・
Difyで請求書処理はどこまで自動化できる？データの抽出から登録までを検証
請求書のデータ入力は、経理業務の中でも特に大きな負担となる作業の一つです。手動入力によるミスや、インボイス制度への対応など、事務負担は増すばかりです。本記事では、請求書処理を効率化するDifyの活用方法について詳しく解説します。また、請求書を自動処理するワークフローを構築してわかった検証結果もご紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。
📁請求書の処理でDifyが注目される理由
請求書業務の自動化において、Difyが注目されているのには明確な理由があります。ここでは、従来の方法との違いや、Difyの強みについて解説します。
従来のOCRとDify（LLM）の違い
従来のOCR（光学文字認識）技術は、あらかじめ「どこに何の項目があるか」を定義する座標指定型が多く、フォーマットが少しでも変わると読み取り精度が著しく低下する弱点がありました。一方、DifyではLLMやマルチモーダルモデルを活用したワークフローを構築でき、文章の文脈を踏まえた情報抽出が可能です。
具体的には以下の特徴が挙げられます。
- フォーマットフリー：
請求書のレイアウトが変わっても、「合計金額」や「振込先」といった意味内容を理解して抽出します。 - 意味の解釈：
読み取った文字が「会社名」なのか「住所」なのか、文脈から判断するため、誤読が少なくなります。
非構造化データを構造化するAIの強み
請求書は、人間にとっては読みやすい形式（非構造化データ）ですが、コンピュータにとってはそのままでは扱いにくい情報です。AIはこの非構造化データを、データベースに保存可能な「名前：〇〇」「金額：△△」といった構造化データへ変換することに長けています。これにより、後続の会計システムへの自動インポートや、データの自動集計が容易になります。
🚀 Yoomは完全ノーコードで請求書関連の業務を自動化できます
Difyは、ノーコードでもアプリを構築することはできますが、外部ツールと連携する際にはコーディングが必要になることがあります。生成AIの力を借りることで非エンジニアでも設定は可能ですが、ハードルが高くなり、導入やメンテナンスに余計な工数が発生するリスクがあります。
Yoomは、ノーコードで業務ツールや生成AIを連携できるサービスのため、コードを一切書かずに自動化フローを構築できます。これには、以下のようなメリットがあります。
- 非エンジニアでも導入やメンテナンスが簡単なため現場で運用・管理が可能
- 自社の業務フローに合わせた自動化フローを構築可能
- 請求書の処理だけでなく、データベースの管理や問い合わせ対応など、様々な業務を手軽に自動化可能
導入により、新規顧客対応や契約書関連の確認作業を50％削減したり、請求書の発行工数を1/2以下に削減したりしている事例もあります。
[Yoomとは]
直感的な設定だけで柔軟なフローを構築できるため、カスタマイズも簡単に行えます。無料プランや以下のようなテンプレートも豊富に用意されており、気軽に試すことができるので、自動化による新しい働き方をぜひ体験してみてください。
■このテンプレートをおすすめする方
- Gmailで届く多種多様な請求依頼の情報を、手作業で会計ソフトへ入力している経理担当者の方
- 営業担当者からの依頼内容を解析し、freee会計への登録作業を効率化したいと考えているチームリーダーの方
- 請求書発行のスピードを向上させ、入力漏れやミスを未然に防ぎたい経営者の方
■このテンプレートを使うメリット
- AIワーカーがメール内容を解析してfreee会計へ自動で下書きを作成するため、これまで手作業での転記に費やしていた時間を短縮できます。
- 複雑な依頼内容もAIがルールに基づき整理するため、手作業による入力間違いや漏れといったヒューマンエラーのリスク軽減に繋がります。
■フローボットの流れ
- 1.はじめに、Gmail、freee会計、SlackをYoomと連携します。
- 2.次に、トリガーでGmailを選択し、「特定のキーワードに一致するメールを受信したら」というアクションを設定します。
- 3.次に、AIワーカーで、営業担当者からの曖昧な依頼内容を解析し、自社の運用ルールに沿ってfreee会計へ請求書の下書きを作成するためのスキル（指示）を作成します。
■このワークフローのカスタムポイント
- Gmailのトリガー設定では、請求依頼を識別するための特定のキーワードや条件を、自社の運用に合わせて任意に設定してください。
- AIワーカーのスキル（指示内容）にて、自社の請求ルールや項目などを詳細に記載することで、より精度の高い解析が可能になります。
- Slackのメッセージ送信先を、経理担当者や営業担当者が常駐するチャンネルに設定することで、スムーズに作成状況を確認できます。
■注意事項
- Gmail、freee会計、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはスキルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
■概要
毎月発生する請求書作成業務において、Salesforceから必要な情報を探し出し、freee請求書へ手入力する作業に手間を感じていませんか。
この定型的な作業は時間がかかるだけでなく、入力ミスといったヒューマンエラーの原因にもなり得ます。
