経理・バックオフィスのAI活用、何から手をつけるか

「経理でもAIを使えるらしいから、うちも検討してみてくれないか」。経営層からそう言われて、請求書の束を前に手が止まった経験はないでしょうか。経理部長や総務担当者が一人で抱えることの多いバックオフィス業務は、毎月の締め作業だけでも手一杯なのに、そこに「AI活用」という新しい宿題まで乗ってくる。何をどう効率化できるのか見当もつかないまま、資料だけが机に積まれていく、という状況は決して珍しくありません。

実はこの状況は、「AIで経理を変える」という大きな話として捉えるから迷子になりやすいという面があります。バックオフィス業務は請求書処理、仕訳、経費精算、問い合わせ対応など細かい作業の集合体なので、AIが得意な作業とそうでない作業を切り分けて考えると、検討の解像度が一段上がります。

この記事では、経理・バックオフィス業務のどこにAI活用の余地があるのか、見極め方の手順と、検討を進める中で必ずぶつかる壁への向き合い方を整理します。

なぜ「経理でAI活用」は漠然としたまま止まるのか

「経理でAIを使う」という指示が具体化しにくいのは、経理業務が実際には性質の異なる作業の寄せ集めだからです。請求書の内容を読み取って仕訳を起こす作業と、取引先からの問い合わせに答える作業と、月次決算の数字を確認して異常値を判断する作業とでは、求められる能力がまったく違います。にもかかわらず、経営層からの指示は「経理をAI化してくれ」という一言で済まされがちで、現場はそのひとかたまりの業務の中からどこを切り出せばいいのか分からないまま時間が過ぎていきます。

加えて、経理・バックオフィスは誤りが許されにくい領域だという事情もあります。営業資料の下書きであれば多少の誤りがあっても後で直せますが、仕訳や支払いに関わる数字を間違えると、取引先や税務上の問題に直結します。この「間違えられない」という緊張感が、AI活用の検討そのものを及び腰にさせている面もあります。一般に業務改善の現場では、現状の作業手順が書き出されていないまま新しい仕組みを入れると、どこで効果が出ているのかが見えにくくなるという指摘がよくあります。まず業務の中身を分解して見える化することが、検討の前提になります。

作業を「定型・判断・対人」の3種類に分けて考える

漠然とした「経理業務」を検討しやすくするには、作業の性質で3つに分けて考えると整理がつきやすくなります。

1. 定型作業：請求書の内容を読み取ってシステムに入力する、経費精算の領収書を確認して仕訳パターンに当てはめる、といった、手順が決まっていて判断の余地が少ない作業です。AIが得意とする領域で、検討の優先順位としてはここが最も取り組みやすいところです。
2. 判断作業：月次の数字を見て異常な動きがないか確認する、与信の可否を判断する、といった、経験や社内基準に基づく判断が必要な作業です。AIが候補を提示したり異常値に気づかせたりする補助的な使い方はできますが、最終判断を任せきるのは難しい領域です。
3. 対人作業：取引先からの問い合わせに応じる、社内の経費精算ルールについて部署に説明する、といった、相手の状況や感情を汲み取る必要がある作業です。定型的な問い合わせの一次対応はAIで受けられても、込み入った交渉や調整はこれまで通り人が担うことになります。

この3分類で自部署の業務を書き出してみると、「定型作業」に該当する項目がいくつか見つかるはずです。最初に検討すべきはこの定型作業の部分であり、判断作業や対人作業にまで一足飛びに広げようとすると、検討が止まりやすくなります。ここは、経営層に「どこから着手するか」を説明するときにそのまま使える整理軸なので、メモしておくといいところです。

中小企業庁が公表している中小企業白書でも、IT投資の効果が限定的になる要因として、導入前の業務整理が不十分なまま進めるケースが挙げられています。経理・バックオフィスの検討でも、この順序を飛ばさないことが実務上のポイントです（出典：中小企業庁「中小企業白書」）。

定型作業

判断・対人作業

検討を進める中でつまずきやすいポイント

作業を分類したあと、実際に検討を進める段階でつまずきやすい点がいくつかあります。

つまずきパターン1：既存の業務フローが文書化されていない。請求書処理や経費精算の手順が担当者の頭の中にしか無く、AI活用を検討しようにも「今どうやっているか」を説明できない、という状態です。この場合は、まず1週間分の作業を実際に横で見ながら書き出すところから始めると、思った以上に早く全体像が見えてきます。

つまずきパターン2：データの形式がバラバラ。紙の請求書、PDF添付のメール、取引先ごとに異なるフォーマットのExcelなど、入力元の形式が統一されていないと、AIに読み取らせる前の準備だけで想定以上の時間がかかります。この準備工程を軽く見積もると、後になって「思ったより手間がかかる」という形で作業が膨らみやすいので注意が必要です。

つまずきパターン3：開発会社に相談する段階で「要望」しか言えない。「経理をAIで楽にしたい」という要望だけを伝えても、開発会社側は何を作ればいいか判断できません。どの作業を、どの頻度で、どの程度の精度で処理したいのかという粒度まで落とし込んでおかないと、見積もりの前提がかみ合わず、後から「思っていたものと違う」という手戻りにつながりやすくなります。この粒度の話は見積もり比較前に確認したい「要件の粒度」の話でも詳しく扱っていますが、バックオフィス業務のAI活用でも同じ構造が当てはまります。

社内で判断がつかないときの考え方

分類と棚卸しを進めても、「どこまで自社だけで対応できて、どこから外部に相談すべきか」の線引きは、一人で判断しきれないことも多いはずです。特に経理データは機密性が高く、外部のAIサービスにそのまま流していいのか、社内でセキュリティ上の確認が必要なのかといった論点も出てきます。

こうした判断は、経理部長一人で抱え込むよりも、情報システム担当や経営層を交えて早めに共有しておくほうが、後々の手戻りを防ぎやすくなります。また、社内に相談できる相手がいない場合は、開発会社やITコーディネーターといった外部の専門家に、棚卸しした業務リストを見せながら相談するという進め方もあります。最初から「全部AIにしてほしい」ではなく、「この定型作業から試したい」という具体的な単位で話を持っていくと、相手側も提案しやすくなります。

まとめ

• 経理・バックオフィス業務のAI活用は、「業務全体」ではなく「定型・判断・対人」の3つに分けて考えると検討しやすくなります。
• まず着手すべきは定型作業の部分であり、判断や対人の領域まで一足飛びに広げようとすると検討が止まりやすくなります。
• 検討を外部に相談する段階では、要望だけでなく作業の粒度まで言語化しておくことが、見積もりの前提のズレを防ぐ鍵になります。