手書き日報をAIで読み取り

実運用の流れ

このページで体験できるのは②③の部分です。

① 乗務員が手書き日報を提出・スマホで撮影 → ② AIが項目を読み取り → ③ 確信度の低い項目・訂正を自動フラグ → ④ 担当者がフラグ箇所だけ確認・修正・承認 → ⑤ Excel／管理表へ反映（二重登録チェックつき）

試してみる

サンプルの運行日報で読み取りを試せます。手元の帳票の写真をアップロードして試すこともできます（個人情報を含む書類は使わないでください）。

入力した画像はサーバーに保存していません（メモリ上でのみAIに渡します）。体験版は1時間あたりの回数に上限があります。
実運用では、担当者が確認・承認した後にExcel／管理表へ反映し、同じ日報の二重登録チェック、修正履歴の記録、間違いやすいパターンの学習による読み取り改善まで含めて設計します。金額の確定や給与計算など、間違えると影響の大きい処理は対象に含めません。

設計で大事にしていること

読み取り精度を100%前提にしない。手書きOCRは必ず誤読が出ます。だからこそ「確信度」と「ルールチェック（桁数・日付の妥当性・登録済みの区間名か等）」を重ね、あやしい項目を人に回す仕組みを先に作ります。
担当者はフラグ箇所だけ見ればよい。元画像の該当箇所を並べて表示し、原本を探さずその場で照合・修正できるようにします。
AIに推測で埋めさせない。どうしても読めない項目は空欄のまま「未確定」で残し、担当者が原本で確認するまで反映しません。

Claude（画像認識） Python Excel / Google スプレッドシート確信度スコア＋ルールチェック＋確認UI

近い実績

会議・商談の録音（非構造データ）をAIで読み取り、要約・決定事項・「誰が・何を・いつまでに」を構造化してGoogleカレンダーや台帳へ反映するツールを自作・運用しています（こちらも試せます）。「元データに無い情報はAIに作らせない」「反映前に人が確認する」という同じ考え方で設計しています。
そのほか、LINEで届く画像・メッセージをAIが読み取って実務システムを操作する常駐エージェント基盤、LINE公式×スプレッドシートでの予約受付・記録の自動化なども構築・運用中です。

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