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2026年8月24日(月)IT Leaders編集部、日川 佳三

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　Sansanの「Bill One」は、請求書をオンラインで受領/発行できるクラウドサービスである。受領時には請求書をAI-OCRとオペレーターの文字入力を併用してデータ化する（関連記事：請求書管理クラウド「Bill One」に未到着請求書を可視化する「到着管理機能」、AIが到着日を予測）。

　受領した請求書をデータ化した後の仕訳機能を備えている。請求書の情報を基にBill One上で仕訳データを作成し、CSVファイルとしてダウンロードできる。会計システムに取り込んで活用できる（関連記事：Sansan、クラウド請求書受領サービス「Bill One」に仕訳機能を追加）。

　仕訳業務は、企業の取引を借方と貸方で分類して適切な勘定科目を記録する業務で、請求書のすべての取引明細が記録の対象となる。Sansanは、この業務における課題として、「担当者の多くは類似する過去の伝票や社内規定を参考にしながら行っており、処理に時間がかかることや判断ミスを起こしやすい」ことを挙げている。

　上記の課題を解決するため、Bill One上での仕訳データの作成をAIで支援する「AI自動起票」機能を追加した。請求書の明細ごとに、AIが勘定科目や金額、税区分といった仕訳項目を自動で判定し、仕訳の候補を提示する。これまで経理担当者が手作業で実施していた仕訳作業の一部を自動化する。

図1：請求書の明細情報を構造化データとして生成する（出典：Sansan）
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　同機能の仕組みとして、まず請求書明細に特化したデータ化エンジンを用い、取引先ごとにフォーマットが異なる請求書の明細情報を構造化データとして生成（図1）。次に、請求書に記載のない情報として、誰から誰に送られたかという担当者レベルの「つながり」や、過去に作成した類似の伝票データなどを判断材料に、AIが仕訳を判断する（図2）。

図2：請求書に記載のない情報（取引企業間における部門・担当者レベルのつながり、過去に作成した類似の伝票データの学習結果）を基に、AIが仕訳を判断する（出典：Sansan）
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　Sansanによると、2027年以降に利用可能な機能強化として、機械学習機能を実装し、仕訳判定モデルの精度を継続的に高められるようにする。担当者レベルのつながりデータや請求書の処理データを自動的に学習する。担当者による仕訳結果に加え、請求書の明細1行ごとに勘定科目などを設定した過程もデータとして記録・学習し、次回以降の仕訳判定に生かす（図3）。

図3：請求書の処理データを自動で学習して仕訳精度を高め続ける機械学習機能を2027年以降に搭載する（出典：Sansan）
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