会社の中で、
紙の注文書を見ながらExcelへ入力する。
メールで届いた数字をExcelへ転記する。
システムから数字をコピーして別のExcelへ貼る。
月末になると複数のExcelを一つにまとめる。
このような仕事を毎日繰り返している会社は少なくありません。
「AIを使えば自動化できる？」
「OCRとRPAは何が違う？」
「ChatGPTにExcelを読ませれば解決する？」
「小さい会社でも自動化する価値はある？」
と迷うこともあるでしょう。
結論からいうと、毎日同じ内容をExcelへ転記しているなら、自動化を検討する価値はかなりあります。
ただし、何でも生成AIに任せるわけではありません。
紙・PDFの文字を読み取る
→ OCR
決まった場所から決まった場所へ転記する
→ RPA・自動化
文章やバラバラの情報を整理する
→ 生成AI
すでにシステム同士を直接つなげられる
→ API・システム連携
というように、仕事によって使う仕組みが違います。
そして最も重要なのは、
今のExcel作業をそのままAIにやらせる前に、そもそもその転記自体をなくせないか考えること
です。
毎日のExcel転記は「小さい作業」に見えて積み上がる
たとえば事務員が、
注文書を確認
↓
顧客名を入力
↓
商品コードを入力
↓
数量を入力
↓
金額を入力
という作業を1件3分しているとします。
1日20件なら、
3分 × 20件
＝60分。
月20日なら、
20時間
です。
一人で月20時間。
同じ作業を2人でしていれば、月40時間になります。
1回数分なので問題に見えなくても、年間ではかなりの時間です。
特に、
見て、コピーして、貼るだけ
の仕事は、自動化候補として見つけやすい業務です。
まず「どこからExcelへ転記しているか」を見る
Excel転記といっても、元の情報によって方法が変わります。
たとえば、
紙の注文書
PDF
FAX
メール本文
メール添付
別のExcel
販売管理システム
Webシステム
などです。
最初に、
元データは何か
を確認します。
ここを見ずに、
「とりあえずAIを導入しよう」
とすると、必要以上に複雑な仕組みになることがあります。
紙・PDFからExcelならOCRが候補
たとえば、
紙の請求書
FAX注文書
PDF申込書
を見ながらExcelへ入力している会社です。
この場合はOCRを検討します。
OCRは、
画像やPDFに書かれている文字を読み取り、データへ変換する技術
です。
たとえば注文書から、
会社名
注文番号
商品名
数量
金額
を読み取ります。
そのデータをExcelへ入れれば、
人が紙を見ながら数字を打つ
作業を減らせます。
AI-OCRなら帳票ごとの違いにも対応しやすくなる
従来のOCRでは、
この位置に会社名
この位置に金額
と読み取る場所を細かく設定する方式が中心でした。
しかし実際の会社では、
A社の注文書
B社の注文書
C社の注文書
でフォーマットが違います。
AI-OCRは、このような帳票の違いへ対応しやすくする仕組みとして使われています。
たとえば、
「この書類の中から請求金額を探す」
といった認識です。
取引先ごとに違う注文書・請求書を大量に扱う会社では、一般的なOCRよりAI-OCRを比較する意味があります。
OCRだけではExcel入力まで終わらないことがある
OCRは、
文字を読み取る
ところが中心です。
その後、
読み取ったデータ
↓
Excelへ転記
という処理が必要になります。
そこで、
OCR
＋
RPA
や、
OCR
＋
Power Automateなどの自動化ツール
を組み合わせます。
つまり、
紙をOCRで読み取る
↓
会社名・金額等をデータ化
↓
自動化ツールがExcelへ入力
という流れです。
OCRだけ導入して、
読み取った数字を人がまたExcelへコピー
していては、削減効果が小さくなります。
別のExcelからExcelへ転記しているならOCRは不要
たとえば、
営業部Excel
↓
経理Excel
へ同じ内容を毎日コピーしている。
この場合、文字を読み取る必要はありません。
すでにデジタルデータだからです。
この仕事にOCRを入れる必要はありません。
候補になるのは、
Excel関数
Power Query
マクロ
RPA
