これはセールストークではありません。

請求書の束を人手で仕訳するのは重く、インボイス登録番号の確認も漏れやすい。借方=貸方の不一致がそのまま保存される事故もある。

実際の請求書画像をGoogle Vision OCRで読み、日付・取引先・税抜・消費税・インボイスT番号を抽出。借方=貸方をサーバ側で突合してから保存する。

労務費を出来高×概算で載せると実態より水増しになる。元請ごとに請求様式が違い、法定福利費の内訳計算も手間がかかる。

手書き出面をOCRで読み、確定した常用人工×単価の実績から労務費を積む。元請ごとの様式でPDFを出し分け、法定福利費・非適格外注の控除不可額を自動計算する。

メニューの消費税区分を一律にすると酒類の10%を取りこぼす。納品書の手入力は重く、レジ締めの現金過不足も見えにくい。

納品書をOCRで読み、検算付きで仕入伝票の下書きを作成。酒類は標準10%・飲食料品は軽減8%に振り分け、レジ締め入力で現金過不足まで自動計算する。

モール横断の商品文づくりは外注費と時間がかかり、景表法に触れる表現も紛れ込む。実在庫と販売可能数がズレて売り越しも起きる。

1商品から楽天/Yahoo/Amazon向けの文章を並列生成し、生成後に景表法/薬機法のNG語を機械チェック。在庫は「実在庫−引当＝販売可能」の3値でDB制約ごと管理。

請求書・納品書・名刺など様式ちがいの紙・PDFを手で台帳化するのは時間がかかり、転記ミスも起きる。書類には個人情報が含まれる。

書類を撮る/アップするだけでAI-OCR台帳化。項目を自動で読み取り表に整形し、既存システムへCSV／JSONで書き出す。

車検証やオークション出品票を手で在庫台帳化するのは時間がかかり、転記ミスも起きる。書類には個人情報が含まれる。

出品票・車検証を撮るだけで在庫台帳化。新様式車検証はQRコードから直接読取して誤りをほぼ無くし、旧様式は高精度OCRで補完する。