人手不足で「月末・月初が常に逼迫」「引き継ぎが回らない」。こうした経理の慢性的な負荷は、入力・照合・集計などの反復作業が多いことに起因します。

→業務の自動運転を実現する経理AIエージェントとは？

本稿では、まず効果の出やすい工程から自動化を進める考え方と、AI-OCR×RPA×ワークフローの連携で“つながる自動化”へ広げる手順を解説します。スモールスタートで試し、失敗コストを抑えながら段階的に拡大する進め方、導入時のつまずきやすいポイント、定着させるKPIまで、実務に直結する視点でまとめました。

自動化で解決できる経理の人手不足の現在地と背景

経理では請求処理・経費精算・突合・月次集計など反復作業が多く、欠員や異動の影響が直撃します。知識の属人化や引き継ぎ負荷も積み重なり、残業増とミスの再作業が常態化しがちです。最初に行うべきは、工程の見える化と“詰まる地点”の特定です。効果の出やすい工程から段階的に手当てしましょう。

人手不足を招くボトルネックはどこか

経理部門における人手不足の根本原因は、単純作業の多さから生じる業務の「渋滞」にあります。請求書や領収書のデータ入力は、件数が多くなるほど担当者の時間を奪い、ヒューマンエラーのリスクも高まります。さらに、その後の元データとの照合作業や、上長による承認プロセスが手作業や紙ベースで行われている場合、処理の流れが停滞し、ボトルネックとなります。

特に、月末月初などの繁忙期には、入力・照合・承認の各工程で処理待ちが慢性化し、全体のリードタイムを長期化させてしまいます。この渋滞が残業を常態化させ、結果として経理担当者の疲弊と離職を招き、さらなる人手不足を引き起こす悪循環の起点となっているのです。業務効率化の第一歩は、この入力・照合・承認のどの段階で流れが詰まっているのかを正確に見極めることから始まります。

属人化・再作業・差戻しが起きるメカニズム

経理業務において、特定の担当者にしか処理方法がわからない「属人化」が起こると、欠員時や異動時に業務が滞る大きなリスクとなります。これは、過去からの慣習や、例外的な処理ルールが文書化されずに個人の経験に依存していることが主な原因です。また、手入力によるミスや、証憑と帳簿の突合における見落としが発生すると、「再作業」が必要となります。

さらに、承認者が判断に迷ったり、必要な添付書類が不足していたりする場合に発生する「差戻し」も、処理時間の浪費と担当者のモチベーション低下を招きます。これらの再作業や差戻しは、多くの場合、あいまいなルールや標準化されていないフローに起因しており、結果として業務の非効率性を高め、属人化をさらに深刻化させるという悪循環を生み出しているのです。

「今日からできる」工程の見える化

業務改善の特効薬を探す前に、まず現状を客観的に把握するための「見える化」が極めて重要です。この見える化は、大掛かりなシステム導入を待たず、今日から着手できる部分から始めることが可能です。一つは、現在紙で運用している各種帳票や証憑類を、可能な限りスキャンやデジタルカメラを活用してデータ化することです。これにより、物理的な書類の紛失リスクを減らし、検索性を向上させることができます。

もう一つは、経費精算や請求書処理といった主要な業務プロセスについて、各担当者が「どの作業に」「どれだけの時間」を費やしているのかを詳細に記録する「作業時間の棚卸」を実施することです。この棚卸の結果、特定の入力作業や突合作業に想定外の時間を要している実態が明らかになり、真のボトルネックを特定するための具体的なデータが得られます。この地道な作業こそが、後の自動化を進める上での確かな土台となります。

自動化することで経理の人手不足にすぐ効く領域

“手入力・転記・定型の照合”は短期で成果が出やすい領域です。AI-OCRで領収書や請求書の金額・品目の自動取得、RPAで台帳更新・ファイル連携・夜間実行を担わせるだけでも、担当者の入力負担と差戻しを大きく減らせます。まず1工程×1帳票からスモールスタートし、成功パターンを横展開します。

AI-OCRで削れる“入力のムダ”

経理担当者の多くの時間を占めているのが、領収書や請求書に記載された金額や日付、取引先名といった情報を、会計システムや台帳へ手作業で入力・転記する作業です。この手作業は、入力スピードの限界だけでなく、ヒューマンエラーによる打ち間違いや転記ミスが発生しやすく、その後の照合作業でミスの修正という「ムダ」な時間を生じさせます。ここで極めて高い効果を発揮するのがAI-OCR（光学文字認識）技術です。

