伝票自動化 & 業務効率化 | 株式会社リョーウン × n8n

4

稼働中ワークフロー

全て正常稼働

156

今月の自動処理件数

伝票入力 -72%

97.2%

読取精度

印字伝票: 99% / 手書き: 88%

-68%

手入力時間削減

月45h → 14h

account_tree ワークフロー① 仕入伝票・納品書 → AI読取 → 弥生販売自動転記

稼働中最大の時間削減ポイント

description

納品書/伝票

紙・PDF・FAX

photo_camera

スキャン/撮影

スマホ写真もOK

psychology

AI-OCR読取

Claude Vision

fact_check

データ整形

弥生販売の項目に変換

table_view

CSV出力

弥生インポート形式

api

API連携

弥生販売に直接転記

notifications

完了通知

管理部へ自動通知

account_tree WF② 現場仮伝票 → 音声/写真 → 売上伝票

稼働中

mic

音声/写真入力

現場のスマホから

text_fields

テキスト変換

品名・数量を抽出

receipt

売上伝票作成

弥生販売へ下書き

account_tree WF③ 見積書自動作成

稼働中

edit_note

品目・取引先選択

商品マスタ参照

percent

掛率自動適用

取引先別単価計算

picture_as_pdf

見積PDF生成

即時作成・送付

account_tree WF④ 営業活動ログ自動記録（属人化解消）

稼働中

email

メール送受信

自動検知

phone

電話発着信

音声文字起こし

psychology

AI要約・分類

顧客名を自動特定

groups

活動ログ記録

全員が閲覧可能

history 直近の実行ログ

時刻	ワークフロー	処理内容	ステータス	処理時間
09:52	仕入伝票→弥生販売	キャノン販売納品書 — トナー他3品目 → 弥生販売へ転記	完了	3.8秒
09:40	現場仮伝票	営業:佐々木 — 音声入力「清里カントリーカタログギフト凛 20冊」→ 売上伝票下書き	完了	2.1秒
09:15	見積書自動作成	八ヶ岳グレイスホテル向け — 厨房備品6品目見積PDF生成	完了	4.2秒
09:02	営業活動ログ	営業:田村 → 大成建設中村様へメール送信を自動記録	完了	0.8秒
08:45	仕入伝票→弥生販売	アイリスオーヤマ納品書(PDF) — LED照明他5品目 → 弥生販売へ転記	完了	3.2秒
08:30	仕入伝票→弥生販売	日立GLS 納品書 — エアコン部材 2品目 → 手書き箇所あり要確認	要確認	5.4秒

12

本日の処理枚数

2

確認待ち

10

弥生販売転記済

97.2%

平均読取精度

inbox 伝票一覧

description 伝票原本

table_chart AI読取結果 → 弥生販売転記データ

n8n + Claude Vision 弥生販売

	弥生項目	読取値	精度	ステータス

24

今月の音声入力件数

94.8%

音声認識精度

-85%

仮伝票記入時間削減

mic 音声入力

mic

タップして音声入力を開始

例：「清里カントリーカタログギフト凛あざみ 20冊」

receipt 自動生成された売上伝票

receipt_long

音声入力すると自動で売上伝票を生成します

history 直近の現場入力

日時	営業担当	入力方法	取引先	内容	金額	弥生販売
04/23 09:40	佐々木	mic 音声	清里高原カントリー	カタログギフト凛あざみ 20冊	¥116,000	転記済
04/22 16:20	田村	photo_camera 写真	ロイヤルホテル八ヶ岳	引出物セット 15組	¥127,500	転記済
04/22 14:30	佐々木	mic 音声	セレモニーホール甲斐	返礼品タオルギフト 30セット	¥174,000	転記済
04/21 17:10	田村	mic 音声	北杜市立甲陵中学校	防災備蓄品一式	¥312,000	転記済

18

今月の見積作成件数

-80%

見積作成時間削減

¥2.8M

今月の見積金額

edit_note 見積入力

取引先

カテゴリ

品目（自由入力 or 商品マスタから選択）

納期

適用掛率

picture_as_pdf 見積プレビュー

description

品目と取引先を入力して「自動作成」を押してください

156

今月自動処理件数

97.2%

平均読取精度

-68%

手入力時間削減率

¥210万

年間削減見込

local_fire_department お中元/お歳暮シーズンの効果予測

ギフトシーズンの伝票枚数と残業時間の比較

導入前（お中元時期）

月450枚

残業: +40h/月

導入後（お中元時期予測）

自動処理

残業: +5h/月

ギフトシーズンこそ最大の効果発揮 — 伝票枚数が通常の3倍になっても、AIが自動処理するため残業がほぼ発生しません

savings 部門別の削減効果

管理部 伝票入力 → 弥生販売月25h → 6h

営業部 見積書作成月10h → 2h

営業部 現場仮伝票 → 売上伝票月10h → 2h

全社年間コスト削減見込約210万円

compare_arrows Before / After

close 現在の業務フロー

【管理部・新藤さん】

1. 商品と一緒に来た紙の納品書を確認

2. 弥生販売を開いて手入力

3. お中元/お歳暮で伝票が3倍に急増→残業

【営業部】

4. 現場（式場等）で手書きの仮伝票を記入

5. 会社に戻って売上伝票を書き直し

6. 見積は商品を一つずつ調べて手作業で作成

7. 誰が何の対応をしたか共有されない

arrow_forward

check_circle n8n導入後

【管理部・新藤さん】

1. 納品書をスキャン or 写真 → AIが自動読取

2. 弥生販売に自動転記（確認だけ）

3. ギフトシーズンも処理速度は変わらない

【営業部】

4. 現場でスマホに話すだけで仮伝票完了

5. 売上伝票は自動生成 → 弥生販売へ

6. 品目と取引先を選ぶだけで見積書を即時作成

7. メール・電話の活動ログが全員に自動共有

settings 設定

弥生販売連携設定

接続方式API連携 (弥生販売 24)

接続ステータス● 接続中

CSVバックアップ出力

転記前の確認ステップ

AI-OCR設定

読取モデルClaude Vision (claude-sonnet-4-6)

低確信度フラグ閾値85%（手書き箇所を自動フラグ）

フォーマット学習取引先ごとの伝票フォーマットを記憶

通知設定

管理部通知先y.shindo@ryoun.co.jp

手書き読取エラー通知