納品書の入力が、1時間から10分以下に。
設定で止まっていた旧製品から乗り換え、2か月で本稼働。

導入前と導入後

料金と読み取りテストの申し込みは、受発注書類のページ。

設定はGrassAIに任せ、2か月で本稼働

——導入は、どのように進みましたか。

事前に、当社の納品書の実物を使って、GrassAI側で読み取る項目と画面のレイアウト、手書きの仕分けメモを部門に読み替える設定、仕入先のマスタ、販売管理システムに取り込むCSVの項目まで整えてもらいました。こちらで書式ごとに設定する作業はありません。

そのうえで説明会をしてもらって、すぐに使い始めました。使える状態になるまで2か月ほどです。以前に導入したAI-OCRは、1年たっても使える状態になりませんでしたから、まったく違うスピードでした。取引先ごとの書式を1件ずつ設定する作業がなくなったことが大きいです。

導入後、現場からの問い合わせはほとんどなく、現場だけで回っています。現場は順調に動いていて、ほかの使い方のヒントも得ているようです。

——導入にあたって、トーアミ様で用意されたものはありますか。

販売管理システムに取り込むためのCSVのフォーマットを用意しただけです。読み取りの設定はこちらではほとんど何もしていません。

以前のAI-OCRは、営業と導入支援の担当が分かれていて、設定の方法は資料にあるものの、自分たちで調べて進める必要がありました。Graftaの場合は、取り込んだらすぐにデータになるので、調べながら設定するようなことはありませんでした。

——手書きのメモまで取り込めることについては、どう見ていますか。

なかなか他ではない機能だと思います。事前に設定する方式の製品は、帳票に印字された文字を取り出すことしか考えられていなくて、後から書き足した手書きの内容を取り込むことは想定されていません。当社のように部門をまたいで仕分けをしている会社には効く機能です。

普通なら「それは対応できません」と言われるようなことも、相談すると対応してもらえます。それが、ほかのことを相談するきっかけにもなっています。

仕分けの判断を、特定の人に頼っている会社へ

——どんな会社に勧めたいですか。

仕分けの判断が特定の人に頼っていて、次の世代がいない会社です。納品書を見てどの部門・どの科目かを判定するのは、経験のある人にしかできません。小さな会社ほど「その人しか分からない」になりやすく、本人は忙しくても自分からは言い出しません。

Graftaを入れても、仕分けを判断する人は必要です。ただ、その人が判断した結果は、どの品目をどの部門に付けたかという記録として残っていきます。だから、その人がいるうちに取り込んでおけば、いなくなった後も、残った記録を手がかりに次の人が回せる。時間を稼げます。

システム担当者がいない会社でも、読み取ったデータをCSVやAPI連携で自社のシステムに取り込める入口さえあれば導入できます。難しく考えなくても、そこさえクリアすれば動きます。

経理の仕事は季節で波がありますから、集中する時期の負担が軽くなって早く帰れる。そういう時間の効果もあります。

——今後の構想を聞かせてください。

次は請求書です。Graftaで取り込む範囲を請求書まで広げ、PDFになっていないものも含めて取り込み、納品書との突き合わせから支払い処理までつなげたいと考えています。

当社では2025年にビジネスオペレーションセンターを発足し、全国のグループ各社の事務作業を1か所に集める取り組みを始めました。今は請求業務から集約していて、納品書の処理も候補の一つです。

集約は社内で進めますが、外部のツールの力も借りながらです。こうしたツールは、業務を1か所に集めたときにいっそう効きます。1か所に集めると、たちまち効果が上がります。まずは当社本体で使い、その先はグループ会社にも広げていく考えです。

社内でこうしたことができると知らなかった人に見せると、「ほかにも使える」という話が出てきます。毎日その作業しかしていないと疑問に思わないし、探しにも行けない。実際に見せることで、反応が変わりますね。