AIによる通関書類の読み取り＆データ抽出

輸出入業務において、書類は通関申告プロセスに不可欠な重要なデータソースです。商業インボイス、パッキングリストから船荷証券（B/L）および関連書類に至るまで、輸出入担当者は申告データを完成させる前に、多くの情報の収集、確認、突合、入力を行う必要があります。

出荷件数が増加するにつれて、処理すべき書類の量も比例して増加します。手動でのデータ入力は時間がかかるだけでなく、特に情報がさまざまなフォーマットで提示される場合、多くの反復的な作業を生み出します。

このような背景の中、AIを活用した通関書類の読み取りは、企業が書類からのデータ抽出プロセスの自動化をサポートし、手動入力作業への依存を減らすのに役立ちます。データ検証機能やその他の入力方法と組み合わせることで、このテクノロジーは通関申告ソフトに統合され、企業の書類処理効率の向上と申告データの準備をサポートしています。

EasyCus は、Web環境での通関申告のためにParacelが開発したソリューションです。書類処理プロセスへのAIと自動化の適用を主眼に置いて開発されており、同時に輸出入企業の実際のニーズに合わせた多様なデータ入力方法をサポートしています。

1. 手動による書類入力は、輸出入担当者のどれだけの時間を奪っているか？

通関申告に使用される書類一式には、HSコード、品名、数量、単価、価格、取引条件、買い手情報、売り手情報、コンテナ番号、B/L番号、および出荷に関連するデータなど、さまざまな情報グループが含まれている場合があります。

しかし、これらの情報が常に統一された構造で提示されるとは限りません。インボイスはPDF形式で提供される場合があり、パッキングリストはまったく異なるテンプレートを使用している可能性があり、一方でB/Lには独自の情報の配置方法があります。紙の書類からスキャンまたは撮影された書類の場合、画像品質やレイアウトも異なる場合があります。

従来のプロセスでは、輸出入担当者は通常、書類の読み取り、使用する情報の特定、システムへのデータ入力、および元の書類との再確認という複数の連続した作業を実行する必要がありました。少量の書類を処理する場合、これらの作業に費やす時間は大きな影響を与えないかもしれません。しかし、多数の出荷を抱える企業にとって、上記のプロセスを何度も繰り返すことは、毎日の業務量の中で大きな割合を占めるようになります。

処理時間だけでなく、手動でのデータ入力は、書類からシステムへの情報移行プロセスにおいてエラーのリスクも生み出します。数量、単価、商品情報の誤入力、あるいはデータの脱落といったミスは、確認や再調整の必要性を引き起こす可能性があります。

したがって、解決すべき課題は単に入力時間を短縮することだけでなく、手動作業をいかに削減しつつ、申告前のデータ検証および管理能力を維持するかという点にあります。

これこそが、反復的な入力作業を削減し、入力データの処理効率を向上させるために、AIによる通関書類の読み取りが申告プロセスに適用される基礎となっています。

2. AIによる通関書類の読み取りおよびデータ抽出とは何か？

AI書類読み取りとは、PDF、画像、スキャン文書などの資料から情報を認識・抽出をサポートし、それらの情報を構造化データに変換してシステム上でさらに処理できるようにする技術です。

このプロセスでよく使用される基盤技術の1つが、OCR（Optical Character Recognition）（光学的文字認識）です。OCRは、システムが画像や文書内に現れる文字を認識し、それらをテキストデータに変換するのに役立ちます。

しかし、純粋なOCRは主にコンテンツの認識に焦点を当てているのに対し、AI書類読み取りシステムは、書類構造内におけるデータの意味と位置を特定する課題を追加で処理する必要があります。たとえば、システムが「500 PCS」という値を認識した場合、この文字列が何であるかを特定するだけでなく、これが数量に関する情報であり、対応するデータフィールドに入力される必要があることを特定しなければなりません。

2つのテクノロジーは、次のようにシンプルに区別することができます。

• OCR：文字を認識し、画像内のコンテンツをテキストに変換します。
• AIデータ抽出：コンテンツと帳票の構造を分析して必要な情報フィールドを特定し、そのデータを適切な構造に整理して次の処理へと進めます。

手動によるデータ入力と比較して、AIは情報再入力を大幅に削減することができます。ただし、AIによって抽出されたデータは、次のステップで使用する前に確認と検証を行う必要があります。

