この記事は約 6 分で読めます。
経理部門を中心に、AIによる業務自動化への関心が急速に高まっています。請求書処理や仕訳入力などの定型業務は、人手不足や法改正対応の中で効率化が急務となっており、AI技術を活用する企業が増加しています。
本記事では、AI業務自動化の基本から、RPAとの連携による最新動向、具体的な成功事例、さらに導入を成功に導くポイントまでを解説します。経理担当者や意思決定者が自社に合った活用法を見極めるための指針となる内容です。
AI業務自動化の基本を理解する
経理部門や総務部門など、日々定型的な作業が多い現場では「AI・業務・自動化」というワードが注目されています。単に「自動化」というとロボットのイメージを抱く方もいるかもしれませんが、現代ではソフトウェア上での繰り返し業務や判断作業を置き換えることが主流です。
経理現場でのAI活用の背景
経理で行う請求書処理や仕訳入力など、ミスの許されない単純作業ほどAIによる業務自動化が進めやすい分野といえます。多くの企業では人的リソースの不足やベテラン担当者への業務依存が深刻な課題となっています。紙の書類の管理やインボイス制度、電子帳簿保存法など度重なる法改正の対応に追われ、抜本的な改革に踏み切れずにいるケースも珍しくありません。
属人化と法改正対応の課題
AIを活用した自動化は、煩雑な管理業務からの解放と法改正対応の効率化を同時に実現する可能性を秘めています。実際に欧米の企業では、課題解決の手段としてAI技術を導入し、短期間で高い成果を上げている事例が多く報告されています。これからAI業務自動化を始めるにあたり、まずはAIの基礎と自動化の基本的な流れを理解することが重要です。
AIエージェントの基本概念や自律型AIのポテンシャルについては、以下の記事で詳しく解説していますので参考にしてください。
AI自動化ツールが変える経理作業の最新動向
近年、AI自動化ツールや業務自動化ソフトウェアを導入する企業が急増しています。理由の一つは、経理などのバックオフィスで年々処理量が増加し、人的作業では対応しきれなくなってきたためです。
CFO調査に見る導入トレンド
請求書の処理や支払い、調達管理などにおいては、AIによるパターン分析や学習能力が大いに役立ちます。デューク大学と連邦準備銀行が実施したCFO調査によると、約3分の2の最高財務責任者が従業員の手作業を自動化することを戦略的な優先事項として挙げています。さらに、今後12か月で自動化の導入を計画している企業の多くが、AIを活用して請求や財務報告など幅広い業務を効率化すると回答しました。
参考：U.S. Companies Ramp Up Automation and AI as Inflation Persists | Richmond Fed
中小企業に広がる導入の波
こうした成功体験が広がるにつれ、大手企業だけでなく中小企業でもAI自動化ツールの重要性が見直されています。Duke大学および連邦準備銀行のCFO Surveyによれば、自動化を計画している企業のうち、大手企業の76%がAIを活用する予定と回答しています
参考：U.S. Companies Ramp Up Automation and AI as Inflation Persists
AI自動化ツール比較表
| 項目 | AI自動化ツール | RPAツール | 従来型会計ソフト |
|---|---|---|---|
| 主な機能 | 請求書処理、仕訳入力、契約書レビュー、データ分析 | 定型的な入力・操作の自動化 | 帳簿入力、集計 |
| 特徴 | 学習機能により判断を伴う作業も可能 | マクロ的な作業を正確に繰り返し処理 | 記帳作業が中心で補助的 |
| 導入コスト | 中～高（サブスクリプション型中心） | 中程度 | 低～中 |
| 導入効果 | 属人化解消、法改正対応、作業スピード向上 | 作業効率化、入力ミス削減 | 基本的な業務の省力化 |
| 向いている企業 | 中堅～大手企業、成長中の中小企業 | 定型業務が多い部署 | 基本的な会計管理を重視する企業 |
AI業務自動化ツールの選定方法については、以下の記事で詳しく解説していますので参考にしてください。
業務効率化AIとRPA連携で広がる導入効果
AIとRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の組み合わせは、定型処理を超えて高度な判断を含むプロセス自動化を実現します。発注書や請求書の自動入力といった実例から、企業全体のコスト削減や生産性向上に直結する効果が確認されています。
入力ミス削減とリスク低減
