ジンベイ、オンプレミス版AI-OCR「GenOCR」がAnthropic「Claude Fable 5.1」・OpenAI「GPT6（Astra）」を読み取り精度で上回る

請求書・見積書など、手書きで記入された帳票130枚・7,660項目を「1文字でも違えば不正解」の完全一致で採点。インターネットに繋がないAIが、クラウド上の最先端モデルを超える読み取り精度を記録した。

ジンベイ

2026年9月10日 10時00分

ジンベイ株式会社（本社：神奈川県横浜市、代表取締役：上田英介）は、AI-OCR「GenOCR」のオンプレミス版が、請求書・見積書・申請書など手書きで記入された帳票の読み取り精度で、Anthropic「Claude Fable 5.1」「Claude Opus 5」、OpenAI「GPT6（Astra）」、Google「Gemini 3.8 Flash」の4モデルすべてを上回ったことを発表します。

GenOCRオンプレミス版は、画像や文書を一切外部に送らず、お客様の社内サーバーだけで完結して動作します。金融機関・自治体・病院・法律事務所など、機密性の高い書類を扱う組織でも、クラウド上の最先端AIと同等以上の精度で書類をデータ化できるようになります。

GenOCRの製品詳細はこちら

▼ 検証結果

モデル	提供元	読み取れた割合	読み取った内容が正しかった割合	総合スコア（F1）
GenOCR オンプレミス版	ジンベイ	77.2％	74.0％	75.55
Claude Opus 5	Anthropic	74.8%	66.7%	70.50
Claude Fable 5.1	Anthropic	73.7%	63.4%	68.18
GPT6（Astra）	OpenAI	75.1%	61.5%	67.63
Gemini 3.8 Flash	Google	64.2%	67.7%	65.93

- 評価対象：手書き帳票130枚・7,660項目

- 採点基準：項目単位の完全一致。全角・半角や空白の違いを揃えたうえで、1文字でも異なれば不正解

- 読み取れた割合：全7,660項目のうち、正解と完全に一致した項目の割合（読み落としの少なさ）

- 読み取った内容が正しかった割合：AIが出力した項目のうち、正解と完全に一致していた割合（読み間違いや勝手な補完の少なさ）

- 総合スコア（F1）：上の2つを組み合わせた総合指標（100点満点）。機械学習分野で標準的に使われています

GenOCRは3つの指標すべてで4モデルを上回りました。特に「読み取った内容が正しかった割合」では2位に6ポイント以上の差をつけており、読めない文字を推測で埋めず、書かれたとおりに読む設計の効果が表れています。

▼ 差がついたのは「手書き」

印刷された文字は、どのAIもほぼ正しく読めます。差がついたのは手書き、それも急いで書かれた崩し字です。

いずれも「AIが気を利かせた」結果の誤りです。

いずれも「AIが気を利かせた」結果の誤りです。金額の例では、4モデルすべてが「読みやすい」数字に補正してしまいました。会社名の例では、「鳥（とり）」という珍しい表記を、空欄の地名として扱ったり、存在しない社名に置き換えたりしました。文章を要約する用途なら長所になる働きですが、帳票のデータ化では誤りになります。

GenOCRは、書かれたとおりに読むことを目的に学習させているため、こうした誤りが起きにくくなっています。

▼ 一般的なパソコンで動く軽量版も開発中

オンプレミス版をご検討いただくお客様の多くは、AIの処理に使う高性能な部品（GPU）を積んだパソコンをお持ちではありません。そこで当社は、メモリ16GBのWindowsパソコンでそのまま動く軽量版を開発しています。

インストールするだけで、インターネットに繋がずに使えます。軽量版でも、オンプレミス版と同じ考え方で手書きの崩し字への読み取り精度を高めており、準備が整い次第公開します。

▼検証の方法

手書きで記入された帳票130枚（7,660項目）を用い、GenOCRオンプレミス版と海外の商用AI 4モデルを、同じ帳票データ・同じ評価基準で比較しました。

採点は、全角・半角や空白の違いを揃えたうえで、1文字でも違っていれば不正解とする完全一致方式です。「だいたい合っている」では業務では使えないため、金額の桁ずれ1つ、担当者名の誤字1つも不正解として扱いました。

検証に使った130枚は、AIの学習に使っていない書式の帳票です。請求書・見積書・申請書などの帳票を偏りなく含みます。学習した書式を覚えているかではなく、初めて見る帳票をどれだけ正確に読めるかを測る設計です。

▼ 学習・検証に使ったデータ

性格の異なる2つの手書き帳票データセットを使用しました。

1. 商取引を中心とした多種類の帳票
手書き記入済みのスキャン帳票で、請求書（26%）、見積書（11%）、領収書・受領書（9%）、納品書・注文書（8%）、契約書・証明書（8%）、申請書（7%）、申込書（6%）、届出書（5%）など、商取引の書類が半分以上を占めます。分野別では商取引55%、税務6%、金融・保険5%、会員・サービス契約4%、残りが医療・建築・年金・住民戸籍・子育て・雇用などです。書式のバリエーションが非常に多く、検証用の130枚はこのデータのうち学習に使っていない書式から選びました。

2. 金融向け帳票
口座振替依頼書、住所変更・名義変更などの届出書、印影訂正依頼書・残高証明書交付依頼書、口座開設・ローン借入・共済加入の申込書、保険金・給付金請求書、委任状・同意書など、金融機関でよく使われる種類の手書き帳票です。ほぼすべてが金融向けの書式で、内容別では口座関係が最も多く、融資・貸付、保険、相続、解約などを含みます。丸で囲む数字や選択肢の記入が多いのが特徴で、学習用に使用しました。