DynaEye 給与支払報告書OCRが自治体業務を効率化、確認すべき帳票をAIが自動抽出
株式会社PFU
CPU環境での処理性能が従来比約2倍、既存のPC環境でもスムーズな帳票処理を実現
株式会社PFU（社長執行役員：平原 英治、以下 PFU）は、給与支払報告書（注1）に特化したAI-OCR（注2）ソフトウェア「DynaEye 給与支払報告書OCR」をレベルアップし、12月上旬より提供開始します。
「DynaEye 給与支払報告書OCR」は、給与支払報告書に含まれる「総括表」「仕切紙」「個人別明細書」を自動で判別し、高精度で認識するオンプレミス型AI-OCRソフトウェアです。仕分けや枚数確認などの前さばき作業から、OCRによるデータ入力、税務システム連携まで、給与支払報告書業務全体の効率化を支援します。
今回のレベルアップでは、前さばき作業のうち、記入漏れチェックや扶養親族情報の確認、過年度帳票の判別など、これまで職員が目視で行っていた作業において、AI-OCRによる要確認帳票の自動抽出機能を強化します。これにより、確認作業の負担軽減や早期の不備発見を可能にし、給与支払報告書業務全体のさらなる効率化に貢献します。
また、画像ファイルを連携できる税務システムの対象を拡大します。税務システム上で認識結果と帳票画像をあわせて確認できるため、住民からの問い合わせ対応や内容確認の際に原票を探す手間を削減し、確認業務の効率化を支援します。さらに、導入時の設定作業を自動化し、運用開始までの負荷を軽減するとともに、認識精度および処理性能についても継続的な改善を実施しています。
PFUは、世界シェアNo.1（注3）のイメージスキャナーや独自開発のOCR技術により、紙を起点とする様々な業務において「紙の電子化・帳票情報のデータ化」を実現してまいりました。「DynaEye 給与支払報告書OCR」は、今回のレベルアップ版の提供により、これまで以上に多くのお客様の業務効率化を実現し、自治体の働き方改革やDX推進に貢献してまいります。
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背景
近年、自治体では人手不足が慢性化しており、職員の業務負荷が高まっています。給与支払報告書は、電子申告の普及により紙での提出は年々減少しており、紙帳票を前提とした業務運営の見直しが進んでいます。
こうした中、これまで業務委託を活用してきた自治体においても、庁内対応の効率化や将来的な内製化に備えた体制整備が求められるなど、限られた人員で効率的に業務を遂行できる体制づくりの重要性が高まっています。
また、BPO事業者においても、紙帳票の減少による事業環境の変化や人材確保の課題を背景に、手入力を前提とした従来の運用の見直しが進んでいます。事業継続や生産性向上を図るうえでは、人手に依存した運用からの転換が急務となっており、AIを活用した業務効率化の推進が求められています。
限られた人員でも効率的に処理を行う手段として、AI-OCRの活用が進んでいますが、仕分けや枚数確認、記載内容のチェックといった前さばき作業は手作業が中心であり、多くの工数を要する業務となっています。
さらに、源泉徴収票のみなし提出の特例などを背景に、給与支払報告書を基軸としたデータ活用が進む中で、原票に即したデータ化の重要性も増しています。こうした背景から、既存業務の流れを維持したまま、前さばき作業を含めた帳票処理全体を効率化し、デジタルで完結できる仕組みが求められています。
「DynaEye 給与支払報告書OCR」は、2023年の発売開始以来、導入数を着実に拡大するとともに、自治体やBPO事業者の声を反映した機能強化を継続してきました。前回のレベルアップでは、仕分けや枚数確認といった前さばき作業の効率化に加え、税務システムとの連携機能を拡充し、自治体庁内における給与支払報告書業務をワンストップで行える環境を実現しました。今回のレベルアップでは、その取り組みをさらに進め、人手による前さばき作業の効率化を支援する機能を強化します。前さばき作業からデータ連携まで、より少ない人員で効率的に業務を遂行できる環境の実現を目指し、今後も、お客様の業務環境の変化に対応しながら、給与支払報告書業務のさらなる効率化を支援してまいります。
特長
1．記入漏れなどの提出内容チェックを自動化し、前さばき作業を効率化
給与支払報告書の処理では、前さばき作業として、記入漏れの有無や扶養親族情報の確認、過去の様式で提出されていないかなど、提出内容のチェックを行う必要があります。しかし、これらは紙帳票を一枚ずつ目視で確認する必要があり、多くの時間と負担を要していました。
本レベルアップでは、こうした職員の判断を伴う提出内容チェックを、OCR結果にもとづいて自動化します。AI-OCRが記入漏れや確認が必要な帳票を自動抽出することで、これまで時間をかけて人手で行っていた確認作業を効率化します。また、不備を早い段階で検出できるため、提出者への確認や再提出依頼を迅速に行うことができ、後工程での手戻りを防ぎます。
