経理部が抱える6つの課題をAIで解決！AI×社内システムで属人化・非効率を解消！
- 7月31日
- 読了時間: 17分
更新日：8月28日
経理部門は、売掛・買掛管理や経費精算、給与計算、税務対応、決算業務など、企業運営に欠かせない多岐にわたる業務を担っています。しかし、専門性の高さや法改正への対応、紙書類の管理、他部署との連携不足などによって、非効率や属人化が進みやすい現状があります。
本記事では、経理部門が直面する6つの主要な課題を整理し、その原因を解説したうえで、AIを活用した解決策をご紹介します。AIと社内システムを連携させることで、経理業務を効率化し、より戦略的な業務に集中できる環境を実現するヒントをお伝えします。
経理部門の現状と課題
経理部門は、売掛・買掛管理、経費精算、仕訳・伝票記帳、給与計算、税務対応、決算書作成など、企業の基盤を支える膨大な業務を日々こなしています。しかし、業務の専門性の高さや法改正への迅速な対応、各部署との情報連携の不足、紙書類の管理負担などにより、効率化が進みにくいのが実情です。
結果として、属人化や業務過多、ペーパーレス化の遅れといった課題が顕在化し、現場の負担を増加させています。ここでは、経理部門が直面する代表的な6つの課題を整理し、なぜ解消が難しいのかを明らかにします。
属人化が進みやすい
経理業務は専門知識を必要とする領域が多く、担当者ごとに業務の進め方や管理方法が異なりやすい傾向にあります。たとえば、仕訳や決算処理で使う勘定科目の判断や、過去の処理ルールに基づく対応は、マニュアル化が難しいため、特定の担当者に依存するケースが少なくありません。
この結果、担当者が休職・退職した際に業務の引き継ぎが滞り、経理部門全体の業務効率が低下するリスクが生じます。さらに、業務の標準化が進まないまま属人化が進行すると、内部統制や監査対応にも影響を及ぼしかねません。
ペーパーレス化が進まない
経理業務では、請求書や領収書、契約書など紙ベースでの書類管理が依然として多く残っています。電子帳簿保存法（※国税関係帳簿・書類を電子データで保存することを認める法律）の対応が進められてはいるものの、社内システム間の連携不足や、既存の業務フローを大きく変える負担感から、完全なペーパーレス化には至らないケースが少なくありません。
紙書類の管理が続くと、保管スペースや検索にかかる時間的コストが増大します。また、法改正への対応が後手に回り、電子帳簿保存法への不備対応に追われる可能性もあります。結果として、経理部門の負担は増加し、ミスの発生や監査対応の遅れにつながるリスクが高まります。
法改正に対する対応が必要
経理部門は、消費税率の変更や電子帳簿保存法の要件改正、インボイス制度など、頻繁に発生する法改正への対応が求められます。新しいルールに基づく処理フローの変更やシステム設定の見直し、社内周知など、実務レベルでの負担は小さくありません。特に、中小企業では専任の法務・税務担当が不在なケースも多く、経理担当者が独自に情報収集し対応せざるを得ないのが現状です。
法改正への対応が遅れると、申告や帳簿管理の不備が発生し、追徴課税や監査指摘のリスクが高まります。また、制度変更に迅速に対応できない企業は、取引先や顧客からの信頼低下にもつながりかねません。結果として、経理部門の負担はさらに増し、本来注力すべき業務が後回しになる恐れがあります。
専門知識が必要
経理業務は、簿記や税務、会計基準などの専門知識を前提とした高度な判断を求められる場面が多くあります。特に、決算処理や税務申告においては、正確な勘定科目の選定や仕訳の判断が必要であり、経験の浅い担当者では対応が難しいことも少なくありません。その結果、ベテラン社員に業務が集中し、教育や育成が後回しになるケースが見受けられます。
特定の担当者に知識が偏在すると、業務が属人化し、引き継ぎの際に大きな負担が発生します。また、知識不足による誤った仕訳や税務処理は、将来的な修正申告や監査指摘につながる可能性があります。結果的に、経理部門全体の生産性が低下し、組織としてのリスク管理能力も損なわれかねません。
各部署との連携が必要
