この記事の要点: 中一陸運株式会社と株式会社デジタル・ウント・メアは、物流業務の効率化と企業変革を目指す「伴走型DXプロジェクト」を始動しました。第一弾として、給油レシートや出荷予定表などを対象とする物流実務に特化したAI-OCRと自動名寄せ機能の開発に着手。2027年2月のシステム完成を目指し、手作業による事務工数を年間1,512時間削減（従来の約6分の1に圧縮）する計画です。
発表内容のポイント
- 物流現場の実務に特化したAI-OCRと、表記揺れを吸収する自動名寄せ機能を開発
- AIが判断に迷った箇所だけを人が確認・修正する「AIと人の協働型」校正方式を採用
- 創出した時間を顧客対応や、古文書・歴史資料のデジタルアーカイブ事業へ再配分
発表の背景
物流業界では人手不足への対応や生産性向上が急務となる一方、現場には紙やFAXによる帳票、手入力、転記、照合といったアナログ業務が多く残されています。中一陸運でも給油レシートや出荷予定表の読み取り、配車表への転記、車両整備記録と稼働実績の照合などに多くの人手を要していました。この課題を解決するため、群馬県の「ぐんまDX技術革新補助金」の採択を受け、両社による共同開発がスタートしました。
何が発表されたのか
開発するシステムは、汎用的なAI-OCRではなく、中一陸運の実際の帳票や現場の判断ノウハウを学習させた特化型AIです。AIが認識結果の確信度を算出し、判断に迷った箇所だけを画面上で強調表示する仕組みを導入。すべての文字を人が確認するのではなく、AIが迷った部分を中心に人が確認・修正することで、効率的な校正業務を実現します。さらに、企業名や車両名の略称・表記揺れを吸収する自動名寄せ機能を組み合わせ、文字認識後の処理まで自動化します。
製造業・生産管理への見方
製造業や生産管理の現場においても、サプライチェーンを支える物流・倉庫管理の効率化は重要なテーマです。本プロジェクトは、単なる「紙のデジタル化」にとどまらず、現場の業務フローを可視化して「AIが得意な仕事」と「人が判断すべき仕事」を切り分けている点が特徴です。また、中一陸運が展開する「アーカイブ事業」への応用も見据えており、図面や古い書類などの非破壊スキャニング技術とAI-OCRを組み合わせることで、製造業における過去の技術資産や図面データの高精度なデジタル化・検索性の向上にもつながるアプローチとして注目されます。
現場で確認したいポイント
- 自社の物流・倉庫部門や調達部門において、紙の帳票や手入力による転記作業がどれだけ残っているか
- 導入検討中のOCRツールが、自社特有の専門用語や表記揺れに対応できる名寄せ機能を備えているか
- システム導入によって削減された事務工数を、どの高付加価値業務へシフトさせるかの計画があるか
確認しておきたい点
本プロジェクトによる年間約1,512時間の削減効果や年間約930万円の経済効果、約1.1年の投資回収期間は、プロジェクト開始時点での目標・試算値です。実際の効果は、2027年2月のシステム完成後に実施される現場実証を経て測定される予定です。
関連リンク
- 発表企業サイト：株式会社デジタル・ウント・メアの公式サイト
- 発表企業のPR TIMESページ：デジタル・ウント・メアのプレスリリース一覧
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 株式会社デジタル・ウント・メア |
| 発表日時 | 2026-08-25 07:30:01 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
