FAX・手書きの打ち直しは、写真1枚で終わる｜中小企業向けセミナーで実演した全手順とプロンプト

「AIが便利なのはわかる。でも、うちの現場でどう使えばいいの？」

いろいろな会社さんとお話ししていて、いちばん多く聞く言葉がこれです。

2026年7月21日、この質問にまるごと答えるつもりで、オンラインの無料セミナーを開きました。テーマは「FAX・手書きを、写真1枚でスプレッドシートに」。60分のうち、AIの仕組みの解説や専門用語の説明はほとんどしていません。そのかわり、多くの会社に必ずある手作業を1つだけ選んで、それがAIで消えるところを、目の前でとことんお見せしました。

この記事は、その60分の中身をそのまま置いていくものです。当日の実演で使ったお願い文（プロンプト）も、省略せずに全文載せます。読み終わったら、手元にある紙1枚で、そのまま試せる状態になっているはずです。

毎朝の「打ち直し」に、午前中が消えていく

紙を見ながら表に打ち込む時間より、打ち終わった表と紙を見比べて確かめる時間のほうが長いことを示す図

まず、こんな朝の風景を思い浮かべてみてください。

事務の方が、前の日に届いたFAXの束を持って席につきます。1枚目はお客様の手書きの注文書。品名を読んでExcelに打ち、数量を打ち、単価を打つ。2枚目に移ると、少し癖のある字で読みにくい。とはいえ、いつもの取引先だから前回の注文と見比べて「たぶんこれかな」と入力して、あとで電話で確認しようと付箋を貼る。3枚目、4枚目、5枚目と続いて、最後の紙が終わる頃には、午前中のいちばん頭が動く時間が、まるごと持っていかれている。

さらにしんどいのは、そのあとです。あとになって読み間違いが1つ見つかると、「ほかにも間違えているかもしれない」となって、結局ぜんぶ見直すことになる。

打っている時間よりも、間違いがないか確かめている時間のほうが重い。この作業の本当の負担は、たぶんそこにあります。

しかも、途中で電話が鳴る。来客がある。戻ってきたときには「どこまでやったんだっけ」から再開することになって、そこでまた打ち間違いのリスクが上がります。

これは特定の会社だけの話ではありません。バックオフィス（事務まわりの仕事）でいちばん負担が大きい業務を聞いた調査では、1位が「データの入力・集計・照合」で48.2%でした（エイトレッド「バックオフィスDX実態調査」2023年9月発表・atled.jp）。約半数の会社が、同じところでつまずいているということです。

セミナー当日も、参加された方にチャットで「大変な手作業」を書いてもらいました。返ってきたのは、FAXの打ち直し、棚卸しの確認、月末月初の集計、紙に書いた内容のパソコン入力、メモが追いつかない——見事に、紙から画面への打ち直しに集中していました。

気合いでは埋まらなくなった

もうひとつ、当日お伝えした数字があります。

正社員が不足していると答えた企業は50.6%。4月時点としては4年連続で半数を超えています（帝国データバンク「人手不足に対する企業の動向調査（2026年4月）」・tdb.co.jp）。

そして、人手不足を理由とする倒産は、2025年度で441件。前年度の約1.3倍で、年間400件を超えたのはこれが初めてです（帝国データバンク「人手不足倒産の動向調査（2025年度）」・tdb.co.jp）。

求人を出しても人が来ない。最低賃金は上がっていく。やっと来てくれた方が、事務仕事の多さに驚いて半年で辞めてしまう。そんな話を、本当によく聞きます。

これは、誰かの努力が足りないという話ではないと思っています。前提のほうが変わってしまった。今までは気合いと残業でなんとか回せていたものが、人手だけでは回らなくなってきている。ただ、それだけのことです。

その一方で、大企業は事務作業をどんどんAIに渡し始めています。中小の現場は、まだ紙とFAXと手入力のまま。この差はニュースにはなりませんが、じわじわ効いてきます。

