経理・財務のAI活用事例｜経費精算・仕訳自動化・予算管理で業務改革

「月末の経費精算チェックで残業が続く」「毎月の仕訳作業に追われている」「予算と実績が大きく乖離してしまう」——経理・財務担当者なら誰もが経験する悩みです。

しかし今、AIの活用によって経理・財務業務を劇的に効率化する企業が増えています。本記事では、経費精算・仕訳自動化・予算管理の3つの領域で、AIがどのように経理・財務を変革しているかを解説します。

経理・財務部門におけるAI活用の現状

グローバルで進むAI導入

経理・財務部門のAI活用は、急速に進んでいます。

PwCの調査によると、グローバルで83%の企業がすでに会計業務にAIを活用しています。また、Gartnerは2025年までに財務部門の自動化率が75%に達すると予測しています。

日本の経理部門でのAI活用状況

国内でも経理DXへの投資が活発化しています。主な活用領域は以下の通りです：

領域	主な用途
経費精算	領収書読み取り、不正検知
仕訳	自動仕訳、勘定科目推定
請求書処理	請求書読み取り、照合
予算管理	需要予測、予実分析
監査	異常検知、リスク評価
決算	決算資料作成、レポート生成

経費精算のAI活用

従来の経費精算の課題

経費精算は、経理業務の中でも特に手間のかかる業務です。

• 領収書の手入力が大変
• 申請内容のチェックに時間がかかる
• 不正経費を見抜くのが難しい
• 月末に申請が集中して残業が発生

AI経費精算の仕組み

AI経費精算システムは、領収書を撮影するだけで、金額・日付・店名などを自動読み取りします。

主な機能：

• OCR（光学文字認識）：領収書の文字を自動認識
• 自動仕訳：利用内容から勘定科目を推定
• ポリシーチェック：会社の規定に違反していないか自動確認
• 不正検知：不自然なパターンを検出してアラート

事例：freeeの経費精算AI

freeeは、AIを活用した経費精算機能を提供。領収書をスマホで撮影するだけで、金額・日付・取引先を自動入力。さらに、過去の仕訳履歴を学習して、適切な勘定科目を提案してくれます。

導入企業では、経費精算にかかる時間が70%以上削減されたという報告があります。

事例：SAP Concurの不正検知AI

SAP Concurは、AIを活用した経費不正検知機能を搭載。数百のルールとAI分析を組み合わせて、不正経費を自動検出します。

• 同じ領収書の二重申請
• 週末・深夜の不自然な利用
• 社内規定を超える金額
• パターンから外れる異常な申請

仕訳自動化のAI活用

仕訳業務の課題

仕訳作業は、経理業務の中核でありながら、以下のような課題を抱えています：

• 取引量に比例して作業量が増大
• 勘定科目の判断に迷うケースがある
• 入力ミスのリスク
• 担当者の属人化

AI自動仕訳の仕組み

AI自動仕訳は、取引内容を分析して、適切な勘定科目と仕訳を自動生成します。

学習方法：

1. 過去の仕訳データを学習
2. 取引先、金額、摘要などのパターンを認識
3. 新しい取引に対して最適な仕訳を予測
4. 経理担当者の修正をフィードバックして精度向上

