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株式会社Co-Labo AI、製造業における紙文書・PDF業務のAI活用モデルを公開|AI-OCRから業務自 動化までを解説

公開:
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この記事はプレスリリースです

本記事は、PR TIMESに掲載された企業・団体等のプレスリリースを原文のまま転載しています。記事内容は発表時点の情報です。

発表元
株式会社Co-Labo AI
配信日時
2026年9月25日 17時30分
転載日
2026年9月27日

発表内容については発表元へ、当サイト上の訂正・削除については、当サイトのお問い合わせフォームにご連絡ください。

転載
プレスリリース本文

センサーデータの継続監視から異常検知、現場運用まで一貫して支援

株式会社Co-Labo AI(以下、Co-Labo AI)は、製造業をはじめ、紙文書を多く扱う企業向けに、AI-OCRを活用した紙・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、業務自動化まで一貫したAI導入支援を行っています。

紙の帳票や報告書を単に電子化するだけではなく、必要な情報をAI-OCRで抽出・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。データ化した後の検索、転記、文書作成なども含め、業務全体の効率化を支援します。

【取り組み概要】

■ このような課題を抱える企業様

・紙の帳票や報告書、申請書などが多く残っている
・書類をPDF化しているものの、結局人が内容を確認している
・紙やPDFの情報をExcelや既存システムへ手入力している
・紙・PDF・Excel・社内ファイルなどに情報が分散している
・必要な社内資料を探すのに時間がかかっている
・AI-OCRによるデータ化だけでなく、その後の業務まで自動化したい

■ Co-Labo AIが実施すること

紙やPDFから必要な情報をAI-OCRで読み取り、業務で活用できるデータとして整理・蓄積します。

さらに、データ化した情報と既存のPDF、Excel、社内ファイルなどを組み合わせ、AIによる文書検索や、既存システムへの入力、文書作成など、その後の業務まで含めた仕組みを構築します。

単に紙を電子化するのではなく、

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

までを、企業ごとの業務に合わせて設計します。

■ モデルケースによる試算

たとえば、月200件の帳票・申請書を処理しており、内容の確認やExcel・既存システムへの転記に、1件あたり10分かかっているケースを想定します。

AI-OCRで必要な項目を自動抽出し、人は内容の確認・修正を中心に行うことで、1件あたりの作業時間を3分まで短縮できた場合、転記・確認にかかる工数を70%削減できます。

月200件の場合、月間工数は約33時間から約10時間となり、月約23時間、年間約280時間の削減余地があります。

※上記は業務効率化のイメージを示すためのモデルケースです。実際の導入効果は、帳票の形式、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。

紙を「電子化しただけ」では、業務負荷は残る

製造業をはじめとする企業では、帳票や報告書、申請書など、現在も多くの情報が紙で管理されています。

こうした書類をPDF化して保存していても、必要な情報を人が探して内容を確認したり、Excelや既存システムへ手入力したりしている場合、業務そのものの負荷は大きく変わりません。

また、紙だけでなく、PDF、Excel、社内ファイルサーバーなど複数の場所に情報が分散し、「情報は社内にあるものの、必要なときにすぐ見つけられない」という課題もあります。

AI-OCRでデータ化し、その後の業務までつなげる

Co-Labo AIでは、AI-OCRを活用して紙やPDFから必要な情報を抽出し、業務で利用できるデータとして整理・蓄積します。

データ化した情報は、既存のPDFやExcel、社内ファイルなどと組み合わせ、AIから必要な情報を検索・参照できる環境へつなげることができます。

たとえば、ファイル名や保存場所を正確に把握していなくても、

「○○の過去の対応事例を教えて」
「この製品に関する過去3年分の報告書を探して」

といった、社内で普段使っている言葉から、関連する文書やデータを探し、必要な情報を提示する仕組みを構築できます。

さらに、AI-OCRで抽出した情報を既存システムへ自動入力したり、取得した情報をもとに文書や回答案を作成したりするなど、データ化した後の業務まで含めた自動化にも対応します。

既存の紙・Excel・社内ファイルを活かして設計

AI活用を始めるために、すべてのデータを一から整理し直す必要があるとは限りません。

Co-Labo AIでは、現在保有している紙文書、PDF、Excel、社内ファイルサーバー、既存システムなどを確認したうえで、どの情報をデータ化し、どのようにAIから利用できる状態にするかを設計します。

エンジニア出身の代表・メンバーが、業務整理やデータ設計といった上流工程から入り、AI-OCRによるデータ化、AI検索、システム連携、実際の業務への実装まで一貫して支援します。

また、情報へのアクセス権限や利用履歴なども考慮し、企業内で継続的に利用できる仕組みづくりを行います。

デジタル化で終わらせず、業務そのものを変える

Co-Labo AIが目指すのは、紙文書をデジタル化すること自体ではありません。

書類を探す、内容を確認する、必要な項目を抜き出す、別のシステムへ転記する、必要な文書を作成する。

こうした一連の作業をAIによって効率化・自動化し、人がより判断や企画、顧客対応などに時間を使える環境をつくることが重要だと考えています。

紙や社内文書に蓄積されてきた情報をAIが活用できるデータへ変換し、その後の検索やシステム入力、文書作成までつなげることで、単なるデジタル化にとどまらない業務効率化・自動化を支援してまいります。

「AI博覧会 Fukuoka 2026」にゴールドスポンサーとして出展

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」に、ゴールドスポンサーとして出展します。

会場では、AI-OCRをはじめ、社内データの活用やAIエージェント開発、業務自動化など、企業におけるAI活用の取り組みをご紹介します。

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会場に登壇し、「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〜」をテーマに講演します。

AIをどの業務から導入すべきか、自社でどこまで取り組むべきかといった課題をお持ちの方は、ぜひCo-Labo AIのブースおよび講演へお越しください。

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

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