DOCUMENT INTELLIGENCE
書類突合を
「全部見る」から
「差異だけ見る」へ。
発注書・納品書・請求書・契約書・KYC・貿易書類の内容照合を、
AI-OCR と意味的突合で自動化。判定根拠と監査ログを残しながら、
人は例外判断に集中できます。
1分でわかる
AI活用診断
あなたの会社で削減できるコストが分かります
ステップ 1/4
貴社の業種は？
－ PRODUCT SCREEN ー
導入後、こう見えます
発注書 × 納品書のマッチング結果サンプル。一致・要確認・不一致を自動で仕分け、人は例外だけ見ます。
- 取引先
- 株式会社サンプルA
- 発注日
- 2026-04-10
- 品目
- 制御基板 型番A-201
- 数量
- 1,200 本
- 納期
- 2026-05-15
- 金額
- ¥2,400,000
- 取引先
- (株)サンプルA
- 納品日
- 2026-05-14
- 品目
- 制御基板 A-201 pcs
- 数量
- 1,180 pcs
- 請求金額
- ¥2,360,000
- 検収
- 完了
MATCH RESULT
自動判定：要確認（数量差異あり）
- ✓
一致：4 項目
取引先 / 日付 / 金額 / 検収
- !
要確認：1 項目（品目）
単位表記差異：「本」vs「pcs」
- ×
不一致：1 項目（数量）
1,200 → 1,180 (−20)
- 承認者
- 田中 / 経理
- 監査ログ
- 3 件
- 抽出
- AI-OCR v3.2
- 突合ルール
- masters-2026Q1
画面は説明用のモックアップです。項目・金額・担当者名はすべて架空です。
NDA 締結可。いずれのフォームも同一窓口で受付、1-2 営業日内に返信します。
－ UNIVERSAL PAIN ー
こんな書類突合の限界ありませんか？
業種・業界を問わず、中堅-大企業で最多の 6 課題
「A と B を目視で照合」がベテラン頼み
契約書と顧客データ、発注書と納品書、カルテと処方箋…フォーマットがバラバラで、意味的一致判定は経験者しか分からん
表記ゆれで RPA が崩れる
「株式会社ABC」と「(株)ABC」、社名略称・型番略称を同一判定できず、ルールベースでは対応不能
ミス発覚時の損失が巨額
金額違い・日付違い・品目違いの見逃しが、顧客信頼失墜・損害賠償・監査指摘に直結
AI-OCR 単体では意味理解できない
文字認識はできても「この 2 枚の書類の内容が一致してるか」は判定できない。結局人手のチェックが残る
例外処理が全件人手
表記ゆれ・不備・誤訳・通貨変換エラー。自動処理 + 例外は人手の運用設計ができず、結局全件人が見る
監査エビデンスが残らない
「なぜその書類を一致と判定したか」の根拠ログが残らず、監査時に説明できない。J-SOX / ISMS 対応で問題化
－ OUR FRAMEWORK ー
GXO のアプローチ
RPA は書類突合の「意味理解」を原理的に解けない。AI / OCR / LLM の別次元技術が必要
定型業務の自動化（ルールベース）
固定フォーマットの入力・転記・決定論的処理は、RPA の得意領域として残置します。
非定型書類の意味理解（AI-OCR + LLM）
手書き・独自フォーマット・多言語・低品質スキャンの意味一致判定は、AI-OCR と LLM の役割です。
運用学習サイクル（継続改善）
貴社の質問ログ、正誤フィードバック、社内用語・略称、回答テンプレート、検索ランキング、プロンプト、評価データセットを継続的に蓄積・整備する運用の仕組みです。モデル自体のファインチューニングではなく、「検索・評価・プロンプト・ナレッジグラフ」の 4 層で精度を育てます。蓄積データは貴社環境内で管理され、契約終了時には全量エクスポート・削除が可能です。
既存 RPA を残しつつ、AI レイヤーを上位に
既存 RPA 投資を捨てず、意味理解が必要な工程だけに AI を重ねる段階移行を推奨します。
－ CORE FEATURES ー
中核3 機能
AI-OCR + 意味的突合 + 統合プラットフォームで書類処理を全面置換
AI 書類自動抽出（高精度 OCR）
AWS Textract / Azure Document Intelligence ベース。手書き・独自フォーマット・多言語・低品質スキャンに対応、項目自動マッピング
－ POC METHODOLOGY ー
導入前に、貴社帳票で必ず測ります
単独の % 数値ではなく、貴社データで実測した値を提示します。PoC 初回提案時に「自動化できる範囲」と「人が残すべき判断」を切り分けます。
| 項目 | 測定項目 | 内容 | サンプル数 |
