経理AIの導入では、読み取りだけでなく、照合・承認・異常検知まで設計できる会社を選ぶことが大切です。
AIを入れても経理業務がすべて無人になるわけではありません。そこで、業務量や既存システムに合うかどうかを基準に、データ整備から安全管理、現場定着まで一つの計画として任せられるかを比べます。
AIシステム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「AIシステム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
経理におけるAI活用でパートナー選びが重要な理由
経理AIの成否は、機能の数より業務を理解した設計で決まります。請求書を読み取れても、勘定科目マスタがばらばらのままだと誤仕訳が増えます。さらに、古い会計システムと連携できなければ、転記作業も残ります。
適切なパートナー選定が成否を分ける理由
AIは仕訳の候補やチェック結果を示せますが、税務・会計の最終判断まで任せられるものではありません。そのため、担当者が確認しやすい画面と、判断理由を残す監査証跡が必要になります。加えて、業務整理から連携、運用改善まで伴走できる会社が適しています。
発注前に確認すべきポイント
発注前に、対象業務、月間処理件数、例外の割合を整理しておきます。会計ソフトや紙証憑、承認者の確認も必要です。
提案では、入力から月次締めまでの業務がどう変わるかを聞きます。複数社の提案は、PoC後の移行費用まで含めたTCOで比べます。
- 対象範囲：どの業務をAIに任せ、どこを人が確認するか。
- 連携条件：会計ソフトや既存データとどう接続するか。
- 総費用：初期設定から保守までを含めていくらか。
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援
riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネスへの成果創出とシステムの定着支援に強みを持ちます。
また、営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築・導入実績があります。企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制も整えています。
特徴と強み
経理AI活用では、AI-OCRや生成AIを単体で導入するのではなく、既存の会計・販売・購買データをつなぎ、現場が使える業務フローに落とし込むことが重要です。
riplaは、現状業務の可視化と要件整理から運用改善まで、一つの計画として設計できます。その途中にあるデータ基盤の整備や開発も、同じ計画の中で扱えます。
特に、属人化したExcel台帳やAPIを持たないレガシーシステムが残る企業では、現実的な段階移行を提案しやすい点が強みです。
得意領域・実績
営業・顧客・生産・販売管理などの基幹業務を含めてシステムを構築できるため、経理だけでなく、受発注や請求の上流データも含めて改善できます。
経理部門の業務を短くするだけでなく、経営会議で使う予実管理やレポートの精度を高めたい企業に向いています。PoCで終わらず、社内への定着まで支援してほしい企業にも適しています。
freee株式会社｜クラウド会計を中心にAIで経理を自動化
freee株式会社は、クラウド会計や人事労務などを提供する企業です。公式サイトでは、AIが証憑と取引を紐づけ、記帳、経費精算、経営分析までを支援する構想が示されています。
銀行口座やカード明細を取り込み、仕訳ルールやAIの推測に基づいて自動で記帳できるため、日々の入力作業を減らしたい企業に向いています。
特徴と強み
freeeの特徴は、会計を中心に、請求書、経費、給与などのデータを同じクラウド上で扱いやすい点です。
公式のAI関連情報では、AIファイル自動記帳と申請チェックAIが紹介されています。このほか、レポートAIや予算管理AIも案内されています。
文字の読み取りだけでなく、規程照合や予算と実績の比較まで自動化したい企業にとって、候補になります。ただし、AIの提案を無条件に確定せず、会社ごとの勘定科目や承認ルールを設定してから運用する必要があります。
得意領域・実績
クラウド会計を新たに標準化したい中小企業から、複数のバックオフィス業務を統合したい企業まで、幅広く検討できます。
また、AIがどの権限で操作したかのログを残す考え方も示されています。監査や内部統制を重視する場合は、権限設定と証跡の確認を提案の段階で求めておくとよいでしょう。
小規模企業では、まず自動記帳や証憑のデータ化から始め、月次レポートへ段階的に広げる進め方が現実的です。
株式会社マネーフォワード｜会計・経費・請求データをつなぐクラウド
株式会社マネーフォワードは、マネーフォワード クラウド会計をはじめ、経費、請求書、債務支払などのサービスを展開しています。
公式の機能説明では、銀行口座やクレジットカードの明細を自動で取得し、登録したルールや過去の処理を使って仕訳入力を効率化できます。複数の業務サービスを組み合わせ、経理データを一つの流れで管理したい企業に向いています。
特徴と強み
会計単体の自動仕訳だけでなく、請求データから仕訳を作る連携や、経費精算から会計へのデータ連携も組み合わせやすい点が特徴です。既存の金融機関やサービスとの連携状況を確かめながら、手入力が残る工程を減らしていけます。
