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2026年3月6日(金)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　AI insideは、運送業務で作成する運転日報や車両点検記録などの帳票をAI-OCRでデータ化するアプリケーションを提供開始した（図1）。これらの帳票はこれまで読み取りが困難だったが、独自開発の大規模言語モデル（LLM）を使うことで、高精度にデータ化するとしている。

図1：運転日報や車両点検記録をAI-OCRで精度よく読み取れるようにした（出典：AI inside）
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　運送業界では従来、ドライバーが運転日報や車両点検記録を日々記入し、これを営業所で回収してExcelや基幹システムへと転記・登録していた。これらの帳票は、左右に分かれた特殊な表構造や歯抜け形式のレイアウトになっていることが多く、記号や手書き記入、略記も含んでいる。従来のAI-OCRでは安定した読み取りが難しく、人手による入力を前提とした運用が続いていた。

　今回提供するアプリケーションは、帳票の構造や記号を含む文書全体の文脈を理解したうえで、必要な情報を抽出・データ化する。実データの検証において平均99.6%の読取精度をうたっており、運行管理帳票の処理を自動化可能だとしている。

　ユースケースの1つは、運転日報の登録である。事例の1つでは、各営業所で毎月数百件単位で運転日報が発生しており、走行時間、訪問先、走行距離などをExcelや基幹システムへと手入力で登録していた。特に、繁忙期は業務負荷が大きくなっていた。

　今回のアプリケーションにより、記載内容を自動抽出し、基幹システムに自動で登録できるようになった。月400時間かかっていた登録業務が50時間程度にまで減り、年間で約4200時間の事務作業を削減できた。全拠点の運行データを集約・可視化できる体制を構築し、ドライバーの稼働状況や労働時間の把握が迅速かつ正確になったことで、配車計画や人員配置の最適化につながった。

　別のユースケースに、車両点検記録のデータ化がある。事例の1つでは、従来は転記ミス防止のため複数人での確認作業が必要だった。今回のアプリケーションにより、記号を含む点検結果をデータ化し、実施日や確認者、点検内容を即時に集約できるようになった。その他の作業日報・出勤簿などの帳票を含め、月に約500時間の業務時間を削減した。さらに、全車両の点検状況を可視化できる体制を構築した。