請求書AIクラウド「LayerX インボイス」が改正電子帳簿保存法に対応、追加費用ナシでデジタルでの請求書・証憑保管可能に

請求書AIクラウド「LayerX インボイス」が改正電子帳簿保存法に対応、追加費用ナシでデジタルでの請求書・証憑保管可能に

LayerXは10月1日、請求書AIクラウド「LayerX インボイス」において、2022年1月施行の改正電子帳簿保存法(施行規則等を含む)のシステム要件への対応を発表した(国税庁「電子帳簿保存法関係」「令和3年度税制改正による電子帳簿等保存制度の見直しについて」参照)。同対応により、LayerX インボイスに請求書などのアップロードを行った後、認定タイムスタンプの付与や法定要件に即した検索などが可能になり、またデジタル上で請求書を含む証憑の保管が行える。機能提供予定時期は、2021年10月中旬以降(対応完了次第順次)。また標準機能として提供し、追加費用など発生せず利用できる。請求書AIクラウド「LayerX インボイス」が改正電子帳簿保存法に対応、追加費用ナシでデジタルでの請求書・証憑保管可能に

請求書などの国税関係書類の電子帳簿保存法の対応においては、以下2要件を満たすシステムの利用が必要になる。

  1. 「紙で受領・作成した書類をデータとして保存する「スキャナー保存」
  2. メールなどを介し電子的に授受した取引情報をデータで保存する「電子取引」データ保存

特に「電子取引」に関する要件として、これまで電子的に授受した取引情報は紙に印刷することが認められていたが、今回の改正法施行で紙に印刷した形での保管ができなくなることから、運用上でも大きな影響が発生する。

これに対応するため、LayerX インボイスでは「訂正削除履歴および検索要件の具備」「認定タイムスタンプの付与」の2点を提供する。またこれら対応については、LayerX インボイス標準で付帯する機能として、追加費用なく利用可能となる。

訂正削除履歴および検索要件の具備

同対応により、LayerX インボイスは、訂正削除履歴が残るシステムとして利用可能になる。また、検索要件の対象項目である、取引年月日・取引金額・取引先をデータ化・保存が可能となる。これにより、先に挙げた(1)のスキャナー保存に対応できる。

認定タイムスタンプの付与

「訂正削除履歴および検索要件の具備」に加え、(2)のメールなどを介し電子的に授受した取引情報をデータで保存する「電子取引」においては、認定タイムスタンプの付与を行わない場合、事務処理規定を備付け・運用が必須になる。LayerX インボイスでは、認定タイムスタンプの付与を行うことで、当該規定の備付け・運用不要で、電子取引に関しても電子帳簿保存法の対応が可能になる。

LayerX インボイスは、請求書受取業務の効率化を通じて経理DXを推進するサービス。請求書の受取り後、AI-OCRで請求書を自動でデータ化の上、仕訳データ・振込データの自動作成および会計システム連携をシームレスに実行できる。

請求書AIクラウド「LayerX インボイス」の「LayerX ワークフロー」機能が支払申請から仕訳を自動起票可能に

請求書AIクラウド「LayerX インボイス」の「LayerX ワークフロー」機能が支払申請から仕訳を自動起票可能に

LayerXは9月28日、クラウドでの請求書処理業務を可能にする請求書AIクラウド「LayerX インボイス」に付随するワークフロー機能「LayerX ワークフロー」において、支払申請から仕訳を自動起票する機能をリリースした。事業部門が入力した支払申請の情報を活用して仕訳を起票できるようになり、これまで発生していた事業部と経理間の確認コストの極小化が可能になるという。

今回のアップデートにより、経費科目を事前定義することで、事業部がLayerX ワークフローで支払申請を行う際に経費科目を選択すると、LayerX インボイスの仕訳情報にその経費科目に紐付けた勘定科目が登録されるようになった。

また、明細単位で申請した支払申請を元に複数明細行の仕訳起票が可能という。これにより、複数の部門やプロジェクトにまたがる仕訳も、事業部からの申請を元に起票できる。請求書AIクラウド「LayerX インボイス」の「LayerX ワークフロー」機能が支払申請から仕訳を自動起票可能に

LayerX インボイスは、請求書受取業務の効率化を通じて経理DXを推進するというサービス。請求書の受取り後、AI-OCRで請求書を自動でデータ化の上、仕訳データや振込データの自動作成及び会計システム連携をシームレスに実行する。

ワークフロー機能については、2021年3月より提供を開始。ワークフロー機能を利用することで、経理部門だけではなく、事業部門における支払申請などにかかる作業負荷・入力ミスを解消し、全社のデジタル化並びに生産性向上に寄与することを目指しているという。

 

アップルのiOS 15新機能「Live Text」は写真内の文字を自動認識してテキストデータ化

Apple(アップル)が、カメラシステムに新機能を導入した。それは写真に写っている名刺に書かれた電話番号や、メモでいっぱいのホワイトボードなどから、テキストを自動的に認識して文字に変換する機能だ。Live Text(ライブテキスト)と呼ばれるこの機能は、ユーザーの指示や特別な作業を必要とせず、アイコンをタップするだけですぐに利用することができる。