|---|---|---|---|
| 文字読取精度 | フィールド単位の正解率 | 50〜200 件 | |
| 突合一致率 | 自動一致と判定できた割合 | 全件 | |
| 例外率 | 人手確認に回った割合 | 全件 | |
| 確認時間 | 1 件あたりの確認所要時間（手作業 vs AI 導入後） | 20 件以上 |
NDA 締結可。いずれのフォームも同一窓口で受付、1-2 営業日内に返信します。
－ CAPABILITY DIFF ー
RPA 単体 vs RPA+AI 統合
具体的な金額は業界・書類種・規模で変動。ここでは「何ができるか」の能力差で比較
| 項目 | RPA 単体 | RPA + AI 統合（GXO） 推奨 |
|---|---|---|
| 定型フォーマット転記 | ◎ | ◎ |
| 意味的突合（表記ゆれ判定） | — | ◎（運用学習サイクルで継続改善） |
| 書類形式変更への追従 | ルール書換（数日〜週） | AI 学習（数時間） |
| 手書き・独自フォーマット対応 | △ | ◎（AI-OCR） |
| 大量書類横断検索 | — | ◎（自然言語検索） |
| AI 判定根拠の可視化 | — | ◎（Explainability 標準装備） |
| 監査エビデンス | 手動ログ作成 | 自動生成 |
| 例外処理の設計 | 個別ルール追加 | 自動処理 + 人手レビュー運用 |
| 経済安全保障対応 | ベンダー依存 | ◎（米系 + 国産優先選定） |
－ USE CASES BY INDUSTRY ー
業界別の典型ユースケース
経理・物流・医療・法務で特に効きます。想定削減工数は qualitative（実測は PoC で算出）。
| 項目 | 業界 | 主な突合ペア | 想定削減工数（qualitative） |
|---|---|---|---|
| 経理 | 発注書 × 納品書 × 請求書 | 月次締め + 監査前の突合を短縮 | |
| 物流 | Invoice × B/L × Packing List | 通関書類・検品リストの照合を自動化 | |
| 医療 | カルテ × 処方箋 × レセプト | 保険請求の整合確認を省力化 | |
| 法務 | 契約書 × 顧客マスタ | 更新期限・条項差異の検出を自動化 |
－ USE CASE PATTERNS ー
業界別想定シナリオ
業界横断で共通する「書類突合」の典型課題と、それに対する AI 適用パターン。実際の効果は業務規模・書類種別・既存 IT 環境により変動します。
契約書 vs KYC / 与信 / 顧客データ の整合性チェック
契約内容と顧客情報の整合性を人手で確認。KYC・反社チェック・与信審査で人為見逃しが発生するリスク。
意味的突合
属人化を解消
監査対応
エビデンス自動生成
J-SOX
対応標準装備
－ DIFFERENTIATION ー
GXO の独自強み
書類突合 AI では特に「意味的突合精度」「運用学習サイクルでの継続改善」「監査対応」「経済安全保障」が決定打
運用学習サイクル（継続改善）
質問ログ・正誤フィードバック・社内用語・プロンプト・評価データセットを運用で継続的に蓄積する仕組み。検索・評価・プロンプト・ナレッジグラフの 4 層で貴社特化の精度に育てます。蓄積データは貴社環境内で管理、契約終了時は全量エクスポート・削除が可能
大規模書類 × AI の実装経験
研究・物流・監査の各領域で、大量文書の AI 管理・業務フロー設計を実装した経験。ミッションクリティカルな環境での運用設計ノウハウを保有
「速く作る × 正しく作る」分業
Claude Code / Codex で速く作り、PMO + シニアエンジニアで正しく作る。納期 40-60% 圧縮と品質を両立
経済安全保障配慮の AI 選定
米系クラウド + 国産/欧米系 OSS を優先、中国系・ロシア系は原則不採用。機微データを扱う上場準備企業にも対応
LLM プロバイダー切替可能設計
Claude / GPT / Gemini を LLM API 抽象化で切替可能に。AI 進化が早くても貴社の投資は無駄にならない
国内開発体制 + 認定 IT 導入支援事業者
機微な書類・顧客データを国内拠点で処理。デジタル化・AI 導入補助金の認定事業者として申請〜実装まで伴走
－ DATA SOVEREIGNTY ー
機微データを守る 3 ゲート設計
金融・医療・法務で必須のデータガバナンス。匿名化・最小化・暗号化の 3 ゲートで、LLM に渡すデータを最小化します。
SOURCE
貴社書類（契約書 / 発注書 / Invoice / KYC 等）
GXO 国内処理層（3 ゲート）
