経理のAI活用シーン7選！仕訳・経費精算・決算の自動化事例と導入手順を解説
「経理業務にAIを活用したいが、何から始めればいいか分からない」「AIで経理のどの業務が、どこまで効率化できるのか知りたい」——このような悩みを抱えている経理担当者・経営者の方は多いのではないでしょうか。
生成AIやAIエージェントの実用化が進み、経理業務における活用事例も増えている一方で、「ツールを導入したものの、思うように定着せず、結局もとの業務フローに戻ってしまった」という声も少なくありません。
仕訳入力や請求書処理といった具体的な活用シーンを押さえたうえで、自社に合った進め方を選ぶことが、成果につなげる近道になります。
本記事では、次の内容を解説します。
- 経理業務でAIを活用できる具体的なシーン7選と導入メリット
- 経理業務にAIを導入する手順4ステップ
- AIツールを自力で導入する際につまずきやすい4つの壁
- AIの実行力とプロの検収力を組み合わせた「ハイブリッド経理」という新しい選択肢
経理業務でAIの活用が注目される3つの背景
経理業務にAIの活用が急速に広がっている背景には、主に次の3つの要因があります。
- 経理人材の不足と採用難
- 生成AI・AIエージェントの実用化
- 経理部門のAI導入率と今後の見通し
経理人材の不足と採用難
経理は専門性が求められる職種であり、簿記や税務の知識を持つ人材の採用は年々難しくなっています。
一方で、既存の担当者の高齢化や、特定の担当者しか業務を把握していない属人化も進んでおり、担当者の退職が業務の停滞に直結するリスクも指摘されています。
こうした人手不足を背景に、人に頼らずに一定の業務を回せる体制づくりが急務となっており、その手段としてAI活用への関心が高まっています。
実際にPRONI株式会社では、経理担当者の突発的な離職による業務のブラックボックス化が大きな課題となっていましたが、CASTER BIZ accountingの導入によってクラウド化と業務マニュアル化を推進し、特定個人に依存しない持続可能な経理体制の構築を実現しました。
・参照事例: https://accounting.cast-er.com/case/proni/
生成AI・AIエージェントの実用化
ChatGPTに代表される生成AIや、複数の処理を自律的に実行するAIエージェントの登場により、従来のOCRやRPAでは対応が難しかった「判断を伴う業務」までAIが担えるようになってきました。
単純な読み取りや転記だけでなく、過去の取引パターンをもとにした仕訳の提案や、異常値の検知といった経理特有の判断業務にも、生成AI・AIエージェントの活用が広がりつつあります。
経理部門のAI導入率と今後の見通し
株式会社LayerXが実施した調査によると、経理部門でAIシステムをすでに導入している企業は24.3%にとどまる一方、57.8%が「今後のAI活用が重要」と回答しています。
現時点での導入率はまだ高くないものの、今後さらに活用が加速していくことが見込まれます。
特に、月間の取引件数が多い企業や、経理担当者の人数が限られている企業ほど、導入の効果を実感しやすいと考えられます。
経理業務でAIを活用できる主なシーン7選
ここでは、経理業務のなかでも特にAI活用が進んでいる次の7つのシーンを紹介します。
- 仕訳入力・記帳の自動化
- 請求書・領収書のデータ化（AI-OCR）
- 経費精算のチェック・不正検知
- 請求書発行・入金消込の自動化
- 月次決算・レポート作成の支援
- 税区分・仕訳ミスの自動検知
- 社内問い合わせ対応・ナレッジ共有
1.仕訳入力・記帳の自動化
取引内容や摘要をもとに、AIが適切な勘定科目を推測して仕訳を自動で提案する機能です。
過去の仕訳データを学習することで精度が高まっていきますが、自社独自の勘定科目ルールをAIに学習させることと、提案された仕訳を人が最終確認するプロセスが、精度を保つための前提となります。
こうした自動仕訳機能の多くはクラウド会計ソフトに搭載されており、日々のデータ連携を前提に精度が高まっていく仕組みになっています。
たとえば「タクシー代 3,000円」といった摘要から、AIが過去の類似取引をもとに「旅費交通費」の勘定科目を提案し、担当者はその提案を確認するだけで仕訳を確定できるようになります。
2.請求書・領収書のデータ化（AI-OCR）
紙やPDFで受け取った請求書・領収書を、AI-OCRが読み取ってデータ化する活用法です。