WWDCのバーチャルステージでCraig Federighi(クレイグ・フェデリギ)氏が発表したLive Textは、iOS 15でiPhoneに搭載される予定だ。彼はミーティング後のホワイトボードや、レストランの看板を背景にしたスナップショットなどのいくつかの写真を使って、デモンストレーションを行った。

右下にあるLive Textボタンをタップすると、写真の中に検出されたテキストに控えめなアンダーラインが引かれ、それをスワイプすることでテキストを選択してコピーすることができる。ホワイトボードの場合は箇条書きを含む複数センテンスのメモを集め、またレストランの看板の場合は電話番号を取り出して電話をかけたり、保存したりすることができた。

この機能は、Googleが長年開発してきたLens(レンズ)アプリに多く見られる機能を連想させるもので、Pixel 4は2019年の時点でさらに堅牢なスキャン機能を追加している。それに比べると新システムを導入したiPhoneでは、撮影した各写真でほぼ自動的にテキストが取り込まれるという違いがある。つまりスキャナーモードに入ったり、別のアプリを起動する必要はない。

これは誰にとってもうれしい機能だが、特に視覚障害のある人には役立つかもしれない。普通なら読むことが困難な文章も、写真撮影をすることで、耳で聴いたり、テキストを保存することが可能になる。

この処理はすべてスマートフォン上で行われるようなので、情報がどこかのデータセンターに送られるという心配はない。また、これは処理がかなり速いということでもある。とはいえ、実際に試してみるまでは、それが瞬時に終わるものなのか、それとも他の機械学習機能のように、撮影してから終了までに数秒から数分かかるものなのかは分からない。

【訳注】当初対応するのは英語、中国語(簡体字、繁体字)、フランス語、イタリア語、ドイツ語、スペイン語、ポルトガル語となっている。

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カテゴリー:ソフトウェア
タグ:AppleWWDC 2021WWDCiOSiOS 15OCR

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(文:Devin Coldewey、翻訳:sako)

TRUST SMITHとADEKAが荷姿・ラベル位置・種類を問わずラベル内情報を自動認識するシステムの実証実験

TRUST SMITHとADEKAが荷姿・ラベル位置・種類を問わずラベル内情報を自動認識するシステムの実証実験

AI・数理アルゴリズム・ロボティクス領域の東京大学発スタートアップTRUST SMITHと、化学品事業・食品事業などを展開するADEKAは4月30日、「ラベル自動認識システム」の実証実験を開始したと発表した。早くとも年度内の完成を目指し、研究開発に努めるとしている。また「ラベル自動認識システム」にとどまらず、将来的には、アイテムごとに仕分け作業を行う原料受け入れラインの開発を目指す。

ラベル自動認識システムは、任意のアイテムをカメラで撮影することで、荷姿、ラベルの位置・種類を問わず、ラベル内の情報を自動で読み取るという技術。具体的には、OCR(文字認識)技術、画像認識技術を用いている。また「ダンボール・ドラム缶・紙袋など荷姿が異なる場合」「アイテムごとにラベルの位置が異なる場合」「ラベルの種類が様々である場合」などを対象としている。

同技術は今後、食品・医療品・化学品を取り取り扱うメーカーをはじめ、ラベルを利用するあらゆる現場において必要不可欠な技術になることが期待できると同時に、国内だけでなく海外での需要も見込んでいるという。

TRUST SMITHとADEKAが荷姿・ラベル位置・種類を問わずラベル内情報を自動認識するシステムの実証実験

現在、あらゆるメーカーにおいてロット番号・品質保証期限・賞味期限などを記載した「ラベル」は、頻繁に利用されている。

ADEKAにおいても、化学品事業では樹脂添加剤、情報・電子化学品、機能化学品、また食品事業では洋菓子店・スーパーなど向けのパンや菓子などで様々なラベルを採用している。これら取り扱いアイテムは、荷姿やラベルの位置・種類が多種多様であるためラベルを自動で読み取ることが難しく、人間が確認せざるをえないという。

ただ、属人的な作業にはミスがつきものであり、人為的な過誤による損失、作業効率の低下などの課題を抱えているそうだ。

この課題を解決すべく、OCR技術・画像認識技術に強みを持つTRUST SMITHと、食品の管理技術・トラッキングシステムに強みを持つADEKAは、ラベル自動認識システムの実証実験を開始したという。

同技術によって、食品・医療・化学をはじめ、ラベルを取り扱うあらゆる現場における労働力不足の解消・作業コストの軽減・ヒューマンエラー防止を目指すとしている。

TRUST SMITHは、AI・数理アルゴリズム・ロボティクス分野の最先端のテクノロジーを活用してイノベーションを創造する、東京大学発スタートアップ。ハード・ソフト問わず、様々な技術領域において自社製品の研究開発に取り組むとともに、オーダーメイドで企業の課題に合わせたソリューションの提供や研究の支援を行っている。

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カテゴリー:人工知能・AI
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