経理業務の効率化は、多くの企業にとって喫緊の課題です。しかし、人手不足や業務の煩雑さから、なかなか改善が進まないという状況も少なくありません。AI技術の進化は、この状況を打破する可能性を秘めており、AIエージェントの導入は、経理業務の変革を促す一手となり得ます。

→業務の自動運転を実現する経理AIエージェントとは？

本記事では、AIエージェントの導入を検討している経理担当者に向けて、費用対効果を最大化するための実践的なガイドを提供します。AIエージェントとは何か、導入にかかる費用、種類と選び方、導入ステップまで、網羅的に解説します。記事を読み終える頃には、自社に最適なAIエージェントを見つけ、費用対効果の高い導入を実現するための具体的な道筋が見えているはずです。

AIエージェントとは？経理業務を変革する可能性

AIエージェントは、人工知能（AI）を活用して、人間の代わりに特定のタスクを自律的に実行するソフトウェアです。経理業務においては、請求書処理、経費精算、月次決算など、様々な業務の効率化を可能にします。AIエージェントの導入は、業務の自動化、人的ミスの削減、業務時間の短縮といったメリットをもたらし、経理部門の生産性向上に大きく貢献します。

AIエージェントの定義と基本概念

AIエージェントは、学習能力を備えており、データに基づいて自己改善を繰り返します。これにより、業務の効率化だけでなく、業務品質の向上も期待できます。自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）などの技術を組み合わせることで、複雑な業務にも対応できます。例えば、請求書のデータ読み取り、経費の自動仕訳、不正検知など、経理業務における幅広い領域で活用されています。

生成AIとの違い：自律性と業務遂行能力

AIエージェントと生成AIは、どちらもAI技術を活用していますが、その目的と機能には大きな違いがあります。生成AIは、テキスト、画像、音声などを生成することに特化しており、クリエイティブな作業を支援します。一方、AIエージェントは、特定のタスクを自律的に実行することに重点を置いており、業務の自動化や効率化を目的としています。

例えば、生成AIは、経費精算の申請書を作成する際に、文章を生成するのに役立ちます。一方、AIエージェントは、領収書の情報を読み取り、自動的に経費精算システムに入力するといった、より具体的な業務を遂行します。AIエージェントは、生成AIの生成した情報を活用することも可能であり、両者は連携して、より高度な業務効率化を実現します。

経理業務への活用例：効率化と高度化の両立

AIエージェントは、経理業務の様々な場面で活用されており、業務効率化と高度化の両立を実現しています。以下の表に、具体的な活用例をまとめました。

活用例	内容
請求書処理の自動化	請求書の情報をAIが自動的に読み取り、会計システムに連携することで、手作業による入力作業を削減します。
経費精算の自動化	領収書の画像から情報を読み取り、経費科目の自動判定や、不正な経費申請の検知を行います。
月次決算の効率化	過去のデータに基づいて、自動的に仕訳計上を行い、月次決算業務を効率化します。
債権管理の自動化	請求書の作成、送付、入金管理を自動化し、未回収リスクを低減します。
税務申告の支援	税務申告に必要な書類の作成を支援し、税務調査への対応を容易にします。

これらの活用例は、AIエージェントが経理業務の負担を軽減し、より高度な分析や戦略立案に時間を割けるようになることを示しています。

以下の記事では、AIを活用した決算早期化のメリットについて詳しく紹介していますので参考にしてください。

AIエージェント導入のメリットとデメリット

AIエージェントの導入には多くの利点がある一方で、注意すべき課題も存在します。そのため、導入を検討する際にはメリットとデメリットを丁寧に比較し、自社の状況に最も適した判断を下すことが重要です。

まずメリットとして挙げられるのは、業務効率化の効果です。繰り返し行われる定型的な作業を自動化することで、業務にかかる時間を大幅に短縮でき、担当者はより高度な業務に集中することが可能になります。また、人件費や紙代といったコストを削減し、全体的なコスト効率を高められる点も大きな魅力です。

加えて、自動化によって入力や計算に伴う人的ミスを減らすことができ、業務の正確性を向上させる効果も期待できます。さらにAIを活用したデータ分析により、従来以上に精緻で高度な分析が可能になり、業務品質そのものが向上します。そして最大の特徴の一つは、AIエージェントが24時間365日稼働し続けられる点であり、時間や場所に縛られることなく業務を継続的にサポートできる点です。

