Cadenseは、AIを活用した買掛金（AP）自動化プラットフォームです。請求書のキャプチャ、データ抽出、承認ワークフロー、支払い処理、照合までのライフサイクル全体を自動化します。ビジュアルなノーコードインターフェースを使用して、インテリジェントなAP自動化ワークフローを設計し、AIモデル、会計システム、銀行API、ビジネスツールを接続できます。手作業による請求書処理の排除、承認フローの効率化、支払いの最適化など、Cadenseはあなたの買掛金業務を変革するためのツールを提供します。
構築できるもの
請求書キャプチャと自動データ抽出 メール、スキャン、アップロードなど、あらゆるソースから請求書を自動的にキャプチャします。AIによるOCRとデータ抽出で、ベンダー名、金額、日付、明細項目を正確に読み取ります。
承認ワークフローの自動化 組織のポリシーに基づいた柔軟な承認ルーティングを構築します。金額ベースの承認階層、部門別ルーティング、例外処理を自動化し、承認プロセスを効率化します。
支払い処理と照合 承認済み請求書の支払いスケジューリング、バッチ処理、銀行連携を自動化します。ERPや会計システムとの自動照合により、正確な財務記録を維持します。
分析とレポーティング リアルタイムのダッシュボードで支払い状況、キャッシュフロー予測、ベンダー分析を可視化します。コスト削減の機会を特定し、支払い条件の最適化を支援します。
仕組み
ビジュアルワークフローエディタ 直感的なドラッグ＆ドロップキャンバスを使用してAPワークフローを設計します。AIモデル、会計システム、銀行API、サードパーティサービスをビジュアルなノーコードインターフェースで接続し、複雑な自動化ロジックを理解しやすく、保守しやすくします。
モジュラーブロックシステム 専門化されたコンポーネントで構築：処理ブロック（AIエージェント、API呼び出し、カスタム関数）、ロジックブロック（条件分岐、ループ、ルーター）、出力ブロック（レスポンス、評価器）。各ブロックはワークフロー内の特定のタスクを処理します。
柔軟な実行トリガー メール受信、REST API、ウェブフック、スケジュールされたcronジョブ、SlackやGitHubなどのプラットフォームからの外部イベントなど、複数のチャネルを通じてワークフローを起動できます。
リアルタイムコラボレーション チームが一緒に構築できるようにします。複数のユーザーがリアルタイム更新と詳細な権限コントロールにより、同時にワークフローを編集できます。
連携機能
Cadenseは複数のカテゴリにわたる80以上のサービスとネイティブ連携を提供します：
- AIモデル: OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Groq、Cerebras、OllamaやVLLM経由のローカルモデル
- コミュニケーション: Gmail、Slack、Microsoft Teams、Telegram、WhatsApp
- 生産性: Notion、Google Workspace、Airtable、Monday.com
- 開発: GitHub、Jira、Linear、自動化されたブラウザテスト
- 検索とデータ: Google検索、Perplexity、Firecrawl、Exa AI
- データベース: PostgreSQL、MySQL、Supabase、Pinecone、Qdrant
カスタム連携については、MCP（Model Context Protocol）サポートを活用して、任意の外部サービスやツールに接続できます。
Copilot
質問と指導を受ける
コパイロットはCadenseに関する質問に答え、ワークフローを説明し、改善のための提案を提供します。@記号を使用してワークフロー、ブロック、ドキュメント、ナレッジ、ログを参照し、文脈に応じたサポートを受けられます。
ワークフローの構築と編集 エージェントモードに切り替えると、コパイロットが変更を提案し、キャンバスに直接適用できます。自然言語コマンドでブロックの追加、設定の構成、変数の接続、ワークフローの再構築が可能です。
適応型推論レベル タスクの複雑さに応じて、高速、自動、高度、または超大型モードから選択できます。簡単な質問には高速モードから始め、複雑なアーキテクチャの変更や深いデバッグには超大型モードにスケールアップします。
コパイロット機能の詳細とAIアシスタンスで生産性を最大化する方法についてもっと学びましょう。
デプロイメントオプション
クラウドホスティング cadense.ioですぐに開始できます。完全に管理されたインフラストラクチャ、自動スケーリング、組み込みの可観測性を備えています。運用は私たちが処理するので、ワークフローの構築に集中できます。
セルフホスティング Docker ComposeまたはKubernetesを使用して独自のインフラストラクチャにデプロイできます。Ollama連携を通じてローカルAIモデルをサポートし、データを完全に制御できます。
次のステップ
最初のAP自動化ワークフローを構築する準備はできましたか？