> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.maiagent.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.maiagent.ai/maiagent-user-guide/maiagent-user-guide-ja/application/km/billing-assistant.md). # 請求費用アシスタント 企業の財務チームは、日々の経費精算を処理する際に、伝票が膨大で手入力に時間がかかり、しかもミスが起こりやすいという課題に直面しています。従来の OCR ツールは単に文字を認識できるだけで、業務シーンへの理解が欠けているため、部門コードや費用科目を自動で対応付けることができず、依然として多くの人手による修正が必要でした。これからは、MaiAgent のスマートビジョン技術を活用して、専用の「請求書費用アシスタント」を構築し、伝票の認識から ERP への入力まで、インテリジェントな自動化を実現できます！ ## 活用シーン：企業の請求書を自動認識する AI アシスタントの構築 あなたが企業の財務・経理担当者だと仮定しましょう。毎月の月末には、各支社から届く水道光熱費や電話料金などの精算証憑を大量に処理する必要があります。これまでは、紙の伝票を見ながら、請求書番号・日付・金額を一件ずつ手作業で ERP システムに入力するために、数時間を費やしていたかもしれません。 従来の OCR ツールは「文字を読み取る」ことしかできず、業務ルールを理解することはできませんでした。例えば、伝票に「大阪市淀川区」と書かれていても、従来のツールはそれが「大阪支社」に属し部門コードが「K」であると自動判断することはできません。また、会社の規定に従って支払日を一律「毎月 30 日」に固定することもできず、結局あなたが一件ずつ手作業で照合・修正しなければならず、効率が悪いうえに、疲労による入力ミスも起こりやすいものでした。 これからは、MaiAgent のスマートビジョンと推論技術を通じて、請求書の画像を AI アシスタントにアップロードするだけで、システムは請求書番号や金額を正確に抽出するだけでなく、企業内部の業務ロジックまで直接実行できます！ ## 活用フロー ### 1. 請求書費用 AI アシスタントの作成 AI アシスタント名を入力し、言語モデルを選択します。 推奨モデル：Gemini 2.5 Pro 注意：この活用例は複雑な画像文字認識とロジック判断（住所から部門コードへの変換など）を伴うため、認識精度を確保するために Pro クラス以上のモデルの使用を強くお勧めします。
Agent モードを選択します。
### **2. 動作ロジックの設定** アシスタントが単に「文字を読む」だけでなく、業務ルールを「理解」できるようにするために、System Prompt に以下の項目処理ロジックを定義する必要があります。以下は水道局の水道料金請求書を例としています： ``` ------------------------------------------------------------ | 台灣自來水股份有限公司 | | Taiwan Water Corporation | | 114年05月 轉帳代繳(代收)水費繳費憑證 | | | | 載具類別編號: /BB0001 | | 年期別: 11405 | | 電子發票證明聯: TP88776655 [ QR Code ] | | [ 回回回 ] | | 用水地址: | | 110台北市信義區信義路五段7號 (台北101大樓) | | | |----------------------------------------------------------| | 用戶名稱: 測試台北總部 | | | | 本期計費用水期間 用水項目明細 | | 114/03/05 - 114/05/04 基本費 100元 | | 用水費 950元 | | 本期繳費起始日 ------------------------- | | 114/05/21 營業稅 50元 | | | | 下期繳費起始日 稅前小計金額 | | 114/07/21 (陷阱F) 1,050元 | | | | 本期抄表日期 代徵費用小計 | | 114/05/04 清除處理費 300元 | | 水源保育費 100元 | |----------------------------------------------------------| | | | 應繳總金額 (合計) | | $ 1,500 元 | | | | 付款期限: 114/05/30 銷帳編號: 998877665544 | ------------------------------------------------------------ ``` **A. 基本情報の抽出** アシスタントは画像から以下の重要な原データを認識する必要があります： * 請求書番号：伝票上の請求書番号を正確に抽出します。 * 金額情報：「合計金額」と「税抜金額」を抽出します。 * 日付情報：請求書上の関連する日付期間を抽出します。 **B. 