AIは経理業務をどう変えるか？「経理DX」実現へ、自動仕訳・請求書処理の最新事例と未来展望
はじめに：AIが「経理DX」にもたらす変革の波
デジタルトランスフォーメーション（DX）の潮流が各業界を席巻する中、経理部門もまた、AI（人工知能）技術の導入による大きな変革期を迎えています。この「経理DX」の動きは、従来、膨大な手作業と時間を要していた仕訳入力、請求書処理、経費精算といった定型業務の自動化を加速させ、業務効率の大幅な向上が期待されています。特に大企業やエンタープライズにおいては、複雑かつ大量の会計処理を迅速かつ正確に行う必要性から、AI活用、とりわけ「AIエージェント」のような先進技術への関心は日に日に高まっています。本稿では、AIが経理業務、とりわけ「自動仕訳」や「請求書処理」にどのような変革をもたらすのか、最新の導入事例を交えながら、その可能性と未来展望について深掘りします。経理部門の責任者、CFO、経営者、そしてDX推進を担当する管理職の方々にとって、本稿がAI導入による「経理DX」推進の一助となれば幸いです。人材不足が叫ばれる現代において、AIによる「省力化」と「業務効率化」は喫緊の課題です。
第1章：AIによる経理業務自動化の現状と主要技術 – 「経理DX」の基盤
経理業務におけるAI活用は、もはや未来の話ではなく、「経理DX」を実現する現実のソリューションとして多くの企業で導入が進んでいます。この章では、AIがどのように経理業務を自動化するのか、その現状と主要な技術、特に「OCR」技術の進化について解説します。
まず、AIが得意とするのは、ルールベースの反復的な作業です。経理業務には、まさにこのような性質を持つものが多く存在します。例えば、請求書に記載された情報を会計システムに入力する作業や、取引内容に基づいて勘定科目を判断し仕訳を行う作業などが挙げられます。これらの業務は、従来、人手を介して行われてきましたが、AI技術の進化により、その多くが自動化可能となりました。これは「業務効率化」と「省力化」に直結します。
AIによる経理業務自動化を支える主要な技術としては、まずAI-OCR（AI搭載光学文字認識）が挙げられます。従来のOCR技術は、活字の認識精度に限界があり、手書き文字や複雑なレイアウトの帳票の読み取りは困難でした。しかし、AI-OCRは、深層学習（ディープラーニング）、例えば「Deep Dean」のような技術を活用することで、これらの課題を克服し、格段に高い精度で文字情報をデータ化することを可能にしました。これにより、紙媒体の請求書や領収書をスキャンするだけで、必要な情報が自動的に抽出され、会計システムへの入力作業が大幅に削減されます。これは「請求書処理」の自動化における大きな進歩です。
次に重要な技術が、機械学習（Machine Learning）です。機械学習は、大量の過去データからパターンを学習し、未知のデータに対しても予測や判断を行うことができる技術です。経理業務においては、過去の仕訳データをAIに学習させることで、新たな取引が発生した際に、AIが自動的に適切な勘定科目を推測し、「自動仕訳」候補を提示することが可能になります。これにより、仕訳作業の効率化はもちろんのこと、人的ミスによる誤仕訳のリスクも低減できます。
さらに、RPA（Robotic Process Automation）との連携も「経理DX」において進んでいます。RPAは、PC上で行われる定型的な操作を自動化する技術ですが、AIと組み合わせることで、より高度な自動化が実現します。例えば、AI-OCRで読み取った請求書データを、RPAが会計システムへ自動入力し、さらにAIがその内容を検証するといった一連のプロセスを自動化することが可能です。
これらの技術の組み合わせにより、請求書の受領からデータ入力、仕訳、承認、支払処理に至るまで、一連の買掛金管理（A&P）業務の多くを自動化できるようになってきています。これにより、経理担当者は単純作業から解放され、より付加価値の高い分析業務や「戦略経理」業務に注力できるようになります。これは「大企業」や「エンタープライズ」にとって、人材活用の観点からも重要です。
第2章：AIを活用した「自動仕訳」の最新事例と導入効果 – 「業務効率化」の実現
AI技術の進化は、経理業務の中でも特に時間と手間を要する仕訳作業に大きな変革をもたらしています。この章では、AIを活用した「自動仕訳」の最新事例と、その導入によって「大企業」や「エンタープライズ」がどのような効果を得ているのかを具体的に見ていきましょう。