AI-OCRは、紙や画像データの文字情報を高精度で自動的に読み取り、必要なデータ項目を抽出してデジタル化します。これにより、担当者は膨大な量の入力作業から解放され、入力ミスによる再作業も大幅に削減されます。もちろん、AI-OCRも万能ではないため、読み取り結果の確認作業は必要ですが、大幅な効率化によって、経理部門全体の生産性向上に直結します。

定型照合はRPAで夜間自動化

経理業務には、経費の二重計上防止のための突合作業や、仕訳データと銀行の入出金データの照合など、ルールが明確で反復性の高い「定型照合」が数多く存在します。これらの作業をRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）によって自動化することで、業務効率を劇的に改善できます。RPAは、人間がパソコン上で行う操作を記憶し、正確かつ高速に実行できるツールです。

特に、大量のデータを扱う定型照合を、担当者が不在となる夜間や早朝に自動で実行するよう設定することで、日中の担当者の負担を大幅に軽減できます。具体的には、CSVファイルや台帳データの突き合わせ、エラー項目の抽出、そして仕訳候補の自動作成といった作業を自動化し、担当者はRPAが出した結果の最終チェックと例外処理に集中できるようになります。これは、人的リソースをより付加価値の高い業務へシフトさせる上で非常に有効な手段です。

以下の記事では、経費精算の自動化の運用設計と法対応について詳しく解説しているので参考にしてください。

小さく始めて広げるスモールスタート設計

自動化ツールの導入というと、全業務の一斉切り替えや高額な初期投資を想像しがちですが、成功への近道は「スモールスタート」にあります。これは、まずは一つの業務、例えば「特定の部門の経費精算」や「特定の取引先の請求書処理」など、範囲を限定して自動化を試み、成功体験を積むというアプローチです。この限定的な導入を通じて、ツールの実際の使い勝手や、既存の業務フローとの相性を検証できます。

また、導入効果が具体的な数値として現れるため、社内の関係者に自動化のメリットを理解してもらいやすくなります。この小さな成功パターンを確立した後、徐々に対象部門や帳票の種類、業務プロセスを広げていくことで、リスクを最小限に抑えつつ、全社的な自動化を無理なく推進できます。最初から完璧を目指すのではなく、段階的なアプローチで着実に成果を積み上げることが重要です。

まず効く工程の早見表

工程	おすすめの自動化（例）	期待できる効果（短文）	注意点（短文）
入力（請求/領収）	AI-OCRで金額・日付・取引先を自動取得	手入力と読み違いを削減、登録が半分の時間に	様式をできるだけ統一、必須項目の抜けを防止
照合（発注×請求）	RPAでCSV照合＆差額の自動抽出	突合の手作業を削減、差額対応に集中	閾値と許容差のルール明確化が必須
経費精算	規程チェックの自動判定＋承認ルート自動選択	差戻し減少、承認リードタイム短縮	規程の例外条件を先に定義、迷いを減らす
仕訳登録	勘定科目候補の自動付与＋夜間一括登録	ピーク分散、登録のやり直しを低減	例外の手動承認フローを明文化
保存/検索	メタデータ自動付与（取引先/金額/日付）	監査時の検索が迅速に、問い合わせ対応も短縮	検索キーの社内統一、保管年限の明確化

以下の記事では、実際のAI活用例を解説しているので参考にしてください。

AI×OCR×RPAによる“つながる自動化”で経理の人手不足を解決

単体ツールの導入で終わらせず、ワークフロー連携で“つながる自動化”に進めます。読取→候補付与→承認→記録をシームレスにし、夜間バッチで混雑を分散。チャットボットで問い合わせの一次対応も自動化すれば、差戻し件数・承認待ち時間が同時に下がります。

「読取→候補→承認→記録」を一気にする設計

経理業務の自動化を最大限に引き出すには、個々のツールの導入に留まらず、業務プロセス全体を一つの流れとして捉えて連携させることが不可欠です。例えば、まずAI-OCRで請求書を読み取り、そのデータに基づいて自動で仕訳の「候補」を生成させます。次に、この仕訳候補を電子的なワークフローシステムに乗せ、スマートフォンなどからも対応可能な形で迅速な「承認」を促します。

