FAX-OCRの読み取りミスは誰が直す？修正担当と運用の工夫、BPO活用の判断ポイント

◆監修・編集責任者　小園 将隆　2026年9月30日

B2B EC-COLUMN

FAX-OCRでも修正が必要になるのはなぜか―認識率の実態と誤読が起きやすい原稿の特徴

FAXで届いた注文書をOCRに通し、画面に並んだ読み取り結果を上から確認していく。
数量の桁がひとつ違う、商品コードの末尾が別の文字になっている、取引先が使う略称が商品マスタと結び付かない。
結局は人が直すのだから、と感じている方もいるはずです。
ここで変えられるのは誤読をゼロにすることではなく、誰がどの誤りを直すか、そして直す箇所そのものをどれだけ減らせるかです。
AI-OCRでも認識率は100%には届かず¹、確認と修正の工程は残ります。
商品や取引先の事情が分かる担当者が判断の要る修正を受け持ち、表記ゆれの変換や原稿側の条件を整えて手が入る箇所を減らす。
それでも負荷が慢性的に重いなら、入力代行への切り出しを費用と照らして考える、という順序になります。

AI-OCRと従来型OCRの認識率の違い

FAXでの受注は、いまも受注業務の主要な入口として残っています。
食品業（小売・卸売業）の受注担当者を対象にした調査では、受注方法としてFAXを挙げた割合が67%でした³（n=106、2023年）。
この調査は食品業に限られたものなので他業種にそのまま当てはめることはできませんが、紙で届いた注文をどこかで必ずデータに変える工程が残る、という前提は多くの現場で共通しているはずです。

では、その変換をOCRに任せたとき、どの程度は人が直す前提で考えればよいのでしょうか。
PFUが自社の基準帳票を用いて行った検証では、FAX注文書に対する認識率は従来型OCRで80%、AI-OCRでは98%という結果が示されています¹。
あくまで同社の基準帳票を使った検証値であり、どの会社の注文書でも同じ数字になるという意味ではありません。
それでも、読み取り方式を変えるだけで結果が大きく動くこと、そして高い方の数値でも100%ではないことは読み取れます。

この「100%ではない」という部分が、修正担当を決めるときの出発点になります。
注文書1枚にはたいてい、取引先名、納品日、商品名、商品コード、数量、単位といった項目が並び、明細行が増えれば読み取る箇所も比例して増えます。
認識率が高い製品ほど1枚あたりの誤りは減りますが、1日に処理する枚数と明細行の数が多ければ、確認が必要な箇所は積み上がっていきます。
つまり、精度の高い製品を選ぶことと、修正の担当や手順を決めることは、どちらか一方で済む話ではありません。

手書きが多い原稿では、数値の見え方はさらに変わります。
NTTデータが6自治体と行った実証では、実務で使われている73種の帳票について、雑字・くせ字・悪筆を含む手書きサンプルを参加団体が作成してAI-OCRにかけ、正読率は約93%という結果が得られています²。
こちらは自治体の申請書等を対象にした2018年度の実証であり、企業のFAX注文書の精度を保証するものではありません²。
対象も時期も異なる二つの検証なので数値を並べて優劣を論じることはできませんが、活字中心の帳票でも手書き中心の帳票でも、認識率は高くても100%には届かないという点は共通しています。

誤読が起きやすい原稿・項目の傾向

修正の負担を考えるうえで次に知りたいのは、どんな原稿で誤りが増えるのかです。
PFUは、原稿に傾きや拡大縮小がある場合、印字がかすれて薄い場合、文字が罫線に接触している場合に文字認識の精度が低下すると説明しています¹。
この三つは、FAXという経路と相性が悪い条件でもあります。
送信側が原稿を斜めにセットする、縮小送信を使う、インクの薄い複写伝票をそのまま送る、記入欄からはみ出して枠線に文字がかかる――いずれも受け手側では防ぎようがなく、受信した時点ですでに読み取りづらい画像になっています。

同じ取引先から毎回同じ状態の原稿が届く場合、誤読も同じ箇所で繰り返し起きます。
特定の取引先の注文だけ確認に時間がかかる、という感覚が現場にあるなら、それは担当者の慣れの問題ではなく原稿の条件に理由がある可能性が高い、という見方ができます。