ある大手製造業では、国内外の多数の拠点から日々大量に発生する経費精算の仕訳処理に課題を抱えていました。従来は、各拠点から送られてくる経費精算書の内容を経理担当者が一件ずつ確認し、手作業で会計システムに仕訳入力を行っていましたが、処理件数の多さから入力ミスや処理遅延が頻発し、月次決算の早期化を阻害する要因となっていました。そこで同社は、AIを活用した経費精算システムを導入し、「経理DX」を推進しました。このシステムでは、従業員がスマートフォンで撮影した領収書の画像データをAI-OCRが読み取り、日付、金額、支払先などを自動でデータ化します。さらに、過去の仕訳パターンを学習したAIが、経費の内容に応じて最適な勘定科目を推測し、「自動仕訳」候補を自動生成します。経理担当者は、AIが提案した仕訳候補を確認し、必要に応じて修正するだけで済むため、仕訳作業にかかる時間が大幅に短縮されました。結果として、同社では経費精算処理の工数を約70%削減し、月次決算の早期化にも成功しました。また、AIによる自動チェック機能により、不正な経費申請の抑止効果も期待されています。これは「業務効率化」と「省力化」の好例です。
別の事例として、あるサービス業の企業では、売掛金の消込作業の効率化にAIを活用しています。同社では、顧客からの入金情報と請求情報を突合し、売掛金を消し込む作業に多くの時間を費やしていました。特に、振込名義と顧客名が一致しない場合や、一部入金、過入金などのイレギュラーなケースでは、経理担当者が個別に調査・確認を行う必要があり、業務負荷が高くなっていました。そこで同社は、AIを搭載した入金消込システムを導入しました。このシステムは、銀行から取得した入金明細データと、会計システム内の請求データをAIが照合し、自動で消込処理を行います。AIは、過去の消込パターンや顧客情報などを学習することで、振込名義が異なる場合でも高い精度で顧客を特定し、適切な請求情報と紐付けます。また、一部入金や過入金などのイレギュラーなケースについても、AIが自動で判断し、適切な処理を提案します。このシステムの導入により、同社では売掛金の消込作業にかかる時間を約80%削減し、経理担当者はより高度な債権管理業務に注力できるようになりました。
これらの事例からもわかるように、AIを活用した「自動仕訳」は、単に作業時間を短縮するだけでなく、業務品質の向上、人的ミスの削減、内部統制の強化といった多岐にわたる効果をもたらします。特に、ファーストアカウンティング株式会社が提供する「Remota」のようなAIソリューションは、「Deep Dean」に代表される深層学習技術を活用し、「請求書処理」や「自動仕訳」業務の自動化において高い精度を実現しており、多くの「大企業」で導入が進んでいます。「US CPA」（米国公認会計士）や「公認会計士」といった専門家も、AIの進化が経理業務のあり方を大きく変える可能性を指摘しており、「FASS」（経理・財務スキル検定）などの資格取得においても、AIに関する知識の重要性が増しています。「経理DX」の推進には、こうした専門知識も不可欠です。
第3章：AIによる「請求書処理」の革新：「OCR」から「AIエージェント」へ
「請求書処理」は、経理業務において最も時間と手間を要する業務の一つです。紙ベースの請求書の受け取り、内容確認、データ入力、承認、保管といった一連のプロセスは、多くの企業で依然として手作業に依存しており、「業務効率化」の大きな妨げとなっています。しかし、AI技術の進化は、この「請求書処理」のあり方を根本から変えようとしています。「経理DX」の中核とも言える分野です。
従来、「請求書処理」の自動化といえば、「OCR」（光学文字認識）技術が中心でした。OCRは、紙の請求書をスキャンして文字情報を読み取り、データ化する技術ですが、認識精度や対応できる帳票フォーマットに限界があり、結局は人手による確認や修正作業が必要となるケースが多くありました。しかし、近年登場したAI-OCRは、AI技術、特に深層学習（ディープラーニング）を活用することで、これらの課題を大幅に改善しました。AI-OCRは、様々なフォーマットの請求書を高精度で読み取り、請求日、請求元、請求金額、支払期日といった必要な情報を自動的に抽出することができます。手書き文字や低解像度の画像であっても、ある程度の精度で認識することが可能です。
