受注処理AI・注文書AI-OCRを比較|6サービスの特徴・料金と選び方

FAXやPDFで届いた注文書を見ながら、品名や数量を入力する。取引先の商品名から自社の商品コードを探し、Excelや販売管理ソフトへ転記する。こうした受注入力を減らす方法として、注文書をAIで読み取る受注処理AIやAI-OCRがあります。
ただし、文字を読み取れるだけでは、受注処理全体が短くなるとは限りません。 読取り後も商品コードの検索や、箱から個への数量換算が残れば、担当者の手間は減りにくくなります。
サービスを選ぶ際は、読取り精度に加え、マスタ照合やデータ整形を経て、受注登録までどこまでつなげられるかを確認しましょう。この記事では、受注業務への利用と読取り後の処理について公開情報がある6サービスを比較し、自社に合う選び方と試用方法を紹介します。掲載順は順位ではありません。
※2026年10月4日時点の各社公開情報をもとに整理しています。同じ注文書を使った実測比較ではありません。また、公開情報で確認できない機能を非対応と判断しているものではありません。料金・機能・提供条件は変更される場合があるため、導入時には各社へご確認ください。
受注処理AIの基本的な流れ
01
注文書取込
FAX・PDF・画像
02
AI読取り
品名・数量・納期
03
マスタ照合
自社のコードへ
04
担当者確認
必要な箇所を修正
05
データ整形・出力
CSV等のファイル
06
システム連携
CSV取込・API・RPA
代表的な処理の流れです。対応範囲や、人が確認するタイミング、システムへの連携方法は、サービス・運用によって異なります。
読み取った後、受注登録までつながるかを確認する
AI-OCRは注文書の文字をデータに変換できますが、実際の受注業務では、その後に商品を特定し、登録単位や出力形式を整える処理が必要です。たとえば、注文書に「連結ピン・青/2箱」と書かれ、自社マスタでは商品コード「00037」、入数「1箱10個」と管理している場合を考えてみましょう。
「2箱」の注文を「20個」の登録データへ
注文書の記載
連結ピン・青
注文数量
2箱
取引先の表記を読み取る
商品マスタで照合
00037|連結ピン青
入数:1箱10個
担当者が商品・入数を確認
2箱 × 10個 = 20個
受注登録用データ
商品コード
00037
数量(個)
20
商品コードの先頭の0を保つ
説明用の架空例です。読取り後に商品を特定し、入数で換算して、入力先が受け付けるデータに整えます。実際の製品画面ではありません。
販売管理ソフトで数量を個単位で登録するなら、必要なのは「商品コード00037/数量20個」というデータです。商品名を読み取るだけでなく、マスタとの照合、入数の確認、数量の換算までつながるかがポイントになります。
さらにCSVをExcelで扱う場合は、商品コード00037の先頭の0が消えないようにするなど、入力先に合わせたデータ形式も考える必要があります。
このように、受注処理AIはOCR精度だけでは比較できません。
導入前の相談・試用で確認したい7つのポイント
次の7項目を自社の運用に照らして確認すると、導入後に残る作業を整理できます。後のサービス比較表は公開情報による特徴の要約です。ここで挙げる条件は、実際の帳票を使った相談・試用で確かめてください。
| 比較項目 | 確認する内容 |
|---|---|
| 注文書の取込 | FAX、PDF、メール添付、画像など、現在の受取方法に対応できるか |
| 読取り | 印字、手書き、FAXのかすれ、取引先ごとに異なる書式を扱えるか |
| マスタ照合 | 取引先の商品名から自社の商品コードを特定できるか |
| データ変換 | 箱・ケース・個などの単位変換や表記ゆれに対応できるか |
| 確認・修正 | 原本と読取結果を確認し、必要な箇所だけ修正できるか |
| 出力・連携 | Excel、CSV、API、RPAなどで現在の入力先につなげられるか |
| 運用・サポート | 新しい帳票や商品が増えたときに誰が設定・修正するのか |
重要なのは、自社で時間がかかっている作業に対応できるかです。文字の転記が負担ならOCRの読取りが重要です。商品コードを探す時間が長いならマスタ照合を確認します。読取り後にExcelの列を並べ替えたり、販売管理ソフトへ入力し直したりしているなら、出力・連携まで見なければなりません。
受注処理AIは3つの方法に分けて考える
注文書の処理を効率化する方法は、クラウドサービス(SaaS)の利用を含め、大きく3つに分けて考えられます。
受注業務に特化したSaaS
注文書の読取りだけでなく、商品マスタとの照合や受注データ作成など、受注業務を想定した機能を備えたサービスです。標準機能や設定で自社の運用に合えば、比較的導入しやすい方法です。