誤りの出方は項目によっても意味が変わります。
取引先名が誤読されれば、候補に挙がる社名の見当が付くのでその場で気づきやすい一方、数量の桁や単位の取り違えは、数字として成立してしまうため画面上は自然に見えます。
商品コードも同様で、似た形の文字に置き換わっただけのコードが実在する別商品を指してしまうと、登録した後に出荷側で発覚することになります。
ここは公開資料で誤り率が示されている部分ではなく、誤読の起こりやすさと発覚しやすさを整理した見立てですが、確認の力をどこに配分するかを決めるうえでは重要な違いです。

この整理からいえるのは、確認作業を「全項目を等しく目で追う」形にすると、負担のわりに見落としが減りにくいということです。
原稿の状態と項目の性質によって危ない箇所は偏るので、修正の体制もその偏りに合わせて組むほうが現実的です。
では、その修正は誰が担うのが適切なのでしょうか。

OCR結果の修正は誰が担当すべきか―商品知識と入力経験が正確さを左右する

OCRの修正というと、画面の文字を原本と見比べて打ち直す単純作業のように聞こえます。
ところが実際に手が止まるのは、文字が読めない場面ではなく、読めた文字をどう解釈するか迷う場面です。

たとえば、取引先が注文書に「サニタイザー詰替 2」と書いていたとします。
この「2」が2ケースなのか2本なのかは、文字を正確に読み取っても決まりません。
単位欄が空欄のまま届く取引先なのか、いつもケース単位で発注する先なのか、前回までの注文がどうだったのかを知っている人でなければ判断できない部分です。
同じように、取引先独自の略称で書かれた商品名を自社の商品コードに結び付ける作業も、商品を知らない人には候補の絞り込みそのものができません。

つまり修正作業には、文字を正しく直す部分と、注文の中身として妥当かを判断する部分が混ざっています。
前者は原本画像と読み取り結果を突き合わせれば済みますが、後者には取引先と商品の知識が要ります。
そして後者を知識のない人に任せると、読み取り結果が一見それらしく整っているぶん、誤りが気づかれないまま基幹システムへ流れていきます。

ここで気をつけたいのが、知識が要ることと、特定の人しかできない状態になることは別だという点です。
先ほどの食品業の調査では、FAX・Eメール・電話で受注する担当者のうち38.9%が「オペレーションの属人化が発生している」と回答しています³（n=90、2023年）。
判断の要る作業をひとりの担当者に寄せた結果、その人が不在の日に受注が止まる、あるいは確認の基準が本人の頭の中にしかない、という状態は珍しくありません。
この調査は食品業を対象にしたもので他業種の実態までは確認できていませんが、判断が要る作業ほど人に張り付きやすいという構図は理解しやすいはずです。

この分け方に沿って担当を割り当てるのが、現実的な落としどころだと考えています。
読み取りの訂正は入力経験があれば担えるので、受注担当者以外にも広げられます。
注文内容の判断は取引先と商品を知る担当者が受け持ち、例外の確定だけを責任者に上げる。
こうすると、知識の要る判断は残しつつ、作業量の多い部分を複数人で分担できます。

ただし、これは公開されている一次調査から直接導かれた結論ではなく、認識率が100%に届かないという事実と、修正に判断が混ざるという整理から組み立てた考え方です。
自社の注文書で、判断が要る項目がどれくらいの割合を占めるのかは、実際の修正履歴を数えてみないと分かりません。
略称や単位省略が少なく、活字の定型フォーマットが大半を占める場合には、判断部分が小さく、分担の設計もずっと簡単になります。

修正負担を減らす運用の工夫―マスタ変換機能と原稿・学習データの質を整える

担当を分けても、直す箇所の総量が変わらなければ負担は残ります。
そこで次に考えたいのが、人の手が入る回数そのものを減らす方向です。

前の節で挙げた「取引先独自の略称を自社の商品コードに結び付ける」作業は、実は毎回ゼロから判断しているわけではありません。
同じ取引先は同じ書き方を繰り返すので、変換の対応関係が分かっていれば機械的に置き換えられる部分が大半です。
LINE WORKSのFAX-OCR製品「PaperOn」には、取引先が注文書に記載している品名の呼称や取引先独自の品番を、自社の商品コードや規格名称へ自動的に変換するマスターデータ変換機能があります⁵。
これは同製品固有の機能であり、FAX-OCRと名の付く製品すべてに備わっているものではありません。
製品を比較する際は、認識率だけでなく、読み取った文字を自社のマスタへ突き合わせる仕組みがあるかどうかも見ておくと、導入後の修正量の見通しが立てやすくなります。

