ツール選定の観点から特に確認しておきたいのが、「既存の案件管理システムとの連携可能性」と「取引先の電子化対応状況の把握」の2点です。既存の案件管理システムとの連携可能性については、請求書受領サービスを導入する際は、既に使用している案件管理システムと連携できるか確認が必要です。一方、取引先の電子化対応状況の把握については、請求書受領サービスの効果を最大限に引き出すには、取引先が電子請求書に対応しているかを事前に確認することが大切です。このほか「請求書の読み取り精度の事前確認」「セキュリティ要件との整合性」「運用ルールの社内整備」なども、事前に確認しておくことをおすすめします。

生成AIやAIエージェントの活用により、情報通信向けの請求書受領サービスは大きく変化しています。AI-OCRや自然言語処理で、請求書の文字・データ抽出精度が飛躍的に向上しています。多言語・多形式の請求書から日付や金額、会社名などを自動読み取りし、手作業を大幅に削減します。異なるレイアウトや手書き文字にも適応し、検証や分類までAIが対応する事例も増えています。AIエージェントは学習・判断・実行を自律で行い、請求書処理をワンストップで処理します。例えば、グローバル企業では年間850万件の請求書処理時間を1件あたり9分から30秒に短縮する成果が報告されています。こうしたエージェントは例外処理や支払い優先順位の最適化まで自動化し、人的介在を最小限に抑えます。