AIで経理業務を劇的進化。 支払業務自動化で最高レベルの成果を実現

経理業務の中で、バックオフィスの効率を最も妨げているタスクは、間違いなく「支払処理 (Accounts Payable, AP)」です。

調査機関である Institute of Finance and Management (IOFM)によると、経理責任者は支払処理 (AP)を、財務・会計 (F&A) 業務の中で最も紙ベースで、時間がかかり、人手が必要な業務としています。この評価は、本来煩雑な作業と考えられている売掛金管理 (AR)、税務・報告、給与計算さえも上回っています¹

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ローコード／ノーコード（LCNC）によるAI主導の支払業務自動化でクラス最高の成果を達成する方法
支払業務自動化に対する従来のアプローチには何が不足しているのか
支払業務自動化を成功させる方法
ローコード／ノーコードによるAIベースのソリューションが支払業務を最適化する方法
ローコード／ノーコード（LCNC）による支払業務自動化のビジネス成果とメリット
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ローコード ／ ノーコードによるAI主導の支払業務自動化でクラス最高の成果を達成する方法

請求書処理の自動化ツールは、現在市場に数多く存在します。テクノロジー業界の大手企業である Amazon®、Google®、Microsoft®なども、自動化機能を提供しています。UiPath®やAutomation Anywhere®など、ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) ベンダーは、文書キャプチャの自動化機能をソリューションの一部として組み込んでいますまた、Tipalti™、NetSuite®、SAP Business One®、AvidXchange®など、支払処理に特化した自動化ソリューションも幅広く提供されています。

しかし、このような各種ソリューションが提供されているにも関わらず、経理実務者の業務時間のうち 84% は、請求書データの入力、紙やメールの仕分け、間違いの修正、仕入先からの請求状況や支払いに関する電話やメールへの対応に費やされています 2。支払業務管理者は、本来業務とする人材採用や管理職としてのタスクよりも、トランザクション処理に多くの時間を費やしているのが現状です²。 

経理チームが手作業による反復作業に費やす膨大な時間は、データ分析や調達部門をはじめとする関係者とのコラボレーションなど、より高度な業務に充てることができません。

請求書処理の遅延の原因を自動化の不足にだけに帰しがちなきらいがありますが、実態はそう単純ではありません。調査によると、経理部門の48.9%はすでに請求書処理の自動化ソリューションを利用しており、さらに導入企業の4分の1は、調達から支払い (P2P) までを一気通貫で自動化しています。

では、なぜ多くの経理部門が依然として手作業で請求書処理を行っているのでしょうか？

支払処理自動化に対する従来のアプローチには何が不足しているのか

調査によると、自動化請求書処理ソリューションを導入している経理部門のうち、わずか61.7%しか仕入先が提出する請求書の請求番号、期日、金額、ヘッダー情報、明細情報などのデータ取り込みを自動化できていません³。このことから、多くの経理部門では、依然として手作業による入力に頼っており、ヒューマンエラーが発生しやすい状況にあると言えます。

同様に、企業資源計画（ERP）アプリケーションにある発注書（PO）や納品書の詳細と請求書を照合する自動化された方法を持つ経理部門は、3分の2未満です。その結果、経理担当者は、請求書、発注書、領収書の比較に多くの時間を浪費してしまっています。同様に、経理部門の3分の2弱しか、請求書と発注オーダー (PO) や納品伝の情報 (どちらも基幹業務システム (ERP) に格納されている) を自動的に照合する仕組みを持っていないのが現状です。

その結果、経理担当者は依然として手作業で請求書と発注オーダーや納品伝を照合しており、非効率な作業を強いられています。

そして、多くの経理部門は請求処理サイクルの自動化において部分的なアプローチを取っており、承認処理 (導入率68.8%) など特定の機能だけに自動化を導入しています。しかし、請求処理サイクル全体で見ると、自動化されていない部分が残っており、コストの上昇、エラーの増加、可視性の低下につながっています。

請求処理自動化の土台は、最高クラスの自動請求書キャプチャと処理から始まります

経理部門の多くが、支払処理自動化の本来のメリットをフルに享受できていない最大の理由は、導入している経理システムの請求データ取り込みと発注オーダー (PO) 照合アプローチが時代遅れであることです。

経理部門における、典型的な請求書取り込み方法を見てみましょう。請求書データの取り込みを自動化 している経理部門の大半 (55.3％）は、光学式文字認識（OCR）に依存しています。OCRは確かに手入力によるデータ入力の必要性を軽減してくれますが、従来のOCRシステムは、請求書データを手作業でキー入力する必要がありました。

• 経理部門が新しい請求書データを取り込むためにテンプレートを構築する必要があり、手間がかかる
• 導入には、膨大なコーディングと社内の開発専門知識が必要
• 上流／下流システムとの連携が困難な場合がある
• カスタムフィールドの抽出や表ヘッダーの定義に柔軟性が欠ける可能性がある
• システムを再トレーニングしないと、多言語の請求書をサポートできない

経理部門のリーダーの59.5％が、自動化が進んでも、請求書処理においては依然として人間による介入が重要になると考えているのも不思議ではありません³。

AI 活用による支払処理自動化のユースケース

幸いなことに、ローコードツールを活用した新しいタイプの AI 自動化ソリューションが登場しています。このソリューションは、経理部門がこれまで直面していた「非接触型」請求書処理の障壁を乗り越え、より望ましい成果を達成するのを支援します。

