株式会社Co-Labo AIは、製造業をはじめとする紙文書を多く扱う企業向けに、AI-OCRを活用した紙やPDFのデータ化から社内文書の検索、既存システムとの連携、業務自動化までの一貫したAI導入支援を行っています。

書類を単に電子化するだけでなく、必要な情報を抽出・整理し、既存のPDFやExcel、社内ファイルなどと組み合わせて活用することで、検索や転記、文書作成を含めた業務全体の効率化を支援します。

紙文書のデータ化から業務自動化までを一貫支援

多くの企業では帳票や報告書、申請書などが紙で管理されており、PDF化していても内容の目視確認やシステムへの手入力が発生するなど、業務負荷の解消が課題となっています。また、情報が社内の複数箇所に分散し、必要な資料を探すのに時間がかかるケースもみられます。

こうした課題に対し、Co-Labo AIは紙やPDFからAI-OCRで必要な情報を読み取り、業務で活用できるデータとして整理・蓄積します。蓄積したデータは既存のファイルと組み合わせ、社内で日常的に使われる言葉によるAI検索や、既存システムへの自動入力、文書や回答案の作成など、その後の業務まで含めた仕組みを設計します。

一連の支援の流れは以下の通りです。

• 紙・PDFの読み取り
• データ化・整理
• AIによる検索・参照
• 既存システムとの連携
• 入力・文書作成などの業務自動化

転記・確認工数を70％削減するモデルケース

同社が示すモデルケースでは、月200件の帳票・申請書を処理し、確認や転記に1件あたり10分を要している業務を想定しています。

AI-OCRによる自動抽出と人による確認・修正を組み合わせることで、1件あたりの作業時間を3分まで短縮した場合、工数は70％削減されます。月間工数は約33時間から約10時間へと減少し、月約23時間、年間約280時間の削減余地が見込まれます。

なお、この試算は効率化のイメージを示すモデルケースであり、実際の効果は帳票形式や文字品質、対象業務、保有データ、運用方法等によって異なります。

既存資産を活かしたデータ設計と実装

導入にあたっては、保有している紙文書やPDF、Excel、社内ファイルサーバー、既存システムを確認したうえで、データ化の対象やAIでの利用形態を設計します。

エンジニア出身の代表およびメンバーが業務整理やデータ設計の上流工程から参画し、AI-OCRによるデータ化、AI検索、システム連携、実業務への実装までを一貫して担当します。あわせて情報へのアクセス権限や利用履歴にも配慮した仕組みづくりを行います。

AI博覧会 Fukuoka 2026への出展と登壇

Co-Labo AIは、2026年9月30日（水）・10月1日（木）に開催される「AI博覧会 Fukuoka 2026」へゴールドスポンサーとして出展します。ブースではAI-OCRや社内データ活用、AIエージェント開発、業務自動化などの取り組みを紹介します。

また、10月1日（木）11:00〜11:40には、代表取締役CEO 大塚空来がA会場にて「生成AIでどこまで内製する？〜業務のAI転換率で引く境界線〜」と題した講演を行います。

関連リンク：

• AI博覧会 Fukuoka 2026 公式サイト: https://aismiley.co.jp/ai_hakurankai/fukuoka-2026/
• お問い合わせ: https://www.colabo-ai.com/contact

本記事は株式会社Co-Labo AIの発表をもとに作成されています。

Dellows News編集部

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