経理業務効率化のための⽣成AI活⽤完全ガイド

現代の経理部⾨では、⼈⼿不⾜や⽉末⽉初の⻑時間労働、ヒューマンエラーなど従来からの課題が深刻化しています。その結果、決算期の残業や⼊⼒ミスによるリスクが経営課題となっています。

こうした状況で経理業務の効率化は急務と⾔えます。実際、AIによる定型業務の⾃動化により問い合わせ対応時間を85%削減し、経費精算業務で年間5,300時間の削減を達成した例もあります。

本記事では、経理業務効率化の重要性と⽣成AIの可能性、導⼊の具体的⼿順、成功事例、導⼊時の注意点までを解説します。

なお、経理部⾨のDXを推進するには⼈材育成も重要です。例えば法⼈向け⽣成AI研修サービス「SHIFT AI for Biz」を活⽤すれば、社員全体のAIリテラシーを体系的に向上させることができ、導⼊効果を最⼤化できます。

なぜ経理業務を効率化すべきか

まず、経理業務効率化の必要性を確認しましょう。経理は企業の健全な運営を⽀える反⾯、多くの企業で⼈⼿不⾜や⻑時間労働、ヒューマンエラーといった課題を抱えています。

特に⽉次・年次決算前後の繁忙期には膨⼤な⼿作業が発⽣し、ミスが発⽣すれば経営リスクにも直結します。また、経理担当者が⽇常業務に追われるあまり、戦略的な分析や意思決定への参画が難しくなるケースも少なくありません。

こうした課題を解決し経営のスピードと精度を上げるために、経理業務の効率化は避けて通れません。単純作業を効率化すれば担当者は付加価値の⾼い業務に時間を充てられ、ヒューマンエラーの削減やコスト低減にもつながります。特に近年は⽣成AIなどデジタル技術の発展により、経理DX（デジタルトランスフォーメーション）が現実的な選択肢となっています。経理業務を効率化すべき理由をまとめると以下の通りです。

⽣産性向上とコスト削減: ⼿作業の⾃動化により作業時間を短縮し、⼈件費や残業代を削減できます。実際にAI導⼊で単純作業時間が50%以上削減できた企業もあります 。

ヒューマンエラー防⽌: ⼊⼒ミスや計算ミスをAIで検知・代⾏することで、ミスによる⼿戻りや経営リスクを減らせます 。

戦略業務へのシフト: 定型業務の負担軽減により、経理担当者が経営分析や将来予測といった戦略的業務に注⼒できるようになります。

内部統制と属⼈化解消: 業務の標準化が進み、特定の担当者に依存しない体制づくりや内部統制の強化につながります 。

以上のように、経理業務の効率化は単なる時短やコスト削減に留まらず、経営全体の質とスピードを⾼める効果があります。

⽣成AIで何が可能か – 経理業務への活⽤例

近年登場した⽣成AI（Generative AI）は、⽂章や画像など様々なデータを⽣成・処理できるAI技術です。ChatGPTのような⾼度な⾔語モデルを活⽤すれば、経理領域でもこれまで⼈が⾏ってきた作業の多くを⾃動化・⾼度化できます。

⽣成AIを経理業務に取り⼊れることで具体的に何が可能になるのか、主な活⽤例を⾒てみましょう。

請求書処理・経費精算の⾃動化

経理の定型業務である請求書処理や経費精算は、⽣成AIによる⾃動化効果が特に⾼い分野です。例えば、紙の請求書をスキャンしAI-OCRで読み取った内容を⽣成AIが解釈することで、請求書データの⼊⼒から仕訳まで⾃動化できます。AIが請求書の品⽬や⾦額を正確に認識し、適切な勘定科⽬に振り分けるため、⼿⼊⼒ミスが削減され処理スピードも⼤幅向上します。

同様に、社員経費の精算処理もAIが代⾏可能です。領収書の画像から⽇付・⾦額・利⽤⽬的を抽出し、⾃動で費⽬分類や経費規程チェックを⾏います。これにより経費精算の承認プロセスがスムーズになり、経理担当者の確認作業が⼤幅に軽減されます。

請求書・経費処理の⾃動化により、担当者は本来のチェックや分析に注⼒でき、⽉次締めの迅速化にも寄与します。

財務レポート作成・予測分析の効率化

決算報告書や各種財務レポートの作成にも⽣成AIが活⽤できます。AIに財務データを学習させれば、主要な財務諸表を⾃動⽣成し、計算チェックや注記のドラフト作成まで⾏います。