このワークフローを活用すれば、毎月1日にSalesforceから特定のステータスにある会社情報を自動で取得し、freee請求書で請求書を作成するため、こうした手作業の課題を解消し、業務の正確性を高めることに繋がります。
■このテンプレートをおすすめする方
- Salesforceとfreee請求書を用いて、毎月の請求書作成を手作業で行っている方
- 請求書作成時のデータ転記ミスを防ぎ、業務の正確性を高めたいと考えている方
- 定型的な請求業務を自動化して、より重要な業務に集中したいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット
- 毎月決まった日時にSalesforceから情報を自動取得し請求書を作成するため、これまで手作業で行っていた情報検索や入力の時間を短縮できます。
- 手作業によるデータ転記が不要になるため、請求情報の入力間違いや漏れといったヒューマンエラーのリスクを軽減することに繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、Salesforceとfreee請求書をYoomと連携します。
- トリガーでスケジュールトリガー機能を設定し、毎月1日など定期的にフローが起動するよう設定します。
- オペレーションで、Salesforceの「複数のレコードを取得する」アクションを設定し、請求対象となるレコード一覧を取得します。
- 次に、繰り返し処理機能を設定し、取得したレコード1件ずつに対して後続の処理を実行します。
- 繰り返し処理の中で、YoomデータベースやSalesforceから請求書作成に必要な取引先の詳細情報を取得します。
- 最後に、freee請求書の「請求書の作成」アクションを設定し、取得した情報をもとに請求書を自動で作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- Salesforceと連携する際は、ご利用のSalesforce環境に応じたマイドメインURLを任意で設定してください。
- 繰り返し処理機能では、前段のSalesforceで取得したレコード一覧の情報を変数として利用し、処理の対象をカスタマイズすることが可能です。
■注意事項
- Salesforceとfreee請求書のそれぞれとYoomを連携してください。
- 「同じ処理を繰り返す」オペレーション間の操作は、チームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。
フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。 - チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。
無料トライアル中には制限対象のアプリや機能（オペレーション）を使用することができます。
💡Difyで効率化できる請求書業務の3つの事例
Difyのワークフロー機能を活用することで、具体的にどのような業務が改善されるのか、3つの主要な活用事例を紹介します。
1.バラバラな形式の請求書からの項目自動抽出とデータベース登録
取引先によって請求書の形式は千差万別です。Dify上でマルチモーダルモデルや抽出ワークフローを活用すれば、異なるフォーマットからでも特定の情報を抽出できます。
この処理は、主に以下のステップで行われます。
- 自動認識：
アップロードされたファイルが請求書であることをAIが自動で判別します。 - データ抽出：
取引先名、発行日、請求金額、支払期日、振込先口座などを漏れなく抽出します。 - 形式変換：
抽出したデータをJSON形式などのシステムが扱いやすい形に整形し、Google スプレッドシートやNotionなどのデータベースへ自動保存します。
2.インボイス登録番号の有効性チェックと自動照合
インボイス制度の開始に伴い、請求書に記載された適格請求書発行事業者の登録番号が正しいかどうかを確認する手間が発生しています。 Difyを介した自動化では、番号の抽出精度が高くなります。
以下のようなフローが可能です。
- 番号抽出：
請求書内から「T」で始まる13桁の登録番号をAIが特定します。 - 外部検証：
抽出した番号を国税庁のAPIなどと照合し、有効な事業者であるかを確認します。 - フラグ立て：
番号が一致しない、または登録されていない場合に、管理者へ通知を送るなどのエラーハンドリングを自動で行います。
3.請求内容に基づいた支払スケジュールと仕訳データの自動生成
Difyは、単なる文字起こしにとどまらず、AIによる推論機能を活用できます。この機能により、経理の判断業務までサポートできます。
具体的には、以下の処理に活用できます。
- 支払日の自動設定：
請求書の発行日と「翌月末払い」などの支払い条件を読み取り、正確な支払日を算出します。 - 勘定科目の推測：
取引先名や請求内容の品目名から、適切な勘定科目をAIが推測して仕訳案を作成します。 - スケジュール登録：
確定した支払予定をカレンダーや支払い管理表へ自動で反映させます。
🧪検証：請求書の自動読み取りとデータベース登録の実践
実際にDifyを使用して、請求書データの読み取りからkintoneへ登録するワークフローを作成し、挙動を検証します。
検証条件
検証は、以下の条件で行いました。
- Difyアカウント：無料プラン
- 環境：クラウド版
- AIモデル：Gemini 2.5-Flash
