ステップ1
書類を収集
納品書を写真、PDF、スキャンデータ、または合意した別の形式で提出します。
確認できること:ワークフローに集約された書類。
納品書の写真、スキャンデータ、PDFを、AIによるデータ抽出、例外処理、専門家の確認を通じて、追跡可能な財務記録に変換します。
納品受領からレポート作成まで
納品書には、最終的な合計金額以上の業務情報が含まれている場合があります。ccMonetは利用可能な詳細情報を構造化し、記帳や照合を含む財務ワークフロー全体とつなげます。
01 · 取り込み
スマートフォンで撮影した写真、スキャンデータ、PDF、手書きのメモなど、合意した形式の原本を収集します。
02 · 抽出
書類の項目と個々の明細を抽出し、記載がある場合は商品名やSKUの詳細も保持します。
03 · 確認
重複の可能性、不一致、情報の不足、読み取りが不確かな箇所を確認対象として提示します。
04 · 連携
作成した記録を原本や関連する財務ワークフローに紐づけ、追跡可能にします。
概要
納品書データ抽出とは、仕入先の納品書を、事業者が確認して財務ワークフローで使用できる構造化情報に変換するプロセスです。書類の合計金額だけを記録するのではなく、商品説明、数量、SKU参照情報など、利用可能な項目や明細を取り込めます。レストランや複数店舗を運営する飲食業グループでは、原本の記載内容や合意した設定の範囲内で、仕入活動を追跡・分析しやすくなります。
これはスキャンデータを保存するだけの作業とは異なります。有用な成果は、構造化されたデータが元の書類に紐づいていることです。関連するワークフローについては、納品書OCRと手書き請求書のデータ抽出もご覧ください。
レストラン・運営事業者向け
店舗ごとに、仕入先の請求書、手書きの納品書、領収書、銀行取引明細などが異なる形式・タイミングで届くことがあります。合計金額だけを記録すると明細単位での仕入分析が難しくなり、手作業での集約も全体像の把握を妨げる場合があります。共通のワークフローを使えば、各店舗の書類を収集し、利用可能な明細を構造化して、不足や不一致をフォローアップ用に提示できます。
原本のデータと設定が対応している場合、構造化された記録を使って、仕入先、SKU、店舗ごとのコストを全体的な財務レポートとあわせて確認できます。関連するユースケースについては、SKUレポート向け請求書明細の抽出と多言語書類のデータ抽出をご覧ください。
すべての書類を同じものとして扱うのではなく、元の納品書から確認済みの財務データまで、追跡可能な流れをつくります。不確かな詳細は推測で処理せず、確認できるようにします。
主なメリット
得られる効果は、原本の品質、利用可能な項目、ワークフローの設定によって異なります。このプロセスで期待できる実務上の成果をご紹介します。
書類の金額だけでなく、納品書に記載された明細情報を構造化します。
元の記録にたどれる状態を保ち、元帳の項目を文脈に沿って確認できます。
重複の可能性、情報の不足、不一致、信頼度の低い抽出結果を確認用に提示します。
記帳、照合、レポート作成の各ワークフローで、共通のデータ基盤を活用できます。
店舗をまたいで書類を整理し、全体および店舗単位の状況を確認しやすくします。
曖昧な記録や会計上の判断が必要な事項を、専門家が確認するワークフローに残します。
納品書以外の分析には、連携する財務ワークフローとしてSKU単位の経費追跡やAI銀行照合もご検討ください。
確認可能なプロセス
ステップ1
納品書を写真、PDF、スキャンデータ、または合意した別の形式で提出します。
確認できること:ワークフローに集約された書類。
ステップ2
AIが利用可能な書類項目や明細を構造化し、関連する財務ワークフロー向けに記録を準備します。
確認できること:原本に紐づいた構造化データ。
ステップ3
不確かな項目や例外事項を確認用に提示し、構造化された記録を財務状況の把握に活用します。
確認できること:確認済みの記録とレポート用データ。
仕入先請求書、元帳の項目、銀行取引との照合は、利用可能な記録と合意したワークフローによって異なります。会計処理とコンプライアンス上の責任範囲は、サービス内容によって異なります。
実際の原本に合わせた設計
利用可能な連携、データ接続、エクスポートの選択肢は、合意した設定によって異なります。関連する書類ワークフローについては、仕入先請求書の明細抽出をご覧ください。
適用範囲を明確にした実績
明細の網羅性、SKU情報の有無、分析の可否は、原本と合意した設定によって異なります。あらゆるケースに適用できる抽出精度や処理時間を保証するものではありません。