- 1. 匿名化：個人名・住所・口座番号をマスク
- 2. 最小化：判定に必要なフィールドだけを抽出
- 3. 暗号化：TLS 1.3 + AES-256 でエンドツーエンド
LLM 送信
匿名化済みフィールドのみ
米系 / 国産クラウド
送信しない
原本・個人情報は国内留置
採用技術は米系クラウド / 国産 / 欧米系 OSS を優先、中国系・ロシア系プロバイダーは原則不採用。機微書類の原本と個人情報は GXO 国内環境に留置します。
－ COMPETITIVE MOAT ー
GXO の7 つの堀
書類突合 AI は貴社固有書式を運用学習サイクルで継続改善。他社切替時は蓄積された運用ナレッジを失い、業務停滞が発生
運用学習サイクルによる貴社特化
質問ログ・正誤フィードバック・プロンプト・ナレッジグラフを運用で継続蓄積し、貴社固有の業務語彙と判断パターンを反映した精度に育てる運用基盤。蓄積データは貴社環境内で管理され、契約終了時は全量エクスポート・削除が可能
大規模ミッションクリティカル領域の実装経験
研究開発・物流・金融・監査などミッションクリティカル領域での大規模 AI システム実装経験。他社ではリスクを取りにくい機微案件への対応力
CRO Copilot 的な継続改善ループ
単発納品でなく「月次レビュー → 改善提案 → 再実装」を標準化。他社は納品で終わり、GXO は 30 日サイクルで進化
横断提案力（AI + DX + セキュリティ + 法務 + 営業）
他社は 1-2 領域のみ。GXO は 5+ 領域を一社内で完結、乗り換え = 5 社の個別契約 + 統合管理の地獄
認定 IT 導入支援事業者 補助金込み ROI
補助金で 30-60% 実質投資軽減、認定事業者としての申請支援込み。他社で同等スペック = 補助金なしで自腹
経済安全保障グレードの対応力
上場準備 + 監査対応 + 政府系調達の 3 要件同時クリアできる中堅ベンダーはほぼゼロ。機微データ案件で他社は選択肢から外れる
藤吉直の CRO 壁打ち（経営層直接伴走）
月次で代表直々に経営層と壁打ち。他社の営業担当・SE 対応とは別次元の意思決定速度と提案質
－ SWITCHING COST ー
乗り換えコストの現実
乗り換え時は学習モデル再構築 + 運用ルール再設計が必要。規模により数千万円〜1 億円 + 半年以上の業務停滞が一般的
| 項目 | 他社に乗り換えた場合 | GXO 継続 推奨 |
|---|---|---|
| 蓄積された運用ナレッジ | 失効・ゼロから再構築（数ヶ月の再学習期間） | 継続蓄積・即運用継続 |
| 運用データ資産 | 消失 or 別フォーマットで引継ぎ手作業 | 100% 継承、横断活用 |
| 再学習期間 | 6-12 ヶ月、精度復帰まで業務停滞 | 不要、即運用継続 |
| 再教育・運用マニュアル | 全社員再教育 + 運用ルール再作成 | 既存運用を継続 |
| 補助金適用 | 再申請不可（既投資分）、新規分は他社で自腹 | 次回投資時も適用可 |
| 基幹連携コード | API 仕様書き直し、QA 再実施 | 継続運用、保守契約内 |
| 監査対応エビデンス | 過去ログ整合性チェックが必要 | 継続蓄積、即監査対応可 |
| 乗り換え時コスト概算 | 3,000-8,000 万円 + 6-12 ヶ月業務停滞 | 既存契約維持のみ |
－ PHASED APPROACH ー
段階導入プロセス
PoC → 本開発 → 全社展開の 3 段階。各フェーズで効果を実測してから次に進むため、投資判断のリスクを最小化できる構成です。
PoC（概念実証）
約 3 ヶ月
最もインパクトの大きい 1 書類種を対象に、精度・業務フロー適合性・運用負荷を実測。本開発判断のためのデータを揃えます。
本開発（Production）
約 6 ヶ月
複数書類への対応拡大、基幹システム連携、UI 統合、運用設計、セキュリティ実装まで本番運用レベルで構築します。
全社展開 + 運用定着
約 3 ヶ月
関連部署・関連業務への横展開と、運用ナレッジ蓄積・改善ループの確立。継続的に貴社特化で精度が育つ状態に仕上げます。
－ DISCLAIMER ー
効果値の読み方
本ページの数値は特定顧客の提案書・受注実績ではありません
ページ上の数値
業界一般 + GXO 試算の想定値
実効果
貴社の規模・書類種・IT 環境で変動
個社別試算
無料診断で貴社データに基づく算出
本番受注後
詳細要件定義で確定提示
－ FAQ ー
よくあるご質問
いいえ、置き換える必要はありません。RPA は構造化データの転記・決定論的処理には最適です。一方で、書類間の意味的突合・例外判断など、RPA では原理的に解けない領域があります。GXO は RPA を残しつつ、上位層に AI レイヤーを追加する統合設計を得意としています。
