請求書OCRで自動化を実現！高精度なデータ化のコツと注意点

請求書OCRは、紙やPDFの請求書をデータ化し、会計処理や管理業務を効率化する手段として活用されています。

本記事では、OCRの基本的な仕組みから、請求書をデータ化する具体的な方法、導入手順、サービス選定時の考え方、運用上の注意点までを整理しています。

業務量や体制に応じて、どのように請求書OCRを取り入れるべきかを把握できる構成です。

 

請求書OCRの基本とその利点

請求書OCRは、紙やPDFの請求書から文字情報を抽出し、会計処理に使えるデータへ変換する技術です。

入力作業を減らし、転記ミスの抑制につながるとされているため、処理量が多い現場で有効です。

保存や検索まで含めて運用を整えると、月次処理の平準化にも寄与するといわれています。

OCRとは何か？

OCRはOptical Character Recognitionの略で、画像として取り込んだ文字を機械的に認識しテキストデータとして出力する技術です。

スキャナーやスマートフォン撮影の画像を解析し、数字や項目名を抽出して入力欄へ割り当てます。

ただし、解像度の不足や傾き、汚れ、複雑なレイアウトがあると誤認識が起きる場合があります。

運用時は読み取り結果を確認し、学習機能やテンプレート設定で精度を補うことが重要です。

帳票の種類が多い場合は、対象範囲を整理して導入すると効果が出やすいです。

請求書をデータ化するメリット

請求書をデータ化すると、転記作業を減らし、入力ミスの抑制につながるとされています。

データは検索しやすくなり、取引先別や月別の確認を短時間で行えます。

また、保管場所の整理や閲覧権限の設定がしやすく、部門間の共有も進めやすいです。

更新履歴や操作ログを残す運用により、後日の確認や監査・調査時の事実確認に備えやすいです。

バックアップを併用すれば、紛失や劣化への備えにもなります。

会計ソフトやワークフローと連携すれば、承認から仕訳までの工程を標準化できます。

OCRで得られる5つの利点

請求書OCRの利点は、入力時間の短縮、転記ミスの抑制、検索性の向上、一元管理のしやすさ、運用コストの最適化に整理できます。

抽出結果をデータとして蓄積できるため、照合や集計を自動化しやすい点も特徴です。

権限設定やログ管理を組み合わせると、閲覧範囲を統制しやすいです。

会計システムと連携すると、二重入力を減らせる場合があります。

また、担当者ごとの差を減らし、処理手順を統一することが可能です。

一方で、読み取り結果の確認は必要となるため、チェック工程を含めて設計することが重要です。

請求書をデータ化する方法

請求書のデータ化は、手入力、スキャン保存、OCRによる抽出などの方法で進められます。

以降では各手法の特徴と注意点を整理し、選定の考え方を解説します。

手入力によるデータ化

手入力は、請求書の内容を担当者が画面に転記してデータ化する方法です。

少量の処理や例外が多い帳票では、項目を確認しながら入力できるため、結果を確定させやすいといわれています。

一方で、入力者の負荷が増えやすく、ダブルチェック体制を取らないと誤入力が残る可能性があります。

また、処理件数が増えると作業時間が直線的に伸びるため、月末などに業務が集中しやすい点に注意しましょう。

運用時は入力ルール、必須項目、確認手順を標準化し、作業記録を残すことが重要です。

スキャナーを使ったデータ化

スキャナーによるデータ化は、紙の請求書を画像やPDFとして保存し、後工程で管理や抽出に利用する方法です。

読取時は解像度、傾き補正、影や折れの有無を確認し、文字が潰れない状態で取り込むことが重要です。

保存後は、取引先名や日付でファイル名を統一し、フォルダ構成とアクセス権限を決めておくと検索が容易になります。

バックアップ先と復旧手順を用意しておくと、データ消失への備えになります。

必要に応じてOCRと組み合わせ、項目抽出まで自動化する運用もあります。

OCRを活用したデータ化

OCRを活用する方法では、スキャンした請求書画像から金額、日付、取引先名などの項目を抽出し、データとして登録します。

入力工程を減らせる一方、誤認識は発生し得るため、確認と修正を前提に手順を組むことが重要です。

帳票の種類が多い場合は、テンプレート設定や学習機能の利用により、抽出位置の安定化を図れます。

さらに、出力形式をCSVや連携APIに合わせて整えると、後工程の転記を抑えることができます。

導入時は実データでテストし、対象書類と期待精度、修正工数を整理して運用設計しましょう。

請求書OCRの導入ステップ

請求書OCRの導入は、読み取り、結果確認、データ出力の流れを業務に組み込むことから始まります。

ここでは基本の工程を順に解説します。

OCRで請求書を読み込む

