請求書処理の自動化事例|AI導入で月80時間の作業を削減!

請求書処理の自動化事例|AI導入で月80時間の作業を削減!

7分2025年9月14日 01:02
#AI#自動化#業務効率化#DX#n8n

目次

請求書処理の自動化事例|AI導入で月80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!

今回は製造業の中小企業様でよく見られる請求書処理の煩雑化とヒューマンエラーについて、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

実際のリコージャパン株式会社様(製造・従業員約18,000名)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、全国の拠点から毎月約3,500枚もの請求書が紙やPDFなど様々な形式で届いていました。 経理担当者はそれらの請求書一枚一枚の内容を目で確認し、基幹システムへ手作業で入力するという膨大な作業に追われていたのです。フォーマットが取引先ごとに異なるため入力作業は煩雑を極め、単純作業でありながらも非常に時間がかかっていました。その結果、入力ミスや確認漏れといったヒューマンエラーが頻発し、月末月初には修正作業や確認作業による残業が常態化していました。 さらに、紙の請求書を処理・保管するために担当者が出社を余儀なくされ、柔軟な働き方の実現を妨げる一因にもなっていたのです。

💥 課題の影響:請求書処理だけで月間の残業時間が大幅に増加し、ヒューマンエラーによる修正コストも発生していました。

📚 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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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: DX Suite):AIが請求書の画像から文字を高精度で読み取り、データ化する技術です。
  • n8nワークフロー:様々なアプリケーション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ツールです。
  • 会計ソフト(例: freee):抽出した請求書データをAPI連携で取り込み、会計処理を自動化します。

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、視覚的な操作で各ツールを連携させる自動化のシナリオ(ワークフロー)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。

1. **トリガー設定**: n8nが特定のメールアドレスやクラウドストレージのフォルダを常に監視します。
2. **請求書データ抽出**: 新しい請求書ファイル(PDFや画像)が追加されると、n8nがそれを検知し、自動でAI-OCRツール(DX Suiteなど)にデータを送ります。AI-OCRは請求書から取引先名、日付、金額、明細などの情報をテキストデータとして抽出します。
3. **データ連携と仕訳作成**: n8nはAI-OCRから受け取ったデータを、会計ソフト(freeeなど)のAPIを通じて送信します。会計ソフト側では、受け取ったデータをもとに自動で仕訳データが作成されます。
4. **確認と通知**: データの確認が必要な場合や、AI-OCRの読み取り信頼度が低い特定の項目があった場合、n8nは自動でSlackなどのチャットツールに通知を送ります。 担当者は通知を見て、内容の確認や修正を簡単に行えます。

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。 処理する請求書の種類や枚数、フォーマットのパターンを収集することが重要です。
2
ツール選定と初期設定
分析結果を基に、自社の要件に合ったAI-OCRや会計ソフトを選定します。 各ツールの無料トライアルなどを活用し、操作性や読み取り精度を比較検討することが成功の鍵です。その後、アカウント作成とAPI連携の設定を行います。
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、スモールスタートで試験導入します。実際に運用してみることで見えてくる課題(特定のフォーマットの読み取り精度が低いなど)を解決し、ワークフローを最適化していきます。
4
本格運用と効果測定
試験導入で効果が確認できたら、対象範囲を全社に拡大して本格運用を開始します。導入前後で作業時間やエラー発生率、コストがどの程度削減されたかを具体的な数値(KPI)で測定し、投資対効果を評価します。
5
継続改善とスケールアップ
一度構築したワークフローも、定期的に見直しを行い改善を続けます。請求書処理だけでなく、他の定型業務(経費精算、受発注管理など)へも自動化の範囲を広げていくことで、会社全体の生産性向上に繋がります。

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(例:月80時間→月16時間)
コスト削減年間150万円以上(人件費、郵送費、保管費の削減)
生産性向上50%改善(経理担当者が分析などの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2ヶ月~4ヶ月
初期費用30万円~100万円
月額運用費5万円~15万円(AI-OCRやその他ツールの利用料)

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。

次のステップ:請求書処理の自動化は、もはや大企業だけのものではありません。AI-OCRとn8nのようなワークフロー自動化ツールを組み合わせることで、中小企業でも低コストかつ短期間で実現可能です。まずは自社の請求書処理業務の流れを洗い出し、どこに一番時間がかかっているのかを把握することから始めてみませんか。feerは、お客様の状況に合わせた最適な自動化プランをご提案し、業務効率化の実現までしっかりと伴走いたします。

参考資料・関連リンク

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**メタデータ:** SEO用メタディスクリプション: 製造業の請求書処理、まだ手作業ですか?AI-OCRとn8nを活用し、月80時間の作業削減を実現したリコージャパンの事例を基に、具体的な自動化手法と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: 7分

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