「月末になると、請求書の処理だけで半日が消える」
「PDFを見ながら会計システムに手入力し、合計が合わずに何度も見返す」
「取引が増えても、経理の人数は増やせない」

請求書の処理は、どの会社にもあって、どこも同じところで詰まります。転記そのものは難しくないのに、量が多く、間違えられない。だから時間だけがかかります。

この記事では、請求書のPDFをAIに読み取らせ、明細の抽出から検算までを自動化する進め方を整理します。当社が自社の経理業務で実際に試したときの手順と、うまくいかなかった点もあわせて書きます。

請求書処理がAIと相性のよい理由

請求書は、取引先ごとにレイアウトがばらばらです。人が見れば分かるのに、決まった位置から機械的に抜き出すことができない——これが、従来の自動化が苦手としてきた理由でした。

一方で、請求書には自動化に向いた性質が3つあります。

①読み取る項目が決まっている。レイアウトは違っても、発行元・請求日・明細・小計・消費税・合計という要素はどの請求書にもあります。「どこにあるか」は違っても「何があるか」は同じです。近年のAIは、この「意味で探す」ことが得意になりました。

②判断ではなく転記が中心。請求書処理の大半は、書いてある数字を別の場所に写す作業です。経営判断や交渉のような、人でなければできない仕事ではありません。

③正解を数字で確認できる。ここが最も重要です。抽出した明細を足し上げて、請求書に書かれた合計と一致するかを確かめれば、読み取りが正しかったかどうかが機械的に判定できます。AIの弱点である「もっともらしい間違い」を、検算という形で自動的に検出できるのです。

自社で試したこと

当社では、発送業務にともなって毎月まとまった量の請求書が発生します。以前は、件数が多い月には担当者が半日がかりで処理していました。

ここにAIを組み込み、次の流れに変えました。

50枚程度の束であれば、全ページの明細を抽出して1円単位まで照合できるようになりました。担当者の仕事は「入力する」から「合っているかを見る」に変わっています。
※ 当社の実務で運用しているものです。請求書の形式や件数によって結果は異なります。

進め方——4つのステップ

① 現状を数える

いきなりツールを探さず、まず「月に何枚あるか」「1枚あたり何分かかっているか」を測ります。ここを測っておかないと、後で効果があったのか分かりません。感覚で「けっこう時間がかかっている」と言っていた業務が、実際に数えると月2時間だった、ということもあります。

② 形式ごとに分ける

取引先を、請求書の形式ごとにグループ分けします。多くの会社では、上位数社で全体の枚数の大半を占めます。全部を一度に相手にせず、枚数の多い形式から着手するのが早道です。

③ 1形式だけで試す

最も枚数の多い1形式を選び、過去の請求書10〜20枚で試します。ここで「どの項目は正確に取れるか」「どこを間違えるか」の癖が見えます。いきなり全形式に広げると、何が原因でうまくいかないのか切り分けられなくなります。

④ 人が見る範囲を決める

全件を人が確認するなら自動化の意味が薄れます。「検算が合ったものは通す」「差異が出たものだけ見る」というように、人が見る条件を先に決めます。この線引きが、実運用に乗るかどうかの分かれ目です。

つまずいたところ

うまくいったことばかりではありません。実際に手を動かして分かった、精度が落ちる条件を挙げます。

特に注意が必要なのは端数処理です。消費税の計算で切り捨てと四捨五入が混在していると、抽出は正しいのに検算だけが合わない、という状態になります。差異が出たときは、読み取りの誤りなのか、計算ルールの違いなのかを分けて見る必要があります。

「全部を自動化しない」のがコツ

最初から100%の自動化を目指すと、例外への対応で作り込みが膨らみ、たいてい途中で止まります。

現実的なのは、大半を自動で処理し、残りを人が見る形です。重要なのは、その「残り」を人が探すのではなく、システムの側から差し出すこと。検算が合わなかったものだけがリストに上がってくるなら、人はそこだけ見ればよくなります。

逆に言えば、検算という確認手段を持てない業務は、AIに任せる難易度が上がります。「機械が出した結果を、機械で検証できるか」は、対象業務を選ぶときの重要な判断材料になります。

