Case study / 自社プロダクト
ReceiptIQ
AI Receipt Reading & Verification.
商業施設では、テナントから届く大量のレシートを売上報告と突き合わせる精算業務が毎日発生します。 ReceiptIQ は、この照合業務を AI の読み取りと自動検算で支援する、商業施設の運営管理向け自社サービスです。
- 種別
- 自社プロダクト
- 業種
- 商業施設運営
- 対象業務
- テナント精算照合
- 期間
- 2026 –
The Problem
精算チェックは、
目と根気の仕事だった。
商業施設の管理部門では、テナント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、 売上報告と突き合わせています。レシートの書式はテナントごとにバラバラで、 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、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、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。