その結果、レポート作成にかかる時間が削減されるだけでなく、データの⼀貫性と精度も保証されます。

また、膨⼤な決算資料から重要ポイントをAIが要約し経営層向けのサマリーレポートを作成するといったことも可能です。⽣成AIによる要約により報告資料作成の⼿間が減り、意思決定に必要な情報を迅速に提供できます。

さらに、予算策定や財務予測の⾼度化も期待できます。⽣成AIは過去の財務データからパターンを学習し、将来の収⽀や予算消化⾒通しを⾃動予測します   。過去の売上推移や市場トレンド、季節要因などを考慮したAI予測により、より正確な予算計画の策定や資⾦繰り管理が可能になります。

このように⽣成AIは、レポート作成から将来予測まで財務分析業務を効率化・⾼度化し、経営戦略の⽴案を強⼒に⽀援します。

不正検出・リスク管理の⾼度化

経理データに潜む不正や異常の検出にも⽣成AIが役⽴ちます。AIは⽇々の仕訳や⽀出データを監視し、⼈間では⾒落としがちな異常パターンを即座に検知できます。例えば、重複した⽀払いや架空取引など疑わしい取引をAIが⾃動検出し、リアルタイムで警告することが可能です。

これにより不正経理やミスによる損失リスクを最⼩限に抑えることができます 。

また、検知した異常に対してAIがレポートや注意喚起メッセージを⾃動⽣成することもできます。具体的には、「経費精算で通常と異なる⾼額申請がありました」といった社内アラートや、不正の兆候に関する解説資料のドラフト作成などです。⽣成AIを活⽤することで、経理部⾨のリスク管理はリアルタイムかつ⾼度化し、内部統制の強化に繋がります。

問い合わせ対応や社内⽂書作成の⾃動化

経理部⾨には⽇々、多くの問い合わせが寄せられますが、⽣成AIで⾃動対応することも可能です。

例えば請求書の⽀払い状況や経費ルールに関する質問に対し、チャットボット形式でAIが適切な回答を即座に⽣成します。これにより経理担当者の問い合わせ対応負担が軽減し、取引先や社員からの質問にも24時間対応できるようになります。

さらに、経理ナレッジの共有や社内⽂書の⾃動作成も⽣成AIの得意分野です。AIに社内の経理マニュアルや会計知識を学習させておけば、社員からの経理処理に関する疑問にAIが即座に答える社内QAシステムを構築できます 。

新⼈教育⽤の教材や経理⼿順書のドラフトをAIが⾃動作成することも可能で、⼈材育成の効率化にも寄与します。

最後に、社内規程やルールの策定⽀援も⾒逃せません。最新の税制や法規制の情報を学習した⽣成AIが、⾃社の実情に合わせた経理規程の案を⾃動作成することもできます。

これにより複雑な規程類のドラフト作成が迅速になり、定期的な規程更新作業もAIがサポートしてくれます。このように⽣成AIは、コミュニケーションから⽂書作成・知識管理まで幅広く活⽤可能で、経理業務のあらゆる場⾯で効率化と⾼度化を実現します。

⽣成AI導⼊の具体的⼿順

経理業務への⽣成AI導⼊を成功させるには、綿密な計画と段階的なアプローチが重要です。以下では、経理部⾨に⽣成AIを導⼊する際の具体的なステップを5つに分けて解説します。それぞれの段階で適切な対応を⾏うことで、スムーズかつ効果的に経理DXを推進できるでしょう。

現状業務の棚卸と⽬標の明確化

最初に⾏うべきは、⾃社の経理業務プロセスを洗い出し課題を整理することです。現状のどの業務に時間やコストがかかっているのか、どこにボトルネックやミスの温床があるのかを把握しましょう。

あわせて、「⽉次締めに○⽇かかっている」「経費精算のミスが多い」など具体的な問題点を可視化します。

次に、その課題を解決するための導⼊⽬的とKPI（⽬標指標）を設定します。  流⾏や他社導⼊に流されるのではなく、「請求書処理時間を50%短縮したい」「経費ミスをゼロに近づけたい」など測定可能な⽬標を定めることが重要です。⽬的が明確になれば、⽣成AI導⼊のROI（投資対効果）も判断しやすくなります。現状分析と⽬標設定を丁寧に⾏うことが、次のステップで適切な解決策を選ぶ⼟台となります。

効率化対象業務の選定とツール選択

課題と⽬標が明確になったら、⽣成AIを適⽤する業務領域を選び、適切なツールやソリューションを検討します。ステップ1で洗い出した課題の中から、効果が⼤きく実現可能性の⾼いものを優先的に選定しましょう。例えば「請求書処理の⾃動化」「経費申請の⾃動チェック」など具体的なユースケースにフォーカスします。

