インフォマート、請求データの経営活用とAI期待を調査

インフォマートは、従業員数300名以上の企業を対象に、請求データの集約・経営活用状況を調査しました。
経営層および経理・財務部門の721名から回答を得ました。
請求データは決算や支払処理が中心で、将来予測への活用は29.3％にとどまりました。

記事の概要

請求書や請求データをすべてまたは大部分データ化している企業は71.3％でした。
一方、明細を含めてすぐに集計・分析できるとの回答は31.1％にとどまりました。
この回答は経営層で46.6％、経理・財務部門の現場層で24.9％でした。
現場層の52.5％は、請求データの収集や整形などに月10時間以上を費やしていました。
請求データの用途は月次・年次決算が48.1％、支払処理・入金確認が46.9％でした。
将来の売上・支出・資金繰り予測に使っている割合は29.3％でした。
請求データの集計・分析へのAI活用に関心があるとの回答は66.4％でした。
期待する機能は、重複・入力ミス・異常値の自動検知と予算・実績比較が各37.9％で最多でした。

記事のポイント

1. データ化と分析に差： 請求書のデータ化は71.3％に達しましたが、即時に集計・分析できる企業は31.1％でした。
2. 現場の手作業負担： 経理・財務部門の52.5％が、請求データの収集や整形に月10時間以上を費やしていました。
3. AIには精度管理を期待： AIには高度な予測だけでなく、異常値検知や予実比較による日常管理の支援も求められています。

このニュースがもたらす影響

• 請求データ導入企業： データ化率が71.3％でも即時分析は31.1％にとどまるため、導入企業は電子化の次に、明細を含むデータの統合・整形までを要件として見直す必要がありそうです。
• 経理・財務部門： 月10時間以上を手作業に費やす現場が52.5％あるため、経理・財務部門はAI導入効果を予測精度だけでなく、収集・照合・集計の削減時間でも評価することになりそうです。
• AIサービス提供者： 期待機能の上位が異常値検知と予実比較で各37.9％だったことから、AIサービス提供者は高度な予測より、日常管理で精度を確認できる機能設計を求められそうです。

このニュースの背景

従業員数300名以上の企業における経営層と経理・財務部門の721名を対象に、請求データの集約・経営活用状況が調査されました。
請求書や請求データをすべてまたは大部分データ化している企業は71.3％ですが、明細を含めてすぐに集計・分析できる企業は31.1％にとどまっています。
経理・財務部門の現場層では、請求データの収集や整形などに月10時間以上を費やす回答が52.5％あり、日常業務の負担が示されています。
請求データの用途は決算や支払処理が中心で、将来の売上・支出・資金繰り予測への活用は29.3％にとどまる一方、集計・分析へのAI活用に関心を持つ回答は66.4％でした。

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