算や合計の突合で「怪しい箇所」を警告として出す作りにしています。実際の見え方は無料デモでご自身の書類で確かめられます。
Q. アップロードした書類の画像はどうなりますか？
A. 無料デモでは書類を保存しません。OCRの処理が終わった直後にアップロード画像を削除します。車検証や請求書は個人情報・取引情報を含むため、残さない設計にしています。
Q. 読み取った結果はそのまま会計や台帳に登録されますか？
A. いいえ。抽出結果は"下書き"として提示し、人が確認・修正してから確定する前提です。請求書の登録番号（T番号）は形式とチェックデジットまで照合しますが、適格かどうか・仕訳が正しいかどうかの最終判断は、税理士など専門家の確認をおすすめします。
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本ページは実装で確認した挙動と読み取り例の一般的な情報提供であり、個別の読み取り精度や適法性を保証するものではありません。読み取り結果は人の確認を前提とした下書きです。会計・税務の最終判断は税理士等の専門家へご相談ください。