次に、それらを実現できるAIツールやサービスをリストアップし⽐較検討します。近年はChatGPTのような汎⽤⽣成AIから、経理特化型のAI-OCR・仕訳提案システムまで様々な選択肢があります。

⾃社のニーズに合致した機能を持つソリューションか、過不⾜なく⾒極めましょう。

特に現場担当者が使いこなせる操作性かどうかも重要なポイントです  。可能であればデモ版の試⽤や他社事例の評判も参考に、候補ツールの使い勝⼿と拡張性を評価してください。

また、既存の会計システムやERPとの連携・統合性も事前に確認しておきます。データ連携がスムーズにできないと⼿作業が残り、効果が半減してしまいます。APIの有無や対応フォーマットなど技術要件をチェックし、必要ならIT部⾨とも調整しておきましょう。

このような⽐較検討を経て、「どの業務にどのAIソリューションを導⼊するか」の計画を策定します。

パイロット導⼊と効果検証

選定したAIツールについて、いきなり全⾯展開するのではなく⼩規模なパイロット導⼊（試験導⼊）から始めることをお勧めします。例えば経理部内の⼀部チームや特定の業務プロセスで限定的にAIを使ってみて、実際の効果や課題を検証します。パイロット導⼊期間中は、処理時間の変化やエラー発⽣率、担当者の使い勝⼿などKPIの達成度合いを測定しましょう。

パイロット導⼊によって、「請求書100件あたりの処理時間が◯%短縮された」「AIの仕訳提案精度は△%だった」など具体的なデータが得られます。これらの結果を関係者で評価し、課題が残る場合は設定やプロンプトの改善、追加トレーニングなどを⾏います。必要に応じてベンダーに問い合わせてチューニングしてもらうのも良いでしょう。

このステップでは同時に、システムのセキュリティや安定性もチェックしておきます。扱うデータの機密性に応じてアクセス権限を適切に設定し、不安定な挙動や誤作動がないか確認します。⼗分に効果と安全性が実証できれば、次の全社展開に移⾏します。パイロットでの失敗は貴重な学びなので、焦らず慎重に検証することが成功への近道です。

社員への⽣成AI研修と運⽤定着

⽣成AI導⼊の効果を最⼤限発揮するには、ツールを使う⼈間側のスキル向上と受け⼊れ態勢づくりが⽋かせません。AIが優秀でも、⼈が使いこなせなければ宝の持ち腐れとなってしまうためです。そこで、経理担当者を対象に⽣成AI活⽤の研修やトレーニングを実施しましょう。社内勉強会を開きAIツールの使い⽅やプロンプトの⼯夫例を共有したり、eラーニングで基礎知識を学べるようにするのも効果的です。

必要に応じて外部の専⾨研修サービスを利⽤するのも良いでしょう。例えばSHIFT AIの提供する法⼈向け⽣成AI研修サービス「SHIFT AI for Biz」を活⽤すれば、⽣成AIの基本原理から業務の具体的活⽤法、リスク管理まで体系的に学ぶことができます。

専⾨家のサポートの下で研修を⾏うことで、社員が⽣成AIを安⼼して業務に取り⼊れるリテラシーを⾝に付けられます。

また、新しいAIツール導⼊に対して現場から不安や抵抗が出る場合は、しっかりとコミュニケーションを図りましょう。AI導⼊の⽬的やメリットを説明し、現場の意⾒を取り⼊れながら運⽤ルール（ガイドライン）を策定します。例えば「AIが提案した仕訳は必ず⼈がダブルチェックする」「機密データはクラウドAIに⼊⼒しない」など、社内ルールを定め周知することで安⼼感が⽣まれます。研修と運⽤ルールの徹底によって、⽣成AIが社内に定着し、⻑期的な活⽤が可能になります。

全社展開と継続的な改善

パイロット導⼊が成功し、社内体制も整ったら、いよいよ本格的な全社展開に移ります。対象業務を段階的に広げ、経理部⾨全体、さらには関連部⾨へと⽣成AI活⽤を拡⼤しましょう。展開にあたっては、パイロットで得た知⾒を活かしつつ、プロジェクトチームが進捗管理とサポートを⾏うことが望ましいです。

全社導⼊後も終わりではなく、効果測定と改善を継続することが重要です。導⼊前に設定した KPIに対する実績を定期的にモニタリングし、⽬標未達であれば原因を分析して対策を講じます。 AIモデルのバージョンアップや新機能の追加にもアンテナを張り、必要に応じて活⽤範囲を広げることも検討しましょう。

