レシートや領収書といった帳票画像を会計帳簿に入力は，経理における作業負担となっている．そのため，OCRを用いた構造化データへの変換が研究されてきた．しかし，軽減税率やインボイス制度の導入など政策により対応項目が変化するため，従来手法では，変化に柔軟に対応できないという問題がある．近年の生成AIの画像認識技術の向上により，帳票データの構造化が容易になってきたという指摘がある．
そこで，本研究では，レシートや領収書などの非構造化データから構造化データを抽出に生成AIを用い，文字認識精度・応答速度・処理コストの観点から有効性について複数の生成AIの比較検証結果を示す．