経理の仕事にAIを活用する。
最近、実際にAIエージェントを経理業務に使い始めて、その可能性を強く感じています。
AIエージェントをMCPで会計システムに接続し、記帳をお願いできるようになりました。
また、これまで手作業で行っていて、かなり時間がかかっていたExcelの更新も、AIに依頼すると短時間でできるようになりました。しかも、更新した数字の整合性まで確認してくれます。
率直に言って、「スタッフがもう一人増えた」ような感覚です。
一方で、実際に使い始めてみると、便利さと同時に、注意しなければならないことも見えてきました。
AIエージェントは、単に質問に答えるだけではありません。与えられた権限によっては、システムを操作し、データを変更し、実際に業務を実行できます。
だからこそ、経理でAIエージェントを使うときは、何を任せるのか、どこまでの権限を与えるのか、そして結果が正しいかを、しっかり考える必要があります。
今回は、実際に使い始めて感じたことをもとに、経理部でAIエージェントを活用する際の注意点について考えてみたいと思います。
AIエージェントは、経理の仕事を大きく変える可能性がある
これまで経理では、人間が一つひとつ手を動かしていた仕事がたくさんありました。
例えば、次のような業務です。
- 会計システムへの記帳
- 請求書の内容確認とデータ入力
- Excelファイルの更新
- データの転記や整理
- 銀行明細と会計データの照合
こうした仕事の中には、同じような処理を繰り返すものも多くあります。
AIエージェントを活用すれば、こうした業務の一部を任せられる可能性があります。
特に、決められたルールに沿って繰り返す仕事は、AIとの相性がよい領域です。
これまで何時間もかけていた作業を短時間で進められるようになれば、経理担当者は、確認や判断、業務改善などに、より多くの時間を使えるようになるかもしれません。
ただし、AIが仕事を実行できることと、その仕事を安心して任せられることは別です。
ここを理解しておく必要があります。
注意点① AIに与える権限をコントロールする
AIエージェントを会計システムに接続するとき、最初に考えたいのが権限管理です。
システムに接続できるからといって、すべての操作を許可する必要はありません。
例えば、次のような操作では、それぞれリスクが異なります。
- データを閲覧する
- 仕訳のドラフトを作成する
- 仕訳を正式に登録する
- 登録済みのデータを変更・削除する
- 支払処理を実行する
データを閲覧することと、実際に支払を実行することでは、業務への影響が大きく違います。
そのため、AIに任せる業務を決めたら、その業務に必要な権限だけを与えることが大切です。
「AIに何ができるのか」だけでなく、「AIに何をさせないのか」も決めておく。
これが、AIエージェントを安全に活用するための基本になると思います。
注意点② まずは、自分でもできる仕事から始める
AIエージェントを使い始めると、いろいろな仕事を任せてみたくなります。
しかし、最初から自分がよく理解していない業務を任せるのは、危険だと思います。
大切なのは、自分自身でも処理でき、その結果が正しいかどうかを判断できる仕事から始めることです。
例えば、仕訳を作成してもらうのであれば、自分でも取引の意味を理解し、なぜその勘定科目になるのかを説明できること。
Excelを更新してもらうのであれば、どのデータを使い、どのような計算や加工を行い、どのような結果になるべきなのかを理解していること。
そうすれば、AIの処理結果と自分の理解を照らし合わせ、誤りや違和感を見つけやすくなります。
反対に、自分では処理内容がよく分からず、結果が正しいかどうかも判断できないまま、AIに仕事を任せてしまうのは危険です。
一見、もっともらしい結果が出ていても、本当に正しいとは限りません。
AIが処理できたことと、その処理が正しいことは別なのです。
注意点③ 個人情報や給与情報の取り扱いに注意する
経理では、さまざまな機密情報を扱います。
例えば、次のような情報です。
- 従業員の氏名や住所
- 給与や賞与の情報
- 銀行口座情報
- 取引先の情報
- 未公表の財務情報
こうした情報をAIに扱わせる場合は、特に慎重になる必要があります。
AIに処理させる前に、利用するサービスのデータ管理方針、情報の保存方法、学習への利用の有無、アクセス権限などを確認しなければなりません。
また、会社の情報セキュリティ規程や、AI利用に関する社内ルールに従うことも必要です。
利用環境やルールが整っていない段階では、給与情報などの機密性の高い情報を安易にAIへ渡さないほうが安全です。
AIだから一律に扱えないということではありませんが、その情報をAIに渡してよいのかを、処理を始める前に判断することが重要です。
注意点④ 最初は、定型的で検証しやすい業務から始める
では、経理部では、どのような仕事からAIエージェントの活用を始めるとよいのでしょうか。
私なら、まずは定型的で、元データと処理結果を比較しやすい業務から検討します。
例えば、ベンダーからの請求書処理です。
請求書から取引先、請求日、金額、支払期日などを読み取り、仕訳のドラフトを作成する。人間が請求書と照合し、内容を確認する。
もう一つは、銀行明細の消込です。
銀行明細と会計システムの取引データを照合し、対応する取引の候補を探してもらう。金額や日付、取引先などを確認し、合致しないものや判断が難しいものは人間が対応する。
こうした業務は、AIが作成した結果を元データと比較しやすいという特徴があります。
ただし、請求書や銀行明細にも、個人情報や口座情報、取引先の機密情報が含まれる場合があります。AIに渡してよいデータかどうかは、利用環境と社内ルールを確認する必要があります。
