AI-OCRで請求書をデータ化する方法｜入力業務を自動化するポイントを解説

2026/6/23
最終更新日：2026/10/5

■ はじめに

請求書の処理では、紙やPDFで受け取った請求書の内容を確認し、会計システムや販売管理システムなどへ手入力する作業が発生します。

請求書の枚数が多い企業では、毎月の入力・転記作業に多くの時間がかかるだけでなく、入力ミスや確認作業、月末・月初の業務集中なども課題になりがちです。

こうした請求書処理の負担を軽減する方法の一つが、AI-OCRを活用した請求書のデータ化です。

AI-OCRを利用すれば、紙やPDFの請求書から、請求日や取引先名、請求金額などの情報を読み取り、データとして取り出せます。さらに、CSV出力やAPI連携に対応したサービスであれば、データ化した請求書情報を会計システムや業務システムなどへ連携することも可能です。

本記事では、AI-OCRで請求書をデータ化する方法や導入するメリット、AI-OCRを選ぶ際に確認したいポイントについて解説します。

「請求書の入力作業を減らしたい」「大量の請求書を効率よくデータ化したい」という方は、ぜひ参考にしてください。

■ 請求書処理でよくある課題 

請求書のデータ化を進めたいと考えていても、実際の業務ではさまざまな課題があります。

特に、取引先が多い企業では、請求書ごとにフォーマットが異なるため、内容を一枚ずつ確認して入力しなければならないケースも少なくありません。

代表的な課題として、以下が挙げられます。

● 手入力・転記に時間がかかる

紙やPDFで受け取った請求書は、そのままでは会計システムや販売管理システムで利用できない場合があります。

そのため、担当者が請求書を確認しながら、必要な情報をシステムへ転記する作業が発生します。

例えば、次のような作業です。

 1枚あたりの作業時間は数分でも、毎月数百枚、数千枚の請求書を処理する場合、担当者の負担は大きくなります。 

● 入力ミスや確認作業が発生する 

手入力で請求書をデータ化する場合、入力ミスを完全になくすことは困難です。

例えば、

• 請求金額の入力間違い
• 請求日の入力ミス
• 取引先の選択ミス
• 消費税額の誤入力
• 支払期限の入力ミス

などが考えられます。

入力後にダブルチェックや承認作業を行う場合は、入力そのものだけでなく、確認にも時間がかかります。

そのため、請求書のデータ化を効率化するには、入力作業そのものを減らす仕組みが重要です。

● 月末・月初に業務が集中する

請求書処理は、月末から月初にかけて集中するケースがあります。

通常業務に加えて大量の請求書を処理する必要があるため、

「月初になると請求書処理に追われる」

「請求書処理のために残業が発生する」

といった状況につながることもあります。

また、特定の担当者に処理方法が依存している場合、担当者が休んだ際に業務が滞るなど、属人化のリスクもあります。

こうした課題を解決する方法として、AI-OCRによる請求書のデータ化が注目されています。

■ AI-OCRとは？請求書のデータ化に活用できる理由

AI-OCRとは、AI技術を活用して、紙や画像、PDFなどに記載された文字を読み取り、データ化する技術です。

請求書をAI-OCRに読み込ませることで、請求書に記載された情報を自動で読み取り、データとして利用できるようになります。

AI-OCRについて詳しく知りたい方は、関連記事「AI-OCRとは？OCRとの違いから導入メリット、文書活用までわかりやすく解説」もご覧ください。

● OCRとAI-OCRの違い 

OCR（Optical Character Recognition）は、紙や画像に記載された文字をテキストデータとして認識する技術です。

従来のOCRでは、あらかじめ読み取る位置を設定した定型帳票などが主な対象となっていました。

一方、AI技術を活用したAI-OCRでは、文字だけでなく帳票のレイアウトや項目などを認識し、異なるフォーマットの文書にも対応できる製品があります。

そのため、取引先ごとにレイアウトが異なる請求書をデータ化する際にも活用されています。

