証憑データをExcel化するジーニアルAI「データ抽出機能」
「請求書や領収書の内容をExcelに入力するのに、毎回時間がかかる」
「大量の証憑を処理していると、転記ミスが発生しないか不安だ」
「月末月初の証憑処理で残業が続き、もっと効率化できないだろうか」
バックオフィス業務で、このような悩みを抱えている方は少なくないのではないでしょうか。
請求書、領収書、納品書などの証憑データをExcelに入力する作業は、手作業では時間がかかるだけでなく、入力ミスや確認作業の負担も大きくなります。さらに、大量の証憑を処理する月末月初には、業務が集中し、残業時間の増加にもつながります。
本記事では、こうした課題を解決するジーニアルAIの「データ抽出機能」について解説します。証憑から必要な情報を自動で抽出しExcel化する方法や、業務効率化のポイント、実際の活用事例までわかりやすく説明します。
バックオフィスでの入力業務の課題
手作業による時間のかかる単純作業
証憑1枚あたりの入力作業は、取引先名、日付、金額、品目など複数の項目を転記する必要があり、1件あたり5〜10分程度を要します。たとえば、月間300件の請求書を処理する場合、入力作業だけで25〜50時間を費やす計算になります。
さらに、証憑によっては手書き文字が含まれていたり、レイアウトが複雑だったりすることもあり、読み取りに時間がかかることも少なくありません。そのため、本来注力すべきデータ分析や業務改善の検討など、判断を伴う業務に十分な時間を割けず、業務の質が低下してしまう可能性があります。
転記ミスのリスクと確認作業の負担
手作業での入力では、数字の見間違い（1と7、0とOなど）や桁の入力ミス、項目の取り違えなど、人的ミスが発生するリスクが常に伴います。特に、「1,234,567円」のような桁数の多い金額や、「2025年3月12日」と「2025年12月3日」のような日付の並びは、注意していてもミスが発生しやすい部分です。
そのため、多くの企業ではダブルチェック体制を取っており、確認作業にさらに時間を要します。また、後からミスが発覚した場合には、修正作業や影響範囲の調査、関係部署への連絡など、追加のコストが発生してしまいます。月次決算後に誤りが見つかると、修正と再集計に数時間を要するケースもあるでしょう。
月末月初の業務集中による負荷
多くの企業では、請求書や納品書などの証憑処理が月末月初に集中します。この時期には通常業務に加えて大量の入力作業が発生するため、担当者の業務負荷が一時的に大幅に増加するといえるでしょう。
結果として、残業時間が増加したり、他の重要な業務が後回しになったりと、業務全体のバランスが崩れることも少なくありません。実際に、月末の3日間で通常の2倍以上の作業量をこなす必要があるケースもあります。このような状況が毎月繰り返されることで、担当者の疲弊にもつながります。
ジーニアルAI「データ抽出機能」とは？
ジーニアルAIの「データ抽出機能」は、証憑（請求書、領収書、納品書など）から必要な情報をAIが自動で読み取り、Excel形式で出力できる機能です。AI-OCR技術（AIによる光学文字認識技術）と生成AIを活用することで、従来手作業で行っていた証憑のデータ入力作業を自動化できます。
レイアウトが異なる証憑や、手書き文字が含まれる書類にも対応できるため、さまざまな取引先から受け取る証憑を効率的に処理できます。たとえば、A社は横書き請求書、B社は縦書き請求書というように、取引先ごとにフォーマットが異なる場合でも、AIが自動的に項目を識別して抽出します。
出力されたExcelデータは、会計システムや販売管理システムへの取り込みにもスムーズに活用でき、既存の業務フローに組み込みやすい点も特徴です。
データ抽出を効率化する基本操作の流れ
データ抽出機能を活用した証憑処理の流れを、3つのステップで解説します。
Step1. 証憑をジーニアルAIにアップロード
まず、処理したい証憑ファイル（PDF、JPEG、PNGなど）を準備します。ジーニアルAIの画面から、証憑をアップロードするだけで準備は完了です。