一方でデメリットも無視できません。導入には初期費用やランニングコストがかかり、一定の投資を必要とします。またAIが十分に成果を発揮するまでには学習期間が必要であり、導入直後には期待する効果をすぐに得られない場合があります。さらに既存システムとの連携が求められることも多く、場合によっては追加の調整や開発が必要となるでしょう。

セキュリティ面でも、情報漏洩や不正アクセスといったリスクが伴うため、対策を怠ることはできません。加えて、導入や運用には専門的な知識を持つ人材が必要になる場合もあり、社内リソースの確保や教育が課題となるケースもあります。

このようにAIエージェントは業務を効率化し大きな価値をもたらす一方で、導入にあたってはコストやリスク、そして専門性といった課題も伴います。これらを十分に踏まえたうえで、自社に最適な活用方法を見極めることが成功の鍵となるでしょう。

AIエージェントの費用相場：内訳と費用を抑えるポイント

AIエージェントの導入には、様々な費用が発生します。費用の内訳を理解し、費用を抑えるためのポイントを押さえることで、導入の費用対効果を最大化できます。

AIエージェント導入費用の内訳

AIエージェントの導入費用は、初期費用、ランニングコスト、追加費用の3つに大きく分けられます。

費用項目	内容
初期費用	システムの導入、設定、カスタマイズなどにかかる費用です。SaaS型の場合は初期費用が無料の場合もあります。構築型ではシステム開発費用やインフラ構築費用などが含まれます。
ランニングコスト	毎月発生する費用で、利用料金、保守費用、データ保管料などが含まれます。SaaS型では月額料金として支払うのが一般的です。
追加費用	必要に応じて発生する費用で、追加機能の利用料金、データ容量の追加料金、サポート費用などが含まれます。

SaaS型、構築型、ハイブリッド型の費用比較

AIエージェントには、SaaS型、構築型、ハイブリッド型の3つのタイプがあります。それぞれのタイプによって、費用構造が異なります。

タイプ	特徴	費用相場
SaaS型	クラウド上で提供されるサービスで、初期費用が低く、月額料金で利用できます。導入が容易で手軽に始められるのがメリットです。	月額数万円～数十万円程度
構築型	企業独自のシステムを構築するタイプで、初期費用は高額になりますが、自社のニーズに合わせたカスタマイズが可能です。	数百万円～数千万円以上
ハイブリッド型	SaaS型と構築型を組み合わせたタイプで、柔軟性とコストパフォーマンスを両立できます。	SaaS型と構築型の中間程度

費用を抑えるためのポイント：スモールスタートと適切なサービス選定

AIエージェントの導入費用を抑えるためには、いくつかの工夫が効果的です。まず有効なのがスモールスタートです。導入前に小規模な検証を行うことで、自社の業務にAIエージェントが本当に適しているかを確認できます。PoCにかかる費用は数万円から数十万円程度と比較的低額ですが、導入後の費用対効果を見極めるうえで大きな役割を果たします。

次に、複数のベンダーから見積もりを取得し、費用や機能、サポート体制を比較検討することも欠かせません。単に価格だけでなく、長期的な運用を見据えたトータルコストやサポートの質を踏まえて判断することで、最適なサービスを選ぶことができます。また、自社に必要な機能をあらかじめ明確にしておくことも重要です。不要な機能を省けば、無駄な費用を削減でき、導入コストを抑えられます。

さらに、初期費用を抑えたい場合にはSaaS型のAIエージェントを検討するのも有効です。クラウド上で利用できるSaaS型は、導入の手軽さと低コストが魅力であり、特に中小企業にとって導入しやすい選択肢となります。加えて、多くのベンダーが提供している無料トライアルを積極的に活用することもおすすめです。実際に試用することで、操作性や効果を事前に確かめられるため、導入後のギャップを防ぐことができます。

これらの取り組みを組み合わせて実践すれば、費用を抑えつつも費用対効果の高いAIエージェントを導入することが可能になります。

導入後のランニングコスト：運用と保守にかかる費用

AIエージェント導入後には、ランニングコストが発生します。ランニングコストには、運用費用、保守費用、データ更新費用、追加機能の利用料金などが含まれます。

費用項目	内容
運用費用	導入後のシステム運用にかかる費用です。
保守費用	システムのメンテナンスやサポートにかかる費用です。
データ更新費用	AIの学習に必要なデータの更新にかかる費用です。
追加機能の利用料金	追加機能を利用する場合にかかる費用です。

これらのランニングコストは、AIエージェントの種類や利用規模、サポート体制によって異なります。導入前に、ランニングコストについても詳細に確認し、長期的な費用対効果を考慮することが重要です。

