Case study / 自社プロダクト
ReceiptIQ
AI Receipt Reading & Verification.
紙のレシートと精算データの突き合わせは、いまも多くの現場で目視の仕事です。 ReceiptIQ は、レシート画像の AI 読取と機械照合でこの業務を削減する自社 SaaS です。
- 種別
- 自社プロダクト
- 領域
- AI読取・照合
- 対象業務
- 精算・売上照合
- 期間
- 2026 –
The Problem
精算チェックは、
目と根気の仕事だった。
店舗から集まる大量のレシートを、担当者が 1 枚ずつ目で確認し、 精算データと突き合わせる。フォーマットは店舗ごとにバラバラで、 印字が薄いもの、折れているものも混ざります。
単純な OCR では読み切れず、かといって全自動 AI では間違いに気づけない。 「AI に読ませて、機械で検算し、人が最終確認する」── この役割分担を設計することが、ReceiptIQ の出発点でした。
Pipeline
読取から照合まで、
4 段のパイプライン。
01
読み取り
レシートの写真から文字を読み取ります。印字が薄い・折れているといった読みにくいものも、前後の文脈から補って解釈します。
02
整理
店舗ごとにバラバラなレシートの書式を吸収し、金額や項目を揃ったデータに整えます。新しい書式にも順次対応していきます。
03
自動検算
読み取った金額を精算データと突き合わせ、一致・不一致を自動で判定。AI の読み取り結果をそのまま信用せず、必ず検算してから採用します。
04
人による最終確認
最後に判断するのは人。AI は候補を提示するところまでを担当します。全部を自動にしないことが、業務で信頼されるための設計です。
Engineering
実業務で信頼されるための、
設計判断。
AI を信じすぎない
AI の読み取りは間違えることがある前提で設計。読み取った値は必ず検算で裏取りしてから使う仕組みにしています。
実際のレシートで鍛える
実物のレシートでの検証を重ねて、読み取りの精度を継続的に改善。不具合は 1 件ずつではなく「同じ型の問題」ごと修正する方針で開発しています。