事例：マネーフォワードのAI自動仕訳

マネーフォワード クラウド会計は、AIを活用した自動仕訳機能を提供。銀行口座やクレジットカードと連携し、取引明細から勘定科目を自動推定します。

使えば使うほど学習が進み、推定精度が向上。導入企業では仕訳作業時間が50%以上削減されたケースも報告されています。

事例：弥生会計のAIアシスト

弥生会計も「スマート取引取込」機能でAIを活用。銀行明細やレシートを取り込むと、AIが取引内容を判断して自動仕訳してくれます。

特に、「●●商事」への振込は毎月「仕入高」など、定型的な仕訳パターンを学習することで、精度が向上していきます。

請求書処理の自動化

請求書処理もAI化が進んでいます。

請求書をスキャンするだけで、金額・取引先・支払期日を自動抽出。照合作業や支払い処理の効率化に貢献しています。

国内では、Bill One（Sansan）、バクラク請求書（LayerX）などが代表的なサービスです。

予算管理・財務分析のAI活用

予算管理の課題

従来の予算管理には、以下のような課題があります：

• 過去実績ベースの予測で精度が低い
• 外部環境の変化を反映しにくい
• 予実差異の分析に時間がかかる
• シナリオ分析が大変

AI予算管理の仕組み

AI予算管理は、過去データだけでなく、外部データも取り込んで精度の高い予測を実現します。

分析に使用されるデータ：

• 過去の財務データ（売上、原価、経費）
• 季節変動パターン
• 経済指標（為替、金利、景気指数）
• 業界動向
• 自社のKPI

事例：Oracle EPM CloudのAI予測

Oracle EPM Cloudは、AIを活用した財務予測機能を提供。過去データと外部データを組み合わせて、売上・利益を予測します。

「もし為替が10%円安になったら」「もし原材料費が上がったら」といったシナリオ分析もAIが自動計算してくれます。

事例：財務データの異常検知

AIは、財務データの異常検知にも活用されています。

• 前年同期比で大きく変動した勘定科目を検出
• 不自然な取引パターンをアラート
• 月次推移から外れた異常値を検出

監査・内部統制のAI活用

監査業務の効率化

監査業務にもAIが活用されています。

全件チェックが難しい取引データを、AIが自動でリスク評価。監査人は、リスクの高い取引に集中してチェックできます。

事例：Big4のAI監査ツール

PwC、デロイト、EY、KPMGなど大手監査法人は、独自のAI監査ツールを開発・導入しています。

• 全仕訳データの自動分析
• 異常取引の自動検出
• 監査手続きの自動化
• レポート作成の効率化

中小企業の場合も、クラウド会計ソフトに搭載された「仕訳チェック機能」でAI監査のメリットを享受できます。

AI導入の実践ステップ

ステップ1：業務の棚卸し

まずは経理・財務業務を整理し、AIで効率化できる領域を特定します。

ステップ2：既存システムとの連携確認

AI導入前に、既存の会計システム、ERPとの連携可否を確認しましょう。

• API連携は可能か
• データのエクスポート/インポートは容易か
• 二重入力が発生しないか

ステップ3：スモールスタート

最初から全業務にAIを導入しようとせず、1つの業務から試験的に始めるのがおすすめです。

例：まず経費精算のOCRから始めて、効果を確認してから自動仕訳に拡大

ステップ4：精度のモニタリング

AI導入後は、定期的に精度をチェックしましょう。

• OCRの読み取り精度
• 自動仕訳の正答率
• 予測の精度

精度が低い場合は、学習データの追加やルールの調整を行います。

税務申告へのAI活用

税務計算の自動化

税務申告業務にもAIが活用されています。

• 消費税の税区分自動判定
• 法人税の別表自動作成
• 税制改正への自動対応

事例：クラウド会計の税務機能

freeeやマネーフォワードなどのクラウド会計ソフトは、仕訳データから自動で税務申告書を作成する機能を搭載。

特に消費税の仕入税額控除の計算は複雑ですが、AIが取引を分析して適切な税区分を判定してくれます。

導入時の注意点

内部統制との整合性

AI導入にあたっては、内部統制との整合性を確認する必要があります。

• AIの処理は監査証跡として残るか
• 承認フローは維持されるか
• 職務分掌は守られるか

会計監査への対応

監査法人への説明も必要です。AIがどのように処理を行っているか、処理ロジックを説明できるようにしておきましょう。

まとめ

経理・財務部門におけるAI活用は、経費精算・仕訳自動化・予算管理の3つの領域で大きな成果を上げています。

重要なのは、AIを「経理担当者の代替」ではなく「経理担当者の生産性を高めるツール」として活用することです。定型業務をAIに任せ、経理担当者は判断が必要な業務や経営への提言に時間を使う。この役割分担が、これからの経理・財務のスタンダードになっていくでしょう。