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2．導入時の負担を軽減し、早期運用を支援
新たに提供するセットアップツールにより、導入時の必要な設定作業を自動化します。導入準備にかかる手間を削減することで、専門的な知識がなくてもスムーズに利用を開始できます。これにより、運用開始までの準備期間を短縮し、業務繁忙期に向けた円滑な導入を支援します。
3．税務システムとの連携拡充により、データ活用を促進
画像ファイルを連携できる税務システムの対象を拡大します。従来より対応の「税務LAN」に加え、新たに複数の税務システムにおいて、AI-OCRで抽出した給与支払報告書の情報と画像ファイルの連携を可能にします。
給与支払報告書に関する問い合わせ対応や内容確認の際には、原票を確認するために紙帳票を探す作業が発生することがあります。画像ファイルを税務システムへ連携することで、認識結果と帳票画像をあわせて確認できるようになり、紙の原票を探す手間を削減するとともに、確認業務のデジタル化を促進します。
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4．認識精度と処理性能を向上し、大量帳票処理を高速化
認識精度および処理性能について、継続的な改善を実施しています。個人別明細書の認識精度はL30版で99.4％（注4）を達成しており、今回のレベルアップではさらなる精度向上を予定しています。また、CPU環境での処理性能は従来比約2倍に向上予定です（注5）。GPU搭載PCを必要としないため、既存のPC環境を活用しながら帳票処理を高速化でき、導入コストを抑えつつ繁忙期の業務負荷軽減に貢献します。
価格・商品構成
＜自治体のお客様向けライセンス＞
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＜一般企業・団体のお客様向けライセンス＞
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※既に「DynaEye 給与支払報告書OCR Entryライセンス 5,000ページ」「DynaEye 給与支払報告書OCRランタイムライセンス」をご利用中のお客様は、無償アップデートが可能です。
提供開始日
2026年12月上旬
販売目標
2026年度における自治体導入数100団体を目指します。
商標について
・DynaEyeは、⽇本国内における株式会社PFUの登録商標です。
・その他、記載されている製品名などの固有名詞は、各社の商標または登録商標です。
注釈
注1：本ページに使用する給与支払報告書（総括表、個人別明細書）の画像はすべて「様式（17号、17号別表）」（総務省） （
https://www.soumu.go.jp/main_content/001044216.pdf）を加工して作成しています。出典：総務省ホームページ （
https://www.soumu.go.jp）
注2：OCR（Optical Character Recognition）︓光学式⽂字認識
注3：ドキュメントスキャナーを対象とする。日本・北米はKEYPOINT INTELLIGENCE社 (InfoTrends)により集計（2024年実績）。ドキュメントスキャナー集計よりMobile/Microを除く 6セグメントの合計マーケットシェア （主に8ppm以上のドキュメントスキャナー全体） 欧州はinfoSource社（2024年実績）の集計に基づく、西欧地区（トルコとギリシャを含む）におけるシェア。
注4：PFUが定義した標準帳票（個人別明細書125項目、活字帳票80％・手書き帳票20％）をフルカラー・300dpiでスキャンし、DynaEye 給与支払報告書OCR V1.0L30で検証した結果（当社調べ）。
注5：CPU測定環境（CPU Intel Core i5-1245U、メモリ 16GB、OS Windows 11 Pro）におけるL30とL40での比較結果（当社調べ）。
注6：5,000ページを超えて利用する場合、5,000ページ単位で追加購入が必要です。 読み取りページが5,000ページに達しなかった場合は、翌年に残ページ数の持ち越しはできません。
本件に関するお問合わせ先
報道関係者お問い合わせ先
株式会社PFU
コミュニケーション戦略センター 広報部
E-mail：pfu-press@ml.ricoh.com
関連リンク
DynaEye 給与支払報告書OCR商品紹介サイト
https://www.pfu.ricoh.com/dynaeye/product/spr-ocr/
記事提供：Digital PR Platform