そして、承認が完了したデータは、人の手を介さずに直接会計システムへと「記録」されます。この一連の流れをシステム間でシームレスにつなぎ、手作業によるデータの受け渡しや、異なるシステム間での転記作業を排除することで、処理のスピードと正確性が飛躍的に向上します。このように、データが途切れることなく流れる設計こそが、経理部門全体の生産性を高める鍵となります。

夜間処理とピークの分散

経理部門は、月末や月初といった「締め日前後」に業務量が集中し、残業や処理の遅延が発生しやすいという構造的な課題を抱えています。この業務量の偏りを解消し、担当者の負担を平準化するためには、「夜間処理」を活用したピーク分散が非常に効果的です。

例えば、システム間のデータ連携や、定型的な台帳の更新、大量の仕訳データの自動生成といった、担当者の立ち会いを必要としない定型的な処理を、RPAなどの自動化ツールを活用して、担当者が退社した後の夜間帯に実行するよう設定します。

これにより、翌朝には処理済みのデータが担当者のPCに準備された状態となり、日中の主要な業務により多くの時間を割くことが可能になります。このように、自動化を時間軸でも活用することで、締め日特有の混雑を緩和し、業務の平準化を実現できます。

問い合わせ一次対応の自動化

経理部門では、社員からの経費精算のルールや、特定の仕訳処理に関する問い合わせが日常的に発生し、これが担当者の貴重な作業時間を奪っています。これらの問い合わせの多くは、よくある質問や、すでに社内規定で定められている内容に関するものが多いため、チャットボットなどを活用した「一次対応の自動化」が有効です。

具体的な対策としては、過去の問い合わせデータから頻出する質問を抽出し、その回答と関連する社内マニュアルを紐づけた「テンプレート回答」を用意します。ボットがキーワードを認識し、適切なテンプレートを即座に提示することで、問い合わせの初期段階で自己解決を促します。回答が複雑な場合や、例外的な処理に関わる場合は、人間の担当者へスムーズに引き継ぐ「分岐」を設けることで、担当者の負担を減らしつつ、社員の利便性を損なわないバランスの取れた体制を構築できます。

以下の記事では、「経理AIエージェント」でツール連携を前提にした自動化方法を詳しく解説しているので参考にしてください。

経理の人手不足を解消する自動化ツール導入のポイント

導入で多い課題は初期費用・既存フローの標準化・教育です。目的と適用範囲を明確化し、効果指標（KPI）を決めます。運用初期はダブルチェックを組み込み、修正ログで原因を可視化。**「上位者への相談フロー」**を用意して、例外対応も迷わない形に整えます。

目的と範囲を最初に決める

経理業務の自動化を進めるにあたって、まず最初に取り組むべきは、そのプロジェクトの「目的」と「適用範囲」を明確に定めることです。ツールを導入することが目的化してしまうと、期待した効果が得られず、かえって現場の混乱を招く可能性があります。例えば、「経費精算業務にかかる処理時間を30%削減する」といった具体的な「成功基準（KPI）」を数値で設定します。また、対象とする業務や「対象帳票」を限定することも重要です。

全ての業務を一気に変えようとするのではなく、最も手作業が多く、かつ定型化しやすい「領収書」「特定の請求書」など、効果が出やすい部分に絞り込みます。このように、最初に明確なゴールと検証の範囲を設定しておくことで、導入後の評価が容易になり、プロジェクトが迷走することなく、着実に成果へと結びつけられます。

標準化→自動化の順で導入を進めよう

自動化ツールは、ルールに基づいて正確に動くため、前提として「業務が標準化されていること」が必要です。バラバラな様式や属人的な判断基準が残ったまま自動化を進めても、ツールの設定が複雑になるか、頻繁にエラーが発生し、結局は手作業での修正が必要になってしまいます。したがって、自動化に着手する前に、まずは請求書や経費申請書などの「テンプレート様式」を統一したり、例外処理に関する「判定ルール」を明確に定義し、文書化する作業が不可欠です。

例えば、「この金額以上の精算には必ず領収書が必要」といった判断基準を明確にします。この標準化作業は一見遠回りに見えますが、業務の属人化を防ぎ、自動化ツールがスムーズかつ高い精度で稼働するための強固な基盤となります。標準化によって整理された業務フローこそが、自動化の真価を発揮させる鍵なのです。

