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請求書のOCRデータ化とは?方法・精度の限界・電子帳簿保存法への対応までわかりやすく解説

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請求書受領サービス比較表(2026年版)

取引先から届く請求書を1枚ずつ開封し、取引先名や金額を確認して会計システムに手入力する作業は、月末・月初の経理に大きな負担をかけます。転記ミスや確認漏れの不安、紙の請求書を保管するスペースの問題もつきまといます。こうした手作業を減らす方法として、OCR(光学的文字認識)で請求書をデータ化する取り組みが広がっています。

本記事では、OCRで請求書をデータ化する具体的な流れと、読み取り精度の実情、電子帳簿保存法やインボイス制度との関係、そして自社に合う手段の選び方を解説します。

どこまで自動化でき、どこは人の確認が必要なのか、紙の原本は捨ててよいのかまで整理します。受取請求書のデータ化を進めるための判断材料としてご活用ください。

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OCR・AI-OCRとは?請求書で読み取れる項目

請求書のデータ化を理解する前提として、まずOCRが請求書の何を読み取れるのかを押さえます。

OCR(Optical Character Recognition、光学的文字認識)は、紙やPDFをスキャンした画像の中にある文字を、コンピューターが扱える文字データに変換する技術です。請求書に印字された取引先名や金額を画像から読み取り、手入力なしでシステムに取り込めるようにします。

従来のOCRとAI-OCRの違い

従来のOCRは、あらかじめ「この位置に金額がある」といった読み取り枠(テンプレート)を帳票ごとに設定しておき、決まったレイアウトの文字を認識する仕組みでした。そのため、取引先ごとにレイアウトが異なる請求書では、帳票の種類だけテンプレートを用意する手間がかかりました。

AI-OCRは、AI(人工知能)による学習を取り入れ、レイアウトが決まっていない請求書でも「どこに取引先名があり、どこに金額があるか」を推測して読み取ります。取引先ごとのテンプレート設定が原則不要になり、さまざまな様式の請求書が混在する実務に向いています。手書き文字の認識精度も、従来型より高い傾向があります。

請求書でOCRが読み取れる項目

請求書のデータ化で読み取る主な項目は、支払いや会計処理に必要な情報です。製品によって対応範囲は異なりますが、一般的には次のような項目が対象になります。

  • 発行元(取引先名)・発行日・請求書番号
  • 請求金額(税抜・税込)、税率ごとの消費税額
  • 支払期日・振込先口座
  • 明細(品目・数量・単価)
  • 適格請求書発行事業者の登録番号

これらの項目をデータとして取り出せると、会計ソフトへの入力や支払データの作成を、手入力に頼らず進められるようになります。明細まで1行ずつデータ化できるかどうかは製品差が大きいため、自社の確認したい粒度に合うかを見ておくと安心です。

請求書をOCRでデータ化する流れ

ここからは、受け取った請求書をOCRでデータ化する流れを、5つのステップに分けて見ていきます。各ステップが自動で進む部分と、人の確認が必要な部分を分けて示します。

請求書をOCRでデータ化する流れを5ステップで示した図。STEP1スキャン(紙・PDFの取り込み、人の操作・代行も可)、STEP2 AI-OCR読み取り(項目を自動で抽出、自動)、STEP3確認・修正(読み取り結果を人が見比べて修正、原則省けない人の確認)、STEP4会計連携(仕訳・FBデータを出力、自動)、STEP5電子保存(電子帳簿保存法の要件で保存、自動)。青い工程は自動、濃い工程は人の操作・確認。

ステップ1. スキャン(紙・PDFの取り込み)

紙の請求書はスキャナーや複合機で読み取って画像化し、メールやシステムで届いたPDFはそのまま取り込みます。読み取り精度は元の画像の鮮明さに左右されるため、紙をスキャンする際は十分な解像度(200dpi以上、目安は300dpi程度)で取り込むことが、後の工程の正確さにつながります。この工程は人がスキャン操作を行いますが、後述する受領代行サービスを使えば、スキャン自体を外部に任せることもできます。

ステップ2. AI-OCRによる読み取り(自動)

取り込んだ画像から、AI-OCRが取引先名・金額・支払期日・登録番号などの項目を自動で読み取り、データとして抽出します。ここは人手を介さず自動で処理される工程で、1枚あたり数秒から数十秒でデータ化されます。

