GLASIAOUS OCRのStandardプランとProプランは、対象となる業務と利用環境が異なります。

Standardプランは、会計・記帳の現場向けの従量課金プランです。請求書・領収書・レシートの読み取りから、各国の税区分・税率の自動設定、会計仕訳の作成までを自動化します。

Proプランは、ERPを利用する企業の購買・調達部門向けのエンタープライズプランで、お客様専用の占有環境でご利用いただきます。注文書・受領請求書・レシート・領収書を読み取り、APIで基幹システムへ直接組み込めます。SAP S/4HANAやSAP Aribaとの連携インターフェースもご用意しています。

どちらのプランも、読み取りエンジンと過去データを活用する仕組みは共通です。

GLASIAOUS OCRは、今お使いのERPや会計システムのままご利用いただけます。読み取ったデータはCSV/Excelで既存システムへ取り込めるほか、ProプランではAPIで基幹システムへ直接組み込むこともできます。

GLASIAOUS OCRは、請求書・注文書・レシート・領収書の4種類に対応しています。多言語・多通貨の証憑はもちろん、レイアウトが決まっていない非定型の証憑や手書きの証憑も読み取れます。インドのGSTや源泉税、タイの仏暦のような独自の日付表記や、ベトナム特有の桁区切りなど、国ごとの商慣習にも対応しています。

GLASIAOUS OCRの日付・金額の認識精度は、既存の利用例では90〜95%です（SLAで保証されている数値ではありません）。実際の精度は、証憑の言語やレイアウト、画像の状態によって変わります。

過去の入力データを参照して取引先名の表記ゆれを補正し、確認時の修正内容も学習するため、使うほど自社の証憑に合った読み取り結果になります。精度が気になる場合は、お気軽にデモをご依頼ください。

GLASIAOUS OCRは、会計入力より先に税務処理を行う業務にも対応できます。一般的な会計ソフトに付属するOCR機能は、会計入力の段階でしか使えないことがあります。GLASIAOUS OCRは会計ソフトから独立しているため、税務処理の段階で証憑を読み取り、各国の税区分・税率を自動で設定できます。読み取ったデータは、その後の会計入力にもそのまま使えます。

GLASIAOUS OCRは、同じ証憑の二重計上を防げます。同じ伝票番号の証憑を検知すると、アラートでお知らせします。

GLASIAOUS OCRは、日本のインボイス制度に対応しています。請求書に記載された登録番号（T番号）が実在するかを、国税庁のAPIで自動でチェックします。

GLASIAOUS OCRは、過去の入力データを取引先の名寄せと仕訳内容の提案に活用します。過去のデータと照合して取引先名の表記ゆれを直し、勘定科目・税区分・税率を提案します。確認時の修正内容も学習するので、使うほど自社のルールに合った提案になります。

GLASIAOUS OCRは、複数の請求書をまとめて処理できます。1つのPDFにまとめた最大20件の請求書を、請求書ごとに自動で分割して計上します。

GLASIAOUS OCRは、CSV/Excel連携とAPI連携の2つの方法で、ERPや基幹システムと連携します。

CSV/Excel連携では、読み取ったデータを既存システムへ取り込みます。API連携では、GLASIAOUS OCRをAPIで呼び出して非定型の注文書・受領請求書・レシート・領収書を構造化データに変換し、基幹システムへ直接組み込みます。

Proプランなら業務フローに合わせたカスタマイズも可能で、SAP S/4HANAやSAP Aribaとの連携インターフェースもご用意しています。

GLASIAOUS OCRの導入の流れは、プランによって異なります。Standardプランは、お申し込み後に初期設定とマスタの取り込みを行えば、すぐに使い始められます。Proプランは、ヒアリングと実際の証憑を使った精度・効果の確認を経て、既存システムとの連携を進めます。

GLASIAOUS OCRは、通信データと保管データの暗号化、アクセス制御・監査ログ、アップロードファイルのウイルスチェックを実施しています。データの保管リージョンも選べます。

第三者認証としてISO/IEC 27001・27017・27018を取得しており、Assured評価レポートもご提供できます。また、提供元のビジネスエンジニアリング株式会社（B-EN-G）はプライバシーマークを取得しています。

GLASIAOUS OCRは、証憑の受領から会計データの作成、基幹システムへの連携までを、製品として一貫して担います。汎用LLM（生成AI）を単体で使う場合、任せやすいのは文字の読み取り・抽出の部分で、それ以外の仕組みは自社で用意する必要があります。主な違いは次の表のとおりです。