請求書を読み込む工程では、紙面をスキャンまたは撮影して画像を用意し、OCRソフトに取り込みます。

文字が欠けないように、傾き、影、折れ、解像度を確認し、読み取りに適した状態で登録することが重要です。

帳票レイアウトが一定ならテンプレートを設定し、項目位置を固定すると抽出が安定しやすいです。

複数枚を一括で取り込む場合は、ファイル名や取込単位を決め、重複登録を防ぐ手順も用意しましょう。

運用開始前に代表的な請求書で試行し、例外パターンを洗い出しておきます。

データ内容の確認と修正

OCRの抽出後は、元の請求書と照合して内容を確認し、誤りがあれば修正します。

金額、税区分、日付、振込先などは誤認識が業務影響につながりやすいため、重点項目として確認しましょう。

確認方法は、二名確認、サンプル抽出、閾値設定など、処理量に合わせて設計することが重要です。

例外が多い取引先はルール化し、手入力に切り替える条件を決めておくと運用が安定します。

修正結果を学習機能へ反映できる製品では、継続的に精度を高めやすいです。

チェック基準を文書化すると引き継ぎが容易になります。

データの書き出しと活用

確認済みのデータは、CSVやExcelなどの形式で書き出し、会計ソフトや基幹システムへ取り込みます。

項目名、区切り文字、文字コードなどの仕様を合わせると、連携時の加工作業を減らせます。

取り込み後は、支払予定表の作成、仕訳起票、取引先別の集計などに活用し、処理状況を可視化しましょう。

原本画像へのリンクを残す運用では、確認作業や差戻しが短時間で行えます。

保管先の権限管理とバックアップを整え、監査や問い合わせに備えることも重要です。

請求書OCRサービスの選び方

請求書OCRサービスは、対象帳票、処理件数、連携先システム、運用体制に合うものを選ぶことが重要です。

ここからは、選定の観点を整理します。

業務に合ったツールを選ぶ

業務に合ったツールを選ぶには、請求書の入手方法、形式のばらつき、月間処理件数、担当者数を先に整理します。

紙中心かPDF中心かで取込方法が変わり、承認フローがある場合はワークフロー機能の有無も重要です。

また、会計ソフトやERPとの連携方式を確認し、必要な出力形式やAPI対応を比較しましょう。

権限設定、操作ログ、保管先の暗号化など、管理面の要件も満たす必要があります。

導入後の設定変更やユーザー追加が容易かも、運用負荷に関わる要素となります。

認識精度を重視する

識精度は、抽出後の修正工数に直結するため、選定時の重要項目です。

帳票レイアウトへの対応範囲、手書き欄の有無、印字品質のばらつきに対する強さを確認します。

比較する際は、自社で頻出する請求書を複数用意し、同一条件で読み取りテストを行うことが推奨されています。

学習機能やテンプレート、取引先辞書などで精度を補えるかどうかも確認し、更新手順まで整理しておくことが重要です。

抽出項目ごとの信頼度表示や、誤り箇所を見つけやすい確認画面があれば、運用はより安定するでしょう。

検証結果は記録として残し、後から比較できる状態にしておきます。

費用対効果を考える

費用対効果を評価するには、月間件数、入力に要する時間、確認と修正の工数、保管コストを数値で整理します。

初期費用と月額費用に加え、ユーザー数課金、処理枚数課金、追加機能の料金体系も確認しておくことが重要です。

また、連携開発や設定支援が必要な場合は、その費用と運用保守の範囲を見積もる必要があります。

サポート窓口の対応範囲やアップデート頻度も、長期運用のコストに影響するといわれています。

導入後に削減できる作業時間を基準に、回収期間と業務影響を比較することが欠かせません。

OCRツール利用時の注意点

OCRで請求書をデータ化する際は、読み取りの限界、確認手順、法令や社内規程への適合を押さえる必要があります。

以下では、主な注意点を解説します。

手書き文字の認識限界

手書き文字は筆跡の個人差が大きく、印字文字より認識が難しい場合があります。

線が薄い、文字が重なる、枠外にはみ出すなどの状態では誤認識や未認識が起きやすくなります。

対策として、撮影やスキャン時に解像度を確保し、影やブレを抑えて鮮明な画像を用意しましょう。

また、手書き欄が多い帳票を対象に含めると修正工数が増えるため、対象範囲を整理することが重要です。

必要に応じて、手書き欄のみ手入力に切り替える運用や、記入ルールの統一を検討してください。

目視確認の重要性

OCRは一定の精度で文字を抽出できますが、誤認識や欠落が起きる可能性があるため、目視確認は欠かせません。

特に金額、支払期日、振込先、税率などは誤りが業務に直結するため、確認項目として固定します。

確認は担当者の経験に依存しないように、チェックリスト、二名確認、例外ルールを用意することが重要です。

