CASE STUDY / バックオフィス自動化

勤怠の請求転記を
1社4時間から30分に
したOCR自動化

「読む・計算する・確かめる」を道具ごとに分け、人の作業を最後の確認だけにしました。

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まとめ図:勤怠の請求転記 1社4時間→30分。原因は行ずれ、読むのはGemini、計算はExcel、人は確認だけ、まず1社で1か月
OVERVIEW

概要

課題

派遣先5社から届くシフト表・タイムカードのPDFを、目で追って請求用Excelへ手入力していた。

仕組み

PDFをフォルダに置くと、GASが自動で動き、Geminiが読み取り、Excelが計算・検証する。

効果

1社あたり約4時間の作業が、数字の確認だけの約30分になった。

RESULTS

成果

1社あたりの作業時間
約4時間 → 約30分
手入力をなくし、数字の確認だけに
5社合計(毎月)
約20時間 → 約2時間30分
1社あたりの時間 × 5社
2社目以降の導入
約1週間/社
最初の1社は確立に1か月

数字はすべて筆者の職場での実績値です。

PROBLEM

転記ミスの原因は、注意力ではなく「目で追う作業」でした

  • 行ずれ人数が多いシフト表ほど目が滑り、隣の人の数字を拾ってしまう。
  • 書式の違いシフト表は会社ごとにばらばらで、時刻ではなく記号で書かれている。
  • 定規頼み定規を当てて作業しても、注意を強めるほど時間がかかり、集中が切れる。
SOLUTION

読む・計算する・確かめる、を道具ごとに分けた

本番運用のフロー図:PDFが届く、Geminiで読取、シフト表とタイムカードに分岐、請求Excelへ転記、自動計算、検証、人が確認、請求書の完成
本番運用のフロー(②〜⑤はGASで自動処理)
GASフォルダのPDFを見つけ、読み取りから検証までを自動で実行
Geminiシフト表・タイムカードのPDFを、文字と数字のデータにする
Excel勤務予定と始業・終業時刻から、勤務時間を関数で計算する
検証合計勤務時間・残業時間・休日出勤を確かめ、不明な箇所を赤字にする
人赤字の箇所と、数字におかしな点がないかを確認する
PROCESS

まず1社に絞り、1か月確かめてから広げた

構築フェーズの図:1社目を選ぶ、読取設定、転記設定、検証ルール、赤字ルール、1か月の試運用、残り4社へ横展開
構築の流れ(1社目は1か月、2社目以降は1社 約1週間)
STEP 1
ミスの起きやすい会社を1社選ぶ
STEP 2
シフト記号の意味を表にしておく
STEP 3
手作業の結果と1か月並べ、確かめてから広げる
INSIGHT

苦労した点と工夫

最大の壁は「表の崩れ」でした。罫線のずれや行の詰まりがあると、AIも人と同じように隣の行の数字を拾います。

そこで、読み取りを完璧にすることはやめました。自信のない箇所を赤字で知らせ、人が原本で確かめる設計にしています。AIに全部を任せず、怪しい箇所を人に渡すことで、安心して請求書を出せるようになりました。

VIDEO

解説動画:定規を当てても転記ミスが減らない本当の理由

画面のシフト表・タイムカード・Excel はすべて説明用のダミーです。台本はこちらから読めます。

ROLE

担当範囲と使用ツール

担当範囲

  • 業務の洗い出しと仕組みの設計
  • 構築・試運用・他社への展開
  • 記事・図解・まとめ画像・動画(台本・映像)の制作

使用ツール

  • GAS(Google Apps Script):処理の自動実行
  • Gemini:PDFの読み取り(OCR)
  • Excel:勤務時間の計算と検証

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