降本增效类 AI 服务列表

削减人力成本和工具成本的AI举措共收录 7 款 AI 服务。

ヘルプフィール

Helpfeel

Helpfeel 株式会社提供的 AI 知识检索系统，以专利技术“意图预测检索”为核心。即使是含糊的表述、汉字与假名的写法差异或拼写错误，也能带用户找到目标 FAQ 文章，官方公布的检索命中率为 98%。除检索型 FAQ 外，还提供可横向检索内部 PDF、Word 来作答的 AI 智能体、在提交前就展示答案的咨询表单，以及对积累的咨询数据（VoC）进行分析并提出文章改进建议的能力，均整合在同一平台。截至 2026 年 1 月已导入 900 个以上站点，公布咨询量削减实绩 70%、续约率 99%。费用为初期费用与月度费用的打包方案，金额为单独报价。

# AIチャットボット# 検索エンジン・RAG# AIエージェント# 業務効率化# コスト削減# 自動化・省力化# 日本語対応

フリー

freee

freee会计（フリー会计）是在云会计软件领域国内市场份额第一的一体化云会计平台（提供方：在东京证券交易所Growth市场上市的 freee株式会社）。它会自动获取银行账户与信用卡的明细并由AI推测分录，因此即使没有簿记知识，也能将记账、报税、决算乃至电子申报一气呵成地完成。面向个体经营者月费980日元起，面向法人5,480日元起（均为年付、不含税），无初期费用，支持免费试用。作为与人事劳务、发票等联动的一体化云ERP也可使用。

# 業務効率化# 自動化・省力化# コスト削減# 日本語対応

マネー フォワード クラウド

MoneyForwardクラウド

Money Forward Cloud（マネーフォワード クラウド）是由东京证券交易所 Prime 市场上市的株式会社マネーフォワード提供的、面向法人与个体工商户的后台业务一体化 SaaS 群。它以云会计为核心，将发票、报销、薪酬、考勤、人事劳务等通过一个 ID 打通，借助明细的自动获取与记账凭证的自动化，让从记账到决算、报税的流程更高效。面向法人的会计月费 2,480日元起，面向个人的确定申告月费 900日元起（均为按年付费、不含税），初始费用 0 日元、1 个月免费。它在与会计事务所的联动方面也颇具优势。

# 業務効率化# 自動化・省力化# コスト削減# 生産性向上# 日本語対応

インフォマート

インフォマート

株式会社 Infomart（东证 Prime）提供的、将企业间交易（BtoB）数字化的「BtoB Platform」系列。发票・订货收货・合同・报价单等都能在屏幕上完成，核心的发票产品使用企业数超过 120 万家、国内份额第一。交易对象可免费加入，并对应发票制度・电子账簿保存法。还以 AI-OCR 等辅助自动化。

# 業務効率化# 自動化・省力化# コスト削減# データ連携（API連携）# AI-OCR（文字認識）# 日本語対応

ヤヨイ

弥生

面向日本中小企业与个体户的经典云会计软件（弥生株式会社），具备由 AI 自动为银行明细与收据记账的「智能交易导入」。主力弥生会计 Next 还搭载 AI 交易录入与资金分析β，并支持报税、发票与电子账簿保存法。有免费体验・首年免费。

# 業務効率化# 自動化・省力化# コスト削減# 日本語対応

インボックスウケトリセイキュウショ

invox 受取請求書

把以任何形式（邮寄、邮件、PDF、电子发票）送达的发票，通过 AI OCR 加人工核对准确数据化，并将从录入到付款（转账数据生成）与记账入账全程自动化的云端发票接收服务。符合日本电子账簿保存法与发票制度。由 invox 株式会社（原 Deepwork）提供。

# AI-OCR（文字認識）# 業務効率化# コスト削減# 日本語対応

ジェヴ

Jev

Jev 是 TypeSafe AI 于 2026 年 9 月 15 日发布的首款「System One 模型」。它与 LLM 不同，不生成文本：传入状态（文本或 JSON），它会返回类型固定的值——Choice（分类）、Score（评分）、Noul（0〜1 的真值），并附带概率与 confidence。因为不返回字符串，所以既不需要解析也不需要校验。官方公布的数字是端到端 70〜500 毫秒、输入每百万 token 0.042 美元，输出 token 免费。一次请求里的问题并行评估，堆再多响应时间也几乎不变，因此适合工单分流、LLM 护栏、RAG 重排序这类「同一种判断大量重复」的场景。截至 2026 年 9 月处于早期访问（候补名单制），官方明确写着包括中文在内的 CJK 文字准确率低于英语。

# API・SDK# AIエージェント# 検索エンジン・RAG# 自動化・省力化# コスト削減

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2026 年 9 月 15 日，潜行两年的 TypeSafe AI 带着 4,000 万美元融资发布了 Jev，热度从社交平台一路烧到 Qiita、Zenn 等技术社区（Qiita 更在 9 月 16 日至 10 月 2 日举办官方活动）。引爆讨论的不是跑分，而是定位的直观：一个不生成文本的 AI。Jev 不聊天，而是从你事先定义好的选项中挑一个，附上概率返回。本文梳理 Choice（分类）・Score（评分）・Noul（0〜1 真值）三种提问类型实际返回什么、让堆问题不增加延迟的投机式 fan-out、输入每百万 token 0.042 美元且输出免费的定价设计、从候补名单到 Python SDK・HTTP API・Claude Code skill 的完整用法、用 confidence 设阈值把拿不准的交给人的做法，以及工单分流・LLM 护栏・RAG 重排序等应用案例。同时也覆盖官方主动公开的短板：CJK 准确率低于英语、数不清数量、日期比较弱等。