ここまでは、正直あまり明るい話ではありません。ただ、当日お伝えしたかったのはこの先です。この差は、写真1枚から埋まります。

AIの話は山ほど聞いたのに、なぜ手作業は消えないのか

ここで、少し不思議なことがあります。

AIのセミナーは山ほどあります。本もYouTubeも、探せばいくらでも出てきます。それなのに、なぜ現場の手作業は消えないのか。

総務省の「令和7年版情報通信白書」に、ひとつのヒントがあります。生成AIを導入するにあたっての懸念を聞いたところ、日本でいちばん多かった回答は「効果的な活用方法がわからない」でした（soumu.go.jp）。

セキュリティでも、コストでもない。「で、うちの何に使えばいいの？」で止まっている、ということです。

私が現場で感じている理由は、2つあります。

ひとつは、「いい話を聞いたな」で終わってしまうこと。すごい事例を見た、便利そうだと思った。でも次の日の朝、自分の仕事のどこで使えばいいのかがわからない。見たものと自分の仕事を結びつける作業が、意外と大変なんです。

もうひとつは、「うちの業界は特殊だから」。これも本当によく聞きますし、気持ちはすごくわかります。ただ、いろいろな業種の現場を見てきて思うのは、業界が特殊でも、手作業の「形」は驚くほど共通しているということです。

紙で受けて、手で打ち直して、別のところに転記する。

この形は、製造業でも、小売でも、士業でも、学校でも、福祉の現場でも、ほとんど変わりません。だから当日は、業種を問わず使えるものを1つだけ選んで、一緒に手を動かす時間にしました。

実演：手書きの注文書が、1分で表になるまで

紙を撮る、AIに渡す、お願いする、スプレッドシートに貼るの4ステップを示した図

ここからが本題です。当日お見せした手順を、そのまま書きます。

使ったのは、手書きの注文書です。フォーマットの枠はきれいに印刷されていて、中身だけが手書き。よくある形ですね。

ちなみにこの注文書、生々しさを出すために、私が自分の手で書きました。お見せするのが恥ずかしいくらい字が汚くて恐縮だったのですが、それだけではありません。金額欄に「12,500円」と書いたあとで、「あ、125,000円だった」と気づいて、最後に0を1つ取ってつけたように足しています。現場の紙って、だいたいこうなっているからです。きれいなサンプルで実演しても、あまり意味がないと思っていました。

1. 撮る

紙をスマホで撮ります。コツは3つだけです。真上から、全体が入るように、影がかからないように。

2. Geminiに渡す

使うのは Gemini（Googleの生成AI）です。スマホのアプリでも、パソコンのブラウザでも構いません。Googleアカウントがあれば無料で使えます。

チャット欄の端にある「＋」マークを押すと、いちばん上に「ファイルをアップロード」が出てきます。そこから、さっき撮った写真を選びます。

なぜ数あるAIの中でGeminiなのか。理由はシンプルで、画像やPDF、音声といった「文字以外」の読み取りに強いからです。文章を書いてもらうだけならどのAIでもできますが、「写真を表にする」という用途は、Geminiとの相性がいちばんいいと感じています。

3. お願いする

写真を添えたら、お願い文を送ります。当日の実演で使ったのは、これです。そのままコピーして使えます。

この注文書の写真を、csv形式の表にしてください。

列は「品名」「サイズ・規格」「数量」「単価（税込）」「金額」「貴社名」「希望お届け日」でお願いします。

読み取りに自信がない文字は、推測せず「※要確認」と付けてください。

私がすぐにコピーできる状態にしてほしいです。

100文字ほどの、ふつうの日本語です。

「AIを使うには、シャープ記号をたくさん付けた小難しいプロンプトが要るのでは」と思っていた方もいるかもしれません。たしかにそういうテクニックはありますし、使えば精度は上がります。ただ、いまのAIは1年前、2年前よりずいぶん賢くなっているので、何をしてほしいかと、特に気をつけてほしいことさえ伝えれば、たいていのことは何とかなります。