また、現場から上がるフィードバックを収集し、業務フローの⾒直しや社員教育の追加実施につなげます。例えば「⽉次決算の早期化が達成できたので四半期決算にもAI活⽤を拡⼤する」「新⼈向けにAI活⽤ハンドブックを作成する」など、更なる効率化・⾼度化の機会を探ります。経理業務の⽣成AI活⽤は⼀度導⼊して終わりではなく、常にPDCAを回して進化させていくプロセスです。継続的な改善により、経理DXの成果を最⼤化し続けることができるでしょう。継続的な改善により、経理DXの成果を最⼤化し続けることができるでしょう。

成功事例：⽣成AIで経理効率化を実現した企業

次に、実際にAI・⽣成AIを活⽤して経理業務の効率化に成功した企業の事例をいくつか紹介します。⼤⼿企業の取り組みから得られる具体的な効果を確認し、⾃社導⼊の参考にしてください。

ZOZO（⼩売業） – 請求書処理の完全⾃動化に成功した事例です。AI-OCR搭載のクラウドサービス「sweeep」を導⼊し、請求書データの読み取りから仕訳⼊⼒・会計システムへの連携まで⼀気通貫で⾃動化しました。その結果、⽉次締め作業が7営業⽇から3.5営業⽇へと半減し、⼿作業による⼊⼒ミスも⼤幅に削減されています  。

明治安⽥⽣命（保険業） – 経費精算業務へのAI導⼊で年間約5,300時間の業務削減を実現した例です。AIベースの経費精算システム「SAPPHIRE」により、紙の領収書処理をデジタル化し、経費申請の承認プロセスを⼤幅に効率化しました。これに伴い管理職の承認作業を原則廃⽌し、⼆重精算などの不備も激減、経費統制の精度向上にも成功しています。

花王（製造業） – 決算業務の効率化とコンプライアンス強化を同時に達成した事例で す。グループ経理業務にAIソリューション「Remota」を導⼊し、勘定科⽬の⾃動判定や源泉税チェックの⾃動化に取り組みました。その結果、決算作業の⼤幅な時間短縮とともに、税制改正へのタイムリーな対応などコンプライアンス⾯でも効果を上げています。

RICOH（製造業） – 請求書処理のスピードと精度を⾶躍的に向上させた例です。AI- OCRとクラウドサービスを組み合わせた「受領請求書サービス」を導⼊し、⽉末の請求書処理が従来2営業⽇かかっていたものを2〜3時間で完了できるよう改善しました。AIの学習効果で読取精度98%以上を達成し、⼊⼒ミスがほぼゼロになるなど品質⾯でも成果を出しています。

これらの事例から、⽣成AIや関連するAI技術の導⼊が経理業務に⼤きなインパクトを与えていることがわかります。

それぞれ業種は異なりますが、共通しているのは「特定の経理プロセスにAIを適⽤し、時間短縮・精度向上という明確な成果を得ている」点です。⾃社の状況に照らして、導⼊効果が⾼そうな領域からパイロットを始めることが成功のカギと⾔えるでしょう。

導⼊上の注意点・リスクと対策

⽣成AIによる経理効率化は魅⼒的ですが、導⼊・運⽤にあたって注意すべき点もいくつか存在します。最後に、プロジェクト失敗を防ぎ効果を最⼤化するために押さえておきたい注意点とその対策を解説します。

データの品質管理とAI出⼒の精度

⽣成AIの分析・判断精度は⼊⼒データの品質に⼤きく依存します。もし誤ったデータや⽋損の多いデータをAIに与えてしまうと、いくらAIが⾼性能でも出⼒結果の質は低下します。不完全なデータに基づいて意思決定しては本末転倒です。

そこで、AI導⼊前に社内データの整備（クレンジング）を徹底しましょう   。取引先マスタの揺れをなくす、科⽬コードを最新化する、紙伝票の電⼦化を進める等、データの正確性・⼀貫性を⾼めることが重要です。また導⼊後も定期的にデータ品質を監視・改善し、AIに常に信頼できる情報を与えるようにします。

加えて、⽣成AIの出⼒結果に対する⼈間のレビュー体制も整備しましょう。特に導⼊初期は、AIの仕訳提案やレポート⾃動⽣成結果を必ず⼈間がチェックし、誤りがあればフィードバックして学習を改善するプロセスが⽋かせません。データ品質の確保と⼈間との協業により、AI出⼒の精度を継続的に向上させることができます。

法規制の遵守とコンプライアンス対応

経理・財務業務は各種法律や会計基準、社内規程に則って⾏う必要があります。税務申告や財務報告に関する厳格なルールが存在する中でAIを導⼊する際も、これらの法規制・ガイドラインを確実に遵守しなければなりません。

