多店舗を展開する飲食チェーンのバックオフィス支援で、AI-OCRの相談を受けたことがあります。間に税理士事務所が入っていて、そこ経由で「売り上げ記帳と請求記帳の代行を楽にしたい」という話でした。領収書や伝票を会計ソフトに手で打ち込む作業が重い、というよくある困りごとです。
聞いていて引っかかったのは、問題の核心が「入力作業の多さ」だけではない、ということでした。読み取った後に「この支出はどの勘定科目か」を決める工程が残る。ここは人間が判断している部分で、ルールをシステムに渡せなければ、前後をどれだけ自動化しても詰まります。
OCRで文字を拾うところまでは今のAIで十分できます。難しいのはその先で、ここを設計しないまま「読み取り」だけ入れても、手作業はあまり減りません。
OCRで読めても、仕訳できるとは限らない
「文字を読む」と「勘定科目を判定する」は、別の作業です。
レシートや領収書の日付・店名・金額・品目を読み取ること自体は、今のAIで確かにできます。整った印刷物なら精度は出る。問題はその先です。
この支出は「消耗品費」か「接待交際費」か「旅費交通費」か。同じタクシー代でも、営業目的か社内移動かで科目が変わる。同じ飲食費でも、接待か社員食事代かで変わる。この判断は文字を読むだけでは出てこない。社内のルールと、その取引の経緯が要ります。
OCRが拾えるのは入り口だけ。「読んだ後に何をするか」を設計せずに入れると、読み取ったテキストが画面に並ぶだけで終わります。
ゴールを「取り込みまで」に置く
この手の話は、最初から「会計ソフトに取り込める形まで」をゴールに置いて設計するのが要点です。読み取って終わりにすると、結局その後の仕訳と整形が人手に残ります。
工程を分けて考えると、組み立て方が見えてきます。
- 領収書の画像から、日付・支払先・金額・品目を取り出す（ここはOCRの仕事）
- 品目と支払先の組み合わせから、勘定科目の第一候補を出す（よく出る科目ごとのキーワードや過去の仕訳を手がかりにする）
- 会計ソフトに取り込める列順・形式のデータに整形する
ここで効くのが、判定に迷うものを「要確認」に振り分ける考え方です。OCRの結果を全部そのまま自動で仕訳に流すと、誤判定がそのまま帳簿に入ります。金額が大きいものや科目があいまいなものは、人が最終確認する余地を残す。そこだけ手作業を残す設計のほうが、実務では安全に動きます。
会計ソフトごとの取り込み形式
弥生やJDLには、インポート用のCSV形式があります。列の並び順と必須項目が決まっていて、そこから外れると取り込みエラーになります。
AIに「会計ソフト用CSV」とだけ伝えると、架空の形式を出力することがあるので、実際に使っているソフトの公式マニュアルにあるサンプルCSVを渡して「この形式に合わせて」と明示するのが確実です。
取り込みエラーが出た場合は、エラーメッセージをそのままAIに貼って「この形式で何が違うか教えて」と聞くと、大抵の場合は一発で直せます。
着手の順番
「うちで一番多い領収書の種類は何か」を数えるところから始めると整理しやすい。交通費が多い会社、接待費が多い業種、通販の領収書が混ざる会社。種類ごとに読み取りの精度と判定のルールが違うので、全部を一度に動かそうとしないほうがいいです。
量が多くてルールが単純なものから一つ動かす。そこで精度を確認してから次を広げる。
会計の知識がないまま全部をAIに任せると、誤った科目で計上されたまま月次が締まります。そこだけは人が持つべき判断です。AIはその判断を楽にする道具として使う、という位置づけが一番うまくいく。