Power Automate
システム連携
などです。
単純な転記なら、生成AIより従来型の自動化の方が安定することも多くあります。
毎回同じルールならRPAと相性がいい
RPAは、
人がパソコンで繰り返している定型操作
を自動化する仕組みです。
たとえば、
システムへログイン
↓
今日の受注データを開く
↓
CSVをダウンロード
↓
Excelを開く
↓
指定列へ貼る
↓
ファイルを保存
という仕事です。
毎日ほぼ同じ手順なら、自動化しやすいでしょう。
中小企業庁が紹介している事例でも、RPAを入れる前に受注業務を整理し、42工程あった業務を9工程まで減らした上でRPAを導入し、受注業務時間を75％削減した企業があります。
重要なのは、
RPAを入れたから75％減った
だけではない点です。
先に、
不要な作業
イレギュラーな作業
ルールが決まっていない作業
を整理しています。
自動化する前に業務を減らした方がいい
たとえば現在、
注文書を受け取る
↓
Excel Aへ入力
↓
Excel Bへ転記
↓
販売管理システムへ入力
↓
月末にExcel Cへまとめる
という仕事があるとします。
ここで、
Excel A→BをRPA化
Excel B→システムをRPA化
Excel C作成もRPA化
とすることもできます。
しかし、
最初の入力データを販売管理システムへ直接入れ、そのデータから必要な表を作れないか
を先に考えた方がよいでしょう。
それができれば、
Excel A
Excel B
Excel C
自体が不要になる可能性があります。
自動化で一番大きな効果が出るのは、
10分の作業を3分にすること
ではなく、
その作業自体をなくすこと
です。
中小企業でも「業務の棚卸し」が先
中小企業庁も、デジタル化を進めている企業では、
業務の棚卸し
目標設定
業務フローの見直し
などを行っている割合が高いとしています。
これはAI導入でも同じです。
まず、
誰が
何を見て
どこへ入力し
その後誰が使うのか
を書き出します。
たとえば、
FAX注文書
↓
事務員がExcel
↓
営業がExcelを見る
↓
経理が別Excelへ転記
なら、
「なぜ営業用と経理用で別Excelなのか」
まで確認します。
Excelへ転記する理由が「昔からそうしている」なら見直し候補
業務を聞いていくと、
「前任者からこうしている」
という仕事があります。
Excelへ入力した数字を、
別のExcelへ入力する。
なぜか聞くと、
「昔からです」
という場合です。
こうした業務では、AIを導入する前に、
そのExcelは本当に必要か
誰が見ているか
どの数字を使っているか
を確認します。
誰も使っていない表なら、
自動化するのではなく廃止
が最も効率的です。
メール本文からExcelへ転記するなら生成AIも使える
たとえば顧客から、
「商品Aを20個、商品Bを15個。納期は9月10日希望です」
というメールが来ます。
メールの書き方は毎回少し違います。
このような、
文章の中から必要情報を抜き出す
仕事は生成AIと相性があります。
AIに、
顧客名
商品
数量
希望納期
へ整理させます。
その結果をExcelや受注システムへ渡します。
つまり、
メール
↓
生成AIで項目化
↓
自動化ツールでExcelへ登録
という組み合わせです。
ChatGPTは「自由文を表にする」ところで強い
ChatGPTなどの生成AIは、
きれいに決まったExcelから別Excelへコピー
する仕事では、必ずしも必要ありません。
一方、
メール
議事録
問い合わせ
報告文
のように、
人間が書いた文章から必要な情報を探す
仕事には向いています。
たとえば、
「以下の問い合わせから、会社名・担当者・商品・数量・希望日だけ表にして」
といった処理です。
これは従来型のRPAだけでは扱いにくかった仕事です。
「AI＋RPA」でできる仕事が増える
従来のRPAは、
決まった場所をクリック
決まったセルへ入力
のような仕事が得意です。
しかし、
文章の意味を判断する
ことは苦手でした。
生成AIを組み合わせると、
メール内容を読む
↓
必要項目を抜き出す
↓
RPAがExcelへ転記
とできます。
つまり、
AIが読む。
RPAが動かす。
という分担です。