自社の業務に合わせてルールを細かく設定できる一方で、ルールが増えすぎると保守が属人化します。そのため、月次でルールを見直す体制も必要です。
得意領域・実績
クラウド会計への移行、経費精算のペーパーレス化、請求・支払業務の効率化を一連で検討する企業に向いています。月間の取引件数が少ない企業でも始めやすいサービスです。
グループ会社管理や複雑な承認、既存ERPとの連携が必要な場合は、標準機能と追加開発の範囲を分けて見積もってもらうとよいでしょう。
株式会社LayerX｜バクラクで請求書受領から仕訳まで自動化
株式会社LayerXは、バックオフィス業務を効率化する「バクラク」シリーズを提供する企業です。
バクラク請求書受取では、紙・メール・Webから請求書を回収し、AI-OCRでデータ化します。さらに、支払申請や仕訳作成、会計システム連携までつなげられます。
請求書処理に対象を絞って短期間で効果を出したい企業にとって、比較しやすいベンダーです。
特徴と強み
公式サイトでは、請求書を最大100枚同時に、数秒でデータ化する機能が案内されています。複数の請求書を含むPDFの自動分割や、取引先ごとに最適化されるAI-OCRにも対応します。
また、AIが過去データに基づいて仕訳を作り、確認が必要な仕訳を理由付きで通知する仕組みも紹介されています。この仕組みは、読み取り精度だけでなく、人が確認すべき例外を絞り込む設計が特徴です。
得意領域・実績
受領漏れや入力、支払申請の改善から、仕訳、振込準備まで、請求書業務をまとめて見直したい企業に向いています。公式事例では、国内外の請求書処理やAI-OCR、仕訳学習の精度を導入判断の材料にした企業が紹介されています。
海外請求書や外貨、複雑な稟議を扱う場合は、実際の帳票を使ったトライアルで読み取り項目と例外処理を確認すると、失敗を抑えられます。
株式会社オービック｜基幹業務と会計情報を統合して管理
株式会社オービックは、企業向けの統合業務ソフトウェア「OBIC7」などを提供する企業です。OBIC7会計情報ソリューションは、仕訳処理から財務諸表、決算報告までの会計業務を支援します。複数会社管理や本支店会計にも対応しています。
AI単体で導入するというより、基幹システムを含めて会計・経営管理の基盤を刷新したい企業が検討しやすい会社です。
特徴と強み
公式には、会計データを経営管理に使うための仕組みとして、集計階層や多段階の自動配賦、予算配賦、非会計情報の活用が案内されています。部門別・拠点別・グループ会社別に数字を見たい場合、経理処理と経営レポートを別々のExcelで作る状態から脱却しやすい点が強みです。
導入時には、現行帳票と新システムとの対応表を早期に作る必要があります。対象は、勘定科目、部門、取引先のマスタです。
得意領域・実績
複数の法人や拠点を持ち、製造・卸売などの業務で会計と販売・購買・在庫を一体で管理したい企業に適しています。月間の処理件数が多く、締め処理や連結、部門別採算の精度を高めたい場合も候補になります。
月100件程度の請求書だけを安価に自動化したい企業では、導入範囲が過大になりやすいため、対象業務を絞った提案を求めてください。
株式会社NTTデータ｜大規模な業務改革とAIガバナンスを支援
株式会社NTTデータは、AI・データ活用のコンサルティングから、基盤構築、実行支援、ガバナンスまで幅広く提供するITサービス企業です。経理・財務領域では、SAP Concurの導入支援のほか、AIを活用した自動監査・承認ソリューションや、会計システムとの連携開発を案内しています。
大規模な組織で、複数システムをまたぐ経理DXを進めたい場合に検討しやすい会社です。
特徴と強み
NTTデータは、AIの精度だけでなく、データ基盤やシステム連携、業務プロセスを含めて設計し、ガバナンスも一体で考えられる点が強みです。公式サイトでは、AI活用に伴う誤り、情報漏洩、著作権などのリスクを踏まえ、AIガバナンスの整備が不可欠だと説明しています。
財務データや個人情報を扱う企業では、利用権限やログに加え、モデルの評価や人の承認まで、要件に含めて相談できます。
得意領域・実績
大企業やグループ企業の経理業務を対象に、SAP・ERP・経費精算・BPOを組み合わせた改革や、AI-OCRや自動監査の導入を進めたい場合に適しています。
NTT DATAのBPSは、経営課題の特定からBPRまでを対象にします。加えて、テクノロジーの適用やBPO、リスキリングも扱います。
単一の請求書ツールでは解決しない、組織横断の業務標準化や監査対応を重視する企業向けです。
経理AI活用のパートナー選びのポイント
6社は得意領域が異なります。そのため、クラウド会計の標準機能を使いたいのか、請求書処理に集中したいのか、既存ERPを含めた大規模改革をしたいのかで、適切な相談先が変わります。
実績、技術力、プロジェクト管理体制の3つの観点で比べると、機能の多さに流されず、自社に合う提案を見極めやすくなります。
実績と経験の確認方法
導入社数の多さだけでなく、自社と似た業種や従業員規模の企業の事例を確認します。請求書の件数や利用中の会計ソフトが近いかも、あわせて見ておくとよいでしょう。
事例で見るべき数字は、処理時間と差し戻し率、月次締め日数、例外確認の件数です。たとえば、リサーチノートでは、3点照合が目視の1件3〜5分から、AIエージェント利用後の5〜15秒へ短縮されたケースが整理されています。
自社で同じ効果が出るかは、帳票の品質と例外率で変わります。
技術力と専門性の評価
AI-OCRの読み取り精度だけでなく、誤りを検知して人に戻す仕組みを確認します。仕訳の根拠や会計ソフトへの連携、マスタ更新の方法も見ておきます。
