請求書処理の業務効率化事例|AI導入で手作業80%の時間短縮を実現

請求書処理の業務効率化事例|AI導入で手作業80%の時間短縮を実現

8分2025年9月14日 06:02
#AI#自動化#業務効率化#DX#n8n

目次

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請求書処理の業務効率化事例|AI導入で手作業80%の時間短縮を実現

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!

今回は経理・財務業界の中小企業様でよく見られる請求書処理の煩雑化について、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

実際の株式会社識学様(コンサルティング業・従業員91名)では、どんな課題があったのでしょうか? [38]

こちらの企業様では、事業の急成長に伴い取引先が1年で500社も増加しました。 [25] その結果、毎月大量に届く紙やPDFの請求書処理が大きな負担となっていたのです。経理担当者が一枚一枚、請求書の内容を目で確認し、会計システムへ手作業で入力していました。この単純ながらも時間のかかる作業は、担当者の貴重な時間を奪い、より戦略的な業務への集中を妨げていました。さらに、手入力による金額のミスや入力漏れも発生し、確認や修正作業に追われることも少なくありませんでした。紙の請求書を保管するための物理的なスペースや、過去の書類を探し出す手間も、見過ごせないコストとなっていたのです。 [25, 38]

💥 課題の影響:請求書処理だけで月間約80時間の作業時間が発生し、入力ミスによる修正作業が毎月10時間以上追加でかかっていました。 [17]

📚 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: SmartRead, DX Suite):AIを活用し、請求書の画像から文字を高精度で読み取り、データ化します。 [8, 11] 手書き文字や多様なフォーマットにも対応可能です。 [8]
  • n8nワークフロー:各ツールやサービスを繋ぎ、一連の処理を自動化する要です。 [1, 3] プログラミング知識が少なくても、視覚的な操作で複雑な連携を構築できます。 [6]
  • Google Drive / クラウドストレージ:データ化された請求書や関連ファイルを安全に保管し、どこからでもアクセスできるようにします。
  • 会計ソフト(例: freee会計, マネーフォワード クラウド):自動化されたワークフローの最終段階で、仕訳データを連携・登録します。 [30]

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、様々なアプリケーションやサービスを視覚的なノードで繋ぎ、業務プロセスを自動化します。 [3, 7] 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。

  1. トリガー:指定したメールアドレスやクラウドストレージのフォルダに請求書PDFが届いたことをきっかけに、ワークフローが自動で開始します。
  2. AI-OCR連携:n8nが新しい請求書ファイルを検知し、APIを通じてAI-OCRサービス(SmartReadなど)へ自動で送信します。 [14]
  3. データ抽出:AI-OCRが請求書から取引先名、金額、日付などの必要項目を読み取り、構造化されたデータとしてn8nに返します。 [29]
  4. データ検証・加工:n8n内で、抽出されたデータが正しい形式か(例:金額が数字であるか)をチェックします。必要に応じてデータの並び替えなどの加工も行います。
  5. 会計ソフトへ登録:検証済みのデータを、利用している会計ソフトのAPIへ送信し、仕訳データとして自動で登録します。
  6. 通知と保管:処理が完了したら、Slackやメールで経理担当者へ通知します。 [14] 同時に、処理済みの請求書ファイルはGoogle Driveの特定のフォルダへ自動で整理・保管されます。

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、どこに時間がかかっているか、どのようなミスが多いかを分析します。月間の処理枚数やフォーマットの種類も把握します。
2
ツール選定と初期設定
分析結果に基づき、自社の請求書フォーマットに最も適したAI-OCRツールを選定します。 [24] n8nと各ツールのAPI連携に必要なアカウント設定や認証キーの取得を行います。
3
試験導入とチューニング
一部の請求書を対象に、構築したワークフローを試験的に動かします。AI-OCRの読み取り精度を確認し、特定の文字を誤認識する場合は辞書登録などで精度を向上させます。 [29]
4
本格運用と効果測定
全請求書を対象に本格運用を開始します。KPI(重要業績評価指標)として「処理時間の短縮率」「手作業での修正件数」「コスト削減額」などを設定し、定期的に効果を測定します。
5
継続改善とスケールアップ
運用データを元に、エラーが発生しやすいパターンの改善や、さらなる自動化範囲の拡大(例:承認フローの自動化)を検討し、ワークフローを継続的に改善します。

期待できる定量的効果

効果項目 改善効果
作業時間短縮80%削減(月間約80時間→約16時間)
コスト削減年間約150万円(人件費換算)
生産性向上経理担当者が分析や企画など高付加価値業務へシフト
エラー率削減95%減少(手入力によるミスを抜本的に削減)

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10万円~50万円(コンサルティング・設定支援費用)
月額運用費3万円~10万円(各ツール利用料)

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。 [15]

次のステップ:請求書処理のような定型業務の自動化は、DX(デジタルトランスフォーメーション)の第一歩です。まずは自社の経理業務で、どの作業に一番時間がかかっているかを洗い出してみましょう。その上で、AI-OCRやn8nのようなツールがどのように役立つか、具体的なイメージを持つことが重要です。株式会社feerでは、このような業務分析の段階からお客様と並走し、最適な自動化プランをご提案します。ぜひお気軽にご相談ください。

参考資料・関連リンク

**メタデータ:** SEO用メタディスクリプション: AI-OCRとn8nを活用し、中小企業の請求書処理業務を80%効率化した事例をご紹介。手作業による入力ミスや長時間労働から解放される具体的な方法を解説します。 適切なタグ: AI, 自動化, 業務効率化, DX, n8n, 請求書処理, AI-OCR 推定読了時間: 8分 ```

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