請求書処理の業務効率化事例|AI導入で月50時間の作業を削減

請求書処理の業務効率化事例|AI導入で月50時間の作業を削減

6分2025年9月12日 14:02
#AI#自動化#業務効率化#DX#n8n

目次

請求書処理の業務効率化事例|AI導入で月50時間の作業を削減

課題事例

課題シーンのイラスト
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こんにちは、株式会社feer広報部です!

今回は業界を問わず中小企業の管理部門様でよく見られる請求書処理の非効率さについて、AI活用での解決事例をご紹介いたします。

📋 今回の企業様の事例

実際の辻・本郷税理士法人様(コンサルティング業・従業員約2,000名)の事例などを参考に、多くの企業が抱える課題を見ていきましょう。

こちらの企業様のような多くの会社では、毎月大量に届く紙やPDFの請求書の処理に大きな課題を抱えていました。経理担当者が一枚一枚、請求書の内容を目で確認し、会計システムへ手で入力する作業は、非常に時間がかかります。特に取引先ごとにフォーマットが違うため、どこに何が書かれているかを探すだけでも一苦労です。また、手入力にはどうしても入力ミスや転記漏れといったヒューマンエラーがつきものでした。その後の確認や修正作業が、さらに業務を圧迫する悪循環に陥っていたのです。 このような状況は、担当者の残業を増やすだけでなく、コア業務であるはずの経営分析や資金繰り計画などに集中できない原因となっていました。

💥 課題の影響:手作業による請求書処理には、月あたり数十時間の作業時間が発生し、入力ミスによる手戻りも平均5%程度発生していました。

📚 参考資料:この課題についての詳細は以下をご参照ください

AI改善提案

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そこで!feerがおすすめするAI活用ソリューションをご提案いたします!

こちらの企業様のような課題は、AIと自動化の組み合わせで驚くほど改善できるんです。

1 使用するAI技術・ツール

🛠️

今回の解決策では、以下のようなツールを組み合わせて使用します。

どれも実績のある信頼できるツールばかりです!

  • AI-OCR(例: LayerX INVOICE, NTT東日本 AIよみと〜る):紙やPDFの請求書から文字情報を高精度で読み取るAI技術です。
  • n8nワークフロー:様々なツールやサービスを連携させ、一連の業務プロセスを自動化するための要となるツールです。
  • Google Drive / スプレッドシート:読み取ったデータの保管や管理、確認作業に使用します。
  • Slack:処理の完了やエラー発生をチームにリアルタイムで通知するために活用します。

2 n8nワークフローによる自動化アプローチ

ここが今回のメインとなる自動化の仕組みです!

n8nを使うことで、プログラミングの知識がなくても、まるでブロックを組み合わせるように業務の自動化フローを構築できます。 今回の請求書処理では、以下のようなワークフローを設計します。まず、Gmailに特定の条件(件名に「請求書」など)でメールが届くと、n8nが自動でそれを検知します。次に、添付されているPDFファイルを自動で取得し、Google Driveの指定フォルダに保存するのです。その後、保存したPDFをAI-OCRツールのAPIに送信し、請求日や金額、取引先名などの必要な情報をテキストデータとして抽出します。抽出されたデータは、Googleスプレッドシートに自動で転記され、一覧表が作成されます。最後に、処理が正常に完了したことや、万が一エラーが発生した場合にはその内容をSlackに通知することで、担当者はリアルタイムで状況を把握できるのです。

3 実装手順

1
現状分析とデータ収集
まず、現在処理している請求書の種類や枚数、処理にかかる時間を正確に把握します。どの作業に一番時間がかかっているかを特定することが重要です。
2
ツール選定と初期設定
読み取る請求書のフォーマットの多様性や量に応じて、最適なAI-OCRツールを選びます。無料トライアルを活用して、実際の請求書で読み取り精度を確認するのがおすすめです。
3
試験導入とチューニング
特定の取引先や部署の請求書のみを対象に、スモールスタートで自動化を試します。読み取り精度が低い箇所があれば、AI-OCRの設定を調整したり、n8nのフローを見直したりします。
4
本格運用と効果測定
試験導入で問題がなければ、対象範囲を全社に拡大します。導入前後で作業時間がどれだけ削減されたか、エラー率がどれだけ低下したかなど、具体的なKPIを設定して効果を測定します。
5
継続改善とスケールアップ
運用開始後も、定期的にワークフローを見直します。さらに会計システムとのAPI連携を追加するなど、自動化の範囲を広げていくことで、さらなる業務効率化を目指します。

期待できる定量的効果

効果項目 改善効果
作業時間短縮最大80%削減(月50時間相当)
コスト削減年間約180万円(人件費換算)
生産性向上担当者が分析などのコア業務に集中
エラー率削減95%以上減少

導入期間・コスト概算

項目 期間・費用
導入期間1ヶ月~3ヶ月
初期費用0円~30万円
月額運用費3万円~10万円(ツールのプランによる)

まとめ

いかがでしたでしょうか?

今回ご紹介した事例のように、適切なAI活用で業務効率は大幅に改善できます。

次のステップ:まずは、皆さまの会社で一番時間のかかっている定型業務を一つ見つけてみてください。そして、その業務にAIや自動化ツールが使えないか、少しだけ調べてみることから始めましょう。私たちfeerは、その最初の第一歩から、皆さまと一緒に走ります。どんな小さな疑問でも、お気軽にご相談くださいね。

参考資料・関連リンク

注意:GoogleサーチリダイレクトURL(vertexaisearch.cloud.google.com等)は使用禁止。必ずオリジナルの直接URLを記載

**メタデータ:** SEO用メタディスクリプション: 中小企業の請求書処理をAIで自動化し、月50時間の作業削減を実現した事例を紹介。AI-OCRとn8nを活用した具体的な業務効率化の手法、導入効果を解説します。 適切なタグ: AI, 自動化, 業務効率化, DX, n8n, ワークフロー, 請求書処理 推定読了時間: 6分

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