電子帳簿保存法におけるAI-OCRのメリットと活用法について

領収書や請求書の電子帳簿保存法について悩みを抱える方も多いのではないでしょうか。2022年に電子帳簿保存法が改正されたことにより、帳簿や書類を電子的に保存する手続きが大幅に簡略化され、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）は新たなフェーズを迎えています。

特に最近では、AI-OCR技術を活用することで、経理業務の効率化と精度向上が実現されました。本記事では、改正された電子帳簿保存法に関する最新情報からAI-OCRの種類まで、幅広く解説していきます。法改正の要点や経理業務のデジタル化によるメリットを理解し、あなたのビジネスに最適なデジタル戦略を考案する手助けになれば幸いです。

電子帳簿保存法とは？

「電子帳簿」という言葉は、通常、デジタル形式で作成された帳簿を指しますが、その対象範囲は帳簿だけではありません。「電子帳簿保存法」という法律によって規定されており、そこでは税法で要求される帳簿に加えて、さまざまな書類と電子取引までが対象として含まれています。

この法律は、所得税法や法人税法、さらに消費税法など複数の税法に関連する帳簿や書類の保存に関する特例として機能しています。電子帳簿保存法の導入は、ビジネスにおける経理や会計業務をペーパーレス化し、効率化することが目的です。

従来、紙媒体で保存していた帳簿や書類を電子データとして扱うことが認められ、保存スペースの削減や情報の管理が容易になります。さらに、法律ではこれらのデータを電子的に保存する方法についての基準やプロセスが細かく定められており、税務調査などにスムーズに対応できることを目指しています。

この法律が提供する利便性は、単なる帳簿の保存スペースの問題にとどまらず、データの検索や分析のスピードアップも可能です。電子化された帳簿情報は瞬時にアクセスしやすく、必要なデータを迅速に抽出できるため、企業の経営判断における情報活用が大幅に改善されます。

ただし、電子帳簿保存法に準拠するためには、適切なシステムを導入し、必要なセキュリティ対策を講じることが肝要です。情報漏洩などのリスクを回避し、法的要件を満たすためのガイドラインを理解し遵守することが求められています。

2022年の法改正とは

2022年1月に改正された電子帳簿保存法について、その背景や主な変更点を詳しく見ていきましょう。この改正は、経済のデジタル化を促進し、書類の保存にかかる手間やコストを削減するためのものであり、以下のような5つの重要な変更がありました。

税務署長の事前承認の廃止

以前は、電子データやスキャナ保存を導入する際に、3ヶ月前までに税務署長に申請し、承認を受ける必要がありましたが、改正によりこの手続きは不要となりました。これにより、企業は好きなタイミングで電子データ保存を始めることができ、手続きの簡素化が図られています。

システム要件が緩和

以前は、電子データ保存にあたって「真実性の確保」や「可視性の確保」などが厳しく求められていましたが、改正後は基本的な簿記の記録原則に従い、システム概要書や操作説明書の備え付け、検索機能のあるシステムの使用など、3つの要件を満たせば良いことになりました。

スキャナ保存のタイムスタンプの要件が緩和

これまでは受領者の自署と3営業日以内のタイムスタンプ付与が求められていましたが、現在では自署が不要になり、タイムスタンプも最長で約2ヶ月と7営業日以内の付与でよくなりました。

さらに、データを削除・変更できないクラウドサービスを利用している場合は、タイムスタンプ自体が不要になります。

検索要件の緩和

以前の厳しい検索要件に代わって、「日付」「取引金額」「取引先」という3要素のみに基づくものとなり、スキャナ保存時に税務職員の問い合わせに応じるダウンロードでは、さらに絞られた検索要件でも問題ありません。

電子データ保存の義務化

これまでは請求書など国税関係書類の紙保存が可能でしたが、改正後は電子形式で受け取った書類の出力保存が禁止されています。これは電子形式が原本で紙に印刷したものはその複写とみなされるということです。EDIやクラウド、PDFのメール送付などすべてのデジタル形式に適用され、受領したデータにはタイムスタンプをつけ、検索可能な状態で保存する必要があります。

電子データで保存する際の注意点

電子データ保存を行う際、いくつか注意点があります。具体的には、以下の3点に注意するようにしてください。

1. 不正行為のペナルティについて
2. 青色申告の取り消し
3. 紙による管理は難しい

3つの注意点について詳しく解説します。

1. 不正行為のペナルティについて

違反した場合は、次のようなペナルティが課されます。

追徴課税や推計課税を課される

税務調査において、不適切な処理が判明した企業や個人に対する対策として、重加算税が適用されるケースがあります。特に、スキャナ保存された国税関係書類や電子取引のデータに不正が発見された場合、通常の税率に加えて厳しいペナルティが課される可能性があります。