経理部門は、営業部門からの売上データや購買部門からの仕入情報、人事部門からの給与データなど、社内のあらゆる部門と連携して業務を進める必要があります。しかし、多くの企業ではシステムが部門ごとに分断されており、情報の受け渡しがメールやExcelファイルに依存しているのが実情です。その結果、データの重複入力や確認作業が増え、業務効率が低下しています。
部門間の連携が不十分だと、情報の遅延や齟齬が発生しやすくなります。例えば、売上データの反映が遅れれば、月次決算の確定も遅延し、経営判断に必要な情報提供が後手に回る可能性があります。また、コミュニケーション不足が原因でミスが発生し、再作業による負担増や部門間の不信感につながる恐れもあります。
業務量が多い
経理部門は、日々の売上管理（売掛金・買掛金の管理を含む）や経費精算、仕訳・伝票記帳および整理、商品や原材料などの仕入管理、さらに給与計算や賞与計算、各種保険の管理、税の算定、月次・年次決算書の作成といった膨大な業務を抱えています。これらの業務は正確性とスピードが求められるうえ、各業務が相互に関連しているため、一つの遅れが全体に波及するリスクがあります。
業務量の多さは、単なる忙しさだけでなく、属人化やペーパーレス化の遅れ、法改正への対応不足、各部署との情報連携の不備といった他の課題とも密接に関係しています。結果として、経理部門は日常業務に追われ、改善活動や戦略的な業務に時間を割けず、慢性的な残業や担当者の疲弊、さらには人材流出のリスクも高まります。
経理部門の課題が生まれる原因
経理部門が直面する「属人化」「ペーパーレス化の遅れ」「法改正対応」「各部署との連携不足」「業務量の多さ」といった課題は、単なる人手不足だけが原因ではありません。
実際には、複数の社内システムの分断、アナログな業務フロー、専門知識への依存、そして部門間の情報共有不足といった構造的な要因が複雑に絡み合っています。ここでは、これらの課題を引き起こす背景を整理します。
複数システムの分断
経理部門では、売掛金・買掛金管理、仕訳・決算処理、経費精算、給与計算など、さまざまな業務を担っています。これらの業務は、経理システム、ERP（Enterprise Resource Planning：基幹業務統合システム）、会計ソフト、経費精算ツール、勤怠・給与計算システムなど複数のシステムにまたがって運用されることが一般的です。
しかし、これらのシステムは独立して稼働しているケースが多く、データを一元的に管理・活用できない状況が生まれています。その結果、同じ情報を複数回入力したり、Excelによる手動のデータ連携が必要になったりと、経理担当者の負担が増大しています。
このようなシステム分断は、以下のようなリスクを招きます。
データの二重入力や整合性確認による作業負荷増大
転記や手作業によるヒューマンエラーの発生
月次・年次決算の遅延
情報が分散することで属人化が進み、担当者不在時に業務が滞る
システム連携の不備は、経理部門全体の生産性を大きく低下させ、企業の迅速な意思決定を妨げる要因となっています。
アナログ業務の残存
経理業務のデジタル化が進んでいる一方で、現場には依然として紙の伝票や押印、手書きの帳票管理など、アナログなプロセスが数多く残っています。例えば、経費精算のための領収書提出や、請求書の紙管理、印刷・製本された決算資料の承認フローなどが典型的な例です。
このようなアナログ業務は、データ入力や確認作業に時間を要し、経理担当者の負担を増大させています。また、電子帳簿保存法（※国税関係書類を電子データで保存することを認める法律）の対応を後回しにしている企業も少なくありません。
アナログ業務が残存することで、以下のようなリスクが生じます：
紙書類の保管・検索コストが増加
手作業による入力・承認でヒューマンエラーが発生
リモートワークやペーパーレス化に対応できず、業務効率が低下
電子帳簿保存法などの法令対応が遅れることで、コンプライアンスリスクが高まる
紙とデジタルが混在する状態は、経理業務を非効率にするだけでなく、将来的なシステム統合やAI活用の妨げにもなります。
このように、アナログ業務の残存は経理部門の生産性だけでなく、法令対応や働き方改革の観点からも大きな課題です。
専門知識への依存
経理業務は、会計基準や税法、社会保険、電子帳簿保存法など、多岐にわたる専門知識を必要とします。特に、税制改正や会計基準の変更といった最新の情報に対応できるのは、経験豊富なベテラン社員に限られることが多いのが現状です。