電子帳簿保存法への対応とは別の話

請求書の話をすると、しばしば「電子帳簿保存法（電帳法）への対応」と混ざります。この2つは目的が違うため、分けて考えたほうが整理しやすくなります。

電子取引でやり取りした請求書などのデータは、電子のまま保存することが義務づけられています（2024年1月から。猶予措置は2026年1月に終了しました）。保存にあたっては真実性の確保（改ざんされていないこと）と可視性の確保（必要なときに探し出せること）が求められます。

つまり電帳法が問うているのは「どう保存するか」であって、「どう入力を楽にするか」ではありません。AIを入れても保存要件を満たすわけではなく、逆に保存要件を満たしていても入力の手間は残ります。

とはいえ、接点はある

別の話ではありますが、実務では重なる部分があります。可視性の要件では、取引日・金額・取引先で検索できる状態にしておくことが求められます。多くの現場では、この3項目をファイル名に手作業で付けています。

ここは、請求書を読み取らせる処理とまったく同じ情報を扱っています。AIに明細を抽出させるついでに、取引日・金額・取引先を取り出してファイル名や管理台帳に反映させれば、2つの作業を1回で済ませられます。自動化を検討するなら、この観点も一緒に設計しておくと無駄がありません。

なお、事業者の規模によって検索要件の扱いが異なるなど、細かい条件があります。自社が何を満たす必要があるかは、国税庁の資料や顧問の税理士にご確認ください。ここでは「保存の話と、入力を楽にする話は別」という切り分けだけ押さえておけば十分です。

費用対効果をどう見るか

見落とされがちですが、かかる費用の大半はツールの利用料ではなく、設計と検証にかける自社の時間です。どの項目を抜き出すか、どこで人が確認するか、例外をどう扱うかを決める作業には、それなりの時間がかかります。

だからこそ、ステップ①で現状を数えておくことが効いてきます。月に何時間かかっている業務なのかが分かっていれば、どこまで手をかける価値があるかを判断できます。月2時間の業務に2週間かけるのは、明らかに合いません。

よくあるご質問

Q. 会計ソフトを入れ替える必要がありますか？
A. 必ずしも必要ありません。多くの場合、AIに抽出させた結果をCSVなどの取り込み形式で出力し、今お使いのソフトに読み込ませる形で足ります。まずは既存の仕組みを活かす方向で検討することをおすすめします。

Q. 取引先の情報をAIに読ませても問題ありませんか？
A. 送信先と利用条件の確認が必要です。処理をローカル環境で完結させる、自社が管理するテナント内で処理するなど、データを外部に出さない構成を選ぶこともできます。詳しくは個人情報をAIに渡さずに業務を自動化するで解説しています。

Q. 手書きの請求書でも読み取れますか？
A. 読み取れる場合もありますが、印字されたものに比べて精度は落ちます。手書きが一定量ある場合は、その分だけ人が確認する前提で設計するのが現実的です。

Q. どのくらいの期間で形になりますか？
A. 対象を1形式に絞れば、試すだけなら数日で結果が見えます。ただし実務に乗せるには、例外の洗い出しと運用ルールの整理が必要で、そこに時間がかかります。

まとめ

請求書処理は、AIに任せる対象として取り組みやすい業務です。読み取る項目が決まっていて、判断ではなく転記が中心で、しかも検算という形で結果を機械的に確認できるためです。

進め方としては、まず現状を数え、形式ごとに分け、枚数の多い1形式で試し、人が見る範囲を決める。この順番を守ると、途中で行き詰まりにくくなります。全部を自動化しようとせず、差異が出たものだけを人に回す設計にすることが、実運用に乗せる鍵です。

当社は年間3億通のDMを扱う発送代行会社ですが、その現場でも請求書の処理をはじめとした事務作業を自分たちでAIに置き換えてきました。AI業務改善の伴走支援では、そこで得た知見をもとに、御社の業務でどこから手を付けられるかを一緒に整理しています。何から始めるか決まっていない段階でもご相談いただけます。