株式会社インフォマートは、従業員数300名以上の企業に所属する経営層206名と経理・財務部門515名の計721名を対象に、請求データの集約と活用状況を調査しました。請求書は「すべてまたは大部分がデータ化」が71.3％でしたが、「明細まで含めて即時に集計・分析可能」は31.1％にとどまりました。即時分析可能の割合は、経営層46.6％に対し現場層24.9％で21.7ポイントの差があります。さらに「集計や分析がしやすい形式」との回答は、経営層72.4％、現場層57.1％でした。データ環境の評価に立場差が見られる一方、整備の途上性が浮き彫りになりました。実務では、入力起点の標準化や明細の構造化を進め、集計前の前処理をシステム側へ移す体制づくりが求められます。
月10時間以上の手作業、現場の負担が顕在化
現場の手作業負荷も課題です。現場層では、収集や入力、転記、整形、照合、集計などの手作業に「月10時間以上」が52.5％で、そのうち「月20時間以上」は27.1％でした。経営報告に関しては、「提示までに1営業日以上かかる」または「必要データを正確に提示するのが難しい」の合計が37.7％となりました。報告の迅速性と正確性を高めるには、明細レベルのデータ項目を固定し、検証ルールとエラーハンドリングを運用に組み込むことが有効です。また、レポート要件をあらかじめテンプレート化し、集計ビューを恒常的に更新する仕組みが負荷の平準化につながります。
請求データの活用は経理業務が中心、経営利用に伸びしろ
活用用途では、日常の経理業務が中心でした。「月次・年次決算」48.1％が最多で、「支払処理・入金確認」46.9％、「支払予定・入金予定の把握」44.0％が続きます。一方で、「経営会議・事業会議向けレポート」31.9％や「将来の売上・支出・資金繰り予測」29.3％、「取引条件や価格の見直し」27.9％は伸びしろが示されました。経営判断に結び付けるには、科目や部門、取引先、案件などのキーを統一し、明細にメタデータを付与して視点別の集計を可能にすることが重要です。定義の統一は、後続の予実比較やシナリオ分析の精度向上にも寄与します。
AI活用への関心は6割超、まずは異常検知や予実比較から
将来への意向では、請求データの活用範囲拡大を必要とする割合が62.5％でした。集計や分析へのAI活用に関心がある割合は66.4％です。システムやAIに期待する機能は、「重複・入力ミス・異常値の自動検知」と「予算と実績の比較」がともに37.9％で最多でした。まずは異常検知と予実比較の自動化を定着させ、運用データの品質を底上げすることが現実的な第一歩です。段階的に高度な予測や自然言語での探索を組み合わせると、報告リードタイムの短縮と意思決定の精度向上が見込めます。
請求データを「経営資産」へ、AI活用が次のステップ
株式会社インフォマートの小野史裕執行役員は、請求書のデジタル化は進むものの、経営判断に資するデータ環境は整備の途中段階と述べています。請求データを経営資産に変えるには、部門横断で一元的に集約し、活用可能な形に構造化することが出発点であるとしています。さらに、集約データをAIが検索や分析し、異常値の検知や予実比較を自然言語で導き出す環境が、現場の集計負担を軽減し、経営層のタイムリーで精度の高い意思決定を支えるとコメントしています。調査はインターネットで2026年9月18日から9月21日に実施され、経営層206名、経理・財務部門515名が回答しました。
詳しくは「株式会社インフォマート」の公式ページまで。レポート／DXマガジン編集部