フォーマットの異なる書類にも対応できるため、手入力工数の削減や目視転記によるミスの防止につながります。
実際の医療法人・総合病院の導入事例では、専門経理チームによるサポート体制とペーパーレス化を組み合せることで、決算早期化に加えて月50時間もの紙伝票削減を達成しています。
あわせて電子帳簿保存法への対応を進めるうえでも、データ化の仕組みは重要な基盤となります。
たとえば、手書きの領収書や、取引先ごとにレイアウトの異なる請求書であっても、AI-OCRが日付・金額・取引先名などの必要項目を自動で読み取り、会計システムへ連携することができます。
3.経費精算のチェック・不正検知
経費精算の申請内容について、社内規程との不一致や重複申請などをAIが1次チェックする活用法です。
すべてをAIに任せるのではなく、AIによる1次スクリーニングと人による最終判断を組み合わせることで、チェック工数を抑えながら精度を確保しやすくなります。
たとえば、同一の領収書が複数回申請されていたり、通常より高額な交通費が申請されていたりする場合に、AIが自動で該当箇所にフラグを立て、担当者が優先的に確認すべき申請を絞り込めます。
4.請求書発行・入金消込の自動化
販売データや契約情報をもとに請求書を自動で作成・送付し、入金データとの消込を自動で照合する活用法です。
売掛金の管理を効率化できるほか、消込漏れや入金遅延への対応を早めやすくなり、債権管理業務全体の負荷軽減につながります。
導入を検討する際は、自社の取引形態に合った請求書発行サービスを比較してみるとよいでしょう。
取引先ごとに異なる支払サイトや請求フォーマットにも柔軟に対応できるかどうかが、選定時のポイントになります。
5.月次決算・レポート作成の支援
試算表データの増減要因を分析したり、報告用レポートのドラフトを作成したりする場面で、生成AIを活用する動きが広がっています。
数値の変動理由を言語化する手間を軽減し、月次決算の早期化やレポートの質向上に寄与します。
例えばスタートアップ企業の株式会社ヒトイキでは、専門知識が必要な決算・月次締めの遅延に対し、クラウドツールの導入と外部リソースの連携により月次決算のスピード化と経営数値のリアルタイム可視化を実現しています。
・参照事例: https://accounting.cast-er.com/case/hitoiki/
特に、複数拠点や事業部を持つ企業では、部門ごとの集計・比較作業を効率化できる効果が大きくなります。
6.税区分・仕訳ミスの自動検知
消費税の税区分の誤りや仕訳の不整合を、AIが一次的にスクリーニングする活用法です。
人の目だけでは見落としがちな細かなミスをシステム側で検知することで、申告時のリスクを事前に低減できます。
インボイス制度への対応が求められるなかで、税区分の正確な判定はますます重要性を増しています。
7.社内問い合わせ対応・ナレッジ共有
経費規程や処理方法など、社内から寄せられる定型的な問い合わせに、AIチャットボットが回答する活用法です。
経理担当者が同じ質問に繰り返し対応する工数を減らせるため、問い合わせ対応にかかる時間を本来のコア業務に振り向けやすくなります。
社内規程の改定内容を都度AIに反映しておくことで、常に最新のルールにもとづいた回答を提供できます。
経理業務にAIを活用する4つのメリット
経理業務にAIを取り入れることで、主に次の4つのメリットが期待できます。
- 作業時間の大幅な削減
- 入力ミス・チェック漏れの防止
- 属人化の解消と品質の均一化
- コア業務（分析・経営支援）への集中
作業時間の大幅な削減
仕訳入力やデータ入力といった定型業務をAIが担うことで、不要な作業にかかる時間を削減できます。
残業の削減はもちろん、月次決算や年次決算の早期化にもつながります。
削減できた時間を可視化しておくと、AI活用の投資対効果を社内で説明しやすくなります。
入力ミス・チェック漏れの防止
人による転記や入力では、どうしてもヒューマンエラーが発生します。
AIが機械的かつ網羅的にチェックを行うことで、経理業務のミスを減らし、業務品質の底上げにつながります。
ミスの発生箇所を蓄積・分析することで、業務フロー自体の改善点を見つけやすくなる効果もあります。
属人化の解消と品質の均一化
これまで特定の担当者の経験や勘に依存していた判断を、AIとルールの組み合わせに置き換えることで、担当者への依存から脱却しやすくなります。
誰が対応しても一定の品質を保てる体制は、退職や異動によるリスクの軽減にも役立ちます。