ただし、対応できる帳票や文字の種類、読み取り精度などは製品によって異なるため、導入時には自社の請求書を使って確認することが重要です。

● AI-OCRが請求書のデータ化に向いている理由 

請求書は、取引先によって記載項目やレイアウトが異なることがあります。

例えば、A社・B社・C社から受け取る請求書で、それぞれ以下のような違いがあるケースです。

• 請求金額の記載位置が異なる
• 請求日の位置が異なる
• 明細の形式が異なる
• 項目名やレイアウトが異なる

このような請求書をすべて手入力する場合、担当者が一枚ずつ内容を確認する必要があります。

AI-OCRを活用すれば、請求書の内容を自動で読み取り、必要な情報をデータ化できます。

また、紙の請求書だけでなく、PDFや画像として受け取った請求書を処理できる製品もあります。

「紙の請求書を見ながら手入力する」業務から、「請求書を取り込んでデータ化する」業務へ変えられることが、AI-OCRを活用する大きなメリットです。

■ AI-OCRで請求書をデータ化する仕組み

AI-OCRを使った請求書のデータ化は、基本的に次の3つのステップで進めます。

請求書を取り込む → AI-OCRで読み取る → データを業務で利用する

ここでは、それぞれの流れを紹介します。

Step1：請求書をアップロードする 

まず、紙やPDFなどの請求書をAI-OCRへ取り込みます。

製品によって対応形式は異なりますが、PDFやJPEG、PNGなどの画像ファイルに対応しているサービスがあります。

紙の請求書については、スキャンして画像やPDFに変換することでAI-OCRに取り込めます。

請求書を一枚ずつ確認して入力するのではなく、まずAI-OCRへ取り込むことで、その後の読み取り・データ化を効率化できます。 

Step2：AI-OCRが請求書の情報を読み取る 

AI-OCRに請求書を取り込むと、請求書に記載された文字や項目を認識し、必要な情報をデータ化します。

例えば、以下のような情報を読み取ることができます。

• 請求書番号
• 請求日
• 取引先名
• 請求金額
• 消費税額
• 支払期限
• 明細情報

従来であれば、担当者が請求書を見ながら一つずつ入力していた情報を、AI-OCRによって自動で読み取れるようになります。

また、製品によっては、請求書ごとに異なるレイアウトでも項目を認識できるため、複数の取引先から届く請求書のデータ化にも活用できます。

ただし、読み取り可能な項目や精度は製品によって異なるため、実際に自社で使用している請求書を使って確認することが重要です。

Step3：データ化した請求書情報を業務で利用する

AI-OCRで読み取った情報は、単に保存するだけでなく、その後の業務に利用できます。

例えば、CSV出力やAPI連携に対応したサービスであれば、データ化した請求書情報を、

• 会計システム
• 販売管理システム
• ERP
• ワークフローシステム

などへ連携できます。

これにより、

請求書を受け取る
↓
AI-OCRで読み取る
↓
請求書情報をデータ化する
↓
CSV・APIなどでシステムへ連携する

という流れを構築できます。

つまり、AI-OCRによる請求書のデータ化では、単に文字を読み取るだけでなく、その後の入力・転記作業まで含めて業務を効率化できるかが重要です。

■ AI-OCRで請求書をデータ化するメリット

請求書をAI-OCRでデータ化することで、手入力や転記にかかる時間を削減できるだけでなく、請求書処理全体の効率化が期待できます。

ここでは、AI-OCRを導入することで得られる主なメリットを紹介します。

● 請求書の入力・転記作業を削減できる

請求書処理では、請求書の内容を確認して会計システムや販売管理システムへ入力する作業に、多くの時間がかかります。

AI-OCRを活用すれば、請求書に記載された情報を自動で読み取り、データ化できます。

そのため、担当者が請求書を見ながら一つずつ入力する作業を減らすことが可能です。

特に、毎月大量の請求書を処理している企業ほど、入力・転記作業の削減による効果を得やすくなります。