列の名前は、あなたの会社の管理表の項目にそのまま差し替えてください。それだけで動きます。

4. 貼る

しばらくすると、CSV形式（表計算ソフトに貼れる形）で結果が返ってきます。それをコピーして、GoogleスプレッドシートやExcelに貼り付ける。

以上です。

当日、私が話しながらやって1分ほどでした。しかも嬉しいのは、AIにお願いしてから返ってくるまでの間、途中で電話が鳴っても何も困らないことです。「どこまでやったんだっけ」が発生しません。

いちばん大事なのは、最後の一文

表の中で「※要確認」が付いた1つのセルだけを人が確認すればよいことを示す図

さきほどのお願い文の中で、決定的に効いているのはこの1行です。

読み取りに自信がない文字は、推測せず「※要確認」と付けてください。

これは実演のためではなく、ミスを防ぐための仕組みとして入れています。

当日、実際にこれが効きました。注文書に書かれていたパソコンの型番「Core i7」を、Geminiが「Core I17」と読み違えたんです。ただ、勝手に確定させるのではなく、その欄に「※要確認」がついて返ってきました。

正直に言うと、手書きの文字を完璧に読み取るのは、いまの性能のAIでもまだ難しいです。だからこそ、この一文の有無で意味が変わります。

「※要確認」がついていれば、人間がやることはこうなります。

AIに、表の叩き台を作ってもらう
スプレッドシートに貼る
「※要確認」と書いてある箇所だけ、元の紙と見比べる

全部を目で追う必要がなくなります。今回なら、「※要確認」を消して「I17」を「i7」に直せば、それで完成です。

これは「AIに全部おまかせする」のとは、まったく違う考え方です。AIが自信のないところを自己申告してくれるから、人間は確認する場所を絞り込める。「1時間の打ち直し」が「5分の確認」になれば、それで十分な変化だと思っています。

完璧を目指さなくて大丈夫です。読み間違いを見つけたら、「2行目の数量は『S』ではなく数字の『5』です。直してください」と伝えれば、その場で直ります。

精度を上げる、4つの小さなコツ

実演しながらお伝えしたポイントです。知っているだけで、1回目からの仕上がりが変わります。

モードは「思考」以上を選ぶ。 Geminiには「フラッシュ」「思考」「プロ」といったモードがあります。ざっくり言うと、上にあるものほど速いけれど雑、下にいくほど時間はかかるけれど丁寧です。手書きの読み取りは「思考」以上（プロが選べるならプロ）にしてください。フラッシュは速いぶん、読み取りが雑になりがちです。

金額は関数で出す。 単価と数量だけ目で確認して、金額はスプレッドシートの掛け算（=単価×数量）で計算させる。こうすると、読み取りミスがそのまま金額の間違いになりません。お金の数字は、0が1つずれただけで大きな差になりますから、ここは仕組みで守っておくと安心です。

読み間違えそうな箇所は、先に教えておく。 たとえば日付が「2026/7/25」のようにスラッシュ区切りなら、お願い文に「右上のスラッシュは日付の区切りです」と一言足すだけで精度が上がります。癖のある書き方は、先に教えてしまうのが近道です。これは当日、参加された方からいただいた「日付欄のスラッシュは認識できますか？」という質問への答えでもあります。

列の名前は、いまの帳票の言葉をそのまま使う。 きれいな名前に整え直す必要はありません。普段その欄を何と呼んでいるか、それをそのまま書いてください。

「うちのデータ、入れて大丈夫？」に先に答えておきます

AIの話をすると、必ずこの質問をいただきます。当日も先回りしてお答えしました。

会社で本格的に使うなら、Google Workspace版のGeminiです。 月2,000円ほどかかりますが、契約上、入力したビジネスデータがAIの学習に使われません。普段お使いのGmailやGoogleドキュメント、スプレッドシートと同じセキュリティの体制でAIが使えます。あちこちで気兼ねなく使いたい場合は、これがいちばん安心です。

個人アカウントでも、設定ひとつで変わります。 Geminiのメニューから「アクティビティ」を開いて、「Gemini アプリアクティビティ」をオフにする。これで、入力した内容がAIの学習に使われない設定になります（2026年7月時点の仕様です）。当日の実演も、この設定でお見せしました。

