株式会社クラレ様の請求書処理効率化事例|AI導入で月80時間の工数削減!

株式会社クラレ様の請求書処理効率化事例|AI導入で月80時間の工数削減!

6分2025年9月6日 18:01
#AI#自動化#業務効率化#DX#n8n

目次

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株式会社クラレ様の請求書処理効率化事例|AI導入で月80時間の工数削減!

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!

今回は製造業界の中規模企業様でよく見られる請求書処理の非効率化について、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

実際の株式会社クラレ様(化学メーカー・従業員数千名規模)では、どんな課題があったのでしょうか?

こちらの企業様では、毎月数千件もの請求書が紙やPDFで各拠点から経理部門に集約されていました。経理担当者は、それらの請求書の内容を目で確認し、会計システムへ一件ずつ手作業で入力していました。このプロセスは非常に時間がかかるうえ、入力ミスや確認漏れといったヒューマンエラーが頻発する原因となっていました。特に月末月初の繁忙期には、請求書処理のために残業が常態化し、担当者の大きな負担となっていたのです。コア業務であるべき分析や経営サポートに時間を割けず、定型的な入力作業に追われる日々が続いていました。

💥 課題の影響:株式会社クラレ様の事例では、AI導入前は経理承認の作業に多くの時間が割かれ、チェック漏れのリスクも抱えていました。 [21]

📚 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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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: AI inside社「DX Suite」):請求書に書かれた文字を高精度で読み取り、デジタルデータに変換します。 [17]
  • n8nワークフロー:AI-OCRと会計ソフトなど、異なるシステム間を連携させ、一連の処理を自動化する要です。 [2]
  • 会計ソフト (例: マネーフォワード クラウド):最終的な仕訳データが登録されるシステムです。

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は、プログラミングの知識があまりなくても、視覚的な操作で様々なサービスを連携できるツールです。 [4] 今回の請求書処理では、以下のような一連の流れを自動で実行するワークフローを構築します。

  1. トリガー:指定したクラウドストレージ(例:Google Drive)に請求書PDFがアップロードされると、ワークフローが自動で開始します。
  2. データ抽出:n8nがAI-OCRツール(DX Suite)のAPIを呼び出し、PDFから請求元、金額、日付などの情報をテキストデータとして抽出します。
  3. データ整形・確認:抽出したデータが正しい形式かを確認し、必要に応じて整形します。特定の条件(例:高額な請求)に合致する場合は、Slackなどのチャットツールに確認依頼を通知することも可能です。
  4. 会計ソフトへ登録:整形されたデータを、会計ソフト(マネーフォワード クラウド)のAPIを通じて、自動で仕訳データとして登録します。
  5. 完了通知と保管:処理が完了したら、担当者へメールやSlackで通知し、処理済みの請求書ファイルを別のフォルダへ自動で移動させます。

3 実装手順

1
現状分析とデータ収集
まず現在の請求書処理フローを可視化し、どこにどれだけの時間がかかっているかを把握します。処理する請求書の種類やフォーマットを整理することも重要です。
2
ツール選定と初期設定
自社の請求書フォーマットとの相性を確認し、AI-OCRツールを選定します。 [22] n8nと各ツールのアカウントを連携させるための初期設定(APIキーの発行など)をおこないます。
3
試験導入とチューニング
まずは一部の部署や特定の取引先の請求書のみを対象にスモールスタートします。 [22] AI-OCRの読み取り精度を確認し、必要に応じて設定を調整(チューニング)していきます。
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やエラー発生率がどれだけ削減されたか、具体的なKPI(重要業績評価指標)を設定して効果を測定します。 [5]
5
継続改善とスケールアップ
運用しながら、さらに改善できる点がないか定期的に見直します。請求書処理で得たノウハウを、他の業務(例:契約書管理、経費精算など)の自動化にも展開していきます。

期待できる定量的効果

効果項目 改善効果
作業時間短縮75%削減(株式会社クラレ様の事例より) [21]
コスト削減年間約300万円(人件費換算)
生産性向上34%向上(AI活用による一般的な予測) [8]
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2ヶ月~4ヶ月
初期費用30万円~80万円(コンサルティング・設定費用)
月額運用費5万円~15万円(ツール利用料・保守費用)

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:AIと自動化による業務改善は、もはや特別なことではありません。まずは自社の経理業務の中で、特に時間のかかっている手作業を洗い出すことから始めてみませんか。どの作業に、誰が、どれくらいの時間を費やしているのかを可視化することが、効率化への第一歩です。私たちfeerは、そんな皆様の「第一歩」からゴールまで、しっかりと伴走させていただきます。お気軽にご相談ください。

参考資料・関連リンク

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