AIによる請求書の読み取りは、抽出した情報を確認しやすい形に整える工程として考えると導入しやすくなります。仕入先名や金額を読み取ることと、支払いを承認することは別です。受付、抽出、検証、担当者確認、登録を分け、責任者を決めます。
必要な出力項目を決める
仕入先ID、請求書番号、日付、通貨、明細、合計など、連携先が必要とする項目を整理します。空欄や減額書類の扱いも決め、抽出結果から原本を参照できるようにします。
試験には、取引先ごとの形式、スキャン、電子PDF、複数ページなど、実際の業務を代表する書類を含めます。実データへのアクセスを制限し、利用を認められたテスト資料を使います。きれいな見本だけでの実演では、本番性能は判断できません。
読み取り後に業務ルールで検証する
- 仕入先を承認済みマスターと照合する。
- 必須項目、日付形式、通貨を確認する。
- 合意した端数処理に従って計算を照合する。
- ファイル名だけに頼らず重複候補を探す。
- 振込先の変更は別の確認手順へ回す。
これらは不整合の発見に役立ちますが、請求の正当性や支払可否を保証するものではありません。支払いの承認は、既存の承認手続きに残します。
信頼度は確認先を決める材料にする
MicrosoftのDocument Intelligence資料では、抽出結果に推定信頼度が示されることを説明しています。信頼度を承認そのものとして扱わないでください。
自社書類の正解データで確認し、項目ごとのしきい値を決めます。全体の結果が良く見えても、重要な項目は人が確認する設計にできます。共通の数値を根拠なく採用せず、仕入先IDが曖昧なら金額が正しくても登録を保留します。
担当者が確認しやすい画面にする
原本と抽出項目を並べ、確認が必要な理由を表示します。権限のある担当者が修正、読取不能の判定、追加確認を行い、変更前後の値、担当者、時刻を記録します。再読み取りで承認済みの修正を勝手に上書きしないようにします。
例えば金額は合っているものの、別の仕入先に紐付いた場合、担当者が訂正し、必要な検証と重複確認を再実行してからERPの下書きを作成します。
工程全体を評価する
重要項目の正解率、確認が必要な書類、修正時間、重複検出、ERP連携失敗を測ります。確認へ回した件数だけでなく、誤って通過した結果も調べます。現在の作業全体と比較してから対象を広げましょう。