3. EasyCusにおけるAI帳票読み取りおよび申告書作成プロセス

ParacelではEasyCusでは、AIが帳票データ処理プロセスに統合されており、ユーザーの手動入力作業を削減し、情報を申告データ構造へと落とし込みます。

プロセスは主に4つのステップで実行されます：

1. 帳票セットのアップロード

ユーザーは、インボイス、パッキングリスト、または関連帳票など、処理が必要な帳票をシステムにアップロードします。プラットフォームへ直接帳票をアップロードすることで、データ入力プロセスを開始する前の手動データ変換ステップを削減できます。

2. AIによる分析とデータ抽出

帳票を受け取った後、AIはコンテンツを分析し、必要な情報を抽出します。担当者が1枚ずつ帳票を読み取って各データフィールドを手動で再入力する代わりに、システムが帳票から構造化データへの情報変換をサポートします。

このステップでは、申告書作成プロセスにおける繰り返し発生するデータ入力の作業量を削減することに重点を置いています。

3. 元帳票とのデータ突合

抽出されたデータは、後続の処理に進む前に確認する必要があります。EasyCusでは、ユーザーがデータを見直して元帳票と突合することをサポートしており、AIが認識した情報を確認し、必要に応じて修正を行うことができます。このアプローチにより、特に精度の高さが求められる情報において、輸出入担当者によるコントロール機能が維持されます。

4. 申告用データの作成

データの確認と完成後、ユーザーは処理を進めてシステム上で申告用データを作成することができます。このプロセスにおける特筆すべき点は、データ入力完了後に問題が発覚するのではなく、申告ステップに移行する前にデータの確認が行われる点です。

これにより、AIは申告プロセスにおけるサポート層となり、ユーザーによる確認および検証能力と組み合わせて機能します。

4. なぜParacelはAI + オートメーションの方向性でEasycusを開発したのか？

EasyCusは、Paracel Technology Solutionsによって開発され、企業の実際のオペレーション上の課題にAIと自動化を適用することを方向性としています。輸出入業務において、書類のデータ入力はプロセス全体の一ステップに過ぎません。データ入力の作業だけを自動化し、その後のチェック、標準化、および処理のステップと連携させなければ、自動化の効果は限定的になってしまいます。

そのため、EasyCusはAI、自動化、検証（validation）を組み合わせた方向性で開発されており、入力データから申告用データに至るまでの処理チェーンに焦点を当てています。

全体的なプロセスは次のようにイメージできます。

元帳票 → AIによるデータ抽出 → チェックと照合 → 検証（validation） → 申告用データ。

このアプローチは、単一の作業を最適化するだけでなく、プロセスレベルでの課題解決に役立ちます。

同時に、企業の向けソリューション開発におけるParacelの経験も、EasyCusがAIを実際のオペレーションニーズに結びつけて構築されるための基礎となっています。EasyCusの目標は、書類からの情報認識だけでなく、書類から申告システムへのデータ移行プロセスを短縮しつつ、業務に必要なチェックステップを維持するよう企業を支援することです。

5. 手入力と比較した、AIによる書類データ抽出のメリット

通関申告ソフトウェアを使用する企業にとって、データ抽出プロセスへのAIの統合は、書類準備およびデータ入力の段階において大幅な改善をもたらすことができます。

5.1 手動データ入力作業の削減

AIは書類からの情報抽出をサポートし、それによって従業員が手作業で読み取って再入力しなければならないデータ量を削減します。これは、企業が複数の書類セットや1つの貨物内で多数の品目を取り扱う場合に特に重要です。

5.2 データ入力におけるミスリスクの軽減

書類からシステムへのデータの再手動入力には、常にヒューマンエラーによる差異のリスクが存在します。抽出ステップを自動化することで再入力作業の数が減り、その結果、データ準備プロセスにおける一般的なエラーの原因を制限することができます。

ただし、AIは確認の必要性を完全に排除するわけではありません。ユーザーは、確認を行う前に、抽出されたデータを元の書類と照合する必要があります。

5.3 データの標準化

複数のパートナーからの書類は、フォーマット、レイアウト、情報の位置が異なる場合があります。データをシステム上で同じ構造に落とし込むことで、処理プロセスの整合性が高まり、書類の種類ごとのレイアウトへの依存度を減らすことができます。