では、その対応関係はどうやって集めるのか。
業務用の洗剤をはじめとする衛生管理製品を製造販売する花王プロフェッショナル・サービスは、インフォマートの「発注書AI-OCR」を導入するにあたり、過去3か月分のFAX発注書を確認して1つの商品に対して複数ある商品名パターンを洗い出し、それを登録することで商品名と商品マスタを自動的に紐づけたと紹介されています⁶（2022年秋導入）。
1社の具体的な進め方であって標準手順ではありませんが、手元にある過去の注文書が、そのまま変換表の材料になるという点は参考になります。
いま担当者が頭の中で行っている読み替えを書き出す作業でもあるので、属人化していた基準を外に出す効果も期待できます。

読み取りの精度そのものについても、製品側の条件があります。
PFUは、AI-OCRの認識精度は学習データの質に大きく左右され、FAXの画質に対応した学習データを持つ製品でなければ十分な精度は出ないと説明しています¹。
スキャナで取り込んだ鮮明な帳票を前提に学習した製品と、FAX特有の解像度や線の潰れを織り込んだ製品とでは、同じ原稿でも結果が変わり得るということです。
デモや試用の際には、きれいな見本ではなく、実際に届いている状態の悪い注文書を混ぜて試すほうが、導入後の修正量に近い感触が得られます。

原稿側で整えられる余地もあります。
枠内に収めて書いてもらう、薄い複写伝票ではなく濃く記入した用紙を送ってもらう、縮小送信を使わない。
いずれも取引先の協力が前提なので一律には進みませんが、誤読が集中している取引先が特定できていれば、その先に絞って依頼する形なら現実的です。
注文書の様式そのものを自社指定のものに差し替えられる相手であれば、記入欄を広げて罫線と文字が接触しにくい設計にするだけでも、確認の手間は変わってきます。

修正ミスや抜け漏れを防ぐ確認体制―ダブルチェックと修正履歴の管理

ここまでは、修正の担当と量の話でした。
残るのは、修正作業そのものが正しく行われたかをどう担保するかです。
OCRの誤読を直す過程で新しい打ち間違いが混ざることもありますし、修正待ちのまま画面に残った注文が、そのつもりがないまま処理済みとして扱われることもあります。

先ほどの食品業の調査では、FAX・メール・電話で受注する担当者のうち60%が「注文書の手入力に手間がかかる」と答え、30%が「注文書の管理（保管義務）が煩雑」と回答しています³（n=90、2023年）。
入力の手間と、後から原本をたどれる状態を保つ手間は、別々に発生します。
OCRを入れると前者は軽くなりますが、後者――どの注文書がどのデータになり、誰がどこを直したのかを追える状態を保つこと――は自動的には解決しません。

確認体制を考えるとき、まず決めたいのは全件を二重に見るのかどうかです。
件数が少なければ全件ダブルチェックが素直ですが、受注の山が特定の曜日や時間帯に集中する業務では、全件確認が納期を圧迫します。
そこで現実的なのは、見る箇所を絞る形です。
前半で整理したとおり、誤りが自然な形で混ざりやすいのは数量・単位・商品コードなので、二人目はその項目に限って原本画像と突き合わせる。
取引先名や納品日のように、間違っていれば後工程で気づきやすい項目は一人目の確認にとどめる。
こうすれば、確認にかける時間を増やさずに、発覚が遅れる種類の誤りへ力を寄せられます。

もうひとつ整えておきたいのが、修正の記録です。
誰がいつ、どの項目を、どの値からどの値へ直したのかが残っていれば、後から出荷トラブルが起きたときに、原本の記載が違ったのか、修正の段階で誤ったのかを切り分けられます。
同じ取引先の同じ項目で修正が繰り返されていることも、記録をたどれば見えてきます。
前の節で触れた変換表に追加すべき表記も、この記録から拾えます。
受信したFAX画像と修正後のデータを紐づけて保管しておけば、原本をファイルから探し出す手間も減ります。

これらは義務として定められた手順ではなく、負担の置き場所を変えるための工夫です。
ダブルチェックを入れれば誤りがなくなるわけでも、履歴を残せば事故が起きなくなるわけでもありません。
期待できるのは、発覚が遅れる種類の誤りに気づく機会が一つ増えること、そして原因を切り分ける材料が手元に残ることです。
体制を作る側としては、確認に何分かけられるのか、記録を残す作業が誰の手に増えるのかまで含めて設計しないと、運用の途中で省略されてしまいます。