また、担当者は単純な入力作業から離れ、支払処理の確認や経理業務など、より重要な業務に時間を使えるようになります。

● 入力ミスの防止につながる

手入力による請求書処理では、金額や日付、取引先名などの入力ミスが発生する可能性があります。

AI-OCRで請求書の情報を読み取れば、手入力する項目を減らせるため、入力作業に起因するヒューマンエラーのリスクを抑えられます。

ただし、AI-OCRでもすべての文字を100％正確に読み取れるとは限りません。

そのため、AI-OCRを導入する際は、読み取り後の確認・修正がしやすいかという点も確認しておくことが重要です。

● 月末・月初の業務負荷を軽減できる

請求書処理が月末・月初に集中している企業では、短期間に大量の請求書を処理しなければなりません。

AI-OCRを活用して請求書の読み取り・データ化を効率化することで、担当者が一枚ずつ入力する作業を削減できます。

その結果、繁忙期の業務負荷を軽減し、請求書処理にかかる時間を短縮しやすくなります。

● 請求書をデータとして管理しやすくなる

紙の請求書やPDFをそのまま保管していると、必要な情報を確認する際に一枚ずつファイルを開いたり、書類を探したりする必要があります。

AI-OCRで請求書の情報をデータ化しておけば、取引先名や請求日、金額などの情報を業務で利用しやすくなります。

請求書を「保管するだけ」ではなく、検索・集計・システム連携などに利用できるデータへ変えられることも、AI-OCRを導入するメリットです。

■ AI-OCRを選ぶときに確認したい4つのポイント

AI-OCRにはさまざまな製品があるため、「読み取り精度が高い」という点だけで選ぶのはおすすめできません。

請求書のデータ化を目的として導入する場合は、自社の請求書をどこまで効率化できるかという視点で比較することが重要です。

● 自社の請求書を正しく読み取れるか

まず確認したいのが、読み取り精度です。

請求書は取引先によってレイアウトや記載方法が異なるため、製品によっては読み取りが難しいケースがあります。

例えば、

• 取引先ごとにレイアウトが異なる
• 請求金額の位置が異なる
• 明細の形式が異なる
• 手書きの項目が含まれている
• PDFやスキャン画像の品質が異なる

といった請求書を処理する場合は注意が必要です。

製品を比較するときは、デモ画面だけで判断するのではなく、実際に自社で利用している請求書を使って読み取り結果を確認することをおすすめします。

● データ化した後の連携方法を確認する

AI-OCRで請求書をデータ化しても、その後に担当者が別のシステムへ手入力していては、業務効率化の効果が限定的になります。

そのため、AI-OCRを選ぶ際は、

• CSV出力に対応しているか
• API連携に対応しているか
• 利用中の会計システムと連携できるか
• 販売管理システムなどへデータを渡せるか

といった点を確認しましょう。

「読み取れるか」だけでなく、「読み取ったデータをどう使えるか」まで確認することが重要です。

● 操作・確認・修正がしやすいか

AI-OCRでは、読み取り後に内容を確認したり、必要に応じて修正したりする場合があります。

そのため、実際の業務担当者が使いやすいかどうかも重要なポイントです。

例えば、

• 読み取り結果を確認しやすいか
• 誤認識した項目を修正しやすいか
• 複数の請求書をまとめて処理できるか
• 操作方法が複雑ではないか

などを確認しておきましょう。

機能が多い製品でも、日常業務で使いにくければ定着しない可能性があります。

● 無料トライアルで実際の請求書を試せるか

AI-OCRは、実際の請求書を使って試してみなければ、自社の業務に適しているか判断しにくいサービスです。

そのため、無料トライアルを利用できる製品であれば、導入前に、

• 自社の請求書をどの程度読み取れるか
• 読み取り結果を修正しやすいか
• データ出力が業務に合っているか
• 担当者が問題なく操作できるか

などを確認できます。

導入後のミスマッチを防ぐためにも、実際の業務を想定して試してから導入を判断することが重要です。