経理のAI活用を型にする。集計・照合・チェックの標準セット

経理部門へのAI活用は、正確性が絶対条件の業務なので、他の職種と前提が違います。
金額を1桁間違えれば、請求も支払も入金の確認も狂ううえ、誤りはたいてい相手からの指摘で発覚します。
だから、この部門では「まず試してみましょう」が通用しません。
一方で、転記・照合・突合といった時間のかかる作業は、経理にこそ多い領域です。

今回は、経理のAI活用の設計を整理していきます。
職種別に工程へAIを当てる全体像は職種別AI活用まとめ。営業・マーケ・人事・経理・法務の使いどころにまとめてあります。

正確性が絶対の部門でどう使うか

原則は1つで、計算はAIにさせないことが、経理でAIを使う入り口になります。
なぜなら、返ってくる数字が間違っていても、桁数も形式も自然で、間違いらしく見えないからです。
明らかな異常値でもないので、確認されないまま、そのまま通ってしまいます。
自社の経理は、この危うさを避ける仕組みを持っているでしょうか。

では何に使うのかというと、数字の前工程と後工程です。
前工程は、形式のばらつきを整える・必要な項目を抜き出す・複数のファイルを同じ形にそろえる、といった作業になります。
計算そのものではないので、前工程はAIに安全に任せられます。

後工程は、集計結果を読んで異常を指摘させる・前月との差分の理由を推測させる・報告文にまとめる、という役割です。
計算のほうは、数式かツールで行うという役割分担が、経理でAIを使う骨格になります。

集計・照合・与信チェックで、AIの使い方が分かれる

具体的な場面は3つあり、請求書と経費の集計、数値の照合、与信と取引先のチェックです。
請求書と経費の集計では、形式の違う請求書や領収書から、日付・金額・相手先・内容といった項目を抜き出します。
抜き出した結果を表に並べ、集計は数式で行います。
紙の書類を撮って処理する方法は動画を渡すだけで業務が変わる。マニュアル化と書類デジタル化の内製で扱っています。

着手は、様式が揃っているものから始めます。
同じ取引先からの毎月の請求書は様式が同じなので、精度が出やすいからです。
様式がばらばらなものは、後回しにします。

もう1つ外せないのが、抜き出された金額と原本を必ず突き合わせる確認の工程です。
ただ、転記の作業そのものがなくなるので、確認だけの時間で済むようになります。
元のファイルへのリンクも残しておくと、確認のときに原本をすぐ開けます。
効果の目安は、100件の処理でかかっていた数時間が、1時間程度になる感覚です。

数値の照合では、2つの表を突き合わせて差異のある行を見つけます。
請求と入金、発注と納品、台帳と実績。
判断が入るので、AIが効く場面と効かない場面が分かれます。

効くのは、表記のゆれがある照合です。
「取引先の名称の書き方が違う」「摘要の表現が違う」といったケースは、完全一致では突合できませんが、人が見れば同じだと分かります。
ここは数式では書けません。
表の中で処理する方法はスプレッドシートのAI関数で終わる業務・終わらない業務にまとめてあります。

効かないのは、金額の突合そのものです。
一致するかどうかは数式で判定できるので、AIに任せる理由がありません。
つまり、表記の対応付けはAIに、金額の突合は数式にという構成になります。

差異が出た行については、原因の候補を挙げさせるのが効きます。
「入金額が請求額より少ない場合の考えられる理由」を並べさせると、確認の順序が決まります。

与信と取引先のチェックでは、公開情報から事業の状況や直近の発表、注意すべき情報を調べます。
ここは調査の領域なので、AIが効きます。
注意点は2つで、出典を必ず求めることと、判断をさせないことです。
「この会社と取引してよいか」を判断させず、材料を揃えるところまでにします。

主要な取引先は、四半期に一度、同じ項目を定期的に見ます。
単発で調べるより、変化が分かることに価値があります。
定点観測の組み方は定例リサーチを人の手から外す。調査業務を自動化フローに組み込むで扱っています。

効果の目安は、1社あたり30分かかっていた調査が10分になる感覚です。

二重チェックは、対象を絞れば回る

線引きを整理しておくと、二重チェックの設計も自然に決まります。
やってよいのは、形式の整え・項目の抽出・表記の対応付け・異常の指摘・差異の原因の候補出し・報告文の作成・公開情報の調査です。
やってはいけないのは、金額の計算・合計の算出・税の計算・按分・突合の判定・与信の判断です。

もう1つ、「計算するツールを作らせる」のはやってよいことに入ります。
書かれた数式は人が読んで検証できますし、同じ入力に対して常に同じ結果を返すからです。
この線引きは、新しいガイドラインではなく、既存の手順書に1項目として足すのが実務的です。

