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月初の請求書ラッシュが、確認作業だけで終わる

AI活用やDX
飲食・サービス業 / 経理 DX・業務効率化

月初の請求書ラッシュが、確認作業だけで終わる

月初に届く30〜40社の請求書PDF。フォーマットがバラバラで、Excel仕入台帳に納品先別で転記する単純作業に固定で月10時間が消えていました。AI読取+GASで仕分けし、目視は「要判断」フラグだけに。要判断22件→1件まで圧縮され、月10h→1h、年間約108時間が解放されました。

BEFORE

毎月1日、経理担当のメールには取引先30〜40社からの請求書PDFがランダムに届く。フォーマットは各社バラバラ。1枚目に納品先一覧があり明細は別添の取引先、明細だけがズラリと並ぶ取引先、税抜・税込・軽減税率8%が混在する取引先──「○○牛乳店」「△△製粉」と差出人を確認し、PDFを1枚ずつ開いて読み解き、Excelの仕入台帳に納品先(店舗)ごとに転記していく。同じ取引先から複数店舗に納品があれば、明細を切り分けて別行に。誤読・誤転記は会計上のズレに直結するため、二重チェックも欠かせない。月初に固定で約10時間が、この単純な転記作業で消えていた。ピーク時には休日出勤して間に合わせる月もあった。さらに取引先によっては、納品先の店舗名が略称表記だったり、振込口座変更の手書き訂正が入っていたりと、「人の目でないと判別できない」と思い込まされる要素が多かった。AIに任せるという選択肢自体は知っていたものの、「うちの請求書は特殊だから無理だろう」と最初から諦めムードが漂っていた。

AFTER

GASとAPIを組み合わせ、PDFを所定のDriveフォルダに置いて、ボタンを押すだけで読み取り→仕分けが走る仕組みを構築した。Geminiが各PDFから明細ブロック単位で項目を抽出し、GAS側で取引先マスタ・店舗マスタと照合して「正規店舗名」へ写像する。略称表記や手書き訂正もマスタ辞書側で吸収するため、現場の請求書を変えてもらう必要はなかった。担当者の運用は、出力された仕分けシートと、AIが自身が無い場合処理される「要判断」フラグだけ目視確認すれば終わるシンプルなものに。導入直後は要判断行が44件中22件出ていたが、マスタ整備とプロンプト改善で「22件→1件」まで圧縮され、ほぼ全自動の運用に到達した。月10時間が約1時間に短縮され、年間で約108時間が解放された。経理担当は月初の重圧から解放されるとともに、それまで翌々月にしか揃わなかった月次決算が早期化された。次フェーズでは、勘定科目・税区分・摘要までを自動付与し、弥生会計へのインポートまで含めた一気通貫の自動化を予定。さらに楽天・Amazon・Yahoo!などECモール請求書への横展開も進めている。

RESULT

月10h → 1h

年間約108時間削減

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