ファーストアカウンティング株式会社が提供する「Remota」や「Robota」といったAIソリューションは、このAI-OCR技術を核として、「請求書処理」の自動化を推進しています。例えば、「Remota」は、受け取った請求書をAI-OCRで読み取り、会計システムへの「自動仕訳」までを一気通貫で行うことができます。また、「Robota」は、特に領収書処理に特化しており、従業員がスマートフォンで撮影した領収書をAIが自動でデータ化し、経費精算システムと連携することで、経費精算業務の大幅な「業務効率化」を実現します。さらに、同社の特許技術である「ハイパーペースト」機能は、過去の請求書データから参考データを自動参照・コピーすることで、請求書入力業務をさらに効率化します。これは、特に「大企業」の定型的な請求書入力業務において、AI-OCRを補完する有効な機能として注目されています。
そして今、「請求書処理」の自動化は、AI-OCRの段階を超え、「AIエージェント」という新たなステージへと進化しつつあります。「AIエージェント」とは、特定のタスクを自律的に実行するAIプログラムのことです。「請求書処理」における「AIエージェント」は、単に請求書を読み取ってデータ化するだけでなく、請求書の内容を理解し、関連する情報（例えば、契約情報や過去の取引履歴など）と照合し、承認ワークフローを自動的に開始し、さらには支払処理までを実行するといった、より高度な業務を自律的に行うことが期待されています。これは「経理DX」の究極の形の一つと言えるでしょう。
例えば、「AIエージェント」は、受け取った請求書が契約内容と一致しているか、予算内に収まっているかなどを自動的に検証し、問題がなければ担当者に承認を依頼します。もし不一致や予算超過があれば、「AIエージェント」が自動的に関係者に通知し、対応を促すといったことも可能になります。これにより、経理担当者は、ルーティンワークから解放され、例外処理や戦略的な業務に集中できるようになります。
「AIエージェント」の導入は、「請求書処理」の完全自動化、いわゆる「ノータッチプロセッシング」の実現に向けた重要な一歩と言えるでしょう。これにより、企業は「請求書処理」にかかるコストを大幅に削減し、業務のスピードと精度を飛躍的に向上させることが可能になります。「大企業」や「エンタープライズ」においては、グローバルなサプライヤーとの取引も多く、請求書のフォーマットや言語も多様であるため、「AIエージェント」による柔軟かつ高度な自動化への期待は特に大きいと言えます。
第4章：AI導入の課題と成功のポイント：「人材」育成と業務プロセスの見直しによる「経理DX」
AI技術が経理業務にもたらす恩恵は計り知れませんが、その導入と活用を成功させ、「経理DX」を実現するためには、いくつかの課題を克服し、重要なポイントを押さえる必要があります。この章では、AI導入における主な課題と、それを乗り越えて成功に導くためのポイントについて解説します。
まず、AI導入における最大の課題の一つは、既存の業務プロセスとの整合性です。多くの企業では、長年にわたり構築されてきた経理業務のフローが存在します。AIシステムを導入する際には、この既存のフローをAIに合わせて見直す必要がありますが、これには関係各部署との調整や、従業員の意識改革が不可欠です。単にAIツールを導入するだけでは、期待した効果が得られないばかりか、かえって業務が混乱する可能性もあります。したがって、AI導入を検討する初期段階から、業務プロセスの見直しを視野に入れ、関係者との十分なコミュニケーションを図ることが重要です。
次に、データの質と量も重要な課題です。AI、特に機械学習モデルは、大量かつ質の高いデータで学習することで、その精度を高めます。しかし、多くの企業では、経理データが複数のシステムに散在していたり、データの形式が統一されていなかったりするケースが見られます。このような状態では、AIが効果的に学習することができず、期待した精度が得られない可能性があります。AI導入に先立ち、データの収集、整理、クレンジングといったデータマネジメント体制を整備することが不可欠です。