結果として、属人的な業務運用が定着し、担当者が不在になると業務が停滞するリスクを抱えています。さらに、新しいシステム導入や法改正への対応も、知識を持つ限られた人材に集中するため、経理部門全体の負荷が増大します。
専門知識への依存が続くと、以下のようなリスクが発生します：
特定の担当者が退職・異動した際に業務が引き継げない
法改正や会計基準変更への対応が遅れ、コンプライアンスリスクが高まる
新人教育に時間がかかり、戦力化が遅れる
属人化により業務改善やシステム活用が進まない
このように、専門知識を持つ人材への過度な依存は、経理部門の持続的な成長を阻害し、将来的な業務効率化やAI活用の障害にもなり得ます。
部門間の連携不足
経理部門は、営業部門からの売上データ、人事部門からの給与情報、総務部門からの経費精算データなど、他部署との情報連携が不可欠です。
しかし、実際には各部門が別々のシステムを利用していることが多く、データを経理部門が手作業で収集・確認しなければならないケースが少なくありません。この結果、データの突合作業や確認作業に時間がかかり、経理担当者の負担が増大しています。
部門間の連携不足が解消されない場合、以下のようなリスクが発生します：
入力やデータ転記の手間が増え、人的ミスが発生
各部門からの情報提供が遅れ、月次決算や年次決算が後ろ倒しになる
経理部門が全社的な業務改善のボトルネックとなる
部門間のコミュニケーションコストが増加し、業務効率が低下
このような状況は、経理業務のスピードと精度を低下させ、ひいては企業全体の意思決定スピードにも影響を及ぼします。
経理の現場、こんなふうに働けたらと思ったことはありませんか？
経理業務は、日々の仕訳や請求処理、決算対応など、緊張感のあるタスクに追われがちです。そんな中で、次のように思ったことはないでしょうか。
すべての売上データや仕訳情報が1つの画面で確認できたら…
請求書や領収書を自動で仕訳まで反映できたら…
部門間のデータ連携がスムーズで、問い合わせ対応に時間を取られなければ…
法改正に自動で対応できる仕組みがあれば、いちいち調べなくてもよいのに…
日常業務に追われず、もっと分析や改善提案に時間を使えたら…
現実には、経理システム、ERP、会計ソフト、そしてExcelやメールといった複数のツールを行き来しながら、情報を手作業で突き合わせる日々が続いています。
もしこれらの非効率を取り除き、経理担当者が「入力作業」から解放され「管理・分析」に集中できる環境が整えば、経理部門はより戦略的な役割を果たせるはずです。
AI×社内システム連携が変える経理の働き方
上記のような、「こんなふうに働けたら――」は、単に新しいツールを導入するだけでは解決しません。
必要なのは、経理システムやERP、会計ソフト、そして周辺業務で使うExcelやワークフローシステムなど、バラバラに管理されている情報を「つなぐ」仕組みです。
ここで注目されているのが、AIと社内システムを連携させるアプローチです。
分断された情報と業務を“つなぐ”ための解決策
AIと社内システムを連携させるためには、単にAIを導入するだけでなく、AIが社内のデータやシステムに安全かつ効率的にアクセスできる仕組みが必要です。
ここで注目されているのが MCP（Model Context Protocol） という技術です。
▶︎MCPについて詳しい記事はこちらをご参照下さい！
AIと社内システムをつなぐ「MCP」とは？
MCP（Model Context Protocol）は、AIと社内システムをつなぐ「橋渡し役」のような仕組みです。これを使うことで、AIは経理システムや会計ソフト、ファイル、過去のデータに直接アクセスし、「探す」「まとめる」「答える」といった作業を自動で行えるようになります。
例えば、AIに「A社の1月の支払状況を確認したい」と依頼すると、AIがMCPを通じて複数のシステムから情報を集め、すぐに結果を提示してくれるイメージです。
さらに、セキュリティ面も安心です。MCPではAIがアクセスできるデータ範囲を細かく設定できるため、給与データや機密情報も安全に取り扱えます。また、今使っている会計ソフトや経理システムを入れ替える必要はなく、AIがそれらのシステムと「会話できるようになる」だけなので、現場の負担を最小限にして導入できます。
