経理・財務のAI活用 — 判断の前段を削る

適用できる工程

人が全件を見る前提では、異常は見つからない。件数が多いと、おかしい1件が埋もれる。機械的に「通常と違う」を示すだけで、見るべき対象が絞られる。

検出の基準は単純でよい。金額が過去の範囲を外れている、取引先が初めて、頻度が通常と違う。複雑なモデルは要らない。

自動化してはいけない部分

• 支払いの実行
• 仕訳の確定
• 税務上の判断
• 承認

これらは誤りが外部に影響し、しかも修正に手間がかかる。候補を出すところまでをAIに任せ、確定は人が行う。

監査に備えた記録

AIが提示した候補を人が承認した、という流れが記録されている状態にする。誰がいつ承認したか、AIの提示をそのまま採用したか修正したか。

この記録がないと、監査で「どのような統制が働いていたか」に答えられない。導入時に記録の形を決める。

既存システムとの関係

会計システムを置き換える話ではなく、その手前の工程に入る。証憑を読んで仕訳の候補を作り、会計システムに渡す。会計システム側の要件（保存形式、検索要件）は従来どおり満たす必要がある。

効果の測り方

削減時間ではなく、月次決算にかかる日数で測る。5営業日が3営業日になるなら、それは経営判断の速度の問題として価値がある。時間の削減だけを見ると、効果が小さく見える。

よくある質問

Q. 小規模な経理でも効果がありますか。

A. 件数次第です。月の仕訳が数十件なら、設定と確認の手間が削減を上回ります。数百件を超えてから検討してください。