そして、最も重要な課題の一つが、AIを使いこなせる「人材」の育成です。AIシステムを導入しても、それを適切に運用し、得られた情報を活用できる「人材」がいなければ、宝の持ち腐れとなってしまいます。経理担当者には、従来の会計知識に加えて、AIの基本的な仕組みや活用方法、データ分析のスキルなどが求められるようになります。企業は、従業員に対するAI関連の研修プログラムを提供したり、外部の専門家を活用したりするなどして、「人材」育成に積極的に取り組む必要があります。「US CPA」や「公認会計士」といった会計の専門家も、AIリテラシーを高めることの重要性を認識し、自己研鑽に励むことが求められます。「FASS」のような資格も、こうしたスキルセットを測る指標となり得ます。
AI導入を成功させるためのポイントとしては、まずスモールスタートを心がけることが挙げられます。最初から大規模なシステムを導入しようとすると、コストやリスクが大きくなるだけでなく、現場の抵抗も大きくなりがちです。まずは、特定の業務領域（例えば、「請求書処理」の一部や経費精算の自動化など）に限定してAIを導入し、効果を検証しながら段階的に適用範囲を拡大していくアプローチが有効です。
また、経営層のコミットメントも不可欠です。AI導入は、単なるツールの導入ではなく、企業全体の「DX」戦略の一環として位置づけられるべきです。経営層がAI導入の重要性を理解し、リーダーシップを発揮して推進することで、全社的な協力体制を構築しやすくなります。
さらに、適切なAIソリューションの選定も重要です。市場には様々なAIツールやサービスが存在しますが、自社の課題やニーズに合致したものを選ぶ必要があります。導入実績やサポート体制、セキュリティ対策などを十分に比較検討し、信頼できるベンダーを選定することが成功の鍵となります。ファーストアカウンティング株式会社のような、経理業務に特化したAIソリューションを提供している企業は、専門知識やノウハウが豊富であり、導入後のサポートも期待できます。「SAP」のような「ERP」システムとの連携も考慮に入れるべきでしょう。
最後に、AI導入は一度行ったら終わりではなく、継続的な改善と評価が必要です。AIモデルの精度は、新たなデータを取り込み、再学習させることで向上します。また、業務プロセスや市場環境の変化に合わせて、AIの活用方法も見直していく必要があります。定期的に効果測定を行い、改善点を洗い出し、PDCAサイクルを回していくことが、AI活用の効果を最大化するために不可欠です。
第5章：「経理DX」の未来展望：「戦略経理」への進化と「AIエージェント」の役割
AI技術の進化は、経理業務のあり方を根本から変え、企業経営における経理部門の役割をも再定義しようとしています。この最終章では、AIが切り拓く「経理DX」の未来と、その中で「AIエージェント」が果たす役割について展望します。
これまで経理部門の主な役割は、過去の取引を正確に記録し、財務諸表を作成すること、すなわち「記録係」としての側面が強いものでした。しかし、AIによる定型業務の自動化が進むことで、経理担当者は煩雑な手作業から解放され、より高度な分析業務や戦略的な意思決定支援へとシフトしていくことが期待されています。これが、いわゆる「戦略経理」への進化です。「経理DX」が目指す一つのゴールと言えるでしょう。
「戦略経理」とは、単に過去の数値を集計するだけでなく、それらのデータを分析し、経営課題の発見や将来予測、事業戦略の立案に貢献する経理のあり方を指します。AIは、膨大な会計データや市場データ、さらには非構造化データ（ニュース記事やSNS情報など）をリアルタイムに分析し、人間では気づきにくいインサイトを抽出することができます。例えば、AIは売上トレンドの異常値を検知したり、特定の製品や顧客セグメントの収益性を詳細に分析したり、将来のキャッシュフローを予測したりすることが可能です。経理担当者は、これらのAIによる分析結果を活用し、経営層に対してより的確なアドバイスや提言を行うことができるようになります。
この「戦略経理」への進化において、「AIエージェント」は中心的な役割を担うと考えられます。「AIエージェント」は、単にデータを処理するだけでなく、自律的に情報を収集・分析し、問題解決のためのアクションを提案・実行することができます。例えば、経営会議で「来期の収益予測を上方修正すべきか」という議題が上がった場合、「AIエージェント」は関連する市場データや競合他社の動向、自社の販売パイプラインなどを瞬時に分析し、複数のシナリオに基づいた収益予測と、それぞれのシナリオにおけるリスクと機会を提示することができます。さらに、収益目標を達成するための具体的な施策（例えば、特定の製品のプロモーション強化や新規市場への参入など）を提案することも可能になるでしょう。