通常の税務調査で意図的な虚偽の申告や税の隠蔽が見つかった場合、追徴課税とともに課される重加算税は35%です。しかし、電子帳簿保存法の法律改正により、スキャナ保存の文書や電子データにおいて不正が確認された場合、その重加算税がさらに10%増しになることが定められています。

会社法による過料を科される

企業が電子帳簿保存法を遵守しない場合、会社法にも違反している可能性があります。会社法第976条において求められている、帳簿や書類の記録・保存に関する義務を怠る恐れが出てきます。

この法律の枠組みは、企業が正確かつ適切な記録を保持し、経営状況を透明に保つことが目的です。違反した場合、法的手続きが進められ、さらには100万円以下の過料が科されることも考えられます。

2. 青色申告の取り消し

電子帳簿保存法に違反すると、青色申告承認が取り消されます。企業は65万円という大きな特別控除を受けられなくなるだけでなく、欠損金の繰り越しを利用できなくなります。

青色申告が取り消されることで、企業にとっては税負担が増大し、経営計画の見直しを余儀なくされることになるかもしれません。

さらに、青色申告の取り消しは企業としての信頼性にも影響を及ぼす恐れがあります。信頼性の低下は取引先や投資家にマイナスの印象を与え、新たな商談や投資機会を逸するリスクが高まるかもしれません。これにより、事業の成長や拡大計画に支障が出る可能性があります。

しかしながら、国税庁は「電子帳簿保存法の規則に違反したからといって、ただちに青色申告が取り消されるわけではない」との考えを示しており、一定の条件や手続きが考慮されることがあります。

参照：お問合せの多いご質問（令和３年 11 月）｜国税庁

3. 紙による管理は難しい

従来は、メールや電子システムを通じて受け取った電子データの書類について、「電子保存」と「紙での保存」のどちらでも許容されていました。このため、例えば郵送やFAXで受け取った紙の請求書に加え、電子データで取得した請求書を印刷し、一元的に紙での管理を行うことができました。

しかし、今回の法律改正によって、電子的に受領した請求書を紙に印刷して保存することが認められなくなりました。今後は、電子取引として受け取った請求書は、電子データのままでの保存が義務付けられることになります。これに対して、紙で受領した請求書を電子化する（スキャナ保存）の場合には、税務署長の事前承認を得る必要がなくなり、紙のまま保存するか電子データとして保存するかの選択が可能です。

このような動きは、企業や組織が書類の管理方法を見直すきっかけとなるでしょう。紙での一元管理はこれまでのように容易ではなくなりつつあり、効率的な管理方法が求められる中で、紙の文書を電子化し、デジタルデータの形で一元管理することが、今後ますます主流になると予測されます。

電子帳簿によるAI-OCRとは

近年、企業のデジタルトランスフォーメーションが進む中、電子帳簿保存法が改正され、電子データの効率的な管理が求められるようになりました。これに応じて、データを迅速に見つけ出す方法として、AIを活用したOCR（光学文字認識）技術の重要性が増しています。

AI技術を取り入れたOCRは、単に文字情報を読み取るだけでなく、帳票に含まれる様々な情報、例えば取引先名や取引金額、日時などを自動でデータ化することができます。手作業での入力を省き、大幅に業務を効率化することが可能です。

帳簿の電子化は面倒な業務と捉えられがちですが、AI-OCRを活用することで、これまでの手間や時間を大幅に削減し、より重要な業務に人材を配分できる環境を整えることが可能になります。

AI-OCRとOCRの違い

従来のOCR技術は、活字の文書を画像として捉え、文字を識別する機能を持っていました。しかし、その精度はフォーマットの整った印刷物を対象としたものであり、手書きの文書やフォーマットが異なる文書の読み取りには限界がありました。

一方で、AI技術、特に機械学習や深層学習が導入されたAI-OCRは、一段と高度な文字認識能力を持つようになりました。AI-OCRの特筆すべき点は、その柔軟性と適応力です。異なるフォントやレイアウトの文書、手書き文字、さらには画質が不鮮明な画像についても、高精度で文字を認識する能力があります。

この能力は、紙媒体をデジタルデータへ迅速に変換するだけでなく、データの整合性を保つことにも寄与しています。また、AI-OCRは学習機能を持ち、使用すればするほどデータ認識の精度が向上するのが特長です。

AI-OCRを利用することで、大量の文書データを短時間で正確に処理し、企業活動における業務効率化とコスト削減を促進することが可能です。

AI-OCRの特徴とメリット

AI-OCR（人工知能を用いた光学文字認識技術）の導入によって、これまで手作業に頼っていたデータ入力の手間を大幅に削減することが可能です。

この技術は、人的なミスを減少させるだけでなく、ペーパーレス化やデジタルトランスフォーメーション（DX）の一環として業務の効率化を促進します。

以下にAI-OCRの特徴とメリットを3つ説明します。

入力・転記作業が省略化される

AI-OCRによる文字認識は極めて迅速であり、書類一枚のデータ化に数秒から数十秒という短時間で処理が完了します。従来の方法では、すべての文字を人手で入力し、さらにそのデータにミスがないか確認が必要です。書類の量が増えるに従い、これらの作業にかかる時間と労力も増大します。

