ウェバスト社：1件あたりの処理効率を95%改善

DocFlowが多言語請求書の課題を解決し、アジア太平洋財務統合の効率運営を実現

お客様の概要

ウェバストは、世界トップ100の自動車部品サプライヤーであり、サンルーフや暖房システムなどの分野でグローバル市場をリードしています。地域連携を深め運営効率を高めるため、同社は「アジア太平洋統合」戦略を推進。日本・韓国・インド・タイなど各国に分散していた業務を、上海のアジア太平洋地域シェアードサービスセンターに集約し、統一的な標準処理体制を構築しています。

背景と課題

アジア太平洋地域シェアードサービスセンターの設立に伴い、財務部門には域内のあらゆる請求書を自動化・標準化し、グループ全体のコスト削減と効率向上を支えるミッションが課されました。買掛金チームは、中国・日本・韓国のサプライヤーから届く増値税発票や商業請求書を一元処理し、SAPシステムへシームレスに連携する必要がありました。

この重要な業務統合プロセスにおいて、多言語請求書の処理が大きな障壁となりました。

主な課題

多言語認識の精度不足

既存システムでは日本語・韓国語の請求書、特に複雑な手書きや特殊フォーマットの認識率が低く、専門の言語スタッフを追加雇用して手作業で入力・照合せざるを得ない状況でした。コストが高く、効率も悪化していました。

ピーク処理能力の不足

日本・韓国業務の本格統合により、月末・四半期末の請求書処理ピークが急増。既存チーム体制で新規業務量を安定的に引き受けるには、早急な解決が必要な運営課題でした。

自動化とコンプライアンスの両立

海外請求書の自動化を進める一方で、中国国内請求書の処理効率も継続的に改善し、すべての請求書に対する税務コンプライアンス検証を迅速かつ正確に行う必要がありました。

これらの課題は、財務シェアードサービスセンターの実効性、ひいては「アジア太平洋統合」戦略の実現に直結するものでした。

DocFlowのソリューション

国内での請求書自動化プロジェクトでの成功実績と信頼をもとに、ウェバストはDocFlowとの協業を継続し、アジア太平洋地域の多言語請求書処理という難題に共に取り組むことを決めました。DocFlowが提供したソリューションは、以下の重要な機能を的確にカバーしています。

1. 高度な多言語OCR認識エンジン

日本語・韓国語の請求書に特有のフォント・レイアウト・手書きパターンに最適化し、認識精度を大幅に向上させました。複雑な日本の手書き請求書でも高精度で構造化抽出が可能となり、特定言語の人手作業への依存を根本的に削減しています。

2. 柔軟で高い同時処理アーキテクチャ

強力な並列処理能力と安定したサービスレベルを備え、月末締めなどの業務ピークにも余裕で対応。毎日数十件から百件以上の海外請求書を安定的かつ高効率に処理し、業務統合の迅速な立ち上げを支援します。

3. 深い統合とエンドツーエンドの自動化

DocFlowは、ウェバストが既に利用しているTangroおよびSAPシステムと深く連携。請求書の自動取り込み、多言語情報抽出、中国税法コンプライアンスの自動検証、そしてSAPへの伝票データ送信まで、買掛金業務のエンドツーエンド自動化を実現しました。

導入効果

DocFlowソリューションの導入により、ウェバストのアジア太平洋地域シェアードサービスセンターは、財務処理能力の飛躍的な向上を実現しました。

1. 処理効率を95%以上改善

サプライヤー請求書1件あたりの処理時間（備考欄・手書き文字などの複雑な情報を含む)を、平均5分から約15秒へと大幅に短縮。効率は95%以上向上しました。

2. 運営コストの大幅削減と業務の円滑な統合

日本・韓国からの請求書すべてを自動化フローに組み込み、特定言語スタッフの追加採用が不要に。システムは日常的に数十件を安定処理し、ピーク時には1日約100件の処理量にも対応。アジア太平洋地域業務の円滑な統合と稼働開始を力強く支えています。

3. 高度な自動化と正確なコンプライアンスを実現

中国国内請求書の税務コンプライアンス検証の通過率は99%以上を安定維持。SAPシステムとの深い連携により、請求書受領から支払いまでの全プロセスを財務ロボットによる自動作業で完結し、財務担当者の負担を大幅に軽減しました。

まとめ

DocFlowの導入により、ウェバストは多言語請求書の自動認識という技術的ボトルネックの解決に成功しただけでなく、アジア太平洋地域シェアードサービスセンターの運営効率の質的転換とコスト最適化を実現しました。本プロジェクトは、グループ全体の「アジア太平洋統合」戦略推進を支える確実で効率的な財務運営基盤を構築し、多国籍企業がインテリジェント技術を活用して地域業務統合と財務デジタル変革を実現する模範事例となっています。

※ 本事例の数値データは導入企業提供資料に基づきます(2024年時点)