信頼度が低い項目のみを重点確認するなど、閾値を使った運用も行われています。

確認結果を記録すると、再発防止やツール設定の見直しに活用できます。

法令対応の確認

請求書データを扱う際は、個人情報や取引情報の管理、保存方法、アクセス権限が法令や社内規程に適合しているかを確認します。

スキャナ保存や電子取引の保存要件を満たす運用が求められる場面があるため、保存先の改ざん防止、検索性、保存期間の設定を整理します。

また、クラウド利用では、データの保管場所、委託先管理、ログ取得の範囲を確認することが重要です。

監査や税務調査への対応を想定し、原本画像と抽出データの突合ができる形にします。

運用開始前に管理部門と要件を共有し、手順書に反映します。

おすすめのOCRサービス

OCRサービスは、請求書に特化したものと、複数の帳票に対応する汎用型に大別されます。

ここでは種類ごとの特徴を整理します。

特化型OCRサービス

特化型OCRは、請求書など特定帳票の項目抽出に最適化されたサービスです。

金額、支払期日、振込先、取引先名などの定型項目を前提に設計されており、確認画面やテンプレートが業務に合わせやすいといわれています。

また、会計ソフトや支払管理との連携機能を備える製品もあり、後工程まで含めて標準化しやすい点が特徴です。

導入時に帳票登録や辞書整備の支援が用意されている場合は、立ち上げを短縮できます。

一方で、対象外帳票が多い場合は適用範囲を見極めます。

汎用型OCRサービス

汎用型OCRは、請求書に限らず領収書や契約書など、幅広い文書を対象にしたサービスです。

入力項目を自由に設計できる製品では、複数帳票を同一基盤で管理しやすいとされています。

一方で、請求書特有の運用に最適化されていない場合があるため、抽出項目の設定や確認画面、連携先での加工手順を事前に確認しておくことが重要です。

料金体系は処理枚数や機能で変わるため、想定件数に合わせて見積もり条件をそろえる必要があります。

試用環境で代表帳票をテストし、精度と運用工数のバランスを総合的に評価する視点が求められます。

データ化後の紙請求書の扱い

紙請求書をOCRでデータ化した後も、保存義務や監査対応を踏まえ、原本の扱いを決めておく必要があります。

スキャナ保存や電子帳簿保存の要件を満たす運用では、画像データを原本相当として管理することになります。

一方で、要件を満たさない運用では、紙を所定期間保管することが求められる場面もあるでしょう。

検索用の索引情報やリンクを整備し、必要な請求書を遅滞なく提示できる状態にしておくことが重要です。

このとき、バックアップ体制も併用することが望ましいといえます。

社内の保管場所や廃棄手順、情報漏えい対策まで含めてルール化を進めることが求められています。

スキャナ保存の要件とは？

スキャナ保存の要件は、電子帳簿保存法の枠組みで定められる保存方法の条件を指す場合があります。

実務では、画像の解像度や階調、改ざん防止の措置、検索できる情報の付与、保存手順の整備などを確認しておくことが重要です。

タイムスタンプ付与や訂正削除の履歴管理、事務処理規程の整備が求められる運用もあるとされています。

運用により要件が異なるため、対象書類の区分や保存時期、管理責任者を整理する必要があります。

要件を満たすか不明な場合は、税務担当や顧問先と確認しながら設計を進めるとよいでしょう。

OCRの認識精度を上げる方法

OCRの認識精度を上げるためには、入力画像の品質と運用設定の両面を整えることが重要です。

スキャン時は傾き補正と解像度を確保し、影や汚れ、折れを避けて文字が潰れない状態にします。

帳票の種類が限られる場合はテンプレートを設定し、取引先辞書や品目辞書を用意すると誤認識を減らしやすいです。

また、可能な範囲で請求書フォーマットを統一し、手書き欄を減らすと安定します。

信頼度が低い項目を重点確認する設定も有効です。

運用では、誤りの傾向を記録し、学習機能やルール設定に反映させます。

請求書OCRで自動化を実現するために

請求書OCRは、入力作業の削減や管理の効率化に寄与するとされている一方で、誤認識への対応や運用設計が重要になります。

手入力やスキャン保存との違いを理解し、自社の処理量や帳票特性に合った方法を選ぶことが欠かせません。

また、導入後は確認手順や法令対応を含めたルール整備が求められます。

請求書や見積書などの帳票業務では、PDFや紙データをExcelや会計システムへ手入力する作業が、今も多くの企業で発生しています。

このようなアナログ作業は、入力ミスや確認工数を招きやすく、業務効率化やDX推進の妨げになりがちです。

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