支払通知書と請求書の突合をAIで進める手順

支払通知書は元請ごとに書式が違う。PDFで届く元請もあれば、Excelで届く元請も、紙をスキャンして送ってくる元請もある。項目名も「当月出来高」「支払額」「差引支払額」と呼び方が揺れ、請求書の項目と一対一で並ばない。

足し算そのものは数分で終わる。時間を取るのは、一致しなかった行の理由を探す作業だ。通知書には「査定減」の一言しか書かれていないことが多く、どの工事のどの項目が減額されたのかは、請求書の明細と照らさないと分からない。

差額が出る理由は、専門工事業ではおおよそ決まっている。出来高の査定による減額、前回までの未払分の繰り越し、保留金の留保、立替材料や安全協力費の相殺、振込手数料の差引だ。理由の型が決まっているので、AIに型を教えると分類の下書きが作りやすい。

締め日のずれにも注意がいる。自社が月の途中で締めて請求し、元請が月末締めで査定する場合、自社の請求書は翌月の通知書に載る。未入金に見える行の一部は、翌月の支払に回っているだけだ。この「翌月送り」も突合の分類に入れておく。

用意するのは、自社の請求書一覧、元請の支払通知書、元請ごとの差引ルールのメモの3つだ。請求書一覧は会計ソフトや請求書発行ツールからCSVかExcelで書き出せる。列は請求番号、現場名、請求日、請求額があれば足りる。

3つ目の差引ルールのメモが、突合の精度を左右する。「B建設は振込手数料を差し引く」「C工業は安全協力費を毎月相殺する」といった、ベテランが当たり前に知っている癖を文章にして渡す。書き出す作業は最初の1回で済み、その後は元請ごとに育てていける。

ファイルの中身はAIの処理のために外部へ送信される。請求先名や金額が入るため、使うフォルダと渡してよい情報の範囲を、社内の取り扱いの決まりに沿って先に決めておく。元請との契約に秘密保持の条項がある場合は、その条項も確認する。

スキャンした画像のPDFは、数字の読み違いが起きやすい。文字が選択できるPDFやExcelで受け取れる元請から始めると、突合の結果を信頼しやすい。読み取りの怪しい行は、AIに「読み取りに自信がない」と印を付けさせる。

以下は架空データでの実行例だ。架空の塗装会社A塗装工業が、架空の元請B建設へ3件の請求書を出し、B建設から1枚の支払通知書が届いた想定で、Claude Codeに突合を頼む。会社名も金額も、実在のものとは関係がない。

プロンプト例: 「invoices.csv は自社の請求書一覧、tsuchisho_B.pdf は元請Bの支払通知書だ。請求番号と現場名で突き合わせ、請求額と支払額が一致する行、差額がある行、通知書に載っていない行の3つに分けて表にしてほしい。差額がある行には、通知書に書かれた理由の文言をそのまま引用して添える。通知書に根拠がない理由は『推測』と明記し、分からない場合は『不明』と書く。合計も出し、行ごとに検算してほしい。」

出力の表は次のようになる。北町マンション外壁は請求120万円に対して支払114万円で、6万円の差がある。通知書には「査定減」とあり、引用の列にその文言が入る。西町ビル防水は85万円で一致する。南町倉庫塗装は通知書に載っておらず、「未掲載」に分類される。

南町倉庫塗装について、AIは「請求日が元請の締め日より後にあたる。翌月の通知書に載る行として扱う」と推測を付ける。この推測は引用ではないため推測の列に入り、元請に確認が取れるまで事実として扱わない。

AIは、根拠のない理由をもっともらしく書くことがある。通知書の文言をそのまま引いた列と、AIの推測の列を分けて出させると、確認の優先順位が付けやすい。引用の列は目視で速く確かめられる。推測の列は元請に確認するまで保留にする。

合計額の検算は、AIの暗算に頼らず、集計用のスクリプトで再計算させる。プロンプトに「合計はPythonで再計算して、表の合計と一致するか確認してほしい」と一文足せば済む。一致しない場合は、どの行で食い違うかを出させる。

AIの限界は、通知書の読み取りに出る。画質の低いスキャンや手書きの通知書では、桁や数字を読み違える。AIが読み取った数字は、原本の通知書と照らして人が確認する。特に差額が出た行は、原本の数字を必ず目で追う。

差引ルールのメモと食い違う差額が出たときは、AIに「メモのどの項目と合わないか」を説明させる。メモにない新しい相殺が見つかれば、メモに1行足す。この積み重ねで、元請ごとの癖が次の月から分類に反映される。

差額のうち理由が「不明」の行は、元請の担当者に確認する。請求番号、現場名、請求額、支払額、差額を表にして本文に入れるところまで、確認メールの下書きはAIが作れる。担当者が差額の場所をすぐ把握できる文面になる。

プロンプト例: 「差額がある行のうち『不明』と分類した行について、B建設の工事担当者あてに確認メールの下書きを作ってほしい。請求番号・現場名・請求額・支払額・差額を表にして入れ、査定の内訳を教えてほしいという依頼の文面にする。こちらの請求が正しいと断定する表現と、責める言い回しは避ける。送信はしないので、本文だけを出力してほしい。」

メールを送るかどうか、差額を受け入れるかどうかは人が決める。値引きに応じる判断は、元請との今後の取引にも響く。AIの下書きは叩き台にとどめ、社長か経理担当が文面と金額を読んだうえで、自分の名前で送る。

入金の消し込みも同じ線で扱う。AIが「一致」と分類した行も、消し込みの前に人が通知書の原本と照らす。突合の結果は判断材料であり、会計ソフトへの登録は人が行う。

最初から全元請に広げずに、通知書が文字の選べるPDFかExcelで届く元請を1社選ぶ。結果が分かっている過去1か月分で試し、AIの出した分類が経理担当の実際の処理と合うかを確かめる。合わない行は、差引ルールのメモを直す。

月ごとにフォルダを作り、請求書一覧、通知書、AIの出力表、確認メールの下書きを同じ場所に置く。次の月にも同じプロンプトを使えるよう、プロンプト自体もフォルダの隣に保存しておく。保存したプロンプトを呼ぶだけで、翌月の突合が始まる。

元請が増えたら、差引ルールのメモを元請ごとに1ファイル足す。突合の手順は共通で、変わるのはメモの中身だけだ。メモが増えるほど、ベテランの頭にあった癖が会社の資産として残る。

自社でも自動化を13本運用している（2026年7月時点）。建設業向けには、書類まわりの実装支援も行っている。自社の通知書の形式に合わせた設計が要る場合は、実装支援の相談に乗れる。