この組み合わせによって、以前は人が間に入らなければならなかった業務まで自動化候補になります。
Power AutomateなどでもExcel自動化ができる
Microsoft 365を使っている会社なら、Power Automateも候補です。
たとえば、
メールを受信
↓
添付ファイルを保存
↓
OCRで内容を読み取る
↓
Excelへ行を追加
↓
担当者へ通知
という流れを作れます。
MicrosoftのAI Builderには、文書・請求書などから情報を抽出する機能もあります。
すでにMicrosoft 365を会社で使っているなら、新しいサービスをいくつも増やす前に、
今の環境でどこまでできるか
を確認する価値があります。
WebシステムからExcelへコピーしているなら直接出力できないか確認する
たとえば、
販売管理システムを開く
↓
数字を見る
↓
Excelへ入力
という仕事です。
この場合、
システム側に、
CSV出力
Excel出力
API
がないか確認します。
CSVが出せるなら、
人が画面を見ながらコピー
する必要はありません。
Power Query等で読み込めば、Excel側の更新まで自動化できる場合があります。
RPAは直接連携できない場合の橋渡し
として使う方がよいケースもあります。
APIでつなげられるならRPAより安定しやすい
RPAは、人間と同じように、
画面を開く
ボタンを押す
ことができます。
便利ですが、
システムのボタン位置が変わった
画面レイアウトが変わった
などで動かなくなる場合があります。
一方、システム同士をAPIで直接つなげられるなら、
画面を操作せずデータを渡せます。
そのため、
API連携可能
→ API優先
APIなし
→ RPA検討
という考え方もできます。
PDF請求書から会計用Excelを作る仕事は自動化しやすい
たとえば毎月100枚のPDF請求書が届きます。
事務員が、
取引先
請求日
請求額
支払期限
をExcelへ入力します。
この場合、
PDF
↓
AI-OCR
↓
必要項目抽出
↓
Excelへ自動登録
という流れを作れます。
人は、
読み取りエラー
金額
取引先
などを確認します。
100件すべてを入力するのではなく、
自動入力された100件を確認する
仕事へ変えられます。
完全自動化より「確認だけ人」にする方が導入しやすい
AI・OCRの読み取りには誤りが起こる可能性があります。
特に、
手書き
かすれ
複雑な帳票
似た数字
などです。
そのため最初から、
紙を読み取る
↓
自動登録
↓
完全放置
を目指さなくても構いません。
OCRが読み取る
↓
Excelへ仮登録
↓
人が確認
↓
確定
とします。
これでも、
人が100件入力
から、
人が100件確認
へ変わります。
入力より確認の方が速ければ十分な効果があります。
金額・口座・数量などは人の確認を残した方がいい
特に、
振込金額
請求金額
口座番号
発注数量
納期
など、間違えると影響が大きい情報です。
OCR・AIが読み取った後、
一定額以上は人が確認
読み取り精度が低い項目だけ確認
など、ルールを作る方法があります。
自動化の目的は、
人の確認をゼロにすること
ではありません。
人が入力する仕事を減らして、確認に集中すること
です。
毎日の集計表も自動更新できる
たとえば各営業担当が、
売上Excel
を更新します。
管理者が毎日、
Aさん
Bさん
Cさん
のExcelを開き、数字を集計表へ転記している。
この仕事も自動化候補です。
データ形式を統一し、
各ファイル
↓
集計表
へPower Queryなどで取り込めば、更新ボタンだけで最新データを集計できる場合があります。
このような処理ではAIより、
データの形式をそろえること
の方が重要です。
「AIを使わない自動化」の方がいい仕事も多い
AIブームなので、
何でもAI
と考えたくなるかもしれません。
しかし、
A列をB列へコピー
数字を合計
CSVを取り込む
毎週同じファイルを作る
といった仕事では、AIを使う必要がありません。
Excel関数
Power Query
マクロ
RPA
の方が、
安定する
安い
結果を予測しやすい
場合があります。
AIが必要になるのは、
文章
画像
帳票の違い
判断が少し必要な入力