たとえば「この取引先の場合はこの勘定科目で処理する」といった、特定の担当者しか把握していなかった暗黙のルールをAIに学習させることで、担当者が変わっても同じ基準で処理を続けられるようになります。
コア業務（分析・経営支援）への集中
定型業務から解放された時間を、資金繰りの管理や経営分析といった、より付加価値の高い業務に充てられるようになります。
RPAなどの自動化施策とあわせて活用することで、経理部門が経営を支える役割へとシフトしていく土台をつくれます。
経理部門が経営判断に関わる機会が増えることは、部門としての存在価値を高めることにもつながります。
経理業務にAIを導入する手順4ステップ
実際にAIを導入する際は、次の4つのステップで進めるのが一般的です。
- STEP1.業務の棚卸しと自動化対象の選定
- STEP2.ツール・サービスの選定
- STEP3.スモールスタートで効果検証
- STEP4.運用ルールの整備と改善
STEP1.業務の棚卸しと自動化対象の選定
まずは現状の経理業務をすべて洗い出し、それぞれの業務量や発生頻度を可視化します。
そのうえで、定型的かつ件数が多い業務から優先的にAI活用の対象を選定していくことが、導入の第一歩となります。
この段階で業務量を数値化しておくと、導入後の効果測定もしやすくなります。
STEP2.ツール・サービスの選定
対象業務が決まったら、既存の会計システムとの連携性やセキュリティ体制、サポート体制などを踏まえて経理DXツールを比較し、自社に合ったツールの選び方を確認しながら選定します。
たとえば、既存の会計システムとAPI連携できるか、会計データを外部に送信する際のセキュリティ基準を満たしているかといった点は、選定時に必ず確認しておきたいポイントです。
STEP3.スモールスタートで効果検証
いきなり全社展開するのではなく、一部の業務や部門に絞って試験的に導入し、削減できた工数や処理精度を検証します。
効果を確認したうえで、段階的に対象範囲を広げていくことで、導入リスクを抑えられます。
検証段階で見えた課題は、本格展開前にルールやプロンプトへ反映しておくことが重要です。
STEP4.運用ルールの整備と改善
AIの出力結果を誰がどう確認するのか、エラー発生時の対応フローや責任範囲をルール化します。
導入して終わりにするのではなく、定期的に精度や運用状況を見直し、改善を重ねていく体制づくりが欠かせません。
属人的な確認作業にならないよう、チェック基準は文書化して共有しておくことが望まれます。
経理のAI活用が自社だけでは定着しにくい4つの壁
ここまで紹介した手順を踏んでも、「ツールを導入しただけで、思うように定着しない」「AI活用に取り組んだものの、うまくいかなかった」というケースは少なくありません。
その背景には、自社だけでの対応が難しい次の4つの壁があります。
壁1.業務の構造化・「型」づくりができていない
AIを効果的に動かすには、その前提として自社固有の仕訳ルールや業務フローを標準化し、「AIが理解できる型」に落とし込んでおく必要があります。
業務が属人化したままでは、AIに何を学習させればよいかが定まらず、期待した効果を得にくくなります。
たとえば、同じ「交通費」でも担当者によって計上する勘定科目が異なっていたり、判断基準が口頭でしか共有されていなかったりする状態のままでは、AIに学習させるルールを定義すること自体が難しくなります。
壁2.プロンプト設計・精度検証に経理×AI必要の専門知識が必要
過去データを使った学習や、サンドボックス環境での検証、プロンプトの調整といった精度改善の作業には、経理業務の知識とAIエンジニアリングの知識の両方が求められます。
どちらか一方の知見だけでは、AIの出力精度を継続的に高めていくことが難しいのが実情です。
経理知識のない担当者だけでプロンプトを設計すると、実務に即さない基準になってしまうことがあります。
壁3.セキュリティ・権限分離の設計
会計データや個人情報を取り扱う以上、アカウント連携時の権限分離やアクセス制御を適切に設計できる体制が欠かせません。
不正防止の観点からも、誰がどこまでの操作を行えるのかを明確にしたうえで運用する必要があります。
特にクラウド型のAIツールでは、データの保存場所や第三者提供の有無も確認しておく必要があります。
あわせて、生成AIが誤った情報をもっともらしく出力する「ハルシネーション」への対策や、プロンプトに機密情報・個人情報を入力したことによる情報漏えいのリスクについても、利用ルールとしてあらかじめ整理しておくことが重要です。