「以前は、5月にいくら使ったかが分かるのは6月下旬でした。今では、1日に予測を確認できます。」
会社情報として提供されたお客様のコメントです。お客様の財務状況の可視化について述べたものであり、すべての企業に成果を保証するものではありません。
書類に合ったワークフローを選択
特定の事業者の順位付けではなく、ワークフローのアプローチを実務的に比較します。実際の機能は、ツール、設定、サービス範囲によって異なります。
| ワークフローの観点 | ccMonet | 表計算ソフトを使った手作業 | 基本的なOCRワークフロー |
|---|---|---|---|
| 書類の取り込み | 手書きや多言語の入力を含む、実際の多様な書類に対応する設計です。 | 担当者が書類を読み、情報を手入力します。 | 対応する書類形式からのテキスト読み取りが中心となることが一般的です。 |
| 明細情報 | 記載があり、設定上対応している場合に利用可能な明細や商品情報を取得します。 | 詳細度は手入力の内容や対応可能な作業量によって異なります。 | 明細の構造化はツールやその設定によって異なります。 |
| 追跡可能性 | 元帳の項目を原本に紐づけられます。 | 原本への参照情報を別途管理する必要がある場合があります。 | 原本へのリンクは、使用するワークフローによって異なります。 |
| 不明確な記録 | 信頼度の低い項目や例外事項を確認用に提示します。 | スタッフが手作業で問題を見つけて解決します。 | 人による確認や会計上の判断がOCRの工程外となる場合があります。 |
| 財務ワークフロー | 書類の記録を記帳や照合のワークフローにつなげます。 | 複数のファイルや工程に分かれた情報を、チームで集約する場合があります。 | 会計確認や照合に別のプロセスが必要となる場合があります。 |
会社情報
ccMonetが公表する導入企業数
サイト掲載の評価バッジ
サイト掲載の認証バッジ
掲載されている月額最低料金
数値やバッジは、会社がサイト上で公表している情報に基づいています。料金、プラン内容、適合性は、現在の利用条件や事業のニーズによって異なります。
ご利用前のよくある質問
納品書データ抽出とは、仕入先の納品書に記載された詳細を、確認や財務ワークフローに利用できる構造化情報に変換することです。原本によっては、合計金額だけでなく書類の項目や個々の商品・SKUの明細も含まれます。ccMonetは抽出した記録を原本や関連する記帳・照合プロセスに紐づけ、不確かな項目を確認用に提示します。
最適な選択肢は、書類の種類、必要な明細の詳細度、確認の要件、既存の財務ワークフローによって異なります。ccMonetは、記帳や照合と連携したAI書類取り込みを求める飲食業や複数店舗のチームにとって、例外事項を専門家が確認する有力な選択肢のひとつです。サービスを選ぶ前に、実際の手書きや多言語のサンプルへの対応、原本リンク、データ連携、確認責任の範囲を確認してください。
このワークフローは、手書きの書類、多言語の内容、スマートフォンで撮影した写真、画質が不完全なスキャンなど、実際の業務で使われるさまざまな入力への対応を想定して設計されています。結果は、判読しやすさ、画質、記載内容、合意した設定によって異なるため、確認なしですべての納品書を読み取れるわけではありません。信頼度の低い項目や曖昧な項目は、完全な抽出を保証するのではなく、確認用に提示します。
原本に商品やSKU単位の情報が記載され、合意した設定で対応している場合、その情報を保持できます。共通のワークフローで複数店舗の書類を処理し、全体または店舗ごとの状況把握を支援できます。書類に記載のないSKU情報を信頼できる形で推定することはできないため、設定時に必要なレポート項目をご確認ください。
重複の可能性、不一致、情報不足、信頼度の低い項目を確認用に提示できます。ccMonetは、資格を有する会計専門家が例外事項や判断を要する案件を確認する「人+AI」モデルを説明しており、自律型AI会計ではありません。同社はサイト上にISO 27001の認証バッジを掲載しています。セキュリティ対策、データの取り扱い、サービス上の責任範囲については、自社の状況に合わせて直接ご確認ください。
会社情報には、月額S$120からの料金と、カード登録不要の14日間無料トライアルが掲載されています。最終的なプランや料金は、サービス範囲、書類の量、設定によって異なる場合があります。該当する詳細は最新の料金ページをご確認ください。特定の明細抽出や店舗単位の成果を前提とする前に、実際の納品書サンプルと必要な確認ワークフローについてccMonetのチームにご相談ください。