登記簿謄本をAIでExcel化する方法｜手入力を減らす設計と注意点

謄本の手入力は、読み取りより後工程が重い

謄本業務では、文字を読むだけでなく、所有者区分を判断し、住所を整え、郵便番号を調べ、Excelの列へ合わせて入力します。AI-OCRだけ導入しても、出力が一つの長い文章では実務に使えません。

必要なのは、取得したい項目を定義し、項目ごとに値を返し、確認が必要な箇所へ印を付ける設計です。複数所有者、旧字体、住所変更、共有持分など、例外の扱いも決めます。

最初に決める抽出項目

仕入れ営業用のリストと、社内調査用の台帳では必要項目が異なります。全部を取ろうとすると確認項目が増えるため、利用目的から逆算します。

• 所在・地番・家屋番号
• 土地・建物の種別と面積
• 所有者名・所有者住所・持分
• 受付年月日・原因・順位番号
• 郵便番号・法人区分・確認ステータス

AI処理の基本フロー

PDFまたは画像を受け取り、OCRで文字を認識し、生成AIで項目を構造化します。その結果をExcelやCSVへ出力し、人が原本と照合して確定します。自動化の目標は確認をゼロにすることではなく、全文を転記する作業を、要注意箇所だけ確認する作業へ変えることです。

• ファイルの向き・解像度・ページ欠落を確認
• OCR結果を項目別のデータへ変換
• 形式チェックと重複チェックを実行
• 確信度が低い項目だけ人へ戻す
• Excel・CSV・既存システム用に出力

年間コストのモデル計算

1枚あたり4分、月2,000枚を3人で処理している場合、年間では1,600時間です。実質時給を3,200円と仮定すると、作業コストは年間512万円になります。仮にAI化後の確認が1枚1分なら、理論上は75％の時間を別業務へ移せます。

ただし、書式差・画質・例外比率で効果は変わります。まず100枚程度の実データで、完全一致率ではなく「人が何分で確認できるか」を測るのが現実的です。

個人情報と精度の注意点

謄本には氏名・住所などが含まれます。利用するAIサービスの学習利用設定、保存期間、アクセス権、ログ管理を確認してください。また、AIの抽出結果だけで営業対象や権利関係を確定せず、必要な判断は必ず原本と担当者が行います。