ステップ3. 読み取り結果の確認・修正(人の確認が要る工程)

読み取った結果が正しいかを、人が元の請求書と見比べて確認し、誤りがあれば修正します。後述するとおりOCRの精度は100%ではないため、この確認工程は原則として省けません。確認の負担を抑える画面の工夫や、確認そのものを外部に代行してもらう方法については、次章の「OCRの読み取り精度の実情と人による確認」で説明します。

ステップ4. 会計ソフト・支払データへの連携

確認済みのデータは、会計ソフトへの仕訳や、銀行振込用の全銀協規定形式(FBデータ=ファームバンキング用の振込データ)として出力します。API連携やCSV出力に対応したサービスなら、会計システムへの再入力を避けられます。支払依頼の承認ワークフローを備えた製品では、データ化から承認・支払までを同じ画面でつなげられます。

ステップ5. データの保存(電子保存)

データ化した請求書は、電子帳簿保存法の要件を満たす形で保存します。スキャンした画像と抽出データを一緒に保管し、取引年月日・金額・取引先で検索できる状態にしておくことが求められます。保存要件と紙原本の扱いは、後の章で詳しく説明します。

OCRで請求書をデータ化するメリット

請求書をOCRでデータ化すると、日々の実務は次のように変わります。

  • 入力・転記の手間とミスの削減:手入力をデータ化に置き換えることで、桁の打ち間違いや取引先名の転記ミスが起こりにくくなります。
  • 処理スピードの向上:1枚ずつ入力していた作業が短縮され、月末・月初に集中する請求書処理の山を平準化しやすくなります。
  • 保管コスト・スペースの削減:要件を満たせば紙の原本を電子データで保存でき、ファイリングや保管場所の負担を減らせます。
  • 検索性の向上:取引先名や金額でデータを検索できるため、過去の請求書を探す手間が減り、監査や問い合わせへの対応も速くなります。
  • 業務の標準化・属人化の解消:読み取りから確認・仕訳までの手順がシステム上でそろうため、担当者ごとのやり方の違いや、特定の人しか処理できない状態を減らせます。

一方で、データ化は導入すれば自動的にすべてが解決するものではありません。次の章で、読み取り精度の実情と、人の確認がどこまで必要かを見ていきます。

OCRの読み取り精度の実情と人による確認

「OCRはどこまで信用できるのか」という疑問に、精度が100%にならない理由と、現実的な確認のしかたの両面から答えます。

なぜ精度は100%にならないのか

請求書は取引先ごとにレイアウトが異なり、同じ「請求金額」でも記載位置や表現がさまざまです。手書きの追記、印影と文字の重なり、かすれ、複雑な明細表などがあると、AI-OCRでも読み取りを誤ることがあります。AI-OCRは学習によって非定型の請求書に強いものの、あらゆる請求書を完全に読み取れるわけではありません。

サービスの紹介で見かける「99.9%」といった読み取り精度は、提供企業が定める一定の条件のもとで測定された数値です。自社に届くすべての請求書で同じ精度が保証されるわけではない点を踏まえて受け止める必要があります。

「結局すべて手作業」にしないための確認フロー

精度が100%でないからといって、読み取り結果を全件入力し直していては、データ化の意味が薄れてしまいます。現実的には、自動で読み取った結果を土台にして、人は誤りの確認・修正に回る形が基本です。

確認の負担を抑えるには、金額・支払期日・登録番号といった支払いや税務に直結する項目を重点的にチェックし、確信度の低い項目をハイライトする画面を活用する方法があります。さらに、読み取りと確認そのものを入力オペレーターに代行してもらえるサービスを使えば、社内の確認工数を大きく減らせます。どこまでを自動に任せ、どこを人が見るかを設計することが、データ化を実務に定着させる鍵になります。

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電子帳簿保存法・インボイス制度への対応

請求書をデータ化する際に実務で引っかかりやすいのが、「紙の原本は捨ててよいのか」「インボイスの登録番号も読み取って確認できるのか」という2つの疑問です。ここでは、電子帳簿保存法とインボイス制度の観点から、国税庁の公表資料にもとづいて整理します。

