買掛金・調達業務に代わるAIソリューションを提供するFreehandは、2026年10月13日、エージェント型AIチームが承認済み請求書の支払いから消し込みまでを自律的に処理できる支払い自動化ソリューション「Freehand Pay」を発表しました。

これまでFreehandのエージェントは、ERP、TMS、調達システム、EDI、メール、契約書、サプライヤーとのやり取りにまたがる構造化・非構造化データの接続、契約・料金・ポリシーに基づく請求の監査、サプライヤーとの例外解決、正しい総勘定元帳勘定への費用配賦を行ってきました。しかし、支払い承認が自動化ワークフローの終点となっており、財務チームはサプライヤー間の運用引き継ぎと支払い実行プロセスを管理する必要がありました。Freehand Payは、Stripeを基盤とする現地決済網を通じてサプライヤーに現地通貨で支払うことで、このギャップを解消します。

新製品は、監査、例外解決、費用配賦、支払い、消し込みを、自律性とガバナンスを備えた単一の継続的ワークフローに統合します。Freehand Payは、開発段階からFreehandと協力した一部のFortune 50企業で使用されており、同社ると、これらの顧客は買掛金処理サイクル時間を80〜90%短縮し、手動レビューに代わってAIチームが判断の99%を処理しました。本ソリューションは現在、すべてのFreehand顧客が利用可能です。これらの数値はパイロット参加企業によるものであり、幅広い顧客基盤に展開した後も同様の成果が維持されるかが今後の注目点となります。

「当社のAIチームは、何を支払うべきかをすでに判断していますが、これまでは自ら支払いを実行することはできませんでした」と、Freehandの共同創業者兼CEOであるNitin Jayakrishnan氏は述べています。「これまで顧客は、承認から支払い実行までの運用引き継ぎを管理する必要がありました。Stripeの決済インフラを基盤とするFreehand Payにより、顧客は procure-to-pay プロセス全体を、顧客のデータと確立された運用実績に基づいて訓練されたAIエージェントチームに任せることができます」

拡大を続ける決済パートナーのネットワークが、Freehand Payの背後にあるグローバルインフラを強化し、150カ国以上・60以上の通貨(うち110カ国では現地決済網を含む)でのサプライヤーへの支払い実行を支援しています。これにより、サプライヤーは従来の越境送金ではなく、希望する通貨で現地決済を受け取ることができます。

Freehand Payは、同社のAIチームをデータ接続から支払い消し込みまで、単一の継続的ワークフローで拡張します。

• Connect + Understand: ERP、TMS、調達システム、EDI、メール、契約書、PDF、サプライヤーとのやり取りにまたがる構造化・非構造化データを統合します。
• Audit + Enforce: 発注書、契約、料金、ポリシー、実際の出来事に照らして請求を検証します — 請求書と発注書の単純な突合ではなく、実際の契約上の債務を算定します。
• Resolve: 差異を調査し、証拠を収集し、サプライヤーと連携し、例外を解決します。
• 費用配賦: 複雑な配分を含め、総勘定元帳勘定、コストセンター、事業部門を割り当てます。
• Pay: 承認済み取引を、サプライヤーの通貨で、現地決済網を通じて支払い実行します。
• concile: 完全な監査証跡とともに財務記録と取引を整合させます。

FreehandのAIチームは、一律の自動化アプローチではなく、カテゴリー固有の専門知識を備えて構築されています。物流・運送、倉庫・流通、関税・グローバル貿易といった複雑な支出カテゴリーに契約、料金構造、過去の例外パターンを適用することで、エージェントはシニアアナリスト並みの厳密さで問題を特定し、差異を解決し、支払いを検証できます。同社は、この専門的なインテリジェンスにより、顧客は支払い判断の自動化に対してより高い信頼を得られるとしています。

Freehand Payはまた、支払いを純コストではなくリターンの源泉に変えることも目的としています。請求書の監査・承認後、サプライヤーは早期支払いオファーを提出でき、承諾されたオファーは、採用状況に応じて、管理支出1億ドルあたり年間60万ドル〜700万ドルのリターンを生み出します。この経済性は参加度に左右されます。リターンが実現するのは、サプライヤーが早期支払いオファーを提出し、顧客がそれを承諾した場合のみです。

「当社では、FreehandのAIエージェントを使用して、最も複雑なサプライヤーへの請求書支払いを処理しています」と、Unileverの北米カスタマーオペレーションSVPであるMatt Algar氏は述べています。「Freehandは、複雑なサプライチェーンにおける高リスクの財務意思決定にAgentic AIを展開できることを実証しており、意思決定を支援するソフトウェアから実行を統括するAIへの転換を加速しています」

AIチームは、承認閾値、ポリシー、カテゴリー固有のルールを含む、各顧客の財務組織が定めた管理基準の枠内で運用されます。これらのパラメータ外の取引は人のレビューに回され、すべての判断が監査証跡に記録されます。Freehandは決済網の上に独自のコンプライアンス管理を組み込んでおり、SOC 1およびSOC 2 Type II認証、ISO 27001に加え、すべての支払いに対する自動化されたKYC、KYB、AML、制裁スクリーニングを実施しています。

Freehand Payは、単にアクションを推奨したり個々のタスクを自動化したりするのではなく、統制された結果まで業務を完遂するAIチームという、同社のより広範な自律型ファイナンスへの取り組みの一環です。

「当社の顧客は決済機能を導入しているのではありません。仕事そのものを任せているのです。資金移動は説明責任が始まる場所です」と、FreehandのエンタープライズプロダクトパートナーPratima Garg氏は述べています。「私の仕事は、すべての承認の裏付けとなる証拠を構築・提示することであり、それによって財務チームは人手を介さずに支払いを実行する自信を得られます」

現在、Freehandは大手グローバル企業の年間数百万ドル規模の支出を処理しており、その中には、単一のFortune 50消費財企業向けに年間2,000万ドル以上の処理も含まれます。

出典:GlobalFinTechSeries