【AI技術導入ガイド】請求書処理・月次決算を高速化！「守りの経理」から脱却する生成AI活用法

財務・経理部門は、請求書処理や仕訳入力、月次決算といった多くの定型業務を抱え、月末月初には業務が集中しがちです。また、度重なる法改正への対応や、人的ミスの防止、さらには経営層への迅速なレポーティングなど、その業務は複雑化・高度化の一途をたどっています。 このような状況を打開する鍵として、今「生成 AI 」が大きな注目を集めています。生成 AI は、単なる業務自動化ツールにとどまらず、これまで人手に頼らざるを得なかった非定型業務や分析業務までも効率化するポテンシャルを秘めているからです。 本記事では、財務・経理部門が抱える課題を概観した上で、生成 AI がもたらす変革、具体的な活用事例、導入のメリットや注意点について、専門知識がない方にも分かりやすく解説します。

生成 AI とは

生成 AI の定義

生成 AI とは、テキスト、画像、音声、プログラムコードといった、全く新しいオリジナルのコンテンツをゼロから創り出すことができる AI のことです。 財務・経理の領域においては、単にデータを処理するだけでなく、例えば過去の財務データから来期の業績予測レポートを自動生成したり、問い合わせに対して人間のように自然な文章で回答したりと、より高度で知的な業務をサポートします。これにより、担当者は単純作業から解放され、より戦略的な分析や意思決定に集中できるようになります。

生成 AI が必要とされる背景

財務・経理部門で生成 AI が求められる背景には、いくつかの根深い課題が存在します。 第一に、深刻な人手不足と業務負荷の増大です。多くの企業で財務・経理部門は少数精鋭で運営されており、月次・年次決算期には業務が集中し、長時間労働が常態化しがちです。 第二に、業務の属人化です。特定の担当者しか知らない業務プロセスやノウハウが存在し、その担当者が退職・異動すると業務が滞るリスクを常に抱えています。 そして第三に、経営環境の複雑化に伴う役割の変化です。現代の経営では、迅速かつ正確なデータに基づいた意思決定が不可欠であり、財務・経理部門には、過去の数値を整理する「守りの経理」から、未来の経営戦略を提言する「攻めの経理」への変革が期待されています。 これらの課題を解決し、企業の競争力を高めるための切り札として、生成 AI への期待が高まっているのです。

生成 AI と従来技術との違い

生成 AI は、従来の AI や RPA と何が違うのでしょうか。それぞれの役割や特性を比較することで、その独自性が明らかになります。

RPA が決められたルールの反復作業を得意とし、従来の AI がデータに基づく分析や予測に特化しているのに対し、生成 AI は文脈を理解し、新しい知見やコンテンツを生み出すことができます。これにより、これまで自動化が困難だった、より高度で知的な業務領域への AI 活用が現実のものとなりました。

財務・経理における生成 AI の活用事例3選

生成 AI は、すでに財務・経理部門の様々な業務でその効果を発揮し始めています。ここでは代表的な3つの活用事例をご紹介します。

経理業務: 請求書処理と仕訳の自動化

多くの企業で紙や PDF で受け取る請求書の処理は、大きな負担となっています。生成 AI を AI-OCR と組み合わせることで、請求書から取引先、金額、支払期日といった情報を高精度に抽出するだけでなく、内容を解釈し、適切な勘定科目を推測して仕訳データ案を自動で作成できます。これにより、手入力作業が大幅に削減され、月次決算の早期化に直結します。担当者は AI が作成した内容を確認・承認するだけで済むため、業務効率が飛躍的に向上します。

財務分析: 経営レポート作成の高度化

経営層は、常に最新の業績を把握し、迅速な意思決定を下す必要があります。生成 AI を活用すれば、会計システムや販売管理システムから出力されたデータを基に、月次や四半期ごとの財務レポート、予算実績差異の分析レポートなどを効率的に作成できます。例えば、レポートデータをプロンプトとして入力し、「売上減少の主な要因について考察して」といった指示を与えることで、AIがデータ分析に基づいた文章の草案を生成します。これにより、レポート作成にかかる時間が短縮されるだけでなく、新たな視点を得るきっかけにもなります。

内部統制・監査: リスクモニタリングの効率化

企業の信頼性を担保する上で、内部統制や監査は不可欠ですが、膨大な取引記録の全件チェックは現実的ではありません。生成 AI は、経費精算システムなどから抽出した全件データを対象に、監査業務を支援します。例えば、取引データを入力し、「不正利用が疑われるパターンを10個抽出して」といったプロンプトを実行することで、AIが監査規定や過去の不正事例のパターンに基づき、リスクの高い取引をリストアップします。これにより、従来サンプリング調査では見逃されがちだった異常な取引の発見を補助し、監査業務の効率化と高度化に貢献します。

生成 AI を導入するメリット

財務・経理部門に生成 AI を導入することは、単なる業務効率化にとどまらない、多くの戦略的なメリットをもたらします。

メリット1: 抜本的な生産性向上とコスト削減

請求書処理やレポート作成といった定型業務を自動化することで、担当者の作業時間を大幅に削減できます。これにより、人件費という直接的なコスト削減はもちろん、決算期の残業代抑制にも繋がります。創出された時間を、より付加価値の高い分析業務や戦略立案に充てることで、部門全体の生産性を飛躍的に高めることが可能です。