最初からすべてを自動化するのではなく、対象を限定して試し、処理結果を検証する。問題がないことを確認しながら、少しずつ任せる範囲を広げていくのがよいと思います。
注意点⑤ 仕訳はドラフトまでAIに任せ、計上承認は人間が行う
経理業務を自動化する場合でも、AIに任せる範囲と、人間が判断する範囲を分けておくことが重要です。
例えば、請求書の処理なら、次のような流れが考えられます。
① AIが請求書を読み取る
取引先、金額、日付などの情報を抽出する。
↓
② AIが仕訳のドラフトを作成する
勘定科目、金額、税区分などの候補を作成し、下書きとして保存する。
↓
③ 人間が内容を確認する
請求書との一致、勘定科目、税区分、計上時期、重複登録の有無などを確認する。
↓
④ 権限を持つ人間が承認し、正式に計上する
AIが仕訳を作成できたとしても、その処理が会計上適切とは限りません。
金額が正しくても、費用と資産の区分が違っているかもしれません。税区分が誤っていたり、計上すべき期間が違っていたりする可能性もあります。
そのため、特に導入初期は、AIに仕訳のドラフト作成までを任せ、正式な計上は人間が確認・承認してから行う運用が適していると思います。
もちろん、将来的にリスクの低い定型取引を自動計上することも考えられます。ただし、その場合も対象取引の限定、例外時の停止、処理履歴、事後チェックなどの統制が必要です。
AIに作業を任せることと、承認や責任まで無条件に任せることは違います。
注意点⑥ AIが何をしたのか、後から確認できるようにする
AIエージェントに業務を任せるときは、処理結果だけでなく、どのような処理を行ったのかも追跡できるようにしておくことが大切です。
例えば、次のような情報です。
- どのデータや資料を参照したのか
- どのような処理を実行したのか
- どのデータを新規登録・変更したのか
- どの処理が完了し、どの処理が失敗したのか
- 人間がどのように確認・承認したのか
処理履歴が残っていれば、問題が発生したときに原因を調べやすくなります。
反対に、AIが何をしたのか分からず、結果だけが残っている状態では、誤りが見つかっても原因を特定するのが難しくなります。
AIが自律的に仕事を進めるほど、何を実行したのかを人間が後から確認できる仕組みが重要になります。
「何をやったか分からないけれど、結果は出た」は危険
ここまでの話に共通するのは、AIの処理内容を理解し、結果を検証できる状態にしておくことです。
例えば、AIにExcelを更新してもらい、数字の整合性まで確認してもらったとします。
しかし、数字同士が一致しているからといって、元データが正しいとは限りません。間違ったデータを使って、整合性の取れた結果を作ってしまう可能性もあります。
仕訳についても同じです。借方と貸方が一致していることと、勘定科目や会計処理が適切であることは別の話です。
「何をやったか分からない。でも、とりあえず結果は出た。」
この状態を、そのまま受け入れてはいけない。
AIが出した結果を確認するには、何をさせたのかを理解し、その結果が正しいかどうかを判断できなければなりません。
そのためには、AIの使い方だけでなく、会計や経理の基本を理解していることが必要です。
AI時代だからこそ、会計の知識が重要になる
AIが仕訳を作成し、Excelを更新し、データを照合してくれるようになると、「会計の知識は今までほど必要なくなるのでは？」と思うかもしれません。
私は、むしろ逆だと思います。
AIが処理を担うようになるほど、人間には、その結果を理解し、判断する役割が求められるからです。
例えば、次のような判断です。
- なぜ、この勘定科目になるのか
- この数字は何を意味しているのか
- BS・PLにどのような影響があるのか
- この処理は会計上適切なのか
- 会社の状況を踏まえて、何を確認すべきなのか
こうしたことを判断するには、会計の基本を理解している必要があります。
AIに作業を任せられるようになったからといって、会計を理解しなくてもよいわけではありません。
むしろ、AIの仕事を管理・監督する側へ移るためには、これまで以上に「何が起きているのか」を理解する力が重要になるのだと思います。
まとめ｜AIに任せることと、判断まで手放すことは違う
AIエージェントを経理業務に使い始めて、これまで時間をかけていた仕事を任せられる可能性を強く感じました。
まさに、「スタッフがもう一人増えた」ような感覚です。
一方で、AIが実際に業務を実行できるからこそ、注意しなければならないこともあります。
- AIに与える権限を必要最小限にする
- 個人情報や給与情報などの取り扱いに注意する
- 自分でも内容を理解し、結果を検証できる仕事から始める
- 仕訳はまずドラフトまで任せ、正式な計上は人間が確認・承認する
- AIが何をしたのか、後から確認できるようにしておく
こうした仕組みを整えながら、少しずつ任せる範囲を広げていくことが大切です。
AIに仕事を任せても、
理解と判断まで手放さない。
AIエージェントは、経理の仕事を大きく変える可能性を持っています。
しかし、便利だからといって、何でも任せればよいわけではありません。
何を任せるのか。どこまで権限を与えるのか。結果は正しいのか。
これらを管理し、判断するのは人間です。
これからの経理では、自分で作業する力だけでなく、AIに仕事を任せ、処理を管理し、結果を検証する力が、ますます重要になっていくのかもしれません。
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