電子帳簿保存法のスキャナ保存要件と紙原本の廃棄可否

受け取った紙の請求書をスキャンして電子データで保存することは、電子帳簿保存法(電子計算機を使用して作成する国税関係帳簿書類の保存方法等の特例に関する法律)の「スキャナ保存」として認められています。ただし、一定の要件を満たす必要があります。国税庁は、スキャナ保存の要件を次のように示しています。

  • 入力期間の制限(書類の受領等後又は業務の処理に係る通常の期間を経過した後、速やかに入力)(規2⑥一イ、ロ)
  • 一定水準以上の解像度(200dpi 以上)による読み取り (規2⑥二イ)
  • カラー画像による読み取り(赤・緑・青それぞれ 256 階調(約 1677 万色)以上)(規2⑥二イ)
  • タイムスタンプの付与(規2⑥二ロ)
  • ヴァージョン管理(訂正又は削除の事実及び内容の確認等)(規2⑥二ハ)
  • スキャン文書と帳簿との相互関連性の保持(規2⑥三)
  • 見読可能装置(14 インチ以上のカラーディスプレイ、4ポイント文字の認識等)の備付け(規2⑥四)
  • 整然・明瞭出力(規2⑥四イ~ニ)
  • 検索機能の確保(規2⑥五)
出典:電子帳簿保存法一問一答【スキャナ保存関係】(令和8年7月)問10|国税庁

検索機能は、取引年月日・取引金額・取引先を条件に設定できることが求められます。上記は令和6年1月以後に保存を行うものに適用される現行の要件です。読み取り時の解像度やカラーの要件は維持されていますが、かつて別途必要だった解像度・階調などの情報の保存や、入力を行う者に関する情報の確認は、令和5年度の税制改正で不要になりました。

では、要件を満たしてデータ化したあと、紙の原本は捨ててよいのでしょうか。国税庁は、次のように説明しています。

令和4年1月1日以後に保存を行う国税関係書類については、以下(※)の場合を除いて、スキャナで読み取り、最低限の同等確認(電磁的記録の記録事項と書面の記載事項とを比較し、同等であることを確認(折れ曲がり等がないかも含みます。)することをいいます。以下同じです。)を行った後であれば、即時に廃棄して差し支えありません。

(※) 入力期間を経過した場合(【問30】のようなケースを除きます。)には、電磁的記録と合わせて国税関係書類の書面(紙)を保存する必要があります。

出典:電子帳簿保存法一問一答【スキャナ保存関係】(令和8年7月)問3|国税庁

要件を満たしてスキャンし、画像と原本が同じ内容であることを確認したあとであれば、紙の原本は即時に廃棄してかまいません。ただし、入力期間を過ぎてからスキャンした場合は、電子データと合わせて紙も保存する必要があります。

また、比較サイトなどでは「後から不備が見つかる可能性に備えて数年は紙も残しておくと安心」といった運用上の助言も見られますが、これは国税庁の要件ではなく実務上の判断です。両者を区別して検討するとよいでしょう。

また、スキャンデータの保存期間は、スキャナ保存そのものの要件ではなく、法人税法などの各税法が定める保存義務にもとづきます。国税庁は、法人の帳簿・書類は原則7年、青色申告で欠損金が生じた事業年度は10年、消費税の仕入税額控除の要件として保存する請求書等は7年保存が必要としています。

出典・参考資料(2件)

ここで触れたスキャナ保存の要件は、請求書に限らず領収書など紙で受け取る書類に共通します。満たすべき要件の一覧と、改正による緩和を踏まえて原本を廃棄してよい条件をまとめて確認したい場合は、以下の記事で詳しく解説しています。

インボイス制度と登録番号の読み取り・確認

インボイス制度(適格請求書等保存方式)では、仕入税額控除を受けるために、原則として適格請求書発行事業者から交付された適格請求書の保存が必要です。適格請求書には、発行事業者の氏名・名称と登録番号をはじめとする記載事項が定められています。登録番号は、「T」(ローマ字)に続く数字13桁で構成されます。

受け取った請求書の登録番号が、取引時点で有効な登録番号かどうかは、国税庁の「適格請求書発行事業者公表サイト」で確認できます。ただし、公表サイトは登録番号以外(会社名など)では検索できず、取引先が多い実務では1件ずつ手作業で照合するのは現実的ではありません。この点について、国税庁は効率的な確認方法を次のように示しています。