など、従来型のルールだけでは扱いにくい部分です。
どの方法を使うかは元データで決める
整理すると、次のようになります。
| 現在の仕事 | 最初に考える方法 |
|---|---|
| 紙→Excel | OCR・AI-OCR |
| PDF→Excel | OCR・文書AI |
| 手書き→Excel | AI-OCR＋人確認 |
| Excel→Excel | Power Query・関数・RPA |
| CSV→Excel | Power Query・自動取込 |
| Webシステム→Excel | CSV・API・RPA |
| メール本文→Excel | 生成AI＋自動化 |
| 定型メール→Excel | ルール・RPAでも可能 |
| 自由文→表 | 生成AI |
| 複数ファイルの集計 | Power Query等 |
| 同じPC操作の繰り返し | RPA |
| システム間データ移動 | API・連携機能 |
| 内容確認・文章整理 | 生成AI |
毎日30分以上なら一度計算してみる
たとえば、
Excel転記：30分／日
なら、
30分 × 20日
＝月10時間。
年間なら、
120時間
です。
時給換算3,000円相当の社員なら、
120時間 × 3,000円
＝36万円相当。
もちろん全時間をなくせるわけではありません。
半分だけでも、
年間60時間
です。
月数千円〜数万円の自動化ツールと比較できるようになります。
「毎日30分だけ」
ではなく、
年間何時間か
を見ると導入判断しやすくなります。
5人が毎日10分ずつ転記している方が大きいこともある
一人30分ではなく、
5人が10分ずつ
という会社もあります。
10分 × 5人
＝50分／日。
月20日なら、
約16時間40分。
年間では、
約200時間
です。
こうした、
会社中に少しずつ散らばっている転記
も確認します。
個人単位では問題にならなくても、会社全体では大きな時間になっていることがあります。
自動化候補は「頻度×時間×人数」で探す
自動化する仕事を探すときは、
難しさ
ではなく、
頻度 × 1回の時間 × 人数
で考えます。
たとえば、
月1回・2時間
＝月2時間
より、
毎日・10分・5人
＝月16時間以上
の方が優先度は高くなります。
つまり、
「一番面倒そうな仕事」
ではなく、
会社全体で一番時間を使っている反復作業
から自動化します。
自動化しやすい会社・まだ業務整理を先にした方がいい会社
AI・OCR・RPAの効果が出やすいのは、同じ項目を同じ手順で繰り返し入力している会社です。
たとえば、
- 注文書を毎日Excelへ入力
- 請求書を毎月大量に転記
- Webシステムの数字をExcelへコピー
- 営業データを別Excelへ集計
- メール注文を手入力
- 複数担当者の表を一つにまとめる
- 同じ情報を2つ以上のシステムへ入力
といった会社です。
一方、
毎回入力項目が違う
社員ごとにExcel形式が違う
業務ルールが決まっていない
誰も使っていないExcelが大量にある
という会社では、いきなり自動化しない方がよいでしょう。
まず、
業務とデータ形式をそろえる
方が先です。
中小企業庁の事例でも、RPA導入前に業務工程を整理し、42工程を9工程まで減らした上で自動化しています。
Excelをなくせるなら、それが一番大きな自動化
毎日Excelへ入力していると、
「Excel入力を自動化しよう」
と考えます。
しかし本当は、
Excelへ入力する必要自体がない
場合があります。
たとえば、
受注システム
販売管理
在庫管理
会計
がそれぞれデータを持っている。
Excelは、
システム間を人がつなぐため
だけに存在している。
この場合は、
システム連携
を検討します。
つまり、
紙→OCR→Excel
より、
注文を最初からWebフォームで受ける。
Excel→別システム
より、
システム同士を直接つなぐ。
方がさらに効率的です。
小さい会社なら1業務だけ選んで試せばいい
いきなり全社RPA化する必要はありません。
まず、
毎日発生する転記業務を一つ
選びます。
たとえば、
注文書→Excel
です。
現在、
1日40分
月約13時間
使っている。
OCR＋自動化を試して、
