コインパーキング代やガソリン代のレシートを財布に溜めておいて、 都度決まったフォーマットのスプレッドシートへ手入力する作業がありました。 日付や金額を間違えて後から指摘されることもしばしば。 ただ、申請をスプレッドシートで行っているという事は、 「Google Apps Scriptでまるごと自動化できるのでは」と考えて作りました。
システム構成図（スマホ撮影 → GAS上でOCR → AI解析 → Google Drive／スプレッドシートへ保存）
コインパーキング代やガソリン代のような経費は、レシートを一度手元に 保管しておいて、あとから決められたフォーマットのスプレッドシートに 日時、駐車場名・ガソリンスタンド名、金額を転記する、という運用でした。 件数が増えるとこれが地味に時間を取られるうえ、 日付や金額を書き間違えて後から指摘されることもありました。
よく考えると、最終的な出力先はいつも同じスプレッドシートでした。 であれば「レシートを撮影する」→「スプレッドシートに正しく記録される」 までを丸ごと自動化してしまえば、転記の手間もミスもなくせるはずだと考え、 Google Apps Script（GAS）で組んでみることにしました。
OCR単体だとレイアウト崩れや表記ゆれの影響を受けやすいので、 「まずOCRで文字起こし」「そのテキストをAIが意味を理解して 構造化」という2段階に分けることで、多少読み取りが乱れても 必要な項目を確実に拾えるようにしています。
領収書画像の保存先フォルダも、記録先のスプレッドシートも、 月単位で自動的に分かれる構成にしました。 月末にそのまま集計作業に入れるので、精算のたびに フォルダを探したり作ったりする手間がありません。
OCR（Cloud Vision API）は月1,000枚まで無料、AI解析も 軽量なモデル（gpt-5.4-mini）を使っているため、 1枚あたりの処理コストは0.1円未満。数人で使う枚数であれば、 コストはほぼ無視して運用できます。
当初はローカルで動くLLM（Ollama）での解析も試しましたが、 コインパーキングとガソリンスタンドのレシートであれば プライバシーをそこまで考慮しなくても大丈夫だろうと判断し、 最終的にOpenAI APIでの構造化に落ち着いています。
GASの権限・スコープまわりの設定でうまく動かないことがあった
Drive・スプレッドシートそれぞれに必要な権限を一つずつ洗い出し、 許可設定を見直して解決。
レシートによってOCRの読み取り精度にばらつきが出る
OCRと文字列の抽出で完璧を目指すのではなく、AI解析で 補完する仕組みにすることで、多少の読み取りミスがあっても 必要な項目を拾えるようにした。