登録番号の有効性を効率的に確認する方法として、「国税庁適格請求書発行事業者公表サイト」の Web-API 機能又は公表情報ダウンロード機能を利用する、あるいはこれらの機能に対応している会計ソフト等を導入するなどの方法が考えられます。

出典:消費税の仕入税額控除制度における適格請求書等保存方式に関するQ&A 問21|国税庁

このように、登録番号の確認を自動化する手段として、公表サイトのWeb-APIに対応した会計ソフトなどの利用を国税庁自身が挙げています。請求書受領サービスの中には、AI-OCRで読み取った登録番号を国税庁のシステムと照合し、有効性や適格請求書の要件充足を自動で判定するものがあります。登録番号の確認に手作業の負担を感じている場合は、この照合機能の有無が選定の軸になります。

出典・参考資料(2件)

OCR単体ツールと受領サービスの使い分け・自社に合う選び方

請求書のデータ化を実現する手段は、大きく3つに分けられます。自社の課題がどこにあるかによって、適した手段は変わります。

  • 汎用のAI-OCRツール:請求書に限らず、注文書や納品書などさまざまな帳票をデータ化できます。読み取りが主な役割のため、受領・電子保存・登録番号の照合などは、別のツールや自社の運用で組み合わせる必要があります。
  • 請求書に特化したデータ化ツール:読み取り項目や確認画面が請求書向けに最適化されており、請求書処理に絞って効率を上げたい場合に向きます。
  • 受領からデータ化まで担う請求書受領サービス:紙・メール・PDFなどの請求書を代理で受領し、データ化・承認・支払・会計連携・電子保存までを一つの流れでカバーします。入力だけでなく、開封や保管の手間も含めて減らしたい場合に適します。

どの手段を選ぶ場合も、次の観点を自社の状況に当てはめて確認すると、過不足のない選択につながります。

  • 受領経路:紙・メール・PDF・Peppol(デジタルインボイス)など、どの経路で請求書が届くか。混在しているなら、まとめて受領できるサービスが向きます。
  • 精度と確認体制:読み取り結果の確認をどこまで自社で行うか。オペレーターによる確認を代行できるサービスなら、社内工数を抑えられます。
  • 電帳法・インボイス対応:スキャナ保存の要件充足や、登録番号の国税庁照合に対応しているか。JIIMA(日本文書情報マネジメント協会)の認証取得も判断材料になります。
  • 会計ソフトとの連携:使っている会計ソフトや支払業務と、API・CSVでつながるか。
  • セキュリティ:取引先名や金額といった取引情報を預けるため、通信・保存時の暗号化やアクセス権限の管理、ISMS(ISO/IEC 27001)などの第三者認証を取得しているか。
  • 料金体系:受領件数や支払依頼件数に応じた課金か、月額定額か。自社の処理量に合うかを確認しておくとよいでしょう。

請求書のOCRデータ化を任せられるサービス

ここでは、前節の3つの手段のうち、受領からデータ化・支払・会計連携までを一つの流れで担えるタイプを取り上げます。読み取りだけを行う汎用のAI-OCRツールや請求書特化型ツールは製品の幅が広いため、前節の観点(受領経路・確認体制・会計連携など)を手がかりに検討してください。以下では、まず主な特徴を比較表で示し、続けて各サービスを個別に紹介します。

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サービス名Bill One(ビルワン)請求書受領マネーフォワード クラウド債務支払
データ化の方法AI+入力オペレーターAI-OCR
データ化精度99.9%
(規定条件下)
公表なし
受領形式紙・メール・PDF
アップロード・Peppol
メール・PDF・アップロード
Peppol・紙(BPO)
インボイス登録番号の国税庁照合●適格判定・消費税額検算も●有効性を自動判定
電子帳簿保存法対応●JIIMA認証取得●JIIMA認証取得
会計連携・支払データAPI連携・FBデータ作成銀行API・FBデータ
クラウド会計連携
初期費用要問い合わせ0円
月額費用要問い合わせ
(受領件数に応じた年額制)
2,480円〜
(クラウド会計等12サービス込みのプラン料金〔税抜年払い〕。債務支払の単体料金・中堅以上向けは要問い合わせ)
無料トライアル×公式に記載なし●1ヶ月間
詳細情報公式資料を見るオンライン相談を予約