社内対応を続けるか、外部委託(BPO)を使うか―費用感と判断のポイント

外部委託(BPO)の料金の目安と変動要因

担当を分け、変換の仕組みを入れ、確認の手順を決めても、受注件数そのものが多ければ修正業務は重いままです。
そうなると、FAX受注をやめたいという話になりますが、同じ食品業の調査では、FAX・電話で受注する担当者の58.8%が、FAX・電話での受注を廃止すると取引に支障が出ると想定しています³（n=80、2023年）。
取引先の都合で当面は紙が届き続ける前提に立つなら、選択肢は社内で回し切るか、入力・修正の一部を外へ出すかになります。

外部委託の費用感を掴むために、データ入力代行サービスの公開料金を見てみます。
うるるBPOのデータ入力代行では、文字入力（活字）の単価が1文字0.375円からと示され、見積金額が9万円（税別）に満たない場合は一律9万円（税別）での案内になるとされています⁴（2026年時点の公開情報）。
料金は「入力単価×データ件数＋オプション料金」で算出され、原稿の状態、項目数、件数、納期、チェック体制、セキュリティ要件によって単価が変動し、表示金額は目安で詳細仕様を確認したうえで正式金額が提示される、と説明されています⁴。

ここで押さえておきたいのは、これがFAX-OCRの修正業務に特化したサービスの料金ではなく、一般的なデータ入力代行の公開単価だという点です。
OCR結果の修正を委託する場合、作業内容は白紙からの入力とは異なりますし、原本画像の受け渡し方法やシステムへの反映方法によっても手順が変わります。
したがってこの数字は相場ではなく、費用がどういう要素で決まるのかを知るための手掛かりとして見るのが適切です。
変動要因として挙がっている項目を裏返せば、見積もりを取る前に自社側で整理しておくべきことが分かります。
1件あたりの項目数、月間の件数と波、原稿の状態、どこまでのチェックを委託側に求めるか、原本をどう渡すか。
これらが曖昧なまま問い合わせても、返ってくるのは同じように幅のある目安だけです。

内製とBPOを選ぶ判断軸

費用の大小だけで決められないのは、前半で見たとおり、修正作業に判断が混ざっているからです。
読み取りの訂正は作業手順を渡せば外部でも進められますが、取引先の癖や商品の事情を前提にした判断は、社内の情報を共有しない限り外では完結しません。
逆にいえば、変換表を整備して判断が要る注文の割合を下げてあるほど、委託できる範囲は広がります。
外部委託を検討する前に運用の工夫を進めておくことには、委託の可否そのものを左右する意味があります。

もう一点、委託しても社内の作業がゼロにはならないことは見込んでおく必要があります。
納品されたデータをそのまま基幹システムへ流すのであれば、最終的に注文として成立しているかを見る工程はどこかに要りますし、判断が付かなかった注文の問い合わせ対応も社内に戻ってきます。
外部委託で軽くなるのは、量の多い機械的な訂正の部分です。
この切り分けが曖昧なまま「修正業務を丸ごと外へ」と考えると、想定より社内工数が残って期待外れになりやすいところです。

判断に迷う場合は、全件を一度に出すのではなく、対象を絞って試す進め方があります。
原稿の状態が悪く判断要素の少ない取引先の分だけ、あるいは繁忙期の超過分だけを委託して、実際の単価と社内に残った作業量を測る。
そのうえで、社内で確認と修正を回した場合の時間と比べれば、次の判断の材料が具体的になります。
最低金額の設定がある以上、少量の試行では単価が割高になる点は織り込んでおく必要がありますが、見積もりの幅を実測で狭める価値はあります。

修正の担当と手順、量を減らす仕組み、委託の判断材料まで見てきました。
実際に運用を変えるときに出てくる細かい疑問を、以下で補足します。

修正の負担がどこに集中しているかは、注文書の状態と自社の商品マスタ、そして基幹システムへの登録方法が重なって決まるため、社内だけでは切り分けにくいことがあります。