5.4 書類処理速度の向上

データ抽出部分が自動化されると、従業員は繰り返しのデータ入力作業に費やす時間を減らすことができます。従業員は、データの入力に大部分の時間を集中させる代わりに、情報の確認や専門的な業務を必要とするケースの処理に、より多くの時間を費やすことができます。

5.5 申告前データ検証のサポート

AIとチェックおよびバリデーションのステップを組み合わせることで、データが後続の申告ステップで使用される前に、追加のコントロールレイヤーが作成されます。これは、公式な申告を行う前にデータを慎重に確認する必要がある輸出入企業にとって重要な要素です。

6. AI以外にEasyCusにはどのような申告書の作成方法がありますか？

AIによる書類読み取りはEasyCusでのデータ入力方法の一つですが、唯一の方法ではありません。実際には、企業はさまざまなデータソースを持っている場合があります。データが書類に直接記載されているケースもあれば、企業がすでにファイル形式でデータを保有している場合や、システム上で直接入力する必要がある場合もあります。

そのため、EasyCusでは主に3つの方法をサポートしています。

6.1 Excel/TXT/XMLのインポート

企業は、すでにデータがある場合、Excel、TXT、またはXMLの形式からデータをインポートできます。この方法により、既存のデータを活用し、事前に準備された情報の再入力を制限することができます。

6.2 バリデーション付き手動入力

データを直接入力する必要がある場合、ユーザーはEasyCus上で手動によるデータ入力を実行できます。データはシステムに統合されたバリデーションルールに従ってチェックされ、入力プロセス中の情報管理をサポートします。

6.3 AIによる書類の読み取りと抽出

入力データがインボイス、パッキングリスト、または関連書類にある場合、ユーザーはAIを使用して情報の抽出をサポートさせることができます。

これら3つの方法により、EasyCusはさまざまなデータ処理シナリオに対応できます。

• AIは、書類から抽出する必要のあるデータに適しています。
• Excel/TXT/XMLのインポートは、ファイル形式ですでに用意されているデータに適しています。
• 手動入力は、システム上で直接データの入力や調整を行う必要がある場合に適しています。

これにより、企業は単一の入力方法に限定されることなく、データソースや現在の業務プロセスに適した方法を選択することができます。

EasyCusでは、AIは単独の機能として導入されるのではなく、ファイルインポート、手動入力、バリデーションと組み合わせて、データ処理プロセス全体の中に組み込まれています。これは、企業が手動でのデータ入力プロセスから、より高いレベルの自動化とデータ管理を備えた申告プロセスへと段階的に移行するための基盤となります。

7. よくある質問 (FAQ)

EasyCusはどの企業によって開発されましたか？
EasyCusは、企業の実際の運営課題に合わせたERP（Odoo）ソリューションの導入およびAI・自動化製品の構築を専門とするParacel Technology Solutionsによって直接開発されました。

EasyCusのAIはどのように証憑を読み取り、抽出しますか？
システムはPDF形式または画像・スキャン形式（インボイス、パッキングリスト、船荷証券など）の証憑ファイルを受け取り、AIが分析して申告書の対応する項目にデータを入力します。元となる証憑から直接管理するこのステップにより、申告作成後に修正するのではなく、作成前にミスが検出されます。

AIの読み取りや抽出に誤りがあった場合はどのように処理されますか？
EasyCusには申告書生成前にデータのプレビュー（プレビュー）ステップがあり、ユーザーが元となる証憑と直接突き合わせ、確認前に必要に応じて調整できるようになっています。これは、申告完了後の不一致のみを管理するシステムとは異なる点です。

AI以外に、EasyCusで申告書を作成する方法はありますか？
はい、あります。企業はExcel/TXT/XMLからデータをインポートするか、厳格な業務検証を経て手動で入力することができます。

EasyCusはソフトウェアのインストールが必要ですか？
いいえ。EasyCusはWebプラットフォームであり、複雑なインストールなしで複数のOSで使用できます。

EasyCusには無料トライアル版がありますか？
企業の規模や申告ニーズに適したトライアルプランについてコンサルティングを受けるには、EasyCusチームに直接お問い合わせください。