このレポートは、2025〜2026年開催の「請求書DX」に関連する講演をもとに作成されています。掲載講演の関心は、紙の電子化と部門変革から、請求書受領・発行の全体最適、さらにAIによる明細入力・承認自動化へ移っています。一貫しているのは、手作業と紙を減らし、経理を経営や現場を支える業務へ転換する問題意識です。近年は特に、AI-OCR(画像から文字を読み取る技術)やAIエージェントを用いて、請求書到着時点で処理を完了に近づける議論が増えています。
2026年(AIで請求書到着時の処理完了を目指す)
人手不足が続く中、経理・購買部門では月末に集中する請求書処理をいかに平準化するかが課題となる時期です。紙、FAX、メール、Webダウンロードなど受領経路が分散し、書式も取引先ごとに異なることが、データ化と支払統制を難しくします。AIの業務利用が広がる一方、読み取り精度だけでなく、仕訳、申請、承認、稟議との突合までつなげる設計が重要になっています。特に多店舗展開のように明細を店舗別・科目別に集計する業務では、定型化しにくい現場情報の扱いも論点です。こうした背景のもと、ビズスタに掲載されている講演では、掲載講演の中で登場回数が最も多い株式会社TOKIUMが、北島秀祐氏による「AI明細入力」シリーズで仕訳の削減、自動学習でもつまずく複雑な請求書への入力指示、飲食業界における明細集約の自動化を扱っています。佐藤圭市氏は、手書き・独自フォーマットの納品書、請求書、発注書を対象に、「TOKIUM AI納品明細」で必要項目を抽出・データ化する考え方を提示しました。綿引友麻氏は、稟議と請求書の突合による未決裁支払リスクの抑制と、Webダウンロード・FAX・紙・メールを代行受領する「支払漏れゼロ」の経理を論点にしています。株式会社LayerXでは、細木情志氏がバクラク申請・バクラク経費精算の請求書・領収書からの申請自動作成、AIエージェントの一次チェックと承認、承認経路の自動分岐、税率別仕訳分割を紹介し、バクラク請求書受取では到着時点での処理完了に近い運用を掲げました。田中翔氏と濱島亜希穂氏の講演、ならびに株式会社invox、株式会社DONUTS、株式会社ROBOT PAYMENT、株式会社LayerX、フリー株式会社の担当者による請求書発行サービスのデモは、AI活用とサービス選定を並行させる論調を示しています。
2025年(紙の請求書を部門変革の起点にする)
請求書DXでは、電子化そのものに加え、受領と発行の双方に残る手作業をどう見直すかが重要な課題となっていました。紙文化が残る業界では、取引先や現場を含む運用変更が必要であり、単にシステムを導入するだけでは定着しにくい状況です。建設業界では人手不足や長時間労働が背景課題として意識され、間接業務の効率化が現場を支える施策として位置づけられます。経理・財務部門には、処理の正確性を維持しながら、創出した時間をより付加価値の高い業務へ振り向けることが求められていました。こうした背景のもと、ビズスタに掲載されている講演では、今川友博氏が野村不動産ホールディングス株式会社における請求書業務の完全電子化と、Bill Oneによる業務改革を取り上げ、紙を取り払う効率化をコア業務へのシフトにつなげる視点を示しました。髙州聡史氏と横山圭祐氏の講演では、株式会社メディカル・プリンシプル社が受領業務のDX後にも発行業務に手作業とコスト負担を残していた課題を扱い、発行業務の導入プロセスと、負担軽減後に社内全体のDX推進や働きやすい環境づくりへ注力する事例を紹介しています。郷門輝雄氏と柘植朋美氏の講演は、株式会社竹中工務店が年間20万件の紙の請求書を処理していた状況からデジタル化に踏み切った過程を中心に、現場と経理をまたぐ変革の苦労、工夫、実践的なアプローチを論点としました。
全体を通じて、ビズスタに掲載されている講演では株式会社TOKIUM、株式会社LayerX、Sansan株式会社が繰り返し登場し、請求書DXを単なる入力作業の削減ではなく、支払統制、業務設計、バックオフィスの役割転換につなげる領域として位置づけています。2025年の紙業務改革と部門変革の議論は、2026年にはAIによる明細入力、受領、申請・承認の自動化へと具体化しています。
※登壇者の氏名・所属・役職は講演開催当時の情報です。現在の所属・役職とは異なる場合があります。
編集者:ビズスタAI編集チーム
データソース:ビズスタ掲載中の請求書DXの調査レポート関連の講演情報
経理や購買担当者を毎月末に悩ませるのが、取引先から届く「手書き」や「独自フォーマット」で書かれた納品書・請求書・発注書などの各種書類のデータ化です。 実際、「AI-OCRは過去に試したが、実用レベルに至らず結局手入力をしている」とお客様からよくお声をいただいています。 システムでの自動読み取りが難しいため、結局は人間が手打ちで入力していませんか?本セミナーでは、こうした「読めない・膨大・バラバラ」な書類のデータ化処理課題に焦点を当てます。 手書き文字や複雑なレイアウト、書類ごとに異なるフォーマットでも、高精度に必要な項目を抽出・データ化できる「TOKIUM AI納品明細」をご紹介。 1年前のAI-OCRでは越えられなかった壁を乗り越えた最新プロダクトについて解説いたします.