確認作業だけで1日10分
になった。
月約10時間減った。
ここまで分かれば、別の業務へ広げる判断ができます。
成功した仕組みを、
請求書
日報
顧客登録
へ横展開します。
最初に作るのは「自動化候補一覧」でもいい
会社で、
「何を自動化すればいいか分からない」
なら、1週間だけ記録します。
| 業務 | 1回の時間 | 頻度 | 人数 | 月間時間 |
|---|---|---|---|---|
| 注文書入力 | 3分 | 400件/月 | 1人 | 20時間 |
| 売上集計 | 30分 | 20日/月 | 1人 | 10時間 |
| メール転記 | 5分 | 100件/月 | 2人 | 約17時間 |
| 月次資料 | 2時間 | 月1回 | 1人 | 2時間 |
こうすると、
どこから手を付けるべきか
が見えます。
この例なら、月次資料より、
注文書入力
メール転記
を先に自動化します。
判断表｜Excel転記を何で減らす？
| 状態 | 方法 |
|---|---|
| 紙を見て入力 | OCR |
| 帳票の形がバラバラ | AI-OCR |
| PDFから入力 | OCR・文書AI |
| メール文章から入力 | 生成AI |
| Excel同士の転記 | Power Query・RPA |
| Web画面から転記 | API・CSV・RPA |
| 同じクリック操作 | RPA |
| 複数Excelの集計 | Power Query |
| 自由文を項目分け | 生成AI |
| システム間転記 | API・連携 |
| 業務自体が不要 | 廃止 |
| なぜ転記しているか不明 | まず業務棚卸し |
結論｜Excel転記はAI化する前に「転記をなくせないか」を考える
毎日同じ内容をExcelへ転記している会社なら、かなり有力な自動化候補です。
特に、
紙
PDF
メール
Webシステム
から、
会社名
日付
数量
金額
商品
を毎日入力しているなら、人が繰り返す必要がない可能性があります。
ただし、
全部ChatGPTで自動化
ではありません。
紙・PDFの読み取り
→ OCR・AI-OCR
決まった転記
→ RPA・Power Automate等
文章から情報抽出
→ 生成AI
システム間連携
→ API
というように使い分けます。
そして、その前に、
そもそもこのExcelは必要か。
同じ情報をなぜ二度入力しているのか。
最初からデジタルデータで受け取れないか。
システム同士を直接つなげられないか。
を確認します。
中小企業庁の事例でも、RPAを導入する前に業務を棚卸しし、複雑だった42工程を9工程へ整理した上で、自動化によって受注業務時間を75％削減しています。
つまり、
非効率な仕事をそのまま自動化する
のではなく、
不要な仕事を消した後、残った反復作業だけ自動化する
のがポイントです。
小さい会社なら、
毎日30分以上かかる転記
↓
一つ選ぶ
↓
現在の月間時間を測る
↓
OCR・RPA・AI・システム連携のどれが合うか確認
↓
1か月試す
↓
削減時間を測る
という順番で十分です。
AI導入の目的は、
Excelを自動で操作すること
ではありません。
人が「見て、コピーして、貼るだけ」に使っている時間をなくすこと。
そこまで考えると、生成AIだけではなくOCR、RPA、Power Automate、APIなど、会社に合う自動化方法を選びやすくなります。
次に読む記事
会社でAIを導入したいものの、何から始めるか決まっていない場合は、
「会社でAIを導入するなら何から始める？最初にAI化しやすい業務の見つけ方」
を確認してみてください。
ChatGPTなどの汎用AIと、OCR・RPA等の専用ツールをどう使い分けるか迷っている場合は、
「ChatGPT・Claude・Geminiだけで十分？専用AIツールを導入した方がいい業務との違い」
も判断材料になります。
紙の請求書・注文書を大量にExcelへ入力している場合は、
「紙・PDFの請求書をExcelへ手入力している会社へ｜AI-OCRを導入する判断基準」
へ進むと、OCR導入の費用対効果をさらに具体的に考えられます。
出典
この記事は、2026年8月時点の中小企業庁・Microsoftの公開情報を確認して作成しています。