AIエージェントの種類と選び方：自社に最適なソリューションを見つける

AIエージェントには、SaaS型、構築型、ハイブリッド型の3つのタイプがあり、それぞれに特徴があります。自社の状況に合わせて、最適なタイプを選択することが重要です。

SaaS型AIエージェント：手軽さと拡張性

SaaS型AIエージェントはクラウド上で提供されるため、ソフトウェアのインストールやサーバー構築を必要とせず、申し込み後すぐに使い始められる手軽さが最大の特徴です。初期費用を抑えつつ月額料金で利用できる料金体系は、中小企業や初めてAIエージェントを導入する企業にとって導入ハードルを大きく下げます。システムは提供事業者側で自動的にアップデートされるため、常に最新機能を享受でき、利用規模の拡大に合わせて機能や容量を柔軟に拡張できる点も魅力です。

こうした特性から、短期間で導入して効果を実感しやすいのがSaaS型の強みと言えます。専門的な知識がなくても扱いやすく、最新のAI技術を常に取り入れられるため、限られたリソースで業務の高度化を図りたい企業に適しています。一方で、提供側の仕様に準拠する必要があるため細かなカスタマイズには限界があり、セキュリティについてもベンダーの対策水準に依存します。長期的な視点では月額課金が積み重なることで、トータルコストが想定より高くなる可能性も考慮が必要です。

導入例としては、従業員数の少ない企業が経費精算の効率化を目的にSaaS型AIエージェントを活用し、領収書画像からの情報読み取りと精算システムへの自動入力を組み合わせて、担当者の作業時間を大幅に削減したケースがあります。またスタートアップ企業では、請求書処理に同様の仕組みを適用し、請求書データの自動読取と会計システム連携によって手入力を極小化し、成長局面のバックオフィス負荷を抑えることに成功しています。

こうした実践例が示すとおり、SaaS型AIエージェントは「素早く始めて、必要に応じて伸ばす」導入スタイルに適した選択肢です。

構築型AIエージェント：高いカスタマイズ性

構築型AIエージェントは、自社の業務内容やニーズに合わせて一からシステムを設計・構築するタイプのソリューションです。最大の特徴は高いカスタマイズ性にあり、標準化されたサービスでは対応しきれない複雑な要件にも柔軟に対応できます。そのため、大規模な企業や特定業務に特化したAIエージェントを必要とする組織に適した選択肢となります。自社でシステムを管理できることからセキュリティ面でも強固な体制を築きやすく、さらに長期的な利用を前提とした設計が可能である点も魅力です。

メリットとしては、まず自社の業務に最適化されたAIエージェントを構築できることが挙げられます。既存の業務フローに沿った仕組みを取り入れることで高い業務効率化を実現しやすくなります。また、自社でセキュリティ対策を講じられるため、機密性の高いデータを扱う企業にとっては安心感があります。さらに初期投資は大きくとも、長期的に運用することでコストを抑えられる可能性がある点も評価されています。

一方で、デメリットも存在します。まず導入にかかる初期費用が高額になりやすく、短期間での回収は難しい場合があります。システムを構築するためには相応の時間が必要となり、運用開始までに長い準備期間を要する点も課題です。さらに専門的な知識を持つ人材が不可欠であり、運用や保守に手間がかかることも少なくありません。

導入例としては、大企業が既存の会計システムとシームレスに連携させるために構築型AIエージェントを導入し、自社に合わせたカスタマイズを施すことで業務効率化を実現したケースがあります。また金融機関では、不正取引の検知を目的に構築型のAIエージェントを採用し、高度な分析機能を搭載することで不正の早期発見に成功しました。これらのケースは、構築型が持つ柔軟性と高度な対応力を示す好例と言えるでしょう。

ハイブリッド型AIエージェント：柔軟性とコストパフォーマンス

ハイブリッド型AIエージェントは、SaaS型と構築型の長所を組み合わせた仕組みであり、柔軟性とコストパフォーマンスを両立できる点が大きな特徴です。SaaS型の手軽さとコストの低さに加え、構築型のカスタマイズ性を取り入れることで、自社のニーズに合わせて最適なシステムを構築することができます。導入も一度に大規模に行う必要はなく、段階的に進められるため、リスクを抑えながら安定した運用へと移行できる点も魅力です。