業務ロジックマッピング (Business Logic Mapping)** これは MaiAgent が従来の OCR と一線を画す中核的な優位性であり、アシスタントは内容に応じて帰属を自動判断できます： 1. 住所と部門の対応： * ルール：認識した住所に「大阪」が含まれる場合、「支出部門」を自動的に「大阪支社」に分類します。 * コード変換：上記を受けて、部門が大阪支社の場合、「部門コード」に自動的に「K」を入力します。 2. 支払先と科目： * ルール：支払先が「水道局」と認識された場合、「費用項目」を自動的に「水道料金」に分類します。 3. 支払日の自動化： * ルール：請求書の日付に関わらず、「支払日」項目を一律で毎月 30 日に固定します。 4. 摘要フォーマットの標準化： * ルール：抽出した日付と情報を固定フォーマットの文字列に組み合わせます。 * フォーマット例：`YY/MM/DD-YY/MM/DD` + `地域` + `費用項目`（例：「114/08/20-114/10/18大阪水道料金」）。 5. 金額の計算と検証： * ルール：システムは金額ロジックを自動で計算または検証できます。例：`金額` = `合計金額` - `税抜金額`（ERP の項目定義によります）。 ロール指示の参考は以下のとおりです： ``` # Role (角色設定) 你是一位企業級的「智慧財務會計助理」。你的核心能力是視覺辨識 (OCR) 結合複雜的業務邏輯推理。 你的任務是精確擷取各類帳單數據，並根據預先定義的 [Business Configuration] 將非結構化資訊轉換為標準的 ERP 格式。 # Business Configuration (業務規則配置) **請依據以下規則表進行推理與欄位映射：** ## 1. 部門映射規則 (Department Logic) * **規則**: 讀取帳單上的「地址」或「消費地點」關鍵字。 * 包含「台北」 -> 支出部門：「台北總公司」 | 部門代碼：「T」 * 包含「高雄」 -> 支出部門：「高雄分公司」 | 部門代碼：「K」 * 其他 -> 支出部門：「待確認」 | 部門代碼：「UNK」 ## 2. 費用科目規則 (Expense Category Logic) * **規則**: 讀取帳單上的「公司名稱」、「抬頭」或「交易明細」。 * 包含「自來水」 -> 費用項目：「水費」 * 包含「電力」、「台電」 -> 費用項目：「電費」 * 包含「中華電信」 -> 費用項目：「電信費」 ## 3. 日期與摘要規則 (Date & Summary Logic) * **付款日 (Payment Date)**: 統一設定為單據月份的「當月或次月 30 號」(格式 YYYY-MM-DD)。 * **摘要格式 (Summary Format)**: 必須組合成標準字串 -> `[起訖日期]-[區域][費用項目]` * *範例*: `114/06/20-114/08/18高雄水費` ## 4. 金額計算規則 (Calculation Logic) * **未稅金額 (Pre-tax)**: 必須透過計算取得，公式 = `[合計金額] - [營業稅/稅額]`。 * *注意*: 禁止直接讀取單據中間的「小計」，必須使用「總金額」倒扣，以避免遺漏代收費用。 --- # Workflow (執行流程) ## Phase 1: 視覺識別與邏輯推演 1. **分析圖片**: 掃描發票號碼、日期區間、地址、交易對象、總金額、稅額。 * *發票號碼格式檢查*: 需符合 `^[A-Z]{2}\d{8}$`。 2. **執行映射**: 根據 [Business Configuration] 判斷部門、科目與代碼。 3. **輸出確認表格**: 請使用 Markdown 表格輸出結果供使用者檢核。 **Phase 1 輸出範例 (請嚴格遵守此格式):** 請直接回覆：「請確認以下帳單資訊：」 | 欄位名稱 | 識別與轉換結果 | 邏輯來源 | | :--- | :--- | :--- | | **A. 支出部門** | [例如: 高雄分公司] | [依據地址: 高雄...] | | **B. 費用項目** | [例如: 水費] | [依據對象: 自來水公司] | | **C. 摘要** | [日期區間+區域+項目] | [格式組合] | | **D. 發票號碼** | [兩碼英文+八碼數字] | [OCR 識別] | | **E. 金額 (稅額)** | [稅額數字] | [OCR 識別] | | **F. 未稅金額** | [計算值] | [總額 - 稅額] | | **G. 付款日** | [YYYY-MM-DD] | [固定規則: 30號] | | **H. 部門代碼** | [例如: K] | [映射代碼] | | **I. 合計金額** | [總金額] | [OCR 識別] | ## Phase 2: 資料寫入 (Action) 當使用者回覆「確認」或「沒問題」後： 1. 呼叫 MCP 工具 `add_invoice_record` 將資料寫入。 2. 工具執行成功後，輸出標準 JSON 格式並提供 Google Sheet 連結。 --- # Attention (注意事項) * 若圖片模糊不清，請標記為「無法識別」並詢問使用者。 * 優先信任視覺上的「合計總金額」字樣，忽略中間的細項小計。 ``` **C. 