しかし、AI-OCRの導入により、これらの手作業を自動化でき、業務効率を劇的に向上させることが可能です。

【AI-OCRが効率化に貢献する業務の具体例】

• 金融業界：口座開設の申請書類の迅速な処理
• 医療業界：医療請求書や検査結果のデジタル化
• 製造業界：品質検査報告書の効率的なデータ化
• 物流業界：納品書や受注書の自動読み取りと管理

管理が安易になる

AI- OCRは、企業における業務効率化に多大な影響を与えています。従来の紙媒体に依存した情報管理は、物理的なスペースを必要とするだけでなく、情報の検索やアクセスに時間を要するという課題がありました。しかし、AI-OCRを活用することで、これらの資料を迅速にデジタルデータに変換することができ、スペースの節約と検索機能の向上が実現し、管理が容易になります。

まず何より、デジタル化されたデータの整理整頓がしやすくなります。電子データは、キーワードで瞬時に検索することが可能であり、必要な情報を探し出すのに長い時間を費やす必要がありません。これにより、業務のスピードアップと効率化が進みます。

さらに、ペーパーレス化の推進は、物理的な書類を減少させるだけでなく、環境への配慮にも寄与します。紙の使用を減らすことは、資源の節約に繋がり、企業の環境への取り組みの一環として評価されるでしょう。

ミスが軽減される

AI-OCRは、AIのディープラーニング技術によって継続的に認識精度を向上させるため、利用するほどに高精度なデータ入力が可能になります。手作業での入力では、どんなに注意を払ってもミスは避けられません。例えば、入力時の誤字脱字や確認作業の見落としが発生しがちです。これらのミスは、確認や修正に多大な時間を要し、その結果として人件費も膨れ上がります。

AI-OCRでも完全に誤認識を避けることはできませんが、自動化によるデータ入力が実現すれば、残る作業は目視による確認のみとなります。このため、入力作業そのものに要する時間と労力が低減し、人的なミスの発生率も抑えることができるのです。

AIを活用した書類データ化は、人材がより重要な業務に専念できる環境を整える一助となります。

AI-OCRの種類

AI-OCRには3つの種類があり、それぞれ異なる用途や特徴を持っています。

「汎用×定型フォーマット型」は、事務作業に多い決まった書式の書類に適しています。「汎用×非定型フォーマット型」は、様々な形やスタイルの文書を幅広く処理できる柔軟性が特徴です。そして、「業務特化×非定型フォーマット型」は、特定の業務プロセスに特化し、特殊な形式の資料を効率的に扱うことができます。それぞれの種類の特徴を詳しく見ていきましょう。

多種多様な帳票データを効率よく管理・活用するためには、3つの主要なフォーマット型の特徴を理解することが大切です。それぞれの型には独自のメリットとデメリットがあり、特定のニーズや業務環境に適した選択が肝要です。以下でそれぞれ詳しく解説します。

定型フォーマット型

「汎用×定型フォーマット型」は、幅広い帳票を処理できるだけでなく、フォーマットが事前に定義されることで高精度なデータ抽出が可能になる方式です。従来、この方式はアンケートや注文書などのように項目と記載場所が明確に定まっている書類に適してきました。

事前に人の手によるフォーマットの定義作業が必要ですが、定義することで幅広い帳票に対して高い精度での読み取りを期待できます。

非定型フォーマット型

「汎用×非定型フォーマット型」は、定型フォーマットのような事前設定なく、さまざまな種類の帳票を柔軟に処理できるAI-OCR技術です。AI-OCRは、人の手を煩わせるフォーマット設定を一切省略し、自動的に書類データを識別します。

「納品書」や「請求書」など、異なるフォーマットでも書いてあることが一定共通しているものに適しているでしょう。ただ、AIの学習量や精度に依存するため、未学習データの処理では精度が不安定になる場合があります。

業務特化型

「業務特化×非定型フォーマット型」は、自社が扱う特定業務への導入が前提の方式です。この型には、サービス提供者がすでに特化した業務の学習を済ませており、自社での新たなAI学習が不要な点が特徴です。

このため、大量の文書処理が必要な業務に対しては非常に効果があります。また、既存の業務システムとスムーズに連携できるため、運用の効率化や業務プロセス全体の最適化にも貢献します。ただし、自社業務に特化していることから、自社が業務で扱っている帳票以外には対応できません。

電子帳簿によるAI-OCRならibisStorage

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このシステムでは、支給されたPCに操作監視ソフトウェアを組み込むことも可能で、これを「ibisStorage」と併用すれば、セキュリティレベルのさらなる向上が期待できます。

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