さらに踏み込むなら、パソコンの中にAIを置く方法もあります。 ローカルLLMと呼ばれるもので、AIを自分のパソコン本体にインストールして使います。情報が外に出ないので漏洩の可能性が限りなく低くなり、しかも使うたびの費用がかかりません。メモリが16GBほどあれば動き始めるモデルもあるので、意外と手が届きます。実際、私が電話の内容を自動で記録・分析する仕組みを納めた会社さんでは、この方法で安全に処理しています。

その先：写真を撮ることすら、やめられる

写真1枚で表にする、フォルダに入れるだけで自動化、やることが並び通知が届く、の3段階を示した階段の図

ここまでが「今日からできる」話です。当日は最後に、その先も少しお見せしました。

写真を撮ってAIに渡す作業さえ、繰り返せば手作業です。なので、こういう組み方ができます。

スマホで撮った注文書を、Googleドライブの決まったフォルダに入れておく。 すると数分おきに自動でフォルダを見にいって、未処理の紙があれば、そのままデータ化してスプレッドシートに追記していく。私は何も触っていないのに、気づいたら表ができている状態です。

さらに、読み取った内容から「やること」を並べる。 どの部署の誰が、いつまでに、何をするのか。着手したのか、終わったのか。注文ごとの進み具合が一覧で見えるようになります。

そして、Googleチャット（GoogleアカウントがあればLINEのグループのように使えるチャット）に流す。 新しい注文が入りました、この部署の方はいつまでにこれをお願いします、と全員が見える場所に出る。営業が終わったら、次は購買へ、と自動で回っていく。毎回だれかが確認して連絡する手間が消えます。

ここから先は、裏側にプログラムを組んでAIを呼び出す（API連携と呼ばれる）領域になります。当日も質問をいただいたのですが、この形にすると精度もさらに上げられます。1回目のAIが画像を文字にして、2回目のAIがその文字とインターネット上の情報を照らし合わせる。すると「Core I17」を見て「これはCore i7の読み違いだな」と自動で直してくれる、といったことができます。

ただし、使うたびに費用がかかります。今回お見せしたくらいの量なら1回あたり数円ですが、毎日大量にさばくなら、さきほどのローカルLLMのほうが長い目で見て安上がりになることも多いです。

ここでひとつ、私が試行錯誤の末にたどり着いた考えをお伝えしておきます。新しい道具を入れると、たいてい仕事の流れそのものが変わってしまいます。 そして現場は、その変化にいちばん疲れます。「DXしたのに、なぜか作業が増えた」が起きるのは、だいたいここです。

だから私は、複雑なプログラムやAIは全部裏側に隠して、現場の人はいつものスプレッドシートを1〜2回クリックするだけ、という形で納めるようにしています。使う人が身構えなくていいことのほうが、機能の多さよりずっと大事だと思っています。

あなたの会社の作業は当てはまるか、30秒チェック

いま頭に浮かんだ「あの作業」について、3つだけ確認してみてください。

紙や画面を見ながら、別の場所に打ち直している
毎回だいたい同じ形式
週1回以上やっている

2つ以上当てはまったら、今回の「写真1枚」方式が効く可能性は高いです。

参考までに、注文書以外のパターンもいくつか置いておきます。どれも、列の名前を差し替えているだけです。

見積書から請求書への転記に。

この見積書の写真から、請求書に必要な項目を表で抜き出してください。
列は「品名」「数量」「単価」「金額」で、最後に「合計」もお願いします。
読み取りに自信がない数字は、推測せず「※要確認」と付けてください。

展示会のあとの、名刺の山に。

この名刺の写真を、表にしてください。
列は「会社名」「氏名」「部署」「役職」「電話番号」「メールアドレス」でお願いします。
読み取りに自信がない文字は、推測せず「※要確認」と付けてください。

