請求書・領収書業務をAIで改善するときの設計

最初に、現行業務を分解する

自動化の前に、書類がどこから届き、誰が何を確認し、どのシステムへ登録し、どの条件で差し戻すかを一枚の流れにします。メール、共有フォルダ、紙、チャットが混在している場合は、受領経路を減らすだけでも後工程が安定します。

処理件数だけでなく、例外の種類と発生頻度も確認します。通常ケースを高速化しても、例外が担当者の受信箱へ散らばれば、全体の処理時間は短くなりません。

会社名、請求日、支払期日、金額、登録番号などの抽出と、勘定科目や部門、支払可否の判断は分けて扱います。前者は文書から値を取り出す処理、後者は社内ルールや過去データを使う判断です。

一つのAIプロンプトにすべてを任せると、どこで誤ったかを追いにくくなります。抽出結果、参照したルール、最終判断を別々に保存すると、修正と監査がしやすくなります。

実務では、AIが迷った項目だけを人が確認できる画面が重要です。証憑画像と抽出値を並べ、変更箇所を記録し、承認後に会計システムへ連携します。信頼度が低い項目だけでなく、金額上限、初めての取引先、重複の疑いなど、業務上のリスク条件でも確認へ回します。

エラーをゼロにするのではなく、エラーを見つけて直せる流れを作ることが本番運用の前提です。

最初は一つの受領経路、一種類の帳票、一つの登録先に範囲を固定します。処理時間、手修正率、差し戻し件数を導入前後で比べ、次に広げる対象を決めます。

NAKAGAWORKSでは、現行業務の整理、確認画面、外部サービス連携、監査ログ、本番導入までを一つの実装範囲として設計します。