生成AIを使う場合は、入力データが学習に利用されるか、保存場所はどこか、アクセス権限をどう管理するかを質問してください。
AIの回答を承認なしで登録できる設計は便利です。ただし、経理ではHITL、つまり人が最終確認する工程を残すことが原則です。
プロジェクト管理体制の確認
導入が頓挫する原因は、AIの性能不足だけではありません。データ整備や業務ルールの整理に時間がかかることもあります。現場との合意形成が遅れると、導入計画も後ろ倒しになります。
リサーチノートでは、過去仕訳の表記揺れ修正に2か月かかった実例が整理されています。ほかにも、請求書フォーマットと紙証憑の整備に3か月、社内合意形成に半年以上を要した例もあります。
課題を管理する担当は、導入前に決めておきます。業務、システム、統制の三つの側ごとに確認を受け持つ人を分けておくと、ルール、連携と権限、証跡とリスクの確認を誰が見るかが明確になります。
- 業務側：経理責任者と担当者によるルールの確認
- システム側：情報システム部門による連携と権限の確認
- 統制側：監査・法務による証跡とリスクの確認
よくある質問
経理AI活用では、費用、セキュリティ、導入効果についての質問が多く寄せられます。自社の処理件数やデータの状態によって最適解は変わるため、一般論だけで判断せず、実データを使った検証を行うことが大切です。
経理AIの導入費用はどのくらいですか？
費用は、クラウドサービスの月額料金だけでなく、初期設定や連携開発、データ整備、運用保守まで含めて考えます。
海外製品の相場として、年額2万5,000ドル以上や月額500ドル以上の製品が整理されています。国内サービスも、処理件数やユーザー数によって費用が変わります。
月間の請求書が100件未満の企業は、標準機能から始めるのが目安です。月500件以上なら、削減できる作業時間と残業費を使って投資回収を試算すると判断しやすくなります。
経理データをAIに入力して情報漏洩しませんか？
サービスごとに、入力データの保存場所や学習利用の有無を確認してください。暗号化やアクセス権限、操作ログ、データ削除の条件も、あわせて確かめておきます。
生成AIを使う場合は、機密情報を個人向けサービスに貼り付けないルールを設けます。そのうえで、法人向け環境と承認済みのプロンプトを使うようにします。
AIの出力には誤りが含まれることがあるため、監査証跡と人の確認を組み合わせる必要があります。
中小企業でも経理AIを導入する価値はありますか？
あります。ただし、最初から大規模な開発を行う必要はありません。
月間処理件数が少ない企業は、会計ソフトの自動仕訳や領収書のAI-OCRから始めます。経費規程チェックも含めて、月次締めの時間や入力件数を測定します。
効果を確認できたら、請求書照合や予実レポート、販売管理との連携へと段階的に広げる進め方が適しています。
まとめ
経理におけるAI活用は、入力作業を減らすだけの施策ではありません。請求書処理や自動仕訳、3点照合などを、経費規程チェックや月次レポート作成まで含めてつなぐ取り組みです。経理担当者が例外判断や財務分析、予実管理に時間を使える状態をつくることが狙いです。
株式会社ripla、freee株式会社、株式会社マネーフォワード、株式会社LayerX、株式会社オービック、株式会社NTTデータの6社を紹介しました。各社は支援範囲と得意領域が異なります。
パートナーを選ぶときは、AIの機能名ではなく、現状業務のどこを何分削減できるか、誤読や誤仕訳を誰がどう確認するか、既存システムとどう連携するかを確認してください。
マスタ整備や社内合意形成には、数か月かかる場合があります。そこで、まずは処理件数が多く効果を測りやすい業務を一つ選び、TCOとROIを測定してから対象範囲を広げる進め方が、経理AI活用を定着させる近道です。
本記事で参照した公式情報
参照したのは、各社のAI・会計・請求書・業務支援に関する公式の案内です（いずれも2026年8月確認）。
- freee「AI」 / 記帳の自動化
- マネーフォワード「自動仕訳」 / バクラク「AI-OCR」 / 請求書受取
- オービック「OBIC7会計情報」 / NTT DATA「SAP Concur」 / データ＆インテリジェンス
導入相談の進め方
まずは、月間の請求書・領収書件数と現在の処理時間を整理してください。あわせて、利用中の会計ソフトと困っている例外処理も挙げておきます。
その情報があれば、標準機能で足りるのか、連携開発が必要なのか、どの会社へ相談すべきかを具体的に比べられます。
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会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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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。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、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最大化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。