また、「AIエージェント」は、「BPO」（ビジネス・プロセス・アウトソーシング）のあり方にも影響を与える可能性があります。従来、企業はコスト削減や専門性の確保を目的として、経理業務の一部を外部の「BPO」ベンダーに委託してきました。しかし、「AIエージェント」が高度な経理業務を自動的に実行できるようになれば、企業は「BPO」に頼ることなく、自社内で効率的かつ高品質な経理業務を遂行できるようになるかもしれません。あるいは、「BPO」ベンダー自身が「AIエージェント」を積極的に活用し、より付加価値の高いサービスを提供するようになる可能性も考えられます。
「ERP」（Enterprise Resource Planning）システムとの連携も、「経理DX」の未来を語る上で欠かせません。「SAP S/4HANA」のような次世代「ERP」システムは、AIや機械学習の機能を組み込み、リアルタイムなデータ分析や予測を可能にしています。「AIエージェント」は、これらの「ERP」システムとシームレスに連携し、「ERP」システム内に蓄積された膨大なデータを活用して、より高度な自動化や意思決定支援を実現することが期待されます。例えば、「AIエージェント」が「ERP」システムから販売データや在庫データをリアルタイムに取得し、需要予測モデルを自動的に更新し、最適な生産計画や調達計画を立案するといったことが可能になるでしょう。
「請求書処理」や「自動仕訳」といった個別の業務の自動化は、「経理DX」の第一歩に過ぎません。AI技術、特に「AIエージェント」の進化は、経理業務全体のプロセスを再構築し、経理部門を企業の成長を牽引する戦略的なパートナーへと変貌させる可能性を秘めています。「大企業」や「エンタープライズ」においては、この変革の波をいち早く捉え、AIを積極的に活用していくことが、競争優位性を確立するための鍵となるでしょう。「Deep Dean」（ディープディーン）のような先進的なAI技術の研究開発も進んでおり、将来的には、人間とAIが協調し、より創造的で価値の高い業務を遂行する未来が訪れることが期待されます。
まとめ：AIと共に進化する未来の経理部門 – 「経理DX」のその先へ
本稿では、AIが経理業務、特に「自動仕訳」や「請求書処理」にどのような変革をもたらすのか、最新の事例や技術動向を交えながら解説してきました。AI-OCRによるデータ入力の自動化、機械学習による仕訳の自動提案、そして「AIエージェント」による自律的な業務遂行へと、AI技術は着実に進化を遂げており、経理業務の「業務効率化」と高度化に大きく貢献しています。これらはすべて「経理DX」の重要な構成要素です。
「大企業」や「エンタープライズ」にとって、AIの導入は、単なるコスト削減や「業務効率化」に留まらず、経理部門の役割を「記録係」から「戦略的パートナー」へと転換させるための重要な手段となります。AIが定型業務を担うことで、経理担当者はデータ分析や経営戦略の策定といった、より付加価値の高い業務に注力できるようになります。これは「人材」の有効活用にも繋がります。
もちろん、AI導入には、業務プロセスの見直しや「人材」育成といった課題も伴います。しかし、これらの課題を克服し、AIを戦略的に活用することで、企業は競争優位性を確立し、持続的な成長を実現することができるでしょう。
ファーストアカウンティング株式会社をはじめとするAIソリューションプロバイダーは、経理業務に特化したAI技術の開発を進めており、企業がAI導入をスムーズに進めるための支援を提供しています。これらのソリューションを活用し、自社の課題やニーズに合った形でAIを導入していくことが重要です。「経理」、「人材」、「業務効率化」、「省力化」、「AI」、「AIエージェント」、「BPO」、「ERP」、「SAP」、「大企業」、「エンタープライズ」、「戦略経理」、「A&P」、「請求書」、「自動仕訳」、「Deep Dean」、「US CPA」、「公認会計士」、「FASS」、「DX」、「OCR」といったキーワードは、今後の「経理DX」を考える上で欠かせないものとなるでしょう。
未来の経理部門は、AIと人間が協調し、それぞれの強みを活かしながら、企業の成長を支える戦略的な存在へと進化していくはずです。この変革の時代において、積極的にAI技術を取り入れ、変化に対応していくことが、これからの経理専門家、そして企業経営者に求められる姿勢と言えるでしょう。「経理DX」の推進は、そのための重要なステップです。