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Concur Invoiceとは?インボイス制度・電帳法への対応と機能を徹底解説

この記事のポイント

  • Concur Invoiceは請求書の受領からデータ化・承認・支払・保管までを一元管理するSAP Concurのクラウドソリューション。
  • 紙・PDF・電子インボイスの多様な形式に対応し、AI-OCRやPeppol連携で効率的にデータ化する。
  • JIIMA「電帳法スキャナ保存ソフト法的要件認証」を取得し、インボイス制度・電子帳簿保存法に標準対応。
  • 導入事例では請求書処理時間の1/2〜1/4短縮、年間2万4千時間の工数削減などの成果が報告されている。
坂本 将磨

監修者プロフィール

坂本 将磨

XでフォローフォローするMicrosoftMVP

Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会 優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。

請求書の処理は、手入力によるミスや承認の遅延、支払い漏れなど、経理部門にとって負担の大きい業務です。
さらに、インボイス制度や電子帳簿保存法への対応も経営上の重要課題となっています。

本記事では、これらの課題を解決するクラウドソリューション「Concur Invoice」について、主要機能・法令対応・導入メリット・料金まで体系的に解説します。

Concur Invoiceとは

Concur Invoiceは、SAP Concurプラットフォーム上で請求書の受領からデータ化・承認・支払・保管までを一元管理し、請求書処理プロセス全体を自動化するクラウドソリューションです。

Concur Invoiceとは
出典SAP Concur|Concur Invoice

経費精算を担うConcur Expenseや出張管理のConcur Travelとシームレスに連携し、企業の間接費管理全体を最適化できる設計になっています。


Concur Invoiceの主要機能

Concur Invoiceは、多様な形式の請求書に対応するデータ化機能と、承認・支払の自動化機能を備えています。

Concur Invoiceの請求書データ化

取引先から届く様々な形式の請求書を効率的にデータ化する仕組みを以下に整理しました。

受取形式 データ化方法
紙の請求書 BPOパートナーによるスキャン代行、または自社スキャン+AI-OCRで自動データ化
PDF請求書 専用メールアドレスへの送付で自動取込+AI-OCR解析
電子インボイス API連携で請求書データを直接取込。国際標準規格Peppolにも対応



ここで注目すべきは、紙・PDF・電子インボイスのいずれの形式でも一元的に処理できる点です。取引先の環境に依存せず、自社の請求書処理を標準化できます。

Concur Invoiceの承認ワークフローと自動チェック

承認プロセスの自動化とガバナンス強化を実現する機能は以下のとおりです。

  • 自動承認ワークフロー
    企業の組織構造に基づいた承認ルートを構築する。承認者はスマートフォンやPCからいつでも確認・承認が可能で、不在による遅延を回避できる。

  • 3点照合
    請求書・発注書・納品書の照合を自動実行し、不一致やリスク項目を検出する。支払い漏れや二重支払いを未然に防ぐ。

  • 会計システム連携
    承認済みの支払データを仕訳データとして会計システムに連携し、経理担当者の再入力を不要にする。月次決算の早期化に貢献する。


Concur Invoiceのインボイス制度・電帳法対応

請求書管理システムの選定において、法令対応は最も重要な要件の一つです。Concur Invoiceの対応状況を具体的に解説します。

Concur Invoiceのインボイス制度対応

Concur Invoiceは、インボイス制度で求められる確認作業を監査ルール機能で効率化します。

  • 適格請求書発行事業者番号の管理
    AI-OCRで請求書から読み取った事業者番号をシステムに登録・管理する。監査ルール機能や外部サービスとの連携により、番号の照合・有効性検証を効率的に行う運用を構築できる。

  • 税区分の検証・アラート
    請求書に記載された税率ごとの合計金額や消費税額に対し、監査ルールで妥当性をチェックし、疑義のあるものにアラートを表示する。

Concur Invoiceの電子帳簿保存法対応

電子帳簿保存法の法的要件を満たすための機能を標準で備えています。

  • JIIMA法的要件認証の取得
    公益社団法人日本文書情報マネジメント協会(JIIMA)による「電帳法スキャナ保存ソフト法的要件認証」を取得しており、紙の請求書を電子化して保存する際の法的要件を遵守した運用を構築できる。

