経理のAI活用事例｜仕訳・請求・経費精算・決算を変える実例

経理部門にAIを導入したいけれど、実際に他社がどのような成果を上げているのかイメージが湧かない——そのような悩みを持つ経理担当者や経営者は少なくありません。仕訳入力、請求書処理、経費精算、決算業務と、経理の現場には反復作業が山積しており、残業が常態化している企業も多いのが実態です。

この記事では、仕訳・請求・経費精算・決算という4つの業務領域ごとに、AIがもたらした変革の実例を具体的な数値とともに紹介します。国内外の先進企業の事例を参照しながら、自社への応用ポイントまでを網羅しているため、「何から始めればよいか」の判断材料として活用できます。

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・経理のAI活用 完全ガイド｜進め方・事例・効率化まで体系的に解説

仕訳業務へのAI活用事例

仕訳業務は、経理部門の中でも最も時間を費やすルーティン作業のひとつです。国内中堅企業では仕訳入力の約7割がいまだ手入力で行われており、月末残業は平均32時間に達するという調査結果もあります。AIを活用した自動仕訳は、この構造的な課題を根本から変える取り組みとして注目されています。

アパレルECを運営するZOZOでは、AIサービス「sweeep」を導入し、98.5%の高精度AI-OCRとGPT系の仕訳AIを組み合わせたシステムを構築しました。その結果、請求書100枚をわずか3分で自動仕訳できる処理速度を実現し、月次決算の期間を4営業日も短縮することに成功しています。担当者が紙の請求書を手入力で処理していた時代と比較すると、作業効率は劇的に向上しました。

導入当初、AI-OCRの認識精度は93%程度でしたが、差分レポートを日次でチェックし、誤読が多い取引先に請求書フォーマットの統一を依頼することで精度を段階的に引き上げた点がポイントです。AIは一度学習すれば自動的に改善されるわけではなく、人間との協業によって精度が高まる仕組みを理解することが重要です。

従業員2,500名規模の製造業のA社では、AI自動仕訳ツールを全社導入した結果、経理部門の業務量が約3分の1にまで削減されました。以前は数名がかりで月間数千件の仕訳入力に従事していましたが、AIによる自動化後は例外処理の確認と承認作業が中心となり、削減された人件費を研究開発費へ再配分することで事業成長にも貢献しています。

自動仕訳AIは、過去の仕訳データから取引パターンを学習し、勘定科目の自動提案・自動割り当てを行います。新規取引先や特殊な取引については人間が確認する二段階チェック体制を維持することで、精度と安全性のバランスを保っています。月次残業時間が22時間削減された企業の事例も報告されており、経理担当者の働き方改革に直結する効果をもたらしています。

請求書処理へのAI活用事例

請求書処理は、受取から内容確認・仕訳・支払承認まで複数のステップが絡み合う複雑な業務です。紙の請求書とPDF、メール添付など形式もばらばらで、担当者が手作業でデータ化しているケースが多く残っています。AIエージェントの登場により、この受取から支払いまでの一連のプロセスが大きく変わりつつあります。

大企業向けのAIエージェント導入事例では、調達から支払いまでの一連のフローがほぼ完全自動化されています。具体的には、メールや電子帳票システムで受け取った請求書をAI-OCRが読み取り、日付・金額・品目・振込先などの情報を自動抽出します。次に、購買システム内の発注情報（PO）と納品情報（GRN）との3点照合が自動で行われ、金額や日付の不一致を検知した場合はリアルタイムでアラートが発せられます。

この仕組みにより、請求書1件あたりの処理時間は従来の15分から1分以内に短縮され、担当者は例外処理と最終承認のみに集中できるようになりました。インボイス制度対応の確認作業もAIが自動でチェックするため、適格請求書の要件を満たしているかどうかの確認漏れが大幅に減少しています。

ある製造業の企業では、AIを搭載した入金消込システムを導入し、売掛金の消込作業にかかる時間を大幅に削減しました。以前は経理担当者が銀行の入金明細と売掛金台帳を目視で照合しながら消込処理を行っていましたが、AIが自動で照合ルールを学習し、振込人名義の表記揺れや部分払いにも対応できるようになりました。消込率は導入前の70%程度から98%超にまで向上し、経理担当者は残り2%の例外処理と債権管理の戦略的な業務に集中できるようになっています。