MCPは、AIが経理部門で実用的に活躍するための土台となる技術なのです。
AI×社内システムによる営業の業務効率化と活用シナリオ
AIを社内システムと統合することで、経理は情報収集や照合作業から解放されます。売上管理や仕訳、決算準備もAIが自動で支援し、担当者は分析や改善提案に集中可能に。では、どんなことができるのか、ご紹介します。
情報を横断的に検索・活用できる
これまで経理担当者は、仕訳データを会計ソフトで確認し、請求書をERPで探し、必要に応じてExcelで集計するなど、複数システムを行き来していました。
AIを導入し、社内システムと連携することで、「必要な情報を横断的に検索し、瞬時に回答を得る」 ことが可能になります。
例えば「先月の仕入明細と対応する支払状況を確認したい」といった問い合わせにも、AIが各システムからデータを取得・参照し、1回の質問でまとめて提示できます。
定型業務を自動化し、属人化を解消
仕訳や経費精算、残高確認といった日常的な定型業務は、AIによる自動化が有効です。
AIがマニュアルや過去データを参照しながら処理をサポートするため、属人化していた業務を標準化できます。これにより、ベテラン社員だけでなく新人でも一定品質の対応が可能となり、教育コストも削減できます。
AIによるデータ化・検索
紙の伝票や請求書はAIが自動でデジタル化し、経理システムやファイルサーバーと連携して検索可能にします。これにより、過去の書類を探すための時間が大幅に削減され、テレワーク下でもスムーズに業務を遂行できます。
▶︎ペーパーレス化には、SmartDCもオススメ！！
法改正や会計基準変更にも柔軟に対応
税制や会計基準の変更は経理部門にとって大きな負担です。AIが最新の法令や社内ルールを学習し、参照元とあわせて提示することで、「誰でも正しい判断ができる」 環境が整います。
これにより、属人的な判断に依存せず、常に最新の基準に沿った業務が可能になります。
部門間の連携をスムーズに
AIが営業部門の売上データや人事部門の給与データなど、関連部署の情報を横断的に参照できるようになるため、メールや電話での確認作業が不要になります。
例えば、経理部が「特定の取引先の未払い残高を確認したい」といった場合も、AIがERPや会計ソフトから即時に情報を取得して回答できます。
データドリブンな経営への貢献
AIによるデータ集約と自動レポート化により、経理部は単なる「処理部門」から「経営判断を支える部門」へと進化します。
決算レポートやキャッシュフロー予測も自動化され、数字に基づいた改善提案や戦略立案に時間を割けるようになります。
これらのシナリオは、御社で導入済みのシステム環境によって、実現のしやすさが変わってきます。 「これ、うちでも実現できるかも？」「こういう働き方ができたら本当に助かる！」と感じられた方は、ぜひスノーリーズ株式会社までご相談ください。導入可能性を丁寧にヒアリングし、最適な提案をさせていただきます。▶︎https://www.ai-box.biz/
AI導入事例
AI-OCRによる請求書処理の自動化：株式会社大塚商会
多様なフォーマットで届く請求書を手作業で仕分け・入力していたため、膨大な時間と手間、転記ミスのリスク、さらに紙の原本を保管するコストが課題でした。
この解決策として、自社の経理業務にAI-OCRを導入し、請求書のスキャンからデータ抽出、会計システムとの連携までを自動化しました 。
導入効果：
請求書処理業務において月間約500時間もの工数削減を達成した 。
手作業による転記ミスがなくなり、業務の正確性が向上した 。
社内の請求書の97%がデジタル化され、ペーパーレス化が推進された 。
生成AIによる高度なコンプライアンス判断の自動化：三菱商事株式会社
複雑な税務ルールを正確に解釈し、個別の取引に適用する必要がある支払調書の要否判定は、専門的な知識を要し、属人化しやすいという課題がありました。
この課題に対し、三菱商事株式会社は生成AI活用の実証実験を実施。過去の膨大な支払調書データと関連法規を学習したAIに、特定の取引に対して税法上の支払調書を提出する必要があるか否かを判断させました 。
導入効果
支払調書の提出が必要な取引を98%の再現率で正確に識別し、関連情報の抽出においても平均97%の正解率を達成した 。