汎用AI-OCRと自動化を組み合わせる
注文書だけでなく、請求書、申込書、納品書など、さまざまな帳票を読み取れるAI-OCRを利用する方法です。複数の帳票をまとめてデータ化したい場合に使いやすい一方、商品マスタとの照合や販売管理ソフトへの登録をどこで行うかは別途確認する必要があります。
現在の業務に合わせて個別構築する
現在使っている注文書、商品マスタ、Excel、販売管理ソフトをなるべく変えず、それらに合わせて処理を組み立てる方法です。会社独自の照合・変換ルールが多い場合や、現在のExcelや販売管理ソフトを残したい場合に候補になります。
最初から個別構築を選ぶ必要はありません。まずSaaSの標準機能や設定で実現できるかを確認し、対応が難しい部分が多ければ個別構築も比較するという順序が分かりやすいでしょう。
受注処理AI・注文書AI-OCR 6サービスを比較
表は横にスクロールできます。
| サービス | タイプ・特徴 | 主な出力・連携 | 公開料金の例 | 導入・運用サポート | 向いているケース |
|---|---|---|---|---|---|
| 発注書AI-OCR(invox) | 受注特化。マスタ連携、AI学習 | 受注データ出力、WEBEDIを介した基幹連携 | 基本機能は月3万円~。初期費用は問い合わせ | あり:マスタ・帳票設定、操作説明 | FAX注文が多く、受注処理全体を整えたい |
| 注文書革命DX | 受注特化。非定型帳票、マスター参照・補完 | CSV、システム連携 | 要見積り | あり:帳票設定代行、操作説明、帳票追加・変更対応 | 帳票設定も含めて支援を受けたい |
| CO-NECT AIデータ変換 | 受注特化。商品照合、表記ゆれ・単位変換 | 整形済みCSV、API | 要問い合わせ | あり:読取テスト、複雑帳票の設定代行(オプション) | 商品特定や数量換算の負担が大きい |
| AI JIMY Paperbot | AI-OCR+RPA。マスタ照合、類似変換 | CSV、RPA | スタンダード年一括60万円(月換算5万円) | あり:問い合わせフォーム。Proは専用ヘルプデスク | システムへの入力まで自動化したい |
| LINE WORKS PaperOn | 汎用AI-OCR。定型・非定型帳票(プラン条件あり) | CSV、API | ライト月3万円(年額契約・税別)。月額契約は月3.6万円 | あり:精度検証・初期設定の支援、カスタマーサポート | 注文書以外の帳票にも広げたい |
| DX Suite | 汎用AI-OCR。多様な帳票の読取り・加工 | CSV、API(連携開発は利用者側) | Lite月4万円~、初期費用0円(税別) | あり:全プランでメール対応。Standard以上は導入支援2か月 | 多種類の帳票をまとめてデータ化したい |
※「向いているケース」は、公開機能を基にした当社の整理です。表の機能すべてが掲載料金に含まれるとは限りません。契約期間・税区分・対象プランを確認してください。出典は各サービスの説明に掲載しています。
料金は単純には比較できません。処理量の数え方や料金に含まれる機能、初期設定、サポート範囲などがサービスによって異なります。月額料金だけではなく、帳票追加、マスタ設定、システム連携、処理量、運用サポートまで含めて確認する必要があります。サポートも有無だけでなく、対象プランや支援期間、追加費用、自社で担う設定作業を確認しましょう。
発注書AI-OCR(invox)
発注書AI-OCR(invox)は、FAXなどで届く注文書をAIで読み取り、受注データへ変換するサービスです。
公式情報では、AI学習やマスタ連携を行いながら運用を進める仕組みが案内されています。基本機能は月額3万円からで、初期費用は問い合わせとなっています。
各種マスタ登録、画面設定、レイアウト設定(条件あり)、受注データのダウンロード設定、操作レクチャーなどもサポート内容に含まれています。無料トライアルも用意されています。
向いているケース: FAXによる注文が多く、注文書の読取りだけでなく、商品特定やその後の受注処理までまとめて改善したい場合。
導入時には、現在利用している販売管理・基幹システムへ、どの方法でデータを渡すのかまで確認するとよいでしょう。
出典:公式サービス情報、料金・導入支援(2026年10月4日確認)。
注文書革命DX
注文書革命DXは、FAXやメールで受け取った注文書を取り込み、AI-OCRでデータ化するサービスです。
非定型帳票への対応に加え、商品コード、商品名、入数、規格などをマスターデータと連携し、不足する情報を補完する機能が案内されています。FAX特有の汚れや傾き、歪みへの補正も特徴とされています。帳票設定の代行や操作説明に加え、導入後の帳票追加・変更にも対応しています。