ご安心ください。GXO は国内拠点での開発・運用を原則とし、LLM への送信データは最小限 + 匿名化 + AES-256 暗号化 + AWS WAF で保護します。研究機関・金融・監査領域で培った厳格な情報管理を標準実装しており、上場準備企業・機微情報を扱う企業様にも対応可能です。
1 社ロックインしないのが GXO の方針です。LLM API を抽象化して設計することで、後から最適なプロバイダーに切替可能にします。案件の特性（日本語精度・コスト・機密性・契約形態）で初期選定し、進化に応じて切替できる構造を標準とします。
GXO は認定 IT 導入支援事業者として、過去に 10 ヶ月期限案件を 7 ヶ月で納品した実績があります。モジュール化された既存資産の再利用で工数を 40-60% 圧縮、Claude Code / Codex による高速開発と、PMO + シニアエンジニア体制で品質担保を両立します。
業務領域と規模によります。Phase 1 PoC で 1,500-2,000 万円（3 ヶ月）、本開発込みで 6,800-8,000 万円（12 ヶ月）が大規模案件の目安です。中規模だと 1,400-3,000 万円で完結するケースもあります。初回 30 分の無料壁打ちで概算をその場で提示します。
案件によりますが、過去実績では意味的突合で一致率 95% 以上を達成しています。100% を目指すのではなく、AI で 95-98% 自動処理 + 残り 2-5% を人間がレビューする運用設計が最も費用対効果が高いです。判定根拠の可視化（Explainability）も標準装備しています。
機微情報を扱う場合は国内拠点を推奨します。GXO は Claude Code / Codex を活用した効率化で、国内開発でもオフショアに近いコスト競争力を実現しています。経済安全保障・上場準備・データ機密性の観点でオフショア不可の案件に最適です。
はい、可能です。REST API 双方向連携 + 必要に応じて RPA レイヤー残置で、既存システムを置き換えずに上位層に AI を追加します。SAP / OBIC7 / Salesforce / 電子カルテ / NACCS / 不動産 BOS / 自社基幹まで連携パターン実績あります。
AI-OCR の読取精度は帳票種別・スキャン品質・手書き比率により大きく変動します。貴社帳票の実測値は PoC 初回で提示します（測定サンプル: フィールド単位 50〜200 件）。運用学習サイクル（検索・評価・プロンプト・ナレッジグラフの継続改善）により貴社書式への適応を運用中も進め、残りは承認ワークフローで人間レビューする運用設計を推奨します。
はい、同じ基盤で対応可能です。金融契約書 / 医療カルテ / 製造発注書 / 不動産重説 / 監査証憑 など書類種が違っても、運用学習サイクルで各業界・各書類種の特徴を継続的に蓄積していきます。1 社内の複数業務にまたがる導入（例：本社契約書 + 工場発注書 + 海外子会社 Invoice）も可能です。
対応可能です。「なぜその 2 枚の書類を一致と判定したか」の根拠ログ（Explainability）を自動生成し、監査人への説明資料として提供します。上場準備企業・監査法人様との取引で培った監査対応ノウハウを標準実装しています。
可能です。既存 AI-OCR で抽出した構造化データを、GXO の意味的突合エンジンの入力として接続するパターンと、全面刷新パターンがあります。既存投資を活かす段階移行と全面刷新の比較は、貴社環境・既存契約条件をお聞きしたうえで個別に試算しています。
Phase 1 PoC 段階では、業務現場の担当者 1〜2 名（週 2〜4 時間）と情シス担当者 1 名（週 4〜8 時間）の稼働が目安です。本開発段階では情シスのプロジェクトマネージャー 1 名を専任でご用意いただくのが成功パターンです。AI / 機械学習の専門知識は不要で、GXO 側で技術的な意思決定を伴走します。
現状の書類突合業務の人件費 × 削減率 × 12 ヶ月 で年間削減額を算出し、投資額との比較で回収年数を提示します。月 10,000 件 × 1 件あたり 3 分 × 時給 4,000 円の場合、年間約 2,400 万円の人件費相当です。削減率は貴社業務フローにより 60〜80% 前後を想定。投資額・回収年数の具体試算は、貴社の書類量・現行体制・既存システムをお聞きしたうえで個別にお渡ししています。
NDA 締結可。いずれのフォームも同一窓口で受付、1-2 営業日内に返信します。