RPAは定型的な操作や入力作業を代行する技術ですが、そこにAIが組み合わさることで、単なる自動化から高度な判断を伴う業務プロセス自動化へと一歩進みます。例えば、発注書や請求書に書かれた内容をAIが読み取り、RPAがそれを社内システムへ自動で入力する仕組みを構築すれば、人手による確認作業が大幅に減り、入力ミスのリスクも減少します。
CFO層の調査では、AIやRPAの導入がコスト削減や収益性改善に直結すると評価されており、74%が最大20%の効果を期待しているとの結果も報告されています（Salesforce）。また、Deloitteの調査では、ジェネレーティブAIによって週あたり平均5.3時間の業務時間を節約した事例も紹介されています。
参考：AI Cost Reduction Through Business Process Automation in 2025
一方、米国における実態調査では、AIは主にアウトソーシング先の業務を代替しており、現時点で労働者の解雇にはつながっていないとされています。そのため、AIやRPAは現状、人間の業務をまるごと奪うのではなく、むしろ付加的な支援・補佐的役割だと考えられます。
参考：AI is already replacing offshore jobs – with U.S. workers a long-term target
生成AIによる次世代の展望
さらに今後は生成AIが自律的にプロセスを進める時代が来るとも予想されており、銀行や医療、物流などあらゆる業種への波及が見込まれています。こうした動きは中堅・中小企業にも恩恵をもたらし、リスクが高い業務の属人化を解消する手段として関心が高まっています。
AIと人の協働による制度設計の考え方は、以下のヒューマンインザループ活用の記事を参考にしてください。
自動化システムを活用した事例から学ぶメリット
AI業務自動化を導入した企業では、ミス削減や作業時間短縮に加え、法改正対応の迅速化など多様な成果が生まれています。特に中小企業でも低コストツールを活用し、段階的に導入を進める成功例が広がっています。
大手企業の高度な活用事例
米国の大手企業では、サプライチェーン全体を自動化し、流通や在庫管理の精度を高めています。AIで設備のメンテナンス時期を予測することで、稼働停止を防ぎ、安全性の向上やコスト最適化を実現している例も見られます。こうした最前線の実装は、企業規模を問わず参考になるでしょう。
中小企業のスモールスタート成功例
一方、中小企業でも自動化システムを活用する動きが広がっています。例えば米国の中小企業庁は少ないリソースで多くの業務をこなすためのAIツールの活用を促進しており、無料や低コストのツールでまずは試してみる段階の重要性を説いています。
参考：AI for small business | U.S. Small Business Administration
ペーパーレス化・リソース不足解消の効果
これにより事業戦略・成長に集中できる環境を作りつつ、ペーパーレス化の遅れや人的リソース不足といった課題を改善しようという意識が高まっています。実際に、一度自動化のメリットを体験すると、さらなる領域への展開も検討しやすくなるため、段階的導入で成功を収める企業が増えています。
AI業務分析がもたらす業務改善と成功事例
AIを使った業務分析を取り入れると、これまで担当者の勘や経験に頼っていた判断を、データに基づいて行えるようになります。その結果、作業のどこで時間や手間がかかっているかを見つけやすくなり、効率化だけでなく、新しい価値を生み出すチャンスも広がります。生成AIを含む最新動向は、競争力強化に直結しています。
データドリブンな経理改善
例えば、売上や仕訳の数字といった大量の会計データをAIでまとめて分析すると、どの作業に時間や手間がかかっているかを見つけやすくなります。これによって、仕事をもっと効率的に進めるためのヒントが得られます。日本の製薬企業アステラス薬品の報告書では、AIやRPAを活用して大量かつ複雑な安全性情報の取り込みを自動化する取り組みが進行中で、将来的には数億円規模のコスト削減が見込まれるとしています。
参考：digital_transformation_20220121_en_01.pdf
また、生成AIが普及しつつある今、単純な予測AIを上回る高度な成果を出せるかどうかが今後の企業競争力を左右するといわれています。研究機関では、企業が生成AIを組み込む際の課題として、既存システムとの統合や人間とAIの役割分担を挙げています。