メリットとしては、まず自社に適した形でシステムを構築できることが挙げられます。SaaS型の標準機能を活用しつつ、不足する部分は構築型の手法で補うことで、必要な機能を効率的に取り入れることが可能です。これにより、コストを最小限に抑えながらも、自社に合った柔軟な仕組みを整えられます。また段階的な導入ができるため、一度に大きな投資をするのではなく、ステップを踏んで進められるのも安心材料となります。

一方で、デメリットも存在します。導入までに時間がかかるケースがあることに加え、システム設計やカスタマイズには一定の専門知識が求められるため、社内人材や外部パートナーの協力が不可欠です。また、最適なハイブリッド型を実現するには適切なベンダーを選定する必要があり、この過程に慎重さが求められます。

導入例としては、中堅企業が経費精算業務を効率化するためにハイブリッド型を採用したケースがあります。SaaS型の機能を基盤にしながら、自社独自の業務に合わせたカスタマイズを行うことで、業務効率化とコスト削減を両立しました。また製造業では、在庫管理の精度を高める目的で導入され、SaaS型の基本機能を利用しつつ追加のカスタマイズを施すことで、在庫精度の向上とコスト削減を実現しています。これらの事例からもわかるように、ハイブリッド型AIエージェントは、柔軟性と経済性を兼ね備えたバランスの良い導入方法として有効に機能しています。

自社に最適なAIエージェントを選ぶためのステップ

自社に最適なAIエージェントを選ぶためには、以下のステップで進めることが重要です。

ステップ	内容
課題の明確化	まず、自社の経理業務における課題を明確にします。請求書処理の遅延、経費精算の煩雑さ、人手不足など、具体的な課題を洗い出します。
要件定義	課題を解決するためにAIエージェントに求める機能を定義します。請求書の自動読み取り、経費科目の自動判定、不正検知など、必要な機能を整理します。
情報収集	複数のAIエージェントに関する情報を収集します。ベンダーのウェブサイト、資料請求、セミナーへの参加などを通じて比較材料を集めます。
比較検討	収集した情報を基に、各AIエージェントの機能、費用、サポート体制を比較検討し、自社の要件に合致する候補を絞り込みます。
小規模な検証の実施	実際にAIエージェントを試し、自社の業務に適合するかどうかを検証します。小規模な検証を通じて導入効果や潜在的な課題を把握します。
効果測定	導入後の効果を測定し、改善点を見つけます。効果測定の結果を基に運用方法を見直し、費用対効果を最大化します。

これらのステップを踏むことで、自社に最適なAIエージェントを選び、導入を成功させることができます。

ベンダー選定のポイント：実績、サポート体制、セキュリティ

AIエージェントのベンダーを選定する際には、いくつかの重要な観点を踏まえて判断することが大切です。まず注目すべきは実績です。導入事例や顧客からの評価を確認し、自社と近い業種や規模の企業への導入経験があるベンダーを選ぶことで、スムーズな導入が期待できます。

次に、導入後のサポート体制が整っているかどうかを確認することも欠かせません。電話やメール、チャットなど複数のサポートチャネルを用意しているベンダーであれば、トラブル時にも安心して利用を続けられます。また、セキュリティ面も重要な判断基準です。情報漏洩対策やデータ保護の仕組み、さらに法規制への対応状況を十分に確認し、安心して利用できる環境を提供しているかを見極めましょう。

費用についても慎重に比較検討する必要があります。初期費用だけでなく、ランニングコストや追加費用まで含めたトータルの費用対効果を評価し、自社の予算に見合ったベンダーを選ぶことが求められます。さらに、提供される機能が自社の要件に合致しているかも確認が必要です。必要な機能が揃っているか、将来的に拡張が可能かどうかを見極めることで、長期的に活用できるかどうかが決まります。

これらのポイントを総合的に評価し、信頼性と実用性を兼ね備えたベンダーを選ぶことが、自社にとって最適なAIエージェント導入への第一歩となります。

AIエージェント導入のステップ

AIエージェントの導入は、計画的に進めることで、成功の可能性を高めることができます。導入ステップを理解し、成功事例と失敗事例から学ぶことで、効果的な導入を実現できます。

導入前の準備：目的の明確化と現状分析

AIエージェントの導入を成功させるためには、何よりも導入前の準備が欠かせません。まず取り組むべきは目的の明確化です。業務効率の向上やコスト削減、さらには人的ミスの削減といった具体的な目標を設定することで、導入の方向性がぶれずに進められます。

