AIエージェントが請求書と発注データの自動照合・差異調査、根本原因の特定、および必要なエスカレーションを一元管理することで、従来の煩雑なチェック業務を大幅に省力化します。規定に沿った判断や次に取るべきアクション指示まで自動化し、人為的なミスや対応遅延を削減、業務品質と処理スピードの劇的な向上を実現します。さらに、MaestroによるRPA・OCR・マニュアル対応の連携により、請求処理全体をUiPathプラットフォーム上で完結し、コスト削減・組織の生産性向上に直接貢献します。
従来の請求書照合業務では、現場の努力だけでは対応しきれない構造的な課題が存在します
取引先や契約ごとに請求書の様式や記載内容が異なり、担当者は毎回手作業で内容突合や差異確認を行う必要があります。その結果、工数・作業時間が膨れ上がり、入力漏れや確認ミスのリスクが常につきまといます。
「品目・数量・単価・契約条件」などの照合基準が担当者ごとに異なり、不一致対応や取引先への連絡も経験や判断に大きく依存。対応品質や判断スピードにバラつきが生じ、支払遅延や取引トラブル、コンプライアンスリスクの原因となっています。
膨大な件数の請求書照合や、煩雑な不一致調査は手作業では限界があり、繁忙期や担当者交代のたびに業務が滞りがち。全体プロセスの標準化・安定運用が難しく、付加価値業務へのシフトも妨げとなっています。
エージェンティックオートメーション適用後のフロー
全工程（受付〜解析〜判定〜承認〜登録）の進捗・エラー・作業履歴を記録。業務ステップの数値化と自動ログ分析・提案。業務KPI等もダッシュボードで可視化し、責任ある業務管理・DX推進を実現します。
請求書・発注情報を自動収集
請求書内容（品目・数量・単価・契約条件など）をデータ化し、発注情報と照合すべき項目を自動抽出
請求書と発注データを機械的に自動照合
購買管理規定や差異許容ルールなど社内基準を自動解析。差異が許容範囲内かどうかや判断根拠（規定・過去データ・業務ルールの分析）を担当者に提示
事務担当者はUiPathの画面から照合結果や重要ポイント・判断理由をもとに、審査・承認
承認・棄却の判断に基づき、後続のプロセスへ連携
承認済み請求書データを会計・支払システムへ自動登録
科目コード分類プロセスで活躍するAIエージェントの役割
AIエージェントは、請求書と発注データの自動照合や差異検知を担当し、人による確認や承認業務の効率化と標準化を支援します。
AIエージェントが請求書、納品データ、発注情報などを自動的に突合し、照合結果や差異の内容を論理的な根拠とともに担当者に提示します。
購買管理規定や差異許容ルールなどをAIが自動で解析し、条件に従って「許容範囲内かどうか」などの分析結果を担当者に分かりやすく明示します。必要に応じて、上司への通知や問い合わせ案の提示など、エスカレーション対応も自動化します。
照合結果に不一致があった場合や要確認項目がある場合は、AIエージェントがその根拠や業務ルール、判断理由を担当者に提示します。担当者はこれらの材料を参考にしながら、承認や追加対応を的確に行うことができます。
AIエージェントが請求書と発注データを自動で突合・チェックすることで、従来手作業で発生していた工数や人件費を大幅に削減し、照合作業の高い生産性を実現します。これにより、入力ミスや照合漏れのリスク軽減と同時に、コストダウンを推進します。
照合結果に不一致が生じた場合、AIエージェントが過去データや社内規定を活用して迅速に原因を特定し、必要に応じて担当者へのエスカレーションや問い合わせ案の自動作成まで支援します。属人化や誤判断を防止し、対応品質・標準化を推進することで、顧客満足度とコンプライアンス遵守へと貢献します。
RPA、AI-OCR、Maestroなどの技術を活用し、請求書受領から内容読取、不一致調査・承認、会計システム登録までを自動化。これにより業務品質の均一化・持続可能な運用が可能となり、担当者は付加価値業務へ集中しやすくなります。