そのうえで、確認の設計をしていきます。
一次チェックは作業者自身が行い、抜き出された内容と原本を突き合わせます。
二次チェックは対象を絞ります。
全件に人のチェックを課すと、作業が詰まるからです。

絞る基準は、金額が一定額を超えるもの・初めての取引先・前月と大きく差があるものの3つです。

もう一手間として、「異常の指摘」をAIに1回通します。
集計が終わった後に「前月と比べて不自然な項目」を挙げさせると、人が見落とす箇所を拾い、二次チェックの精度が上がります。

計算はさせず、計算結果のおかしさのほうを指摘させる。
ここが、経理でAIが最も価値を出す使い方かもしれません。

月次決算では、伝え方が受け入れを左右する

締めの前・締めの作業中・締めの後で、AIに任せる役割が変わります。
締めの前には、未処理の伝票や抜けている請求書を洗い出します。
「例年この時期に発生している処理で、今月まだ入っていないもの」を挙げさせるのが効きます。
締めの作業中は、形式の整えと項目の抽出で、集計そのものは数式で行います。

締めの後は、前月・前年同月との差分の説明です。
「この項目が増えた理由の候補」を挙げさせ、人が確認します。
数字が固まった後の報告文も、任せられます。
なかでも効果が大きいのは、人の記憶に依存していた確認がそのまま仕組みになる、例年との比較で欠けているものの検出です。

この領域では、伝え方が導入の成否を分けます。
やってはいけないのが、「AIで経理を効率化しましょう」という伝え方です。

経理の担当者が最初に想像するのは計算の自動化で、そこには正当な警戒があります。
「間違えたら誰が責任を取るのか」という反応が、まず返ってきます。
効く伝え方は、最初に「計算はさせません」と言うことです。

ここを先に言うと話が前に進み、そのうえで転記と確認の作業が対象だと説明できます。
もう1つ効くのが、異常の指摘を使い方として先に見せることです。
「集計した後に、不自然な項目を挙げてもらう」は経理の担当者にとって望ましい方向で、チェックを強化する道具として位置づけられます。

効率化の話から入ると警戒され、精度の話から入ると受け入れられます。

同じ道具でも、どちらの文脈で持ち込むかで結果が変わります。

属人化の解消も、この使い方の副産物になる

もう1つ、この領域で効果が出る面があります。
それが経理業務の属人化です。

月次の締めの手順、例外的な処理の扱い、特定の取引先の特殊な条件といったものが、担当者の頭の中にある組織は多いです。
経理は担当者が少ないので、1人抜けると止まります。

対処として、手順を言語化する作業にAIを使えます。
実際の作業を録画して手順を起こす、あるいは担当者に話してもらって整理させる形です。
進め方は仕事の手順をAIに覚えさせる。社内の「型」を資産化する考え方にまとめてあります。

もう1つ効くのが、「例外的な処理」を洗い出すことです。
「この業務で、通常の手順どおりに進まないケースを挙げてください」と担当者に聞き、一覧にしておきます。
ここが、引き継ぎで最も失われる情報だからです。
経理の引き継ぎ資料は、通常の手順より例外の一覧のほうが価値があるというのが実務での感覚です。

ここでは、よくある失敗を5つ挙げておきます。
計算に使うこと、様式がばらばらな書類から始めること、確認の工程を省くこと、与信の判断をさせること、全件に二次チェックを課すことです。
どれも、計算は数式かツールで行い、様式が揃っているものから始め、確認は残し、材料を揃えるところまでにして、3基準で絞れば避けられます。

経理の型をゼロから作らなくても、組織のAIポータル「AI Portalize」には検証済みのAIツールとナレッジの見本が500以上あり、やりたいことから探して自分用に直して使えます。

計算はさせず、前後の工程に使うのが原則です

経理でAIを使う原則は、計算はさせず、数字の前後の工程に使うという1点に尽きます。

自社の経理は、いまどちらに時間を使っているでしょうか？
転記と確認に時間がかかっているなら、そこがそのまま着手点になります。
3領域の使いどころは、請求書と経費の集計、数値の照合、与信と取引先のチェックです。
集計は様式が揃っているものから始め、照合は表記の対応付けをAIに任せ、与信は出典を求めて材料を揃えるところまでにします。

線引きは、形式の整え・項目の抽出・表記の対応付け・異常の指摘・報告文の作成・公開情報の調査までがやってよいことで、計算するツールを作らせることもこの中に入ります。
二重チェックは、対象を絞れば回ります。
金額・初めての取引先・前月との差の3基準で絞り、集計後に「不自然な項目」をAIに1回挙げさせておきます。

1種類の請求書で項目抽出を試せていれば、他の様式へ広げる準備はもう整っています。