学習済みで、すぐに請求書処理を導入可能

ローコード／ノーコード ソリューションは、ドラッグ＆ドロップ操作とあらかじめ学習された支払処理スキル (AI 抽出モデル) を活用し、財務チームがコーディングや社内開発の専門知識がなくても、数分で高精度な請求書処理を開始することができます。これらのソリューションは、導入直後から、文書の種類を識別し、対応する支払処理抽出モデル (「文書スキル」) を推奨してくれます。あらかじめ用意されたすぐに使えるスキルが提案されるか、ユーザーがMarketplaceから必要なスキルを検索できます。文書処理スキルは、請求書、発注書、領収書、W-2フォーム（源泉徴収票）、公共料金請求書、医療費請求書など、さまざまな文書処理スキルを構築することができます。さらに、ユーザーは、カスタムスキルを設計してカタログに公開し、あらゆるプロセスオートメーションプラットフォームやワークフローで利用できるようにすることもできます。

AIによる卓越したデータ抽出・認識性能を実現

ローコード／ノーコードのソリューションは、最先端の AI (人工知能) と機械学習を活用して、複雑な請求書からも高精度にデータ抽出を行います。数百ページにわたる請求書や、複数の言語が混在する請求書でもテンプレート作成は不要です。ローコード／ノーコードによるAIと機械学習を備えたIDPソリューションは、定型、準定型、非定型などあらゆる形式の文書、さらには機械印刷、手書き、バーコードなど、さまざまな種類の文書も効率的に処理できます。

下流の経理業務プロセスとの相互運用性

ハイパーオートメーション は、複数のテクノロジー間でのプロセス連携を簡素化します。例えば、AIを活用して請求書データの取り込みと検証を行い、RPAは ERP や会計ソフトウェアへのデータ入力や照合作業を自動化できます。また、AI支払業務ソリューションは、ERPや会計ソフトウェアパッケージ、ビジネスプロセス管理（BPM）アプリケーション、チャットボット、モバイルプラットフォームなどのシステムと統合することができます。

AIローコードソリューションがいかに経理部門の業務を迅速化し、優れたビジネス成果をもたらすか

支払業務におけるAIの導入が加速しています。ガートナー社のレポートによると、2025年までに新規アプリケーション企業の70％がローコードまたはノーコードのテクノロジーを使用するようになる見込みです⁴。このテクノロジーによって、企業は開発時間を90％も短縮することができます。さらに、財務部門は、取引コストの削減、キャッシュフローの可視性の向上、運転資本のより良い配分を実現できます。これによって、全く新しいレベルの効率性と俊敏性を発揮することが可能になります。

AIと機械学習によるローコード／ノーコード（LCNC）ソリューションは、経理部門にとって大きな前進と言えるでしょう。

機械学習によるAIを使用している経理部門は27.4%にしか過ぎません。さらに、経理部門リーダーの22.5％がAIについて「よく知らない」と回答しており、35.5％が「まだこのテクノロジーについて学んでいる最中」と回答しています³。自分がAIの「プロ3 」だと考えているリーダーはわずか4％未満です。 

しかし、AIと機械学習によるローコード／ノーコード（LCNC）ソリューションがあれば、すべてを変えることができるかもしれません。 

現在、経理部門の約11.8％が請求書処理ソリューションを導入しており、さらに11.8％が請求書処理ソリューションを検討中です³。

経理部門の65％が、来年中の自動化を計画しています⁵。

請求書データの取得と検証の自動化は、これらの部門にとって最重要課題です。

財務リーダーの3分の1近くが、今後1年以内に請求書のヘッダーと明細を自動化する予定であると回答しています。経理部門のリーダーの4分の1以上（26.3％）が、請求書、発注書、納品書の照合を自動化することを計画しています。

人工知能(AI)と機械学習(ML)を備えたローコード／ノーコード（LCNC）ソリューションは、これらの部門が支払業務を自動化する可能性を最大限に見出し、足かせとなっている手作業を排除するのに役立ちます。

AIを使用した支払業務用のツールは、財務チームが独自のビジネスアプリケーションを実装できるようにすることで、開発時間を短縮し、スタッフの生産性を向上させ、ビジネスニーズに迅速に対応し、短期間で前向きなビジネス成果を実現する態勢を整えています。

財務チームは、ドラッグ・アンド・ドロップを使用して、事前に学習された請求書モデルを使用することで、コーディングやITの専門知識がなくても、わずか数分で高精度の請求書処理を開始できます。数百ページにおよぶものや複数の言語が混在する最も複雑な請求書であっても、ヘッダーや明細情報を抽出することができます。

ニューラルネットワークと機械学習の活用により、財務組織はより高いパフォーマンスを実現し、人的介入の必要性を減らし、エンドツーエンドの請求書処理を加速して生産性を向上させ、全体的な運用コストを削減し、従業員満足度を向上させることができます。

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レポートを読む

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¹ 財務・経営研究所（IOFM）、シニア・エグゼクティブ調査

² 財務・経営研究所（IOFM）、APベンチマーク調査

³ 金融財政事情研究会（IOFM）、2023年ベンチマーク調査

⁴ コンピュータワールド、ローコードツールは大量離職による空白を埋めることができる（Lucas Mearian著）

⁵ 金融経営学会（IOFM）、バーチャル・タウンホール・ミーティング