リコーこのウェブサイトのレイアウトやリンクの一部は、Javascriptを無効にすると正常に機能しない場合があります。このウェブサイトを表示するにはJavaScriptを有効にしてください。リコージャパン株式会社AI(人工知能)が請求書処理作業の負荷を大幅軽減、「働き方改革」の第一歩へ。情報を自動認識して一括データ化します。ファイルにて会計システムや銀行支払いシステムと連携できます。発注売上業務室において、導入の背景や導入の効果、今後の展望について聞きました。1毎月の請求書枚数が約3,500枚。基幹システムへの入力や内容チェックが煩雑で時間もかかっていた。1請求書の記載情報をAIで自動抽出し、データ化。入力にかかる手間と時間を大幅に削減できた。2月末月初に請求書業務が集中するため、請求書の確認作業も多く、モレやミスが発生していた。2データ化した請求書情報をRPA連携することで、請求書業務を自動化でき、モレやミスがなくなった。3「紙」の情報を元に行なうので、事務所から離れられない。3デジタル化によりテレワークへの取り組みも検討可能となった。請求書の処理作業が劇的に変化。月末の残業がほとんどなくなりました。導入の背景これまでは1ヵ月で、約3,500件もの請求書を処理。はじめに、発注売上業務室の概要や、請求書処理の仕事の流れなどを教えてください。宮澤:発注売上業務室はリコージャパンのバックオフィスとして、仕入先様の商品・サービスの発注から仕入処理業務までを行なっています。PDFの請求書が1ヵ月に約3,500件ほど送られて来ます。特定し、紙を見ながら紐付けをします。しても転記ミスが起こるので、それを防ぐためのチェックを何重にもすることを繰り返しています。最終的には仕入れ処理(データ入力)する人が各項目をチェックするのですが、請求書のフォームが各仕入先様で違うので、たいへん気を遣う作業です。紙の請求書の記載情報をもとに作業するため、事務所から離れられないこともたいへんでした。いうことが、業務上の最大のネックだったと言えるでしょう。仕入先様から毎日郵送・ファクスされてくる、紙の請求書を仕分けしていました。作業が集中する月末は、ほとんど残業する毎日。件とのことでしたが、それは平均的に到着するのですか?鈴木:いえ、やはりどうしても月末に集中します。データ入力は現在16名で行なっているのですが、この膨大な作業を、月末はほとんど毎日残業しながらやっていました。指定の場所に正確に入力しなければなりません。営業部門からは売上の集計が一刻も早く欲しいので、「早く仕入処理してくれ」という電話も頻繁にかかってきます。忙しいのは、毎月20日頃からですね。昼食を食べないでやらないと終わらない。終業後にプライベートな予定などとても入れられない。宮澤:スタッフから「月末の夜にコンサートに行きたい」と言われても、それはちょっと...という感じでした。導入から3ヵ月経ち、月末でも予定を入れられるように。一括してデータ化してくれるので、入力作業が本当にラクになりました。導入から3ヵ月過ぎたことへの“慣れ”もあると思いますが、いまとても助かっています。請求書」を導入してからは、仮に処理が残っていても完了時間の想定がつくので、とても安心感が大きくなりました。宮澤:最初はいろいろな戸惑いもありました。成果が出始めたら、全員が「OCR、OCR」となっていました。請求書」がないのは考えられないですね。よる帳票の自動認識の学習効果が出てきたら、もっと精度が上がると思っています。“OCRする/OCRしない”のハイブリッド工程で効率化。運用上で改善した点、また新しいやり方を工夫した点などはありますか?鈴木:請求書を読み込む場合、紙が曲がっていると読み取り精度も落ちてしまいます。請求書は折られてる場合が多いですから。サイズがまちまちなのも困ります。あと小さいサイズの伝票とか、手書きのものとか、カーボン複写のものとか。入らないものやOCRでは読み取りにくいものは、「イレギュラーなもの」として従来通りの手入力にすることにしました。あと内容的に「イレギュラーなもの」と言うと、例えば、1枚の請求書に異なる案件の金額が複数記載されているものです。他には、週ごとに区切られているもの、担当者ごとになっているものなど、いろいろあります。請求書」の読み取り精度の問題ではなく、請求書管理のシステム上の問題ですね。処理しようかと悩みました。複雑なものは時間をかけても仕方ないので、それは従来のやり方で処理することにしました。そこに時間を費やすのではなく、もっと生産的なことに時間を使おうと。この“OCRする/OCRしない”というハイブリッドな工程にしたことで、作業がとても効率的になりました。請求書」を使い、内容を確認しています。請求書」の読み取り精度の問題ではなく、請求書管理のシステム上の問題ですね。最初は「イレギュラーなもの」をOCRでどう処理しようかと悩みました。複雑なものは時間をかけても仕方ないので、それは従来のやり方で処理することにしました。そこに時間を費やすのではなく、もっと生産的なことに時間を使おうと。この“OCRする/OCRしない”というハイブリッドな工程にしたことで、作業がとても効率的になりました。今後の展望AIの事前学習を行うことで、その後の作業がスムーズに。業務についての今後の展望や、構想などがありましたら教えてください。鈴木:私たちは月末は多忙ですが、月初・月中の手の空いた時間を活かして、AIの読み取り精度を高める事前学習を行ないました。3回ほど様々な様式の請求書を学習補正することで、約95%近い正読率を得ることに成功しました。宮澤:現在、女性スタッフは約7割で、このうち4名が子育てしながら働いています。請求書」を活用すれば、自宅で作業できるようになります。来年の東京オリンピック開催の際も、都内の交通渋滞を避け、自宅で作業できるのはラクですよね。いう部門はやはり女性が多いので、家事や子育ては避けて通れない問題ですから。請求書」によるデジタル化と、CSVデータのやりとりがもっと一般的になれば、経理関連の仕事は劇的に変わってゆくと思います。請求書」の導入はたいへん大きな意味があると思います。本ページに掲載されている情報は、2019年9月現在のものです。ご一読ください!以下のような内容を掲載しています。最新の製品情報はこちらダウンロードこの事例を印刷用にダウンロードしてご利用いただけます。