壁4.例外処理と「人の目」による検収体制
AIの出力には誤りが生じる可能性があることを前提に、例外的なケースをどこでエスカレーションするか、最終的に誰がどう検収するかというフローを組み込んでおく必要があります。
この体制が整っていないと、AIのミスがそのままアウトプットに流出してしまうリスクがあります。
たとえば、通常とは異なる海外送金や、金額の大きい特殊な取引についてAIが誤った仕訳を提案した場合、それに気づかないまま処理が進んでしまうと、決算数値への影響が大きくなります。
こうした1次チェックと人の検収を組み合わせる仕組みを自社だけで整えるのが難しい場合は、経理代行サービスや経理アウトソーシングの活用も選択肢のひとつです。
経理のAI活用を実現する3つの選択肢を比較
ここまで見てきた壁を踏まえると、経理のAI活用を進める方法には、大きく分けて3つの選択肢があります。
それぞれの特徴を整理しました。
| ①自力でAI導入 | ②従来型の経理代行 | ③ハイブリッド経理（AI活用型経理代行） | |
|---|---|---|---|
| 初期負荷 | 高い（設計・検証・検収・運用をすべて内製） | 低い（業務を丸ごと委託） | 低い（プロと連携しながら導入） |
| 専門知識 | 経理×AIの両方の知見が必要 | 委託先に依存し社内に蓄積されにくい | プロの知見を活用しながら社内にも知見が残る |
| 属人化リスク | 設計・運用担当者に依存しやすい | 委託先の担当者に依存しやすい | AIとルールの組み合わせで低減しやすい |
| コスト・処理速度 | ツール費用は抑えやすいが検証工数がかかる | 人手ベースのため処理速度・コストに限界がある | AIの実行速度とプロの検収を月額で利用できる |
①の自力導入は、初期費用こそ抑えられるものの、これまで解説した4つの壁をすべて自社で乗り越える必要があります。
②の従来型の経理代行は、業務を丸ごと任せられる安心感がある一方、人手ベースの処理が中心となるため、処理速度やコストの面で限界があります。
経理代行サービスを比較する際は、対応範囲や体制の違いも確認しておくとよいでしょう。
そこで注目したいのが、AIの実行速度とプロの検収力を組み合わせた③の「ハイブリッド経理」という選択肢です。
AIとプロが連携する「ハイブリッド経理」CASTER NEO Accounting
「CASTER NEO Accounting」は、AIエージェントの実行力と経理受託のプロによる検収を組み合わせた、ハイブリッド経理サービスです。
Slackで業務を指示するだけで、AIエージェントが仕訳入力・請求書処理・経費精算・月次決算といった業務を実行し、その内容を経理業務に精通したプロが二重で検収する体制をとっています。
活用イメージとしては、たとえば月間で数百件規模の請求書処理や経費精算が発生する企業において、これまで経理担当者が仕訳入力やチェックに多くの時間を割いていた業務をAIエージェントが実行し、プロが最終検収を行うことで、担当者は例外対応や経営陣向けの報告資料作成など、より判断が求められる業務に時間を充てられるようになる、といった活用が想定されます。
導入にあたっては、①現状の業務を構造化し、②その知見をAIに移植したうえで、③人による戦略的なチェック体制を構築するという流れで進めます。
- 現状の業務ヒアリングと課題整理
- 業務フロー・仕訳ルールの構造化
- AIエージェントへの業務知見の移植
- スモールスタートでの運用開始と検証
- 本格運用と継続的な改善
料金は月額13万円からで、必要な業務範囲に応じて設計できます。
自社だけでAI活用の壁を乗り越えるのが難しいと感じている場合は、検討してみてはいかがでしょうか。
経理のAI活用は「ツール導入」で終わらせず、成果が出る運用まで設計しよう
経理業務におけるAI活用は、仕訳入力やAI-OCR、経費精算のチェックなど、すでに幅広い場面で実用段階に入っています。
一方で、ツールを導入するだけでは成果につながりにくく、業務の構造化やプロンプト設計、セキュリティ設計、そして人による検収体制の整備といった壁を越える必要があります。
これらの壁を自社だけで乗り越えるのが難しい場合は、AIの実行力とプロの検収力を組み合わせた「CASTER NEO Accounting」のようなハイブリッド経理サービスを活用することで、成果が出るところまで運用を設計しやすくなります。
まずは資料をダウンロードし、自社の経理業務にどう活用できるか確認してみてください。
