紙の書類をスキャンしてPDF化~ScanSnap~

紙の書類をスキャンしてPDF化し、データで保存するためのノウハウ、方法解説。

富士通ScanSnap

富士通の「ScanSnap(スキャンスナップ)」というスキャナ機器をご存知でしょうか?(↓こんな感じの機械です)

一見、小さなプリンタのような感じに見えますが、これ、スキャナーです。いわゆる「紙の書類を読み込んでデータ化する」というやつ。

これが実に便利なのです。弊社では個人事業主の時代から数えて、もう8年以上もこれを愛用しています。今回はこのScanSnapで何が出来るのか?をご紹介。

紙資料をどんどんデータ化

何と言ってもこのScanSnapの最大の魅力は「紙」の資料をじゃんじゃん読み込んで、どんどんデータ化出来る点にあります。普通のスキャナ(いわゆるフラットヘッドスキャナーというやつ)だと、1枚読み込ませては次のページに差し替え、また読み込ませて次のページへ、とやるので、何枚もある資料を読み込んでデータ化するのにやたらと手間・時間がかかりました。

けれども、ScanSnapなら、10枚でも20枚でも、資料をセットしてスキャンボタンを押すだけでどんどん読み込んでパソコンへ取り込んでくれます。

実際に取り込む様子を動画でアップしましたのでご覧になってみてください↓

この動画自体は1分ちょっとありますが、片手でカメラを持ちながら操作してもこんな手軽にできちゃうくらいですから、実際にはもっとスピーディーに出来ると想像できるでしょう?

どこまで出来る?

動画ではA4用紙6枚をスキャンしていましたが、じゃあ実際にはどんな紙をどのくらいスキャンできるかというと・・・?弊社で過去実際にやってみて出来た(&今でも活用している)方法を幾つかご紹介します。

  • A4用紙のスキャン(片面だけでなく両面スキャンが出来ます)
  • 名刺のスキャン(付属のソフトで名刺管理も出来ます)
  • 領収書・レシートのスキャン(小さなものでは、コインパーキングなどで出て来る縦横3センチくらいの小さなレシートも問題なくスキャンできました)
  • サイズの異なる紙もまとめてスキャン(A4用紙の請求書・B6サイズくらいの領収書など異なるサイズのものをまとめてセットしてもスキャンできました)
  • 最大300ページ分までスキャンしたことがあります(いわゆる「自炊」という「書籍のスキャン」というのをやったことがあるのですが、その時に最大150枚・・・両面なので300ページ分・・・まではスキャンして取り込むことが出来ました。もっとたくさんもできそうです)

データ化して何が便利?

すべての資料をパソコンへ取り込める

A4サイズ(両面スキャンで最大A3サイズ)の資料をとにかくパソコンへ取り込んでしまうことが出来ます。このため、業務で使う紙ベースの資料はほとんどすべて「データ化してパソコンあるいはハードディスクなどのIT機器の中へ取り込むことが出来る」というわけです。それの何が便利なのか?

過去の資料や書類を探して取り出すのなら「パソコンの中だけ探せば良い」ということになります。

これ、書類を探したり取り出したりする手間ひまを本当に劇的に効率化します。実際この方法のおかげで、弊社では過去のお客様への支援業務資料を瞬時に探し出すことが出来るようになり、顧客サービス・顧客満足度に大きく貢献しています。

会計・経理のIT化に大きく貢献

いまだに紙ベースの処理の多い会計・経理業務ですが、領収書や請求書などをデータ化することにより、クラウド会計などでの利用も出来るようになりますし、また上記でもご紹介した「書類(この場合は領収書や請求書)をあとから探し出す」という作業が圧倒的に楽になります。

紙資料の保管スペースを激減できる

よほど紙の原本を残して置かなければならない場合を除き、スキャンしたデータの原本書類は破棄してしまえば、書類を保管するスペースを劇的に削減できます。

紙資料のデータ化=業務の効率化・改善

事務系の業務を詳しく観察すると、その作業の殆どが「書類やデータを探す・取り出す」という作業に割かれているんだそうです。小さな会社・お店の経営をされていても、そのことは実感する事が多々あると思います。それら「探す」作業を「パソコンの中だけ探せば良い」ということになれば、劇的な業務効率化や業務の改善に繋げられる可能性を秘めています。

ScanSnap、弊社で業務効率化の支援をする際にも頻繁にオススメしている「ザ・業務効率化ツール」のイチオシです。

データ整理術と合わせると更に強力!

今回は「紙書類をデータ化するツール」をご紹介しましたが、データ化したならやはり「データ整理」のノウハウも併用するとより強力な業務効率化になります。

データ整理術についてはこちらのコーナーで解説しています→データ整理術

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