※比較表の料金・仕様は2026年10月時点の各社公式情報にもとづく目安です。最新の内容は各社の公式情報をご確認ください。

1. Bill One(ビルワン)請求書受領(Sansan株式会社)

Bill One(ビルワン)請求書受領のウェブサイト

Bill One(ビルワン)請求書受領は、Sansan株式会社が提供するクラウド請求書受領サービスです。取引先から届く紙・メール・PDF・アップロード・デジタルインボイス(Peppol)など、あらゆる形式の請求書を代理で受け取り、クラウド上で一元管理できる点が軸になっています。

データ化では、Sansanが蓄積したスキャン技術と入力オペレーターを組み合わせ、同社が規定する条件を満たした場合に99.9%の精度でデータ化すると説明しています。自動の読み取りに人の確認を組み合わせる仕組みのため、読み取り結果の修正作業を抑えられます。

インボイス制度への対応としては、国税庁のシステムとのAPI連携による登録番号の照会、適格請求書の判定、消費税額の検算に対応します。電子帳簿保存法については、JIIMAの電子取引ソフト法的要件認証とスキャナ保存ソフト法的要件認証を取得しています。

2. マネーフォワード クラウド債務支払(株式会社マネーフォワード)

マネーフォワード クラウド債務支払のウェブサイト

株式会社マネーフォワードが提供するマネーフォワード クラウド債務支払は、請求書の受領から支払管理までを一つの流れで扱うサービスです。受け取った請求書をAI-OCRで読み取ってデータ化し、支払先・支払期日・請求金額などを自動で取り込みます。

事前の支払申請・稟議と、実際に受け取った請求書にもとづく支払対応を同じシステム内で紐づけて管理できる設計で、事業部門の申請と経理の内部統制を両立させやすい点が特徴です。

適格請求書発行事業者の登録番号については、読み取った番号を国税庁に照合して有効性を自動判定する機能を備えます。電子帳簿保存法に対応し、JIIMAのスキャナ保存・電子取引の認証を取得済みです。

支払面ではFBデータの生成や一部銀行とのインターネットバンキングAPI連携に対応し、マネーフォワード クラウド会計をはじめとするシリーズと連携できます。紙・電子データが混在して届く企業や、経理業務の一部を外部委託する基盤として導入する企業に向いています。

請求書のデータ化と経理業務の外部委託を組み合わせる動きについて、同社はインタビューで次のように述べています。

栗本賢人氏
株式会社マネーフォワード SMB本部 パートナービジネス部 部長 兼 パートナーアライアンス室 事業開発担当
栗本賢人氏
独自インタビューより

最近の新しい変化としては、経理業務の一部をBPOやアウトソーシングに委託する際の基盤として導入されるケースが増えています。データ化までは自社で行い、チェックや振込業務は外部に委託するといった、ハイブリッドな運用を『マネーフォワードクラウド債務支払』上で実現する企業が出てきています。

ここで取り上げた2サービスのほかにも、請求書受領サービスにはさまざまな製品があります。タイプ別の選び方や料金、電帳法・インボイス対応をまとめて比較検討したい場合は、以下の記事をご覧ください。

まとめ

請求書のOCRデータ化は、スキャン、AI-OCRによる読み取り、人による確認・修正、会計連携、電子保存という流れで進みます。AI-OCRはレイアウトの異なる請求書にも対応しますが、読み取り精度は100%ではないため、金額や登録番号など重要な項目を人が確認する工程は残ります。どこまでを自動に任せ、どこを人が見るかを設計することが、実務に定着させるポイントです。

電子帳簿保存法のスキャナ保存の要件を満たして同等確認を行えば、紙の原本は即時に廃棄できます。インボイスの登録番号も、公表サイトのWeb-APIに対応したサービスを使えば自動で照合できます。自社の受領経路・確認体制・会計連携・料金を照らし合わせ、OCR単体ツールと受領からデータ化まで担うサービスのどちらが合うかを検討し、必要な資料を取り寄せて比べてみてください。

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よくある質問(FAQ)

Q. 請求書のOCR(AI-OCR)とは何ですか?

A. 請求書のOCRとは、紙やPDFの請求書に印字された取引先名・金額・登録番号などの文字を、スキャン画像からコンピューターが扱えるデータに変換する技術です。近年は、AIによる学習でレイアウトの異なる請求書にも対応できるAI-OCRが主流で、取引先ごとのテンプレート設定なしに読み取れます。読み取ったデータを会計ソフトに取り込むことで、手入力や転記の手間を減らせます。