次に必要となるのが現状分析です。現在の経理業務にどのような課題があるのかを洗い出し、業務フローや処理にかかる時間、コストなどを把握することで、改善すべきポイントを明らかにします。その上で、AIエージェントに求める機能を整理する要件定義に進みます。たとえば、請求書の自動読み取りや経費科目の自動判定、不正検知など、具体的な機能をリストアップしておくことが重要です。

さらに、複数のAIエージェントに関する情報を収集し、比較検討する段階も欠かせません。ベンダーのウェブサイトや資料請求、セミナーへの参加などを通じて最新の情報を得ることで、自社に最も適したサービスを見極めやすくなります。

こうした準備を丁寧に進めておけば、導入後の効果を最大化できるだけでなく、スムーズな運用体制を築くことにもつながります。

導入ステップ1：計画（小規模な検証、要件定義、ベンダー選定）

導入計画は、AIエージェント導入の成否を左右する最重要ステップです。まずは小規模な検証を実施し、実際の業務にどの程度適合するかを判断します。この段階では、期待される導入効果や潜在的な課題を明らかにし、以後の設計と運用に必要な判断材料を集めます。期間の目安は数週間から数ヶ月程度で、業務範囲やデータ量に応じて無理のないスケジュールを組むことが大切です。

検証の結果を踏まえ、AIエージェントに求める機能をより具体的かつ詳細に定義します。請求書の読み取り精度やワークフロー連携、監査ログや権限管理といった非機能要件まで含めて整理し、期待する品質水準と運用条件を明確にします。そのうえで複数ベンダーから見積もりを取り寄せ、機能適合度、費用（初期・運用・追加）、サポート体制などを総合的に比較検討して最適なパートナーを選定します。

これらのステップを丁寧に積み上げることで、導入後のトラブルを未然に防ぎ、スムーズで継続的な運用へとつなげることができます。

導入ステップ2：実行（システム構築、データ移行、テスト）

導入実行の段階では、システムの構築からデータ移行、そしてテストまでを着実に進めることが求められます。まずは、選定したAIエージェントを自社のシステム環境に構築し、ベンダーの指示に従って必要な設定やカスタマイズを行います。これにより、自社の業務フローに適した形で運用できる基盤が整います。

次に、既存のデータをAIエージェントに移行します。移行するデータの形式や量によっては作業に時間を要することもありますが、正確なデータ移行はシステムの安定稼働に直結するため、慎重に進めることが重要です。

最後に、導入したAIエージェントが正常に機能するかを確認するためにテストを実施します。さまざまなケースを想定し、入念に動作検証を行うことで、潜在的な不具合を事前に発見し解決することができます。こうしたステップを一つひとつ丁寧に進めることで、導入後の安定した運用を実現できるのです。。

導入ステップ3：評価（効果測定、改善）

導入後の評価と改善は、AIエージェントの費用対効果を最大限に高めるために欠かせないプロセスです。まず取り組むべきは効果測定であり、業務効率の向上やコスト削減、人的ミスの削減といった事前に設定した目標に対して、どの程度達成できたのかを具体的に評価します。その結果を踏まえて改善を行い、運用方法や設定を見直すことで、さらに高い成果を引き出すことが可能になります。場合によってはAIエージェントの機能を追加したり、ベンダーに相談してカスタマイズを進めたりすることも有効です。

こうした取り組みは一度きりで終わるものではなく、継続的に行うことが重要です。定期的に効果測定を実施し、改善を積み重ねることで、AIエージェントのパフォーマンスを常に最適な状態に保つことができます。この継続的な改善のサイクルこそが、導入効果を持続的に高め、費用対効果を最大化する鍵となります。

以下の記事では、実務で使えるAIのプロンプトについて詳しく紹介していますので参考にしてください。

AIエージェント導入の成功に向けて：よくある質問と注意点

AIエージェント導入を成功させるためには、よくある質問への理解と、導入時の注意点を把握しておくことが重要です。

AIエージェント導入に関するよくある質問

AIエージェント導入に関するよくある質問とその回答をご紹介します。

Q: 費用はどのくらいかかりますか？

A: AIエージェントの種類や機能、利用規模によって異なります。SaaS型の場合は、月額数万円から数十万円程度が一般的です。構築型の場合は、数百万円から数千万円以上になることもあります。