向いているケース: 取引先ごとに注文書の書式が異なり、自社で帳票設定を続ける負担を減らしたい場合。
導入時には、現在利用している販売管理ソフトへ渡すデータの項目や形式まで対応できるか確認するとよいでしょう。
出典:公式サービス情報・導入の流れ(2026年10月4日確認)。
CO-NECT AIデータ変換
CO-NECT AIデータ変換は、FAX、メール、PDF、CSVなどで届く注文情報をデータ化し、商品マスタとの照合や表記ゆれの補正を行うサービスです。
特徴の一つが、商品マスタに合わせた単位変換です。公式サイトでは、注文書の1kgという数量を、商品マスタの500g/パックに合わせて2パックへ変換する例が紹介されています。
一度置換した情報を実績として登録し、次回以降の注文で自動的に置換する仕組みもあります。整形済みCSVの出力とAPI連携にも対応しています。
向いているケース: 商品名の表記ゆれ、自社商品コードの特定、箱・ケース・重量などの単位変換に時間がかかっている場合。
自社の商品マスタを使って、受注登録用のデータまで作れるかを試すと効果を判断しやすくなります。
出典:公式サービス情報・FAQ(2026年10月4日確認)。
AI JIMY Paperbot
AI JIMY Paperbotは、AI-OCRにマスタ照合やAI類似変換、RPAなどを組み合わせたサービスです。
OCRで帳票をデータ化するだけでなく、RPAを利用してその後の業務システムへの入力まで自動化できることが特徴です。
スタンダードプランはAI-OCR月2,000枚を含み、年間契約では年一括60万円と案内されています。
向いているケース: 利用中のシステムへの入力作業まで含めて自動化したい場合。
RPAを使う場合は、正常に処理できるケースだけでなく、システム画面の変更やエラー発生時に誰が設定を修正するかも確認しておきましょう。
出典:公式サービス情報、料金プラン(2026年10月4日確認)。
LINE WORKS PaperOn
LINE WORKS PaperOnは、注文書だけでなく、請求書、領収書など複数種類の帳票を扱えるAI-OCRサービスです。
ライトプランは年額契約の場合、月3万円で月800回の読み取りに対応しています。月額契約では月3万6,000円です。スタンダードは年額契約で月5万円、月2,000回となっています(いずれも税別)。初期費用は0円と案内されています。
公式FAQでは、AIおまかせモデルによる非定型帳票の読取りはスタンダード以上の対象とされています。料金表と合わせ、自社の帳票に使うモデルと必要なプランを確認してください。
向いているケース: 注文書だけではなく、社内に残っている他の紙・PDF帳票にもAI-OCRを展開したい場合。
料金を比較するときは、ファイル・ページ単位の読み取り回数が自社の帳票でどう数えられるかも確認しましょう。800回が必ずしも注文書800件を意味するわけではありません。
出典:公式サービス情報・料金・FAQ、初期費用の案内(2026年10月4日確認)。
DX Suite
DX Suiteは、注文書を含むさまざまな帳票をデータ化できるAI-OCRサービスです。
2026年10月時点では、Liteプランが月4万円から、初期費用0円(税別)です。月額費用には無料枠が含まれ、無料枠を超えた部分は従量課金となります。Standardは月10万円から、初期費用20万円(税別)となっています。
向いているケース: 注文書に限定せず、多種類の帳票へAI-OCRを展開したい場合。
受注処理に利用する場合は、OCRの後に必要になる商品マスタとの照合や商品コードへの変換を、どの仕組みで行うかも合わせて設計する必要があります。
出典:公式機能、料金プラン、API連携のFAQ(2026年10月4日確認)。
どの作業を減らしたいかで選ぶ
各サービスを見ると、AI-OCR、マスタ連携、CSV出力といった似た言葉が並びますが、自社で減らしたい作業によって、重視すべき機能は変わります。
| 時間がかかっている作業 | 比較するときのポイント |
|---|---|
| 品名・数量・納期の入力 | OCR精度、確認・修正方法 |
| 商品コードの検索 | 商品マスタとの照合 |
| 箱・ケース・重量などの換算 | 数量・単位変換 |
| Excelへの転記 | Excel・CSVの出力形式 |
| 販売管理ソフトへの再入力 | CSV取込、API、RPA |
| 取引先ごとの例外処理 | ルール設定、確認方法 |
| 新しい注文書への対応 | 帳票追加の方法・料金 |
| 毎回同じ商品の確認 | 過去結果や学習内容の再利用 |