- kintoneアカウント：スタンダードコース
kintoneの準備
請求書の情報を登録するkintoneアプリを用意します。
- アプリの準備：登録するアプリを作成します。
- APIトークンの発行：登録するアプリの設定からAPIトークンを発行して保存します。このとき、レコードの追加にもチェックを入れておきます。
- 各項目のフィールドコードを確認：アプリの設定メニューから各項目のフィールドコードをコピーしておきます。
Difyアプリの作成
Difyのワークフローを使用し、画像からテキストを抽出し、それをkintoneに登録するアプリを作成していきます。
- kintoneのプラグインをインストール：Difyのプラグインメニューを開き、kintoneのプラグインをインストールします。
- アプリの新規作成：「スタジオ」メニューの「ワークフロー」を選び、「最初から作成」をクリックします。
- アプリの概要設定：ワークフローになっていることを確認して「名前」と「説明」を入力し、「作成する」をクリックします。
- 開始ノードの設定：「ユーザー入力（元の開始ノード）」を選択します。
入力フィールドの「+」をクリックし、請求書を送信するフィールドを追加します。 - パラメータ抽出ノードの設定：各項目を以下のように設定します。
- 入力変数：ユーザー入力の変数
- ビジョン：オン（ユーザー入力の変数）
- パラメータを抽出：kintoneに登録するすべての項目
- 指示：あなたは優秀な経理アシスタントです。提供された請求書の画像を読み取り、指定されたパラメーターの情報を正確に抽出してください。項目が見つからない場合は、nullとしてください。数値はカンマを除外した数値のみを抽出してください。
- kintoneのAdd Recordノードの設定：Domain Name、アプリID、kintoneの設定で発行したAPIトークン、そしてRecord Dataを設定します。Record Dataは以下のように設定しました。
【コード】
{"company": { "value": "{{会社名の変数}}"},"amount": { "value": "{{金額の変数}}"},"date": { "value": "{{期限の変数}}"}}
動作確認
作成したワークフローの動作を確認します。テストでは、以下の請求書ファイルを利用します。
【請求書ファイル】
ここから、動作を確認します。
- 請求書の送信：「テスト実行」をクリックし、請求書をアップロードして「実行開始」をクリックします。
- ワークフローの完了：処理が完了すると、ステータスが「SUCCESS」となりました。
- kintoneの確認：kintoneを確認すると、請求書の指定した項目が登録されていました。
検証結果
請求書情報をkintoneへ自動登録するワークフローを作成して、以下のことがわかりました。
- 非エンジニアでも生成AIを使い、請求書の自動登録を構築できた
- 登録項目が少なかったため、指定データは正確に処理された
- kintone連携のノード設定で、1箇所だけコーディングが必要だった
- コードの調査や不具合の修正に時間がかかった（非エンジニアのため）
🔷簡単な項目なら非エンジニアでも請求書の自動処理が構築できる
生成AIのサポートを活用すれば、非エンジニアであっても請求書情報を自動登録するワークフローを構築できます。今回の検証により、手作業で行っていたデータ入力業務を自動化し、以下の点で作業の効率化を図れることがわかりました。
- 「簡単な項目のみ」の登録設定において、データが正確に処理されることを確認
- プログラミングの専門知識がなくても、実用的な自動化の仕組みを作成可能
このように、生成AIをアシスタントとして用いることで、経理業務の負担を軽減できる大きなメリットを得られます。
🔷完全ノーコードでの設定はできず、導入や修正に余計な時間がかかる
プラグインを利用しても完全ノーコードで連携設定を完結させることはできず、実際にkintoneのノード設定でコーディングが必要でした。
非エンジニアでも生成AIを利用して設定自体は完了できるものの、実運用には以下の課題が残ります。
- 正確なコードを調べるまでに想定以上の時間がかかることがある
- 上手く動かない場合、生成AI頼みの修正となり解決が遅れるリスクがある
このように、知識がないだけで導入やメンテナンスに一定のハードルがあります。外部ツールへのデータ登録を非エンジニアのみで行う場合は、Yoomのような完全ノーコードで利用できるサービスを選択するのがおすすめです。
⚠️Difyを請求書処理に導入する際の注意点と限界
強力なDifyですが、導入にあたってはいくつか理解しておくべき注意点があります。ここでは、3つの注意点を紹介します。
100%の精度ではない？人間による確認ステップの重要性
AI OCRは高い精度を誇りますが、100%の正確性を保証するものではありません。特に、桁数の多い金額や、類似した文字（「1」と「I」など）の誤認がゼロになることはありません。
メリットを最大限活かすためには以下の対策が必要です。
- 人間によるレビュー：
AIが抽出したデータをそのまま確定させるのではなく、人間が最終確認を行うステップを必ず設けてください。 - しきい値の設定：
AIの確信度が低い場合にアラートを出すような仕組み作りが推奨されます。
セキュリティとデータプライバシーの考慮事項
請求書には、取引先名や口座情報、金額といった機密情報が含まれます。こうした情報の扱いには、注意が必要です。