  • 電子取引データの保存要件対応
    取引年月日・取引金額・取引先での検索機能を確保している。訂正削除の履歴が残るシステム仕様と認定タイムスタンプの活用により、データの真実性を担保する。


Concur Invoice導入のメリット

Concur Invoiceの導入で得られる主な効果を整理します。

Concur Invoiceによる請求書処理の生産性向上

手入力や目視確認を削減し、経理部門の業務時間を大幅に短縮します。後述の導入事例では、1件あたり約20分の処理が約5分に短縮されたケースや、年間2万4千時間の工数削減を達成した企業もあります。

Concur Invoiceによるガバナンス強化

3点照合や規定チェックの自動化により、不正な支払いやミスを未然に防ぎます。異常項目には即座にアラートが表示されるため、人的判断に頼る場合より厳密な審査が実現し、監査対応の円滑化にも直結します。

Concur Invoiceによる月次決算の早期化

支払プロセスの迅速化と可視化により、買掛金の残高をリアルタイムに把握できるようになります。月初数日で前月の財務状況を正確に把握できるため、経営判断の迅速化につながります。


Concur Invoiceの料金体系

Concur Invoiceの料金は、企業の規模や利用状況に応じた個別見積りが基本です。

中小企業向けに基本機能をパッケージ化したStandard版と、複雑な要件に対応できるProfessional版が用意されています。料金は月間の請求書処理枚数、利用ユーザー数、連携する会計システムの数などによって決まるため、正確な費用は公式サイトまたは導入パートナーへの問い合わせが必要です。


Concur Invoiceの導入事例

実際にConcur Invoiceを導入した企業の成果を3件紹介します。

Concur Invoiceで経費データの全体把握を実現:旭化成

AsahiKASEI
参考/出典:導入事例・旭化成株式会社

SAP Concurの導入に加え、問い合わせ対応のUser Support Deskとデータ分析のReporting Serviceも活用し、社内教育コストの低減と業務スピード向上を実現しました。

以下が主な導入成果です。

  • 企業独自のルールに合わせた問い合わせ対応が可能に
  • 法改正に伴う教育コスト・工数が不要に
  • データを活用した利用状況把握・KPIモニタリング・不正検知への対応が可能に

Concur Invoiceで処理時間を50%削減:アットホーム

at home
参考/出典:導入事例・アットホーム株式会社

2023年10月よりConcur Expense・InvoiceなどのSAP Concurソリューションを導入し、「経理業務のオール電子化」と「承認レスの実現」を推進しました。

以下が主な導入成果です。

  • 月間約1万枚の駐車場代領収書の処理時間を50%削減
  • 仕訳データの会計システム取込により仕訳入力時間を1/2に短縮
  • 紙の帳票出力を廃止しペーパーレス化を実現

Concur Invoiceで年間2万4千時間の工数削減:日清食品ホールディングス

Nissin
参考/出典:導入事例・日清食品ホールディング株式会社

財務DXの一環としてSAP Concurを導入し、既存会計システムと連携した請求書処理とモバイル経費精算の体制を構築しました。

以下が主な導入成果です。

  • ペーパーレス化により請求書を70%以上削減
  • 年間2万4千時間の工数削減
  • 事前想定を上回る経費精算の効率化を達成

まとめ

Concur Invoiceは、請求書の受領から支払・保管までを自動化するSAP Concurの請求書管理ソリューションです。

本記事のポイントを整理します。

  • 紙・PDF・電子インボイスの多様な形式に対応し、AI-OCRやPeppol連携でデータ化を自動化
  • JIIMA法的要件認証を取得し、インボイス制度・電子帳簿保存法に標準機能で対応
  • 3点照合や自動承認ワークフローでガバナンスを強化し、支払いミス・不正を防止
  • 導入事例では処理時間50%削減〜年間2万4千時間の工数削減を実現



請求書処理の非効率さや法改正対応に課題を感じている場合は、公式サイトから資料を請求し、自社の業務フローとの適合を検討するのが第一歩です。

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監修者

坂本 将磨

Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会 優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。

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