まず、現在の受注処理を1件だけ最初から最後まで追い、どこに時間がかかっているのか確認してみてください。ここが分かれば、サービス比較で見るべきポイントも絞れます。
AI学習だけで判断しない
受注処理AIでは、AI学習、自動学習、修正履歴の活用などの機能が紹介されています。重要なのは、学習という名称ではなく、一度人が判断した内容のうち、次回は何を判断しなくてよくなるのかです。
たとえば、連結ピン・青と商品コード00037の対応を一度確認したとします。次回から商品コード00037を自動的に特定できるのか。OCRで間違えた文字だけが改善されるのか。数量換算のルールまで再利用できるのか。ここにはサービスによって違いがあります。
試用できる場合は、同じ取引先・同じ商品の注文書を複数回処理してみると分かりやすくなります。1回目に必要だった確認作業が、2回目にどこまで減ったかを見てください。
試用では受注登録まで確認する
無料トライアルやデモでは、OCR画面で文字を正しく読めたところで評価を終えないことが重要です。できれば、普段使っている注文書、商品マスタ、Excel、販売管理ソフトを使い、注文書を受け取ってから受注登録が終わるまでを試します。
きれいなPDFだけでなく、FAXで文字が薄いもの、手書き修正があるもの、明細が多いもの、似た品名があるもの、単位変換が必要なもの、マスタ未登録の商品が含まれるものも試すと、実際の運用に近い評価ができます。
商品名を正しく読めたとしても、自社の商品マスタのどの商品なのかを特定できなければ検索作業は残ります。候補が複数ある場合や、商品がマスタに存在しない場合にどのような確認になるかも見ておきます。
また、CSVを出力できることと、そのCSVを販売管理ソフトへそのまま取り込めることは同じではありません。商品コード、取引先コード、数量、単位、日付、必須項目、列順、文字数など、入力先にはそれぞれ仕様があります。
可能であれば、テスト用データを実際に販売管理ソフトへ取り込み、エラーなく登録できるところまで確認するとよいでしょう。
効果は受注処理全体の時間で測る
AI-OCRの処理時間だけではなく、注文書を受け取ってから受注登録が終わるまでの時間で比較します。
説明用の仮定として、これまで1件5分かかっていた受注処理が、OCRだけなら数秒になったとしても、その後の商品確認やCSV加工、販売管理ソフトへの入力に4分かかっていれば、削減できた時間は限定的です。
反対に、OCRの読取りだけでなく、マスタ照合、確認、CSV作成までつながれば、担当者が行う作業そのものを大きく減らせる可能性があります。
比較するときは、AIの処理速度ではなく、導入後に担当者のどの作業がなくなるかを見ることが大切です。
SaaSと個別構築はどちらがよいか
SaaSと個別構築には、それぞれ向いているケースがあります。
| 比較 | SaaS | 個別構築 |
|---|---|---|
| 導入方法 | 標準機能・設定を利用 | 自社業務に合わせて設計 |
| 機能 | サービスの提供範囲 | 必要な範囲を構築 |
| Excelへの対応 | サービスによる | 現行形式に合わせやすい |
| 販売管理ソフト | 標準連携、CSV、APIなど | 取込仕様に合わせやすい |
| 独自ルール | 標準設定内で対応 | 個別対応しやすい |
| 継続費用 | 月額・年額料金が中心 | 契約内容による |
| 保守 | サービス本体は提供者。自社の設定・連携は分担を確認 | 契約範囲と保守担当を決める |
必要な処理がSaaSの標準機能に収まるなら、料金や運用負担を確認したうえでSaaSを検討できます。
一方、現在の受注台帳Excelをそのまま使いたい、販売管理ソフト専用のCSVを作りたい、取引先ごとに独自の変換ルールがある、商品マスタとの照合方法を細かく決めたいといった場合は、個別構築も選択肢になります。
現在の受注処理のどこを減らしたいかを整理し、その要件を無理なく実現できる方法を選びましょう。
まとめ|自社の注文書で受注登録まで試す
受注処理AI・注文書AI-OCRを選ぶ際は、OCR精度や月額料金に加え、マスタ照合、数量変換、確認、Excel・CSVの作成、販売管理ソフトへの登録までを見ておきましょう。まず現在の受注処理で時間がかかっている場所を確認し、実際の注文書とマスタを使って試すことが出発点です。
機能の多さだけでなく、導入後に担当者が行わなくてよくなる作業は何かまで比べると、自社に合う方法を判断しやすくなります。
今のExcel・販売管理ソフトを活かした受注入力の効率化を支援します
オプティードでは、今お使いのExcelや販売管理ソフトを活かし、受注入力の手間を減らす支援をしています。注文書のAI読取りからマスタ照合、確認、Excel・取込用CSVの作成まで、自社の業務に合わせて仕組みを整えます。