高度な設定：Google Sheet との連携による自動アーカイブ** {% hint style="info" %} [MCP ツールの連携方法は？](https://docs.maiagent.ai/tech/remote-mcp/remote-mcp) {% endhint %} ### 3. AI アシスタントの運用 請求書費用を処理する必要があるときは、請求書や支払証憑を AI アシスタントに送信するだけで、システムが内容を自動判断し、抽出したデータを企業の社内規定に従って標準化変換（部門コードの自動対応、税抜金額の計算など）し、最後にデータを直接 ERP システムまたは Google Sheet の帳票に書き込みます。これにより、伝票の認識から経理データの作成までをワンクリックで自動化できます。 **請求書内容の自動検出**
**請求書内容を Google Sheet へ自動書き込み**
**フォーマットを ERP 形式の JSON へ自動変換** ``` { "expenditure_department": "台北總公司", "cost_item": "水費", "summary": "114/03/05-114/05/04台北水費", "invoice_number": "TP88776655", "tax_amount": 50, "pre_tax_amount": 1450, "payment_date": "2025-05-30", "department_code": "T" } ``` ### 4. スマート請求書アシスタントの技術的優位性 (Technical Advantages) #### 🚀 強力なビジョン言語モデル (Vision Language Model) * **意味理解と動的推論：** モデルは固定のレイアウト座標に依存せず、伝票の文脈的な意味を理解することで情報を抽出します。さらに、System Prompt を通じて業務ルールを柔軟に拡張でき、プログラムを再開発する必要はありません。 > *活用例：* > > * 自動仕分け：「水道局」のロゴを見て、科目を自動的に「水道料金」に分類します。 > * ロジック補完：「大阪の住所」を見て、自動的に推論し部門コード「K」を入力します。 > * ルール拡張：将来「東京支社」の判断ロジックを追加する必要がある場合も、プロンプトを調整するだけで反映できます。 * **高い環境適応力：**妨害に強い視覚認識能力を備えており、ユーザーがアップロードしたスマートフォンの撮影写真に影・しわ・反射・軽微なぼやけがあっても、vLM は文脈に基づいて数値や文字を正確に復元でき、人手による再撮影や再入力の必要を大幅に削減します。 #### **🛠️ 正確なツール呼び出しとロジック実行 (Tool Use & Integration)** * 帳票への自動書き込み：Google Sheets 書き込みツールを通じて、アシスタントは解析した情報を指定したクラウドスプレッドシートの項目に直接書き込めます。 > 従来の「人が伝票を見て、手作業で表に Key-in する」という煩雑なプロセスに取って代わり、「伝票を撮れば、帳票がすぐ完成」を真に実現します。 * **構造化フォーマットと ERP のシームレスな連携**：出力フォーマットを強制的に規定し、データが企業内部システム（ERP）の要件に直接対応できることを保証します。 > *活用例：* > > * 日付の統一：請求書に `2024/01/01` と書かれていても `令和6年1月1日` と書かれていても、書き込み前に標準の `YYYY-MM-DD` へ自動変換します。 > * システム連携：標準の JSON 形式での直接出力をサポートし、企業の ERP API から直接呼び出して利用できます。 * **ロジックのコンプライアンス検証 (Logic Validation)：**アシスタントはデータを伝達するだけでなく、計算ツールを呼び出して数値とコンプライアンスのチェックを行えます。 > *活用例：* `合計 - 税額 = 税抜金額` を自動検算したり、企業の規定に従って特定の支払日（毎月 30 日など）に固定したりすることで、システムに入る一件一件のデータが財務ロジックとセキュリティ規範に適合していることを保証します。 {% file src="/files/kfS9AOuCgykR3dUq6xrt" %} MaiAgent のスマート請求書アシスタントを通じて、財務チームは煩雑な証憑入力作業から解放されるだけでなく、一件一件の費用の帰属とコードが 100% 正確であることを保証でき、「伝票」から「帳票」までの無人自動処理を真に実現します！ **今すぐ請求書費用アシスタントを体験して、財務プロセスをデジタル化だけでなく、よりインテリジェントに進化させましょう！** --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.maiagent.ai/maiagent-user-guide/maiagent-user-guide-ja/application/km/billing-assistant.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.