実際に届いている注文書と現在の確認手順を見ながら、どの誤りが自動の変換で減らせて、どこから先は人の判断が要るのかを一緒に整理できます。無料相談で要件を整理する

要点の整理

軸	基準
修正が残る前提	AI-OCRでも認識率は100%ではなく、確認・修正の工程は導入後も残る
誤りが出やすい箇所	傾き・かすれ・罫線接触のある原稿と、数量・単位・商品コードの項目
担当の分け方	読み取りの訂正は入力経験で担い、注文内容の判断は取引先と商品を知る担当者が受け持つ
量を減らす手	過去の注文書から表記のパターンを洗い出し、自社マスタへの変換に載せる
委託の判断	費用の目安だけでなく、判断が要る注文の割合と社内に残る工程で決める

社内で続けるか外部へ出すかは費用の数字だけでは決められず、判断が要る注文の割合や、委託しても社内に残る工程の見積もりが必要になります。 受注データが確定するまでの流れを棚卸ししたうえで、切り出せる作業の範囲と、社内に残る確認工程の見通しを確かめられます。

よくある質問

FAX-OCRの認識率は業種や原稿の種類によって変わりますか？

公開されている検証値は、いずれも特定の条件下で測られたものです。
PFUの検証はFAX注文書を対象に同社の基準帳票で行われ、従来型OCRが80%、AI-OCRが98%という結果でした¹。
一方、NTTデータが6自治体と行った実証は自治体の実務帳票73種を対象とし、雑字・くせ字・悪筆を含む手書きサンプルで正読率は約93%でした²。
対象とする帳票も時期も異なるため、これらを比べて業種差を語ることはできません。
自社の数値を知りたい場合は、実際に届いている注文書のうち状態の悪いものを含めて試すのが確実です。

OCR結果の修正をアルバイトや新人に任せても問題ありませんか？

作業の性質によって分かれます。
原本画像と読み取り結果を突き合わせて文字の欠けや桁ずれを直す部分は、入力の正確さがあれば担えます。
一方、取引先独自の略称を自社の商品コードに結び付けたり、数量と単位が発注として妥当かを判断したりする部分には、取引先と商品の知識が必要です。
判断が要る注文を誰に上げるかを決めずに任せると、数値として成立している誤りがそのまま登録されます。
まずは修正履歴を見て、判断が要る注文がどれくらいあるかを把握してから範囲を決めるのが安全です。

取引先に注文書のフォーマット統一をお願いすることはできますか？

取引関係によるため一律には進みませんが、依頼する範囲を絞れば現実的です。
傾きや拡大縮小、かすれた薄い印字、罫線に接触した文字は認識精度を下げる要因として挙げられており¹、これらは送信側の条件で決まります。
誤読が特定の取引先に集中しているなら、その先に限って縮小送信をやめてもらう、記入欄からはみ出さないよう記入欄を広げた様式に差し替えるといった依頼が考えられます。
なお、食品業の調査ではFAX・電話での受注を廃止すると取引に支障が出ると想定する回答が58.8%を占めており³、FAXそのものをやめる交渉とは分けて考えたほうが進めやすい面があります。

BPOに委託した場合、社内でのダブルチェックは不要になりますか？

委託範囲の決め方によりますが、確認工程がすべてなくなると考えないほうが安全です。
データ入力代行の料金はチェック体制も変動要因のひとつとされており⁴、どこまでの確認を委託側に求めるかで費用が変わります。
加えて、取引先の事情を前提にした判断や、判断が付かなかった注文の問い合わせは社内に戻ってきます。
委託によって軽くなるのは量の多い機械的な訂正であり、最終的に注文として成立しているかを見る工程と例外処理は手元に残る前提で設計してください。

1. 1　出典：株式会社ピーエフユー（リコーグループ）「FAX注文書はOCRできる？精度を向上させる3つのポイント（デジタラクル コラム）」（2025年）
2. 2　出典：株式会社NTTデータ「町田市、郡山市、市川市、つくば市、横浜市、福岡市におけるAI-OCR実用性の検証結果について」（2019年）
3. 3　出典：株式会社ハンモック「食品業の受注業務に関する実態調査」（2023年）
4. 4　出典：ULURU BPO株式会社「料金一覧（うるるBPO データ入力代行サービス）」（2026年閲覧時点）
5. 5　出典：LINE WORKS株式会社「FAX注文書の入力負担をAI-OCRで軽減！受注業務をデジタル化（PaperOn コラム）」（2026年）
6. 6　出典：株式会社インフォマート「導入事例：花王プロフェッショナル・サービス株式会社」（2022年）