専門的な知識と「判断」を要する高度なコンプライアンス業務を自動化できることを証明した 。
個人の知識への依存やヒューマンエラーに起因するコンプライアンスリスクを大幅に低減できる可能性を示した 。
AIチャットボットによる問い合わせ対応の自動化：C&Cビジネスサービス株式会社
経理財務部門が従業員からの定型的な問い合わせ対応に追われ、本来の業務が圧迫されるというコミュニケーションのボトルネックが課題でした。
この解決策として、社内の経費精算マニュアルや過去のQ&Aデータを学習させたAIチャットボットを導入。従業員からの質問に24時間365日、即座に自動回答できる体制を構築しました 。
導入効果
月間の問い合わせ件数が1,221件から155件へと85%以上削減された 。
担当者の対応時間が月間150時間から65.4時間へと半分以下に短縮された 。
創出された月間84.6時間を、財務分析など付加価値の高い業務に再配分することが可能になった
生成AIによるレポート作成とデータ分析の自動化
従来、日々の取引データを集計して損益計算書（P/L）や貸借対照表（B/S）などの財務諸表を手作業で作成し、さらに経営陣向けに分析レポートをまとめることは、経理部門の大きな負担となっていました。
この課題に対し、AIツールは財務諸表を自動生成するだけでなく、生成AIがデータを分析して異常値や傾向を特定し、レポートの解説文の下書きまで作成するという活用が進んでいます 。
導入効果
日々の取引データから損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書といった主要な財務諸表を自動で生成できる 。
AIが財務データ内の異常値や注目すべき傾向を自動で特定し、分析レポートの作成時間を最大50%削減した事例もある 。
経営陣への報告に必要なレポートの解説文や、決算書の注記事項の下書き作成を自動化できる 。
AIによる予測分析機能の活用
従来、過去のデータに基づいた将来の収益やキャッシュフローの予測は、多くの時間と専門知識を要する複雑な作業であり、経営判断の迅速化を妨げる一因となっていました。
この課題に対し、AIを活用した予測分析が大きな価値を発揮しています。AIは過去の売上やコストデータを分析し、将来の収益やキャッシュフローを高精度で予測します。例えば、マイクロソフトの「Dynamics 365」やオラクルの「Oracle Cloud EPM」といったプラットフォームは、AIによるキャッシュフロー自動予測機能を統合しています 。
導入効果
過去の売上やコストデータを分析し、将来の収益やキャッシュフローを高精度で予測できる 。
資金繰りを正確に予測することで、経営者が資金状況に応じた最適な判断を行うためのサポートを得られる 。
月次・四半期単位でのシナリオ分析や、急な売上変動への備えも可能になり、経営判断のスピードが向上する 。
まとめ
経理部門の課題は「属人化」「ペーパーレス化の遅れ」「業務量の増加」「複数システムの分断」など、長年解消が難しいテーマでした。 しかし、AIと社内システムの連携を活用すれば、データ検索や照会、定型業務の自動化、法改正対応まで、これまで人に依存していた作業をAIがサポートし、業務効率を大きく改善できます。
この記事を作成する中で、経理部門の現場がいかに複雑で負担の大きい業務を担っているか、改めて実感しました。経理部ではない立場だからこそ、これらの課題が「特定の部門だけの問題」ではなく、会社全体の生産性や成長に直結するテーマであることがよくわかりました。そして、AIと社内システムの連携によって、経理部門の負担を軽減し、より付加価値の高い業務にシフトできる可能性に非常に大きな意味を感じています。
特に「AIbox」を使えば、既存の経理システムや会計ソフトをそのまま活かしながら、AIが社内データを横断的に検索・回答できる環境をすぐに整えることが可能です。これにより、経理担当者は日々の作業に追われるのではなく、分析や改善といった本来の業務に集中できます。
経理業務を抜本的に効率化し、生産性を高めたいと考えている企業の方は、ぜひAIboxの詳細をご確認ください。
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