ダブルチェックと上位者への相談フローが安全網

自動化ツールを導入した直後の「立ち上げ期」は、システムが正しく稼働しているか、設定に誤りがないかを慎重に見極める重要な期間です。この時期の安定稼働を確保するために、一時的な「安全網」の設計が求められます。具体的には、自動化されたプロセスを経た仕訳やデータについて、手動での「ダブルチェック」を一定期間組み込むことです。

これにより、ツールの読み取りエラーや設定ミスによる影響を最小限に抑えられます。また、システムが判断できない複雑なケースや、イレギュラーな取引が発生した際に、現場の担当者が立ち止まらないように、「上位者への相談フロー」を明確に定めておくことも重要です。誰に、どのような情報を添えて相談すればよいかをあらかじめルール化しておくことで、業務の停滞を防ぎ、担当者の不安を解消しながら、スムーズに新しい運用体制へ移行できます。

経理の人手不足を解消する自動化ツールの中長期運用設計

定型が減ると、人は分析・提案へシフトできます。リアルタイムの財務データを活用し、予兆把握→施策提案のサイクルへ。あわせてIT×経理のクロス育成を進め、自動化設計ができる担当者を社内で増やすと、仕組みが“人に依存しない”状態に近づきます。

自動化後に増える“価値業務”

経理業務において、請求書のデータ入力や照合といった定型作業が自動化によって削減されると、担当者はその時間を、より企業価値に直結する「価値業務」へと振り向けることができるようになります。具体的には、単なる帳簿付けの確認から脱却し、リアルタイムで得られる財務データやコスト情報を多角的に「分析」する業務が増えます。

この分析を通じて、部門ごとの費用対効果の検証や、無駄な支出の傾向把握が可能となり、経営層に対して具体的な「コスト最適化」の提案を行えるようになります。つまり、経理担当者は過去の記録を整理する役割から、未来の経営判断をサポートする戦略的な役割へとシフトするのです。この変化は、経理部門が単なるバックオフィスではなく、企業の利益創出に貢献する重要な部門へと進化することを意味します。

ITと経理のクロス育成の必要性

自動化された業務フローを長期にわたって維持・改善していくためには、外部のベンダーに頼りきりになるのではなく、社内で「ITと経理のスキルを兼ね備えた人材」を育成することが不可欠です。システムの設定変更や、新しい自動化ロジックの「設定・テスト・検証」といった作業を、経理業務を深く理解している担当者が自ら行えるようになれば、業務の変更や法改正があった際にも迅速に対応できるようになります。

この「クロス育成」によって、外部の仕様変更やトラブル発生時にも、社内の知識で対応できる範囲が広がり、運用コストの削減にもつながります。システムを「使う側」から「設計・管理する側」へと担当者が成長することで、自動化の仕組みが特定の外部リソースに依存しない、持続可能な体制へと進化するのです。

外部更新に強い体制を構築する

経理システムは、税制や会計基準の「法改正」、あるいは連携する外部サービスの「仕様変更」によって、定期的に更新や調整が必要になります。長期的に自動化の恩恵を享受し続けるためには、これらの外部要因の変化に迅速かつ正確に対応できる体制を構築しておく必要があります。この体制の鍵となるのが、変更が必要な際に、社内のクロス育成された担当者が主導し、迅速にシステムの「設定・テスト・検証」を行える内製化の能力です。

また、重要な法改正や仕様変更の情報は、事前にキャッチアップし、影響範囲を評価するプロセスをルーティン化しておくべきです。これにより、改定直前に慌てることなく、余裕をもって対応策を講じることが可能となります。変化を待ち構えるのではなく、積極的に情報を収集し、システムを柔軟に更新していく姿勢が、安定した運用には不可欠です。

以下の記事では、AI導入後の役割シフトと最新事例・展望について詳しく解説しているので参考にしてください。

経理の人手不足を解消する自動化ツール導入成果を定着させるKPI

効果は時間・件数・やり直しで測ると明確です（例：1件あたり処理時間、差戻し率、承認までの所要時間、夜間自動処理件数）。月次で見える化し、改善サイクルを設計。導入はスモールスタートで、1工程×1帳票×2〜4週間を検証単位にすると失敗コストを抑えられます。