こうした課題をクリアしながら導入に成功すれば、人的ミスの排除や作業スピード向上、さらには新たな付加価値が生まれる可能性が高まります。例えば、東北大学では、ChatGPTを業務に本格導入し、事務職員や教職員、学生の作業を支援しています。会議録の要約アプリ開発により1時間分の会議要約が従来の約1/4の時間に短縮されるなど、幅広い業務改善成果が報告されています。
参考：【日本の大学×AI活用】全国26校の事例をまとめて徹底紹介 | Digisol Lab
さらに、近畿大学では「Graffer AI Studio」という生成AIプラットフォームを試験導入し、チャットボットによる問い合わせ対応、学内データ検索、一括処理アプリなどを導入、業務効率化を図っています。
参考：生成AIを活用している大学事例10選！メリットや活用時のポイントを解説 ｜SHIFT AI TIMES
生成AIが与える競争力強化の鍵
AI業務自動化を導入する際に重要なのは、定性的な効果だけでなくROI（投資対効果）を定量的に把握することです。例えば、請求書処理にかかっていた工数をAIが年間400時間削減できた場合、担当者の人件費を時給3,000円とすると年間約120万円のコスト削減につながります。これに加え、法改正対応や属人化リスク軽減といった「見えないコスト削減効果」も考慮することで、導入効果を経営層に説明しやすくなります。ROIを示すことで、単なる効率化施策ではなく、経営戦略の一部としてAI自動化を位置づけられる点が大きなメリットです。
業務自動化ソリューションを成功に導くポイント
AI業務自動化を根付かせるには、現場に浸透しやすい設計と、導入後の継続的な改善が不可欠です。スモールスタートで検証し、リーダーシップの下で社内調整を進めることが成功の近道です。最後に、業務自動化ソリューションを導入して成功を収めるためのポイントを整理します。
AI業務自動化の導入ステップ
現場が使いやすい環境づくり
まず、経理部門や管理部門など現場の担当者が抵抗なく使える環境づくりが大切です。いくら優秀なAIが開発されても、使い方が複雑であったりメリットが実感できなかったりすれば、日常に浸透しにくくなります。組織のリーダーシップを担う役職者が率先して導入のメリットを周知し、推進役として課題を洗い出しながら社内調整を進めていくことが求められます。
検証・メンテナンスとリスク管理
次に、導入後の検証やメンテナンスが欠かせません。AI業務最適化を実現するには、定期的なアップデートや評価を行い、システムの精度を高めることが重要です。トラブルが発生した際には、人間が対処できる余力を残すなど、リスク管理の視点も必要になります。
また、導入プロジェクトの進行では、小さな範囲でテスト導入を行い、具体的なメリットや課題を確認してから徐々に拡大する手法が推奨されます。これにより失敗リスクを最小限に抑えながら、社内での理解や協力を得やすくなります。
最後には何より、法改正などの環境変化に柔軟に対応できるシステム設計と、担当者の学習意欲が伴ってこそ、真の「AI・業務・自動化」を自社に根付かせることができます。
AI導入によるスキル変革や定着化の具体例やリスキリングについては、以下の記事で詳しく解説していますので参考にしてください。
一連の動向を俯瞰すると、AI活用事例や業務自動化プラットフォームは、大手企業だけでなく中堅・中小企業にも手が届く段階へと進んでいます。自社の現状を客観的に確認し、リスクを恐れずに一歩を踏み出せば、経理担当者や意思決定者が抱えている残業や属人化、法改正対応といった問題を解決し、企業全体の生産性向上に寄与する可能性が大いにあるでしょう。
段階的導入で広がる活用効果
また、経理業務のAI活用に関しては、経費精算や請求書処理、契約書管理など各業務領域ごとにAI業務支援ツールや自動化サービスを活用することで、業務プロセス自動化や業務標準化が進みます。従来の会計ソフトやRPAと異なり、経理AIエージェントはAI技術応用によってより柔軟かつ高度な業務自動化を実現できる点が特徴です。
まずは無料や低コストの業務自動化ツールをスモールスタートで導入し、AI業務効率化ツールの効果を体感しながら段階的に拡大していくことが、成功への近道となります。
まとめ
AI業務自動化は、単なる効率化にとどまらず、経理部門の負担軽減や法改正対応、さらには企業全体の競争力強化に直結する手段です。導入を進めるうえでは、スモールスタートでの検証、現場が使いやすい環境づくり、継続的なメンテナンスが欠かせません。成功事例に学びつつ、自社の課題に即した形でAIを活用することで、属人化や残業といった問題を解消し、持続的な成長へとつなげることができます。