メリット2: 意思決定の迅速化と高度化

生成 AI による迅速なデータ分析とレポーティングは、経営層の意思決定を強力にサポートします。従来、数日かかっていた分析レポートが数時間、あるいは数分で手に入るようになれば、変化の激しい市場環境に迅速に対応できます。また、AI が人間では気づきにくいデータの相関関係やトレンドを発見し、客観的な洞察を提供することで、よりデータドリブンで精度の高い意思決定を実現します。

メリット3: 業務の標準化とガバナンス強化

ベテラン担当者の経験や勘に頼りがちだった業務も、生成 AI を導入する過程でプロセスが可視化・標準化されます。これにより、業務の属人化が解消され、担当者が変わっても業務品質を一定に保つことができます。また、AI が全ての取引を監視し、規定に基づいたチェックを自動で行うことで、人的ミスや不正のリスクを低減し、企業全体のガバナンス強化に貢献します。

生成 AI 導入時の注意点・ポイント

生成 AI は強力なツールですが、その導入を成功させるためには、いくつかの重要なポイントを理解しておく必要があります。

注意点1: データセキュリティとプライバシー保護

財務・経理データは、企業の経営状態や取引先の情報を含む、極めて機密性の高い情報です。生成 AI を利用する際は、これらの情報が外部に漏洩しないよう、万全のセキュリティ対策が施されたサービスを選ぶ必要があります。特に、クラウドベースの AI サービスを利用する場合は、データの暗号化やアクセス制御、提供企業の信頼性を十分に確認することが不可欠です。

注意点2: 生成される情報の正確性の担保

生成 AI は、時に「ハルシネーション」と呼ばれる、もっともらしい嘘の情報を生成することがあります。財務・経理業務において、誤った数値や情報に基づく処理は許されません。そのため、AI が生成した仕訳データやレポートは、必ず人間の専門家が最終確認し、その正確性を担保するプロセスを業務フローに組み込むことが絶対条件です。AI を「賢いアシスタント」と位置づけ、100%依存しない運用が重要です。

注意点3: 費用対効果（ROI）の慎重な評価

生成 AI の導入には、ライセンス費用や開発・連携コスト、運用保守費用など、様々なコストがかかります。「どの業務を自動化して、どれくらいの工数削減やコスト削減効果を見込むのか」を事前に明確にし、投資対効果（ROI）を慎重に評価することが成功の鍵となります。一部の業務からスモールスタートで導入し、効果を検証しながら段階的に適用範囲を広げていくアプローチが有効です。

生成 AI を導入するまでのステップ

財務・経理部門への生成 AI 導入を成功させるためには、計画的なアプローチが不可欠です。ここでは、失敗リスクを最小化し、効果を最大化するための標準的な3つのステップをご紹介します。

ステップ1：現状分析と要件定義

目的:
自社の財務・経理業務を詳細に分析し、課題を特定した上で、生成 AI を活用するべき領域とその要件を明確に定義します。

実施内容例:

• 経理・財務担当者へのヒアリング（業務フロー、課題、RPA等の既存ツール利用状況）
• 課題の洗い出しと優先順位付け（例：請求書処理の工数、決算の早期化）
• 自動化対象業務の決定と、目標設定（例：請求書処理時間を50%削減）

完了条件例:

• 課題リストと優先順位が合意されている
• 生成 AI で解決を目指す業務範囲が特定されている
• 定量的な導入効果の目標値が設定されている

ステップ2：PoC（概念実証）

目的:
本格導入の前に、小規模な環境で生成 AI ソリューションの有効性を検証し、技術的な実現可能性や投資対効果を見極めます。

実施内容例:

• 優先度の高い課題を対象とした PoC テーマの設定（例：特定フォーマットの請求書処理自動化）
• 実際の業務データの一部を用いた、生成 AI モデルの精度・効果検証
• 現場担当者による操作性の評価とフィードバック収集

完了条件例:

• PoC で設定した目標（例：認識精度95%以上）を達成している
• 導入による費用対効果の概算ができている
• 本格導入に向けた課題と改善点が整理されている

ステップ3：本番システム開発と段階的な導入

目的:
PoC の結果を踏まえ、本格的なシステムの開発や導入を行い、業務プロセスへの組み込みと全社的な展開を目指します。

実施内容例:

• PoC のフィードバックを反映した、本番システムの要件定義と設計
• 既存の会計システムや ERP との連携開発
• まず特定業務から導入し、効果を見ながら他業務へ横展開

完了条件例:

• システムが安定稼働し、業務プロセスに定着している
• 導入後の効果測定と、継続的な改善サイクルが確立されている
• 社員向けのトレーニングが完了し、円滑な運用が実現している

まとめ

本記事では、財務・経理部門における生成 AI の活用をテーマに、その定義から具体的な活用事例、導入のメリット、そして成功のための注意点やステップについて解説しました。 生成 AI は、単に業務を効率化するだけでなく、データの価値を最大限に引き出し、より高度な意思決定を支援することで、財務・経理部門の役割そのものを変革する力を持っています。 まずは自社の課題を整理し、スモールスタートで PoC から始めてみてはいかがでしょうか。

ご案内

株式会社キカガクでは、生成AIの活用を専門としたAI開発事業部が、お客様の業務課題に応じたAIソリューションの企画・設計・実装を支援しています。

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✔ 「膨大な財務データから経営判断に役立つ示唆を得たい」

✔ 「生成AIで経理業務のどこから効率化できるか相談したい」

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