追うべきKPIは処理時間・差戻し率・承認リードタイム

自動化の効果を正しく評価し、その成果を社内に示していくためには、漠然とした「効率が良くなった」という感覚ではなく、具体的な数値で測る「KPI（重要業績評価指標）」を設定することが必要です。経理部門の自動化において、まず追うべき指標は、「1件あたり処理時間」の削減です。これにより、担当者の手作業がどれだけ削減されたかが明確になります。

次に、「差戻し率」の低下も重要な指標です。これは、自動化によって入力ミスや書類不備が減り、業務品質が向上したことを示します。また、「承認リードタイム」の短縮は、業務全体のスピードアップ、特に締め日近くのボトルネック解消に貢献したかを測る尺度となります。これらの指標を月次で測定・比較することで、自動化がもたらした具体的な貢献度を客観的に把握することが可能となります。

サンプルKPI表

工程	対象帳票/データ	現状処理時間 （分/件）	目標処理時間 （分/件）	差戻し率 （%）	承認までの平均時間 （時間）	夜間自動処理件数 （件/月）	担当	備考（原因/対策の要点）
入力	請求書（PDF/画像）	12	6	14	—	800	経理A	AI-OCRの読取項目を固定。テンプレ様式の徹底。
照合	請求書×発注データ	8	4	9	—	650	経理B	品目コード整備。差額閾値と自動判定ルールを明確化。
承認	経費精算（旅費/交際費）	—	—	7	36	—	部門長	ルート短縮と代理承認の設定。締め前に自動リマインド。
記録	仕訳登録（CSV/API）	5	2	—	—	1,200	経理C	勘定候補の学習と例外ルール分離。修正ログを保全。
保存/検索	領収書/請求書の電子保存	—	—	—	—	—	情報シス	検索キー（取引先/金額/日付）統一。監査時の抽出リード短縮。
注記	月次で「処理時間・差戻し率・承認時間」を定点観測。 変更点（ルール/レイアウト）は施行日と影響範囲を記録し、翌月に効果検証。

修正ログの残し方と再発防止対策

自動化システムを運用する中で、AI-OCRの読み取り誤りや、RPAの設定ミスなどによって、必ず「修正」が必要となる事象が発生します。この修正作業を単なる手直しで終わらせず、その履歴（修正ログ）を体系的に残すことが、再発防止とシステムの精度向上に繋がります。修正ログには、「いつ」「どの帳票の」「どの項目」が誤っていたかという事実情報に加え、「なぜそのエラーが発生したのかという原因」と、「今後どう対策するかという改善策」をセットで記録する必要があります。

特に、原因と対策については、担当者が迷わず記録できるように「原因→対策テンプレート」を用意しておくと有効です。このログを定期的に分析することで、システムのどの設定に弱点があるのか、あるいはどの帳票様式が自動化に適していないのかが明確になり、システムと業務フローの継続的な改善に活かすことができます。

スモールスタートの型（対象・期間・合否基準）

自動化の成功確率を高めるためには、最初から大きな賭けに出るのではなく、「スモールスタートの型」を確立し、確実に成功体験を積み重ねることが重要です。この「型」は、検証の「対象」「期間」「合否基準」を明確に定義することから始まります。例えば、「対象」は、最も反復作業が多く効果が出やすい『経費精算業務の領収書処理』に絞ります。「期間」は、システムの安定性を見極めるのに十分な『2〜4週間』と設定します。

そして、「合否基準」は、定量的に測定可能な『処理時間の25%削減』や『差戻し率の10%未満への低下』といった明確な基準を設けます。この型に沿って限定的な検証を行うことで、万が一期待通りの効果が得られなかった場合でも、修正にかかるコストや時間を最小限に抑えることができます。小さな成功を積み重ね、その検証データを基に次のステップへと進むことが、全社的な自動化を成功させる確かな戦略となります。

まとめ

経理の人手不足は、反復作業の自動化→工程の標準化→連携の最適化の順で着実に軽くできます。まずは入力・照合・承認の“渋滞箇所”から小さく始め、AI-OCRとRPA、ワークフローをつなげて夜間自動処理や差戻し削減を実現しましょう。

運用面では、再処理率・承認リードタイム・修正ログなどの指標を定点観測し、例外対応は「上位者への相談フロー」に明文化してリスクも管理します。人が担うべき分析・提案業務に時間を振り向けられる体制へ移行すれば、人手不足を“価値創出の機会”に変えることが可能です。