請求書データを構造化するには？経理情報をAI活用しやすくする方法

取引先ごとにフォーマットが異なる請求書を目視で確認し、会計システムへ手動で入力していく作業は、経理部門にとって大きな負担となります。こうした非効率を解消するアプローチとして注目されているのが、請求書データの構造化です。

この記事では、構造化の意味や具体的な手法、構造化すべき項目の一覧、そしてAIシステムと連携しやすくするためのポイントについて解説します。

請求書データの構造化とは

データの構造化とは、バラバラな形式で存在する情報をコンピューターやAIが処理しやすい統一フォーマットに整理する処理を指します。請求書を対象とする場合、PDFや紙の書類から取引先名、請求金額、品目、税区分などの項目をシステムが識別できるように抽出し、定義されたデータ形式に変換する作業がこれに該当する仕組みです。

データが整理されていない状態では入力ミスや確認漏れが生じやすくなりますが、あらかじめ構造化を行っておくことで、会計システムとのシームレスなデータ連携や過去データの集計業務が容易になります。最終的には、経理業務全般の負担を軽減させるための土台を築くことにつながるでしょう。

構造化できていない場合の
非効率

請求書データが構造化されていない状態で日常業務を続けると、現場のワークフローにはさまざまなボトルネックが積み重なっていきます。代表的な要因は以下の通りです。

• 手入力に伴う転記ミスが発生しやすく、後段での照合や修正に余計な時間がかかる
• 発行元によってフォーマットが異なるため、担当者が目視で記載内容を読み替える必要がある
• 月末や月初など、特定の時期に業務が集中的に発生して処理が滞りやすい
• 過去の請求データを検索・集計する際に、元ファイルをひとつずつ開いて確認せねばならない

国内の企業を対象とした調査では、仕訳入力業務の大部分がいまだ手作業で行われており、月末の繁忙期における経理担当者の残業時間が課題となっているデータも存在します。

データの構造化が進んでいない環境ほど、入力、確認、修正というルーティンワークにリソースを割かれ、本来注力すべき確認や承認、経営判断に紐づく業務が後回しになりやすい状況が生じがちです。

請求書データを
構造化する方法

手作業で構造化する

手作業で請求書データを構造化する場合、担当者が書類を見ながらExcelへ項目を入力していく手順が一般的です。初期コストがかからない点がメリットとなる一方、取引先ごとにフォーマットが異なる書類が増えると入力ミスや抜け漏れが起きやすくなり、処理量や取引先数に比例して作業負担が膨らみやすい課題を抱えています。

AIを活用して構造化する

業務で使えるデータへ変換する「インテリジェントドキュメント処理（IDP）」という技術を用いると、PDFや画像形式の請求書から必要な項目を自動で抽出し、構造化データに変換できます。従来のOCR（光学文字認識）とは異なり非定型フォーマットの解析にも対応しているため、JSON形式やCSVファイルで出力することで会計システムへの連携フローもスムーズです。

構造化すべき項目一覧

請求書データを構造化するにあたっては、どの項目を抽出・整備すべきかを事前に整理しておく対応が欠かせません。実務で代表的な項目をカテゴリ別に下表へまとめました。

これらの項目を漏れなく構造化データへ落とし込むことで、会計システムへのスムーズなインポートが可能になります。また、税率区分を明確にしておくことはインボイス制度への対応においても重要であり、項目の命名規則をあらかじめ社内で統一しておくと後続システムとの紐づけで迷う心配がありません。

AI活用しやすくする
ポイント

出力形式の統一（JSON・CSV）

構造化データをAIや業務システムで二次利用するには、出力形式の統一が条件となります。JSON形式はAPIを介したWebシステムとの連携に適しており、CSV形式はExcelでの管理やインポート処理と親和性が高いデータ型です。あらかじめフィールド名を統一しておくことで、システム間のデータ移行を滞りなく進められるようになります。

非定型フォーマットへの対応

取引先ごとに書式が異なる非定型の請求書は、構造化の難易度を上げる代表的な要因です。ルールベースのOCRツールではテンプレート外のレイアウトでエラーが生じやすい一方、文脈を捉えるAIを活用したアプローチであれば、記述パターンの揺れを吸収して柔軟に対応しやすくなります。