Q: 導入期間はどのくらいですか？

A: SaaS型の場合は、数日から数週間程度で導入できます。構築型の場合は、数ヶ月から1年以上かかることもあります。

Q: 既存のシステムとの連携は可能ですか？

A: 多くのAIエージェントは、既存のシステムとの連携が可能です。連携方法や、連携にかかる費用については、ベンダーにお問い合わせください。

Q: 導入後のサポートはありますか？

A: 多くのベンダーは、導入後のサポートを提供しています。サポート内容や、サポート体制については、ベンダーにお問い合わせください。

Q: 導入効果はどのくらいですか？

A: 導入効果は、AIエージェントの種類や、自社の業務内容によって異なります。一般的に、業務効率化、コスト削減、人的ミスの削減などの効果が期待できます。

これらの質問に事前に回答を得ておくことで、導入後のトラブルを未然に防ぎ、スムーズな運用を実現できます。

以下の記事では、経理AIエージェントのメリットと導入ステップについて詳しく解説していますので参考にしてください。

さらに以下の記事では、不正利用を防ぐAI経費監査の活用例や導入のメリットを解説していますので参考にしてください。

導入時の注意点：情報セキュリティとコンプライアンス

AIエージェントを導入する際には、情報セキュリティとコンプライアンスへの配慮が欠かせません。まず求められるのは情報漏洩対策であり、データの暗号化やアクセス制限、ログの管理といった基本的な仕組みを徹底することが重要です。同時に、個人情報や機密情報を適切に保護する体制を整えることも不可欠であり、扱うデータの性質に応じて厳格な管理を行う必要があります。

さらに、個人情報保護法や電子帳簿保存法など、関連する法規制への対応も忘れてはなりません。法的要件を満たすことで、予期せぬトラブルを回避し、社会的な信頼を確保することにつながります。そのためには、セキュリティポリシーを策定して社内に周知し、従業員が一人ひとり遵守できるよう徹底することが求められます。

また、ベンダーの選定においてもセキュリティ対策の水準は大きな判断基準となります。対策が不十分なベンダーを選んでしまえば、自社の努力が無駄になる可能性があるため、万全な体制を持つ企業を慎重に見極める必要があります。

これらの取り組みを総合的に行うことで、情報セキュリティリスクを大幅に低減し、安心してAIエージェントを導入・運用することができるのです。

社内への浸透：スムーズな運用開始のために

AIエージェントをスムーズに運用するためには、まず社内への浸透が欠かせません。そのためには、導入の目的やAIエージェントの持つ機能、具体的な利用方法を従業員にしっかりと周知し、全員が共通の理解を持てるようにすることが第一歩となります。さらに、従業員が実際に活用できるよう、操作方法を学ぶためのトレーニングを実施し、日常業務で無理なく利用できる環境を整えることが求められます。

運用を定着させるためには、明確な運用ルールを策定し、それを従業員に徹底させることも重要です。ルールが定まっていれば、業務が統一された基準で進められ、トラブルを未然に防ぐことができます。また、よくある質問をまとめたFAQを作成しておくことで、従業員が疑問を自己解決しやすくなり、サポートの負担を軽減できます。加えて、問い合わせ窓口を設置し、疑問や問題が生じた際に迅速に対応できる体制を整えておくことも有効です。

こうした施策を組み合わせて進めることで、従業員の理解と協力を得ながら、AIエージェントの導入をスムーズに定着させ、業務効率化を実現することができるのです。

以下の記事では、生成AI・自動仕訳・DX事例について詳しく紹介していますので参考にしてください。

法改正への対応：最新情報を常に把握

AIエージェントを導入する際には、法改正への対応を視野に入れることが欠かせません。特にインボイス制度に対応した機能を持つかどうかは重要なポイントであり、制度の要件を満たすAIエージェントを選ぶことで、業務が円滑に進められます。同様に、電子帳簿保存法に準拠した機能を備えているかも確認が必要であり、法的要件を満たす仕組みを整えることで安心して活用できます。

また、法改正は頻繁に行われるため、常に最新の情報を収集し、それに応じてAIエージェントの設定や運用方法を適切に調整することが求められます。さらに、自社だけでは判断が難しい場合も多いため、税理士や弁護士といった専門家に相談し、正しい対応を取ることも有効です。

これらの取り組みを行うことで、法改正に柔軟に対応し、コンプライアンスを確実に遵守しながらAIエージェントを活用することが可能になります。

以下の記事では、AIと人で業務自動化を実現していくためのポイントを詳しく解説していますので参考にしてください。

まとめ

AIエージェントの導入は、経理業務の効率化と、企業の成長に大きく貢献します。本記事で紹介した情報が、皆様のAIエージェント導入の一助となれば幸いです。TOKIUMは、AIを活用した経費精算ソリューションを通じて、企業の経理業務を支援しています。ご興味のある方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。