例えば、帳簿の電⼦化保存要件やインボイス制度への対応など、AIがアウトプットするプロセスが規制に適合しているかを事前に確認することが重要です 。⾃動仕訳のロジックが会計基準から逸脱していないか、AIチャットボットが税務相談に答える場合は正確な法知識に基づいているか、といった点に注意を払います。

コンプライアンス⾯のリスクを低減するには、専⾨家の関与と定期的な監査が有効です。

導⼊プロジェクトに公認会計⼠・税理⼠の意⾒を取り⼊れたり、AIが出⼒した仕訳や申告書類を定期的に⼈間がレビューする体制を設けましょう。社内ルールについても、AI時代に合わせてアップデートし、社員への周知・教育を徹底することが肝要です。

システム統合と互換性の確保

AIツールを単体で導⼊しても、既存の基幹システムや会計ソフトと連携できなければ効果は半減します。複数のシステム間でデータ連携が取れず⼿動でデータ移⾏していては、せっかくの⾃動化メリットが失われてしまいます。

導⼊に際しては、技術的な統合性と互換性を事前に⼗分検討・テストしましょう   。具体的には、会計ソフトやERPとAIとの間で仕訳データや各種マスタが⾃動連携できるか、APIの提供はあるか、データ形式はマッチしているか等を確認します。必要に応じてベンダー同⼠で打ち合わせを⾏い、カスタマイズや追加開発による連携強化も検討します。

システム統合がうまくいけば、社内データの⼀元管理やプロセス全体の効率化といった相乗効果も期待できます。

逆に互換性の問題を放置するとエラーやデータ⽋損の原因となり得るため、この点はIT部⾨とも協⼒して慎重に対策しましょう。

データセキュリティとプライバシー保護

経理データには顧客情報や機密情報が含まれる場合も多く、セキュリティ対策は極めて重要です。クラウド型の⽣成AIサービスを利⽤する場合、社外のサーバーに財務データを送信することになるため、情報漏洩リスクに注意しなければなりません。

サービス提供企業のセキュリティ体制（データ暗号化やアクセス制御、第三者認証取得状況など）を事前に確認し、⾃社のセキュリティポリシーに適合しているか厳格に評価しましょう。

社内的には、機密データの取り扱いルールを明確に定めます。例えば「従業員の個⼈情報や未公開の財務情報はAIに⼊⼒しない」「出⼒された機密データ含むファイルは暗号化して保管する」等です。AIを操作する端末やアカウントのアクセス権限管理も徹底し、不正利⽤や誤操作による情報漏洩を防ぎます。

さらに、昨今は個⼈情報保護やGDPRなどプライバシー関連の規制も厳しくなっています。顧客データをAIで処理する際は本⼈同意や匿名化処理の要否を法務部⾨と確認してください。セキュリティとプライバシーを確保した上でAIを活⽤することが、信頼性の⾼い経理DX推進には⽋かせません。

まとめ：経理DX推進と⽣成AI活⽤の未来

経理業務の効率化は企業の競争⼒強化に直結する重要課題です。そして2020年代半ばの現在、⽣成AIはその切り札となり得る存在です。⽣成AIは請求書処理や経費精算、財務報告の⾃動⽣成など様々な経理業務で⼤幅な効率化とエラー削減を実現しつつあります。さらに、経理部⾨だけでなく経営全体の意思決定スピードと精度を⾼め、より戦略的な経営管理を可能にするポテンシャルも秘めています。

⼀⽅で、⽣成AI導⼊を成功させるには本記事で述べたように周到な準備と⼈材育成、ガバナンス体制の整備が⽋かせません。技術と業務を橋渡しできる⼈材を育て、継続的に改善を重ねていくことで、AI時代においても経理部⾨が企業価値向上の原動⼒となるでしょう。

経理DXへの第⼀歩として、まずは社内の効率化ニーズを洗い出し、⼩さくても良いのでAI活⽤を始めてみることが肝⼼です。その際、⾃社にノウハウがない場合は専⾨サービスの⼒を借りるのも賢明です。例えば冒頭で触れたSHIFT AI for Bizのような法⼈向け⽣成AI研修サービスを利⽤すれば、社員のAIリテラシーを底上げしつつ、安全かつ効果的な導⼊プロジェクトを進められるでしょう。

経理業務の効率化と⾼度化はゴールではなくプロセスです。⽣成AIを上⼿に取り⼊れ、「守りの経理」から「攻めの経理」へと脱⽪を遂げることで、企業全体のDXと競争⼒強化につなげていきましょう。