たとえば、取引先からメールで受け取ったPDF請求書や、スキャンした紙の領収書などをまとめてアップロードできます。複数の証憑をまとめて処理することも可能なため、月末に届いた50件の請求書を一度にアップロードして、効率的に処理を進められます。
Step2. 抽出したい項目を指定
証憑を選択してデータ抽出を選択します。
いずれかの方法で抽出項目を指定（3つの方法があります）
頻繁に使用する項目の組み合わせがある場合は、以下のようにExcelのヘッダーに抽出したい項目名を追加し、テンプレートとして保存しておくことで、2回目以降は「①シートのヘッダー行から項目を選択」にチェックを入れるだけで設定が完了します。
毎回同じ設定を繰り返す手間を省き、作業をよりスムーズに進められます。
Step3. 抽出結果の確認と修正
項目を指定したら、AIが証憑を解析し、指定した項目の情報を自動で抽出します。
抽出結果は高精度ですが、AIによる抽出のため確認作業を行います。ジーニアルAIは、画面上で抽出されたデータと元の証憑画像を並べて表示できるため、効率的にチェックできます。
このように、3つのステップで証憑のデータ化が完了します。
慣れれば、確認作業を含めても1枚あたり1〜2分程度で処理できるため、業務効率化に大きく貢献できます。
データ抽出機能のメリット
データ抽出機能を活用することで、証憑処理業務にさまざまなメリットが期待できます。
入力作業時間を大幅に削減できる
手作業での証憑入力は、1枚あたり5〜10分程度を要しますが、データ抽出機能を活用すれば、アップロードから確認までを1〜2分程度で完了できます。月間300件の請求書を処理する場合、手作業では25〜50時間かかる作業が、5〜10時間程度に短縮できる計算です。
削減できた時間は、データ分析や業務改善の検討など、より付加価値の高い業務に充てることが可能です。また、月末月初の繁忙期における作業負担も軽減され、業務の平準化にもつながります。実際に、「これまで月末の3日間で終わらせていた作業が、1日で完了するようになった」という声も聞かれます。
転記ミスを防止し、正確性を向上できる
AIによる自動抽出では、人的ミス（数字の見間違い、桁の入力ミス、項目の取り違えなど）の発生を大幅に抑制できます。特に、大量の証憑を処理する際には、集中力の低下によるミスが発生しやすくなりますが、AIであれば一定の精度を保ったまま処理を続けられます。
また、エクセルのデータと書類を横並びで確認ができるため、ダブルチェックにかかる工数も削減できます。後工程の業務（集計、分析、報告など）の質も高まることが期待できます。
月末月初の業務負荷を軽減できる
証憑処理が集中する月末月初は、通常業務に加えて大量の入力作業が発生し、担当者の負荷が一時的に大幅に増加します。データ抽出機能を活用すれば、処理時間を大幅に短縮できるため、残業時間の削減にもつながります。
実際に、月末の残業時間を80%以上削減できた事例もあります。業務負荷が軽減されることで、担当者の疲弊を防ぎ、業務の質を維持できるといえるでしょう。
データの一元管理と活用が容易になる
データ抽出機能で出力されるExcelファイルは、既存の会計システムや販売管理システムへの取り込みが容易です。また、Excel形式であれば、ピボットテーブルやグラフ機能を活用した集計・分析もスムーズに行えます。
証憑データを電子化・一元管理することで、過去のデータ検索や比較分析も効率的になります。たとえば、「昨年同月の○○社への支払額はいくらだったか」「特定の品目の仕入単価の推移」といった情報を、瞬時に確認できるようになります。さらに、経営判断に必要な情報をタイムリーに提供できるため、意思決定の迅速化にも寄与します。
データ抽出機能のユースケース
データ抽出機能は、さまざまな業種・部門で活用されています。ここでは、代表的な活用事例を紹介します。
経理部門：請求書処理の効率化
課題：
月間約300件の請求書をExcelに手入力しており、月末月初に2日間を要していました。さらに、転記ミスを防ぐためのダブルチェックにも時間がかかり、残業が常態化していました。担当者の負担が大きく、本来注力すべき経費分析や予算管理などの業務に時間を割けない状況でした。