Q. 請求書OCRの読み取り精度は100%ですか?手入力は完全になくなりますか?

A. 請求書OCRの読み取り精度は100%ではなく、金額や登録番号など重要な項目を人が確認する工程は残ります。手書きの追記やかすれ、印影と文字の重なり、複雑な明細表などがあると、AI-OCRでも読み取りを誤ることがあります。

ただし、自動で読み取った結果を土台に人は確認・修正に回る形にすれば、すべてを手入力する場合に比べて作業量は大きく減らせます。読み取りと確認そのものを入力オペレーターに代行してもらえるサービスもあります。

Q. 請求書OCRの読み取り精度を上げるには、どうスキャンすればよいですか?

A. 解像度200dpi以上(目安として300dpi程度)のカラーで、傾きや影のない鮮明な画像として取り込むことが、請求書OCRの精度を上げる基本です。文字がかすれないよう濃淡をはっきりさせ、1枚ずつまっすぐ読み取ると認識が安定します。

また、電子帳簿保存法のスキャナ保存では、200dpi以上の解像度とカラー(赤・緑・青それぞれ256階調以上)での読み取りが要件として定められているため、この条件で取り込めば精度確保と法令対応を両立できます。

Q. 請求書をOCRでデータ化したら、紙の原本は捨ててよいですか?

A. 電子帳簿保存法のスキャナ保存の要件を満たし、画像と原本が同じ内容であることを確認(同等確認)した後であれば、紙の原本は即時に廃棄できます。ただし、入力期間を過ぎてからスキャンした場合は、電子データと合わせて紙の原本も保存する必要があります。要件と根拠の詳細は、本文「電子帳簿保存法のスキャナ保存要件と紙原本の廃棄可否」で国税庁の資料にもとづいて解説しています。

Q. 受け取った請求書のインボイス登録番号は、OCRで自動的に確認できますか?

A. AI-OCRで読み取った登録番号を国税庁のシステムと照合し、有効性や適格請求書の要件充足を自動で判定できるサービスがあります。国税庁自身も、登録番号を効率的に確認する方法として、公表サイトのWeb-API機能やこれに対応した会計ソフト等の利用を挙げています。取引先が多く、公表サイトで1件ずつ手作業で照合するのが負担になっている場合は、この照合機能の有無が選定の軸になります。

Q. 請求書OCRでデータ化した内容は、使っている会計ソフトと連携できますか?

A. API連携やCSV出力に対応した請求書OCRなら、データ化した内容を会計ソフトへ再入力なしで取り込めます。銀行振込用のFBデータを出力できる製品もあり、仕訳から支払データの作成までを手入力なしでつなげられます。連携できる会計ソフトや連携方式は製品ごとに異なるため、自社で使っているソフトに対応しているかを事前に確認しておくと安心です。

Q. 請求書OCRを無料で試す方法はありますか?

A. サービスによっては無料トライアルや無料プランが用意されており、契約前に自社の請求書での読み取り精度や操作感を試せます。本記事で紹介したサービスの中にも1ヶ月間の無料トライアルを用意するものがあり、トライアルの有無は比較表で確認できます。無料トライアルや無料プランは処理件数や期間に制限がある場合が多いため、自社の月間処理量で実用に足るかを見極める場として活用するとよいでしょう。

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監修者

マネックス証券 フィナンシャル・インテリジェンス部 暗号資産アナリスト

松嶋真倫

都市銀行にて金融実務を経験後、暗号資産関連スタートアップの創業期に参画し、市場分析・業界調査に従事。2018年にマネックスグループ入社。以降、ビットコインをはじめとするデジタルアセットからマクロ経済環境まで、金融市場を横断した調査・分析および情報発信を担う。FinTech・次世代金融領域のリサーチ統括、各種レポートや書籍の執筆、日本経済新聞など国内主要メディアへのコメント・寄稿、イベント登壇などを行う。2021年3月より現職。
記事内でご紹介している製品・サービスは監修者が選定したものではなく、編集部が独自に選定したものです。
監修の範囲は記事の一般的な解説部分であり、比較表および各製品・サービスの紹介内容は監修の対象外です。

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