— Case Study / AI導入実績 —

PDF発注書を、
OCRでデータ化する世界。

FAX・PDFで届く取引先の発注書を、Gemini APIでOCRしてGoogle Sheetsに自動転記。
商品マスタ357行・納品先マスタ4,982行と自動マッチングし、紙のまま埋もれていた発注情報を構造化データに変えました。

手入力ゼロ PDFを置くだけで Sheets に自動転記

5,339行マスタ自動照合商品357行 + 納品先4,982行と完全マッチング

受注処理高速化確信度スコアで人の確認は最終チェックのみ

— Problems —

紙で届く発注書が、現場のボトルネックになっていませんか

FAX・PDFの発注書を、毎日1枚ずつ手入力得意先名・商品コード・数量を、目で見てSheetsに転記する作業が膨大

商品マスタ・納品先マスタの突合に時間がかかる表記揺れがあるとマスタ照合に時間がかかり、転記ミスの温床に

1日数十枚の発注書を、繁忙期は数百枚処理担当者の手が回らず、出荷遅延・受注ミスにつながるリスク

紙データのままなので、集計・分析ができない得意先ごとの受注傾向が見えず、戦略立案に使えない

属人化していて、担当不在時に業務が止まる「あの人にしか読めない手書き」「あの人しか分からないルール」

— System Architecture —

システム全体像

— Input —

指定フォルダにPDF発注書を置くだけ

FAX受信PDF・メール添付PDFを Google Drive の所定フォルダに保存

↓

— OCR Engine —

Gemini 2.0 Flash でOCR + 構造化抽出

出荷日・着日・得意先・商品・数量・送料を自動抽出。13カラムの構造化データに変換

↓

— Master Match —

商品・納品先マスタと自動マッチング

商品マスタ357行・納品先マスタ4,982行と正規化スコアリングで照合。確信度を算出

↓

— Output —

Google Sheets に自動転記 + 処理済みPDFを移動

構造化データをスプレッドシートに追記。原本PDFは日付フォルダに自動アーカイブ

↓

— Result —

担当者は確信度の低い行だけ確認すればOK

— Features —

3つの主要機能

PDF発注書を1枚ごとOCRして13カラムに構造化

Gemini 2.0 Flashが、PDFのレイアウトに依存せず発注書フォーマットを理解。No.・出荷日・着日・得意先・商品・数量・送料・ファイル名・ページ・確信度を自動抽出して、そのままSheetsに書き込みます。

商品・納品先マスタと正規化スコアリングで自動マッチング

表記揺れ（「株式会社」「(株)」「カタカナ全角半角」など）を吸収する正規化処理＋スコアリング照合で、商品マスタ357行・納品先マスタ4,982行から最適な候補を選定。マッチング精度を確信度として記録します。

バッチ処理＋自動アーカイブで運用負荷ゼロ

大量PDFも GAS の6分制限を超えてタイマートリガーで自動再開。処理済みPDFは日付フォルダに自動アーカイブされ、二重処理や紛失を防ぎます。

— Impact —

導入効果

手入力
ゼロ

PDFを置くだけで自動処理

マスタ照合
自動化

5,339行を瞬時にスコアリング

転記ミス
大幅減

確信度で異常値を即検知

繁忙期
対応可

バッチ処理で大量PDFを安定処理

構造化
データ

受注分析・経営判断に活用可

— Difference —

一般的なツールとの違い

一般的なOCR・SaaSサービス

月額数万円のSaaS課金が継続発生
テキスト抽出のみでマスタ照合は手動
業界・帳票ごとのカスタマイズが効きにくい
取引先別のフォーマット差異に弱い
導入時に学習コストがかかる

NARERU式発注書OCR自動化

Google Workspace内で完結・追加SaaS不要
商品・納品先マスタとの自動マッチングまで一気通貫
業務独自のルール（送料表示・桁数等）に完全対応
Gemini APIで取引先別のレイアウト差を吸収
運用は既存の Google Drive / Sheets だけ

— Technology —

技術ポイント

Gemini 2.0 Flash でPDFを直接OCR

画像ベースのPDFも文字データのPDFも区別なく読み取り。テーブル構造を理解し、構造化JSONとして出力

マスタ正規化＋スコアリング照合

「株式会社⇔(株)」「全角⇔半角」「スペース揺れ」を吸収。複数候補の中から最も確信度の高いマスタIDを採用

GAS 6分制限を超えるバッチ処理

タイマートリガーで自動再開。100枚を超える発注書も中断なく処理を継続

確信度スコア付きの人間レビューUI

ダッシュボードで確信度が低い行をハイライト。原本PDFのプレビューを横並びで表示し、確認作業を最小化

— Voice —

想定される導入後のイメージ

FAXで届く発注書を毎日打ち込んでいた時間が、確認作業だけになる。商品コードと納品先コードがマスタから自動でひも付くので、Sheets の中で受注分析もすぐできるようになる。これまで紙で消えていた情報が、データとして経営判断に使える状態になる。

— 製造業のバックオフィス改革想定シーン

— Real Value —

自動化の先にある本当の価値

受注処理の属人化を解消する

「ベテランしか正確に処理できない」状態は事業のリスク。マスタ照合と確信度判定を仕組み化することで、新人でも同じ精度で処理できる体制を作る。

紙の中に眠っていたデータを経営資源に変える

構造化されたSheetsデータがあれば、得意先別の受注傾向・商品別の動き・季節変動が即座に可視化できる。発注書OCRは「効率化」ではなく「経営の解像度向上」の入口。

繁忙期に強くなる業務基盤

人を増やせば対応できる、という属人モデルから脱却。Gemini APIとGASの組み合わせで、PDFの量に対して線形にスケールする受注体制を構築する。

— Project Summary —

プロジェクト概要

対象業務	FAX・PDF発注書の OCR / マスタ照合 / Sheets転記
対象	製造業・卸売業のバックオフィス受注処理
主要効果	手入力ゼロ・マスタ自動照合・繁忙期スケール対応
使用技術	Google Apps Script, Gemini 2.0 Flash API, Google Sheets, Google Drive
運用方法	指定Driveフォルダに発注書PDFを置くだけ

PDF発注書を、OCRでデータ化する世界。