請求書の発行側でも変化が起きています。取引内容に基づいて請求書を自動生成し、指定の送付先へ自動送信するシステムを導入した企業では、請求書作成にかかる工数がゼロに近い水準まで削減されました。請求漏れや送付先ミスも大幅に減少し、売上の取りこぼし防止という観点でも大きな成果を上げています。

経費精算へのAI活用事例

経費精算は、従業員が提出する領収書の確認・入力・承認と、経理担当者によるチェックという二重の作業が発生する業務です。不正申請のチェックや社内規程との整合性確認など、属人的な判断が求められる場面も多く、AIの活用余地が特に大きい領域といえます。

花王グループでは、「SAPPHIRE」というAIシステムを導入し、経費精算業務を抜本的に変革しました。従業員のスケジュールや施設の入退館情報から移動ルートを自動で予測し、税法や社内規定に基づいて交通費を自動判定するという高度な仕組みです。経費精算のために領収書を保管・提出するという従来の手間そのものをなくす設計になっています。

この仕組みにより、グループ全体で年間約55,000時間の業務時間削減と、約1.5億円のコスト削減を見込んでいます。経費精算という一業務だけでこれだけのインパクトが生まれる背景には、従業員数が多い大企業ほど積み上がっていた膨大な手作業があります。規模の大小にかかわらず、経費精算の自動化は確実にROIが出やすい分野のひとつです。

素材メーカーの日東電工（Nitto）では、2025年4月にIBMと連携してAIエージェントの導入に着手し、わずか半年足らずで本番稼働にこぎつけました。経費精算を含むバックオフィス業務の自動化率は、導入前の50%から90%へと大幅に向上しています。

特筆すべきは、導入のスピードです。「AIを入れるにはまず業務整理が必要」という先入観から、長期間の準備期間を設けがちな企業が多い中、日東電工は短期間でのスモールスタートと段階的な拡張を選択しました。まず自動化効果が明確な領域から着手し、成功体験を積みながらスコープを広げるアプローチが、半年という短期間での本番稼働につながっています。経費精算分野では入力工数の75%削減、月次精算締切の2営業日前倒しという成果も出ています。

決算業務へのAI活用事例

月次・四半期・年次の決算業務は、経理部門にとって最も負荷が集中する時期です。データの集計から異常値チェック、開示資料の作成、監査対応まで、幅広い作業が短期間に集中します。生成AIの登場により、これまで専門知識と経験を持つ担当者にしか対応できなかった作業の一部も自動化できるようになってきました。

上場企業の経理部門において、生成AIを活用した決算注記のドラフト作成が広まっています。従来は決算注記の作成に熟練の経理担当者が4〜6時間を費やしていましたが、生成AIに前期の注記文書と当期のデータを読み込ませ、変更点を指示するだけでドラフトが1時間程度で完成するという事例が増えています。

さらに、連結決算の開示業務においても変化が起きています。グループ会社が多い企業では「1社分の作業時間で4社を対応できるようになった」という事例も報告されており、業務量が3分の1程度にまで圧縮されたケースもあります。生成AIによる注記ドラフトは100%完成品ではなく、専門家によるレビューが必要ですが、ゼロからドラフトを作る作業がなくなるだけで大幅な時間削減が実現します。

最新の事例では、BIツール（ビジネスインテリジェンス）と生成AIを連携させ、貸借対照表や損益計算書の異常値を自然言語でレポート化するシステムを導入した企業も登場しています。「売掛金の回収期間が前月比15%長くなっています。特定得意先との取引に集中している可能性があります」といった示唆を自動で生成し、経理担当者や経営層に届ける仕組みです。

この仕組みを導入した企業では、月次レポートの作成工数が従来の半分以下になっただけでなく、経営会議での財務報告の質も向上したと報告されています。数値を読み解くことに精通した経理担当者の知見を、AIが代替するのではなく増幅させる使い方として、決算期の財務分析支援は最も費用対効果が高いAI活用のひとつといえます。また、月次決算の発表が3営業日早まり、ROEが0.9ポイント改善した企業事例も存在し、経営スピードの向上という観点からも注目されています。

生成AIによる経理業務の横断的な変革事例

ChatGPTの登場を契機に、生成AIを経理業務に活用する企業が急増しています。バックオフィス担当者の45.2%がすでに生成AIを業務に活用しており、そのうち約8割が「業務負担の軽減」を実感しているという調査結果も出ています。仕訳・請求・経費・決算という個別業務の自動化に加え、生成AIは経理部門全体の働き方を変えるポテンシャルを持っています。