導入の際は以下の点を確認しましょう。
- API利用の規約：
使用するモデル（Gemini、GPT等）のAPI利用において、データが学習に利用されない設定になっているかを確認してください。 - アクセス権限：
Dify自体の操作権限や、連携するデータベースへのアクセス権を適切に管理する必要があります。
大量処理時のAPIコストとレートリミット
Dify経由でLLMを呼び出すたびに、API利用料（トークンコスト）が発生します。 API特有の留意すべきポイントもあります。
主なポイントは以下の通りです。
- コスト見積もり：
大量の請求書を処理する場合、月間のコストがどの程度になるか事前に試算が必要です。 - レートリミット：
APIプロバイダー側の制限により、短時間に大量のファイルを処理しようとするとエラーが発生する可能性があります。バッチ処理やリトライ処理の検討が必要です。
📝まとめ
Difyを活用した請求書処理の自動化は、従来のOCRでは難しかった多様なフォーマットへの対応を可能にし、経理業務の負担を軽減します。本記事での検証結果からも、AIモデルの進化によって高い精度で処理できることが確認できました。一方で、AIの限界を理解し、人間による確認フローを組み込むことが、安全で確実な運用への鍵となります。
🤖Yoomでできること
Difyを活用することで、請求書業務の効率化を図れます。しかし、外部ツールとの連携では一定のハードルがあり、非エンジニアだけでの導入と運用は難しい場合があります。
Yoomは生成AIや業務ツールを非エンジニアでも簡単に設定できるプラットフォームであり、請求書業務だけでなく、さまざまな経理作業も自動化できます。導入により、以下のような効果を実感している事例もあります。
Yoomには、自動化フローを構築するためのテンプレートが豊富にあり、直感的な操作で簡単に設定できるので、ぜひ試してみてください。
- HubSpotの取引情報をもとに請求書を手作業で作成している営業・経理担当者の方
- AIエージェントを活用して、請求書の作成プロセスそのものを自動化したいと考えている方
- 取引内容に応じて請求書のフォーマットが異なり、作成業務が煩雑になっている方
- HubSpotで取引が成約するとAIが請求書を自動作成するため、手作業に費やしていた時間を短縮できます。
- 取引情報の転記ミスや請求内容の間違いといったヒューマンエラーを防ぎ、請求業務の正確性を高めます。
- はじめに、HubSpotとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでHubSpotを選択し、「取引が指定のステージに更新されたら」というアクションを設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、HubSpotの取引情報を解析して請求書を作成するためのマニュアル（指示）を作成します。
■このワークフローのカスタムポイント
- HubSpotのトリガー設定では、請求書作成のきっかけとしたい取引ステージを任意で設定してください。
- AIワーカーへの指示内容は、取引情報のどの項目を抽出し、どのように請求書に反映させるかなど、業務に合わせて自由にカスタマイズが可能です。
- 請求書の雛形として利用するGoogle スプレッドシートは、現在お使いのフォーマットなどに合わせて任意で設定できます。
- HubSpot、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- GoogleフォームとMisocaを利用した請求書発行業務を、手作業で行っている方
- MisocaとAIエージェントを連携させ、注文内容の確認から自動化したいと考えている方
- 請求書発行に伴う転記ミスや確認漏れなどのヒューマンエラーを防止したい方
- フォームへ注文内容が送信されると、Misocaでの請求書作成までが自動処理されるため、これまで手作業に費やしていた時間を短縮できます。
- AIによる注文内容の精査とシステムによる自動連携で、手作業による転記ミスや確認漏れといったヒューマンエラーの発生を防ぎます。
- はじめに、GoogleフォームとMisocaをYoomと連携します。
- 次に、トリガーとしてGoogleフォームの「フォームに回答が送信されたら」アクションを設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、フォームの回答情報をもとに注文内容を精査し、Misocaで請求書を作成するよう指示を作成します。
■このワークフローのカスタムポイント
- Googleフォームのトリガー設定では、連携の対象としたいフォームのIDを任意で設定してください。
- AIワーカーの設定では、利用するAIモデルを任意で選択し、注文内容の精査や請求書の作成方法に関する指示を業務内容に合わせて設定してください。
- Googleフォーム、MisocaのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法は「Googleフォームトリガーで、回答内容を取得する方法」を参照ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
【出典】
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