効果：
- 請求書処理時間が2日間 → 半日に短縮（75%削減）
- 転記ミスがほぼゼロになり、ダブルチェック工数も大幅に軽減
- 月末の残業時間を約80%削減し、担当者の負担が軽減
- 削減した時間を経費分析や予算管理など、付加価値の高い業務に充当
営業事務：納品書データの集計業務
課題：
各拠点から送られてくる納品書データを手作業で集計していたため、週に10時間程度を要していました。また、フォーマットが拠点ごとに異なるため（東京本社は横書き、大阪支社は縦書き、福岡営業所は手書きなど）、集計ミスも発生しやすく、報告資料の精度にも課題がありました。
効果：
- データ集計作業が週10時間 → 2時間に短縮（80%削減）
- 集計精度が向上し、報告資料の信頼性が大幅に向上
- リアルタイムでのデータ活用が可能になり、営業戦略の立案にも貢献
- 拠点ごとの売上動向を迅速に把握できるようになり、在庫調整や販促施策の意思決定が迅速化
データ抽出を始める前の準備
データ抽出機能を効果的に活用するために、以下の点を事前に確認しておくと良いでしょう。
1. 処理する証憑の種類と件数を把握する
まず、自社で毎月どのような証憑をどれくらい処理しているかを整理します。
- 請求書：月間300件
- 領収書：月間150件
- 納品書：月間200件
- 見積書：月間50件
このように、証憑の種類と件数を把握することで、どの業務から自動化を始めるべきかの優先順位が明確になります。たとえば、件数が多い請求書処理から始めれば、短期間で大きな効果を実感できるでしょう。
2. 抽出したい項目を明確にする
証憑から取り出したい項目を事前に整理しておくと、スムーズに進められます。
請求書の場合の例：
- 必須項目：請求金額、請求日、取引先名、支払期限
- あると便利な項目：品目、数量、単価、税額、担当者名
業務の目的に応じて必要な項目は異なります。経費精算であれば「日付」「金額」「用途」が重要ですし、仕入管理であれば「商品名」「数量」「単価」が必要です。自社の業務フローに合わせて、抽出項目を検討してみてください。
3. 既存システムとの連携方法を確認する
データ抽出機能で出力したExcelファイルを、既存の会計システムや販売管理システムにどのように取り込むかを確認しておきます。
多くの会計システム（freee、マネーフォワード、弥生会計など）は、CSV形式やExcel形式のインポート機能を備えています。事前にインポート用のフォーマットを確認し、データ抽出時の出力設定に反映させることで、手間なくシステム連携ができます。
4. 小規模なトライアルから始める
いきなりすべての証憑処理を自動化するのではなく、まずは小規模なトライアルから始めることをおすすめします。
たとえば、以下のようなステップで進めると良いでしょう。
- 特定の取引先の請求書10件程度で試してみる
- 精度と効率を確認し、設定を最適化する
- 対象範囲を徐々に拡大していく
このように段階的に導入することで、業務フローへの影響を最小限に抑えながら、効果を確認できます。
まずは自社の証憑処理業務が自動化に適しているかを確認したうえで、導入を検討してみてください。
まとめ
証憑データのExcel入力業務は、手作業では時間がかかり、転記ミスのリスクも伴います。特に月末月初には業務が集中し、残業時間の増加や担当者の負担増加にもつながります。こうした課題を放置すると、本来注力すべき分析業務やコンサルティング業務に時間を割けず、業務の質が低下してしまう可能性があるでしょう。
ジーニアルAIの「データ抽出機能」は、AI-OCR技術を活用し、請求書や領収書、納品書などの証憑から必要な情報を自動で読み取り、Excel形式で出力できるツールです。従来なら膨大な時間と手間がかかっていた入力作業を効率的に自動化でき、削減した時間をデータ分析や業務改善など付加価値の高い業務に充てられます。さらに、使い込むほどAIの精度が向上するため、長期的な業務改善にもつながります。
証憑処理業務の効率化を検討している方は、まずは小規模なトライアルから始めてみてはいかがでしょうか。ぜひ1度お気軽にご相談ください。