経理部門には、従業員や取引先から「この費用はどの勘定科目で処理すればよいか」「インボイス対応の領収書の書き方を教えてほしい」といった問い合わせが日常的に寄せられます。大手メーカー系IT企業では、生成AIを活用した社内AIアシスタントを全社導入し、こうした問い合わせ対応を自動化しました。経理規程や税務知識を学習させたAIチャットボットが24時間対応することで、経理担当者が問い合わせ対応に費やしていた時間を大幅に削減しています。

同様の取り組みは、経費申請のルール確認、勘定科目の分類相談、電帳法への対応方法など、幅広い用途に広がっています。生成AIは「過去の似たケースと照合しながら回答する」という処理が得意なため、法改正や社内規程の変更があった際も、最新情報を学習させることで対応内容を自動更新できます。

AI活用が進む経理部門では、担当者の役割が大きく変化しています。「仕訳を入力する人」から「AIが処理した結果を分析・判断する人」へのシフトが起きており、財務データを経営判断に活かすビジネスパートナーとしての役割が求められるようになっています。国内外の調査が示す共通の方向性は、経理の仕事が「なくなる」のではなく「再定義される」というものです。

この変化に対応するために、AI活用後の経理人材に求められるスキルとして注目されているのが、データ分析力・AIツールのプロンプト設計能力・例外処理の判断力・財務戦略への提言力です。AIが単純作業を担い、人間が判断・分析・提案という付加価値の高い業務に集中する体制づくりが、経理DXの最終的なゴールといえます。

AI活用事例から学ぶ導入成功のポイント

ここまで紹介してきた事例を横断的に分析すると、AI活用に成功している企業に共通するパターンが見えてきます。ツールの選定よりも先に「何を自動化したいのか」という目的の明確化が行われており、スモールスタートで成功体験を積んでから展開範囲を広げるアプローチが採られています。

AI導入の失敗事例に共通するのは、最初から全業務を一括で自動化しようとした結果、現場の混乱と想定外のコストが発生したケースです。成功事例では、まず「仕訳入力の自動化」「領収書スキャンのOCR化」など、成果が測定しやすくリスクが低い領域から着手しています。3〜6か月で効果を確認し、現場の課題を洗い出してから次の領域へ拡張するというサイクルを繰り返すことで、日東電工のように短期間での高い自動化率達成が可能になります。

重要なのは、AI導入を経理システムの刷新と捉えるのではなく、現在の業務フローに組み込むインクリメンタルな改善として位置づけることです。既存の会計ソフトやERPとの連携が可能なAPIを提供しているAIツールを選ぶことで、大規模なシステム移行なしにAIの恩恵を受けることができます。

AIは過去のデータから学習するため、入力データの品質がそのまま出力の精度に影響します。ZOZO社の事例でも示されたように、AI-OCRの認識精度を高めるためには取引先の請求書フォーマットの標準化を依頼するなど、AIだけでなく人間側の働きかけも必要です。「AIを入れれば全て解決する」という過度な期待を持たず、人間とAIの協業体制を設計することが長期的な成功につながります。

また、税務処理や会計基準への準拠については、最終的な判断は必ず人間が行う体制を維持することが必須です。AIはドラフト作成と異常値検知を担い、専門家がレビューと最終承認を行うという役割分担が、成功している企業の共通する体制です。法改正や税制の変更への対応も同様で、AIツールの学習データが最新の法令に対応しているかを定期的に確認する運用ルールを設けることが重要です。

まとめ

この記事では、仕訳・請求・経費精算・決算という4つの業務領域における経理AIの活用事例を紹介しました。ZOZOの月次決算4営業日短縮、花王グループの年間55,000時間・1.5億円削減、日東電工の自動化率90%達成など、先進企業の具体的な数値から、経理AIの導入効果が確かなものであることがわかります。

重要なのは、これらの成果がいずれも「全社一括導入」ではなく、「目的を明確にしたスモールスタート」と「人間とAIの協業体制の設計」によって実現されているという点です。経理のAI活用は、担当者の仕事を奪うのではなく、付加価値の高い業務に集中できる環境を作るものです。まずは自社の経理業務の中で最も工数がかかっている業務を洗い出し、AIの活用可能性を検討することから始めてみてください。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。IT事業会社出身のプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、「Impact-Driven型支援」を掲げ、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の実現に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。