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請求書・領収書のOCR・仕訳処理

Invoice/receipt OCR and journal entry automation

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

OCR+AI仕訳は95-99%の精度に達し、経理担当者の定型入力作業を上回る速度で処理

できること

領収書からのデータ抽出、GLコードの自動予測、重複請求・規程違反のフラグ付け

まだできないこと

グレーゾーンの経費判断（接待交際費の妥当性等）、取引先マスタにない新規パターンへの対応

なぜそうなのか

構造化文書からの抽出はコンピュータビジョン+LLMの得意領域だが、社内規程の解釈を要する例外処理は依然弱い

これからの予測の根拠

OCR精度は既に高水準で頭打ちに近く、今後の伸びは例外処理の自動化（規程判断）に依存。2028年には大半の定型経費フローが無人化と予測

いま使える主な道具

Navan、Ramp、Brex、Trullion

根拠

• Best AI Tools for Expense Reconciliation and Reporting in 2026 2026
  AI型AP処理は請求書データを95-99%の精度で読み取り

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AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。