名刺は数枚まとめて撮って、「全部を1つの表に」と添えれば、一度に一覧になります。

月末にまとめてやる、領収書の整理に。

この領収書の写真を、表にしてください。
列は「日付」「支払先」「金額」「但し書き」でお願いします。
読み取りに自信がない数字は、推測せず「※要確認」と付けてください。

紙の申請書でも、実績票でも、契約書でも、考え方は同じです。まずは、いちばん面倒だと思っている紙1枚から試してみてください。

参加された方が、何を持ち帰ったか

セミナーのあと、アンケートに書いていただいた声をいくつか紹介させてください。

ニュース等で聞いていた事が実際目の当たりにして、私にも出来るかも知れないと思いました。

現場のニーズに沿った内容でしたので、講義と手作業がセットなのがよかったです。

実際の進行を見ながら学べました。（学びになったこと：手書きの文字の認識精度がとても高いこと）

いちばん嬉しかったのは、最初の「私にも出来るかも知れない」でした。60分のゴールとして狙っていたのが、まさにここだったからです。知識を増やして帰ってもらうことよりも、「うちのあの作業、明日やってみようかな」が決まっている状態のほうが、ずっと価値があると思っています。

ちなみに、「面倒な作業は何ですか」という設問への回答は、こんな並びでした。

FAXの内容をパソコンに入力すること
数字やExcelの打ち直し。メモをするのですが、追いつかないのが辛い
申請書の転記
契約書から各種書類の管理

製造業も、教育の現場も、福祉の現場も、フリーランスの方も混ざっています。それでも、出てきた作業の形はほとんど同じでした。「うちの業界は特殊だから」の壁は、思っているより低いのかもしれません。

おわりに：明日、FAXか手書きの伝票を見かけたら

最後に、正直な話をひとつ。

当日は、Googleが出している別のツールも紹介しようと準備していました。ただ、事前に何度か試した感触が今ひとつ曖昧で、これは自信を持っておすすめできないなと判断して、当日の紹介からは外しました。今後の精度向上に期待しているところです。

こういうものは、良いところも良くないところも含めて、そのままお伝えするほうが結局は役に立つと思っています。AIは万能ではありませんし、手書きの読み取りだって完璧ではありません。だからこそ「※要確認」を付けてもらうわけで、そこを飛ばして「AIですべて自動化できます」と言ってしまうと、たぶん現場で事故が起きます。

そのうえで、お願いをひとつだけ。

明日、FAXか手書きの伝票を見かけたら、1枚だけ写真を撮ってみてください。 それをAIに渡して、表にしてもらう。うまくいかなくても大丈夫です。「うまくいかない」がわかるだけで、次の一手が決まります。

もっと言えば、今回の手順そのものでなくても構いません。普段の仕事で「これ、面倒だな」と思ったことを、短い文でいいのでAIに相談してみる。それだけでも、何かしらヒントは返ってきます。お願いの仕方は、練習しないとうまくならないので、まずは1回目を作ってしまうのがいちばんの近道です。

これまでは全部を目で見直していた作業が、これからは要確認の箇所だけの確認で済むことを示す対比図

この記事のまとめ

FAX・手書きの注文書は、スマホで撮った写真1枚と100文字ほどのお願い文で、スプレッドシートに貼れる表になる。プログラミングは不要で、所要は1分ほど
決定的に効くのは「読み取りに自信がない文字は、推測せず『※要確認』と付けてください」の一文。人間は※印のところだけ確認すればよくなり、「1時間の打ち直し」が「5分の確認」になる
精度を上げるコツは、モードを「思考」以上にする／金額は関数で出す／読み間違えそうな箇所を先に教える／列名はいまの帳票の言葉をそのまま使う、の4つ
セキュリティは、会社で本格的に使うなら Google Workspace版、個人アカウントなら「アクティビティ」をオフ。情報を外に出したくないならローカルLLMという選択肢もある
その先は、フォルダに入れるだけで自動データ化・タスク化・チャット通知まで組める。ただし新しい道具で現場の流れを変えないこと。複雑な部分は裏側に隠すのが、続く仕組みの条件