経理の仕事では、資料を作ることと同じくらい、その資料が正しいかを確認する作業に多くの時間がかかります。
数字は合っているか。
前年の資料と比べて不自然なところはないか。
会社で決めた表記ルールに沿っているか。
会社名や人名に誤字はないか。
決算や開示の時期になると、こうしたチェックを経理担当者が何度も繰り返します。
生成AIを活用すると、このチェック業務の一部を生成AIに任せることができます。
参考記事でも、開示資料について数字の整合性、前年比較、他社比較、自社ルールとの表記揺れなどを生成AIでチェックする方法が取り上げられています。
ただし、生成AIに資料を渡して「全部チェックしてください」と依頼すればよいわけではありません。
生成AIには一次チェックを担当させ、最終的な確認と判断は人間が行うという役割分担が重要になります。
一次チェックとは何か
一次チェックとは、資料を作成した後に行う最初の確認作業です。
経理では、一つの資料が完成するまでに複数の人が確認することがあります。
担当者が資料を作る。
担当者自身が確認する。
上司が確認する。
必要に応じてさらに責任者が確認する。
このように何段階ものチェックが行われます。
生成AIを利用すれば、このうち一定のチェック作業を人間が確認する前に実施させることができます。
たとえば資料の数字に不整合がないかを確認させます。
表記の揺れがないかを確認させます。
前年の資料と大きく変わっている部分を抽出させます。
生成AIが最初に問題のありそうな部分を洗い出し、その結果を人間が確認するわけです。
すべてを人間が最初から探すのではなく、生成AIに確認候補を絞り込ませることができます。
数字の整合性チェックとは何か
経理資料では、同じ数字が複数の場所に掲載されることがあります。
ある表に記載された売上高と、別のページに記載された売上高が一致しているか。
合計金額と内訳金額が一致しているか。
本文で説明している増減額と表に記載された数字が一致しているか。
こうした数字の整合性を確認する必要があります。
参考記事では、生成AIは数字の整合性チェックを得意としていると説明されています。
数字のチェックは、人間にとって意外に負担の大きい仕事です。
同じような数字が大量に並んでいる資料を長時間確認していると、見落としが起こることがあります。
生成AIに一次チェックをさせれば、人間とは別の確認手段を加えることができます。
ただし、生成AIが問題なしと判断したからといって、数字が必ず正しいと保証されるわけではありません。
あくまで人間による確認を補助する仕組みとして利用することが重要です。
前年や他社との比較にも利用できる
生成AIによるチェックは、一つの資料の中だけに限りません。
参考記事では、前年比較や他社比較も生成AIを利用したチェック項目として挙げられています。
たとえば前年の開示資料と今年の開示資料を比較します。
前年には記載されていた文章が今年はなくなっている。
数字が大きく変わっている。
項目の並び方が変わっている。
表現が変更されている。
こうした違いを確認する用途が考えられます。
他社の開示資料と比較する場合にも、どのような項目が記載されているのかを確認する補助として生成AIを利用できます。
人間が複数の資料をページごとに見比べる作業を、生成AIによって支援できるわけです。
表記揺れや誤字のチェックにも使える
開示資料では、数字だけでなく文章の正確性も重要です。
同じ言葉なのに、あるページでは漢字、別のページではひらがなになっている。
会社で決めている表記ルールと違う。
会社名や人名に誤字がある。
こうした問題も確認しなければなりません。
生成AIは文章を扱えるため、このようなチェックにも利用できます。
ただし、参考記事では重要な注意点も示されています。
数字の整合性チェックは得意である一方、表記揺れや名前の誤字といった文章やテキストのニュアンスチェックでは、見落としが発生しやすいとされています。
生成AIだから文章チェックなら何でも得意というわけではありません。
チェックする内容によって精度に違いがあることを理解しておく必要があります。
一度に全部チェックさせない
生成AIをチェック業務に利用するときに重要なのが、チェック項目を分けることです。
資料を生成AIに渡して、
数字も確認してください。
誤字も確認してください。
前年とも比較してください。
他社とも比較してください。
社内ルールにも合っているか確認してください。
と一度に大量の仕事を依頼したくなるかもしれません。
しかし、参考記事では、チェック項目を一つのプロンプトに詰め込まず、観点ごとにプロンプトを分けて個別にチェックすることで精度が格段に向上すると説明されています。
たとえば最初は数字の整合性だけをチェックさせます。
次に表記揺れだけをチェックさせます。
さらに過年度比較を行わせます。
このようにチェックの目的を明確にして、一つずつ確認させるわけです。
これは人間のチェックでも同じです。
一度にあらゆる問題を探そうとするより、数字を見る、文章を見る、前年との差を見るというように観点を分けた方が確認しやすくなります。
生成AIをもう一人のチェック担当者として使う
生成AIによる一次チェックの価値は、人間を完全にチェック業務から外すことだけではありません。
人間とは別のチェック担当者を一人追加するような使い方ができます。
たとえば担当者が資料を作成します。
その資料を生成AIにチェックさせます。
生成AIが問題候補を指摘します。
担当者が修正します。
その後、上司が最終確認します。
この流れであれば、人間の上司が資料を見る前に一定の問題を取り除くことができます。
上司も単純な誤りを一から探すのではなく、より重要な内容の確認に時間を使えるようになります。
生成AIによるチェックは、人間のチェックをなくすというより、人間が確認する仕事の中身を変えるものと考えると分かりやすいでしょう。
最終チェックを人間が行う理由
生成AIの性能が向上しても、経理資料の最終チェックをすべて生成AIに任せることには注意が必要です。
生成AIにも見落としがあるからです。
さらに、資料の数字や文章が形式的に整合していることと、その内容が経営実態を正しく表していることは別の問題です。
ある数字が前年から大きく変わっていたとしても、それが誤りなのか、実際に事業環境が変化した結果なのかは、会社の事情を踏まえて判断する必要があります。
参考記事でも、これから生成AIがデータ加工や一次チェックなどを担う領域が広がる一方、人間が担うべき領域として最終的な責任や意思決定、社内外のコミュニケーションが挙げられています。
生成AIは問題の候補を見つけることができます。
しかし、その指摘が本当に問題なのかを判断し、最終的に資料を承認する責任は人間に残ります。
人間はすべてを見る仕事から重要なところを見る仕事へ変わる
従来の経理では、資料の最初から最後まで人間が目視することが当たり前でした。
生成AIによる一次チェックが定着すれば、この働き方が変わる可能性があります。
生成AIに数字の整合性を確認させる。
表記揺れを確認させる。
前年との差を抽出させる。
問題候補を一覧にさせる。
そのうえで人間が重要な箇所を確認する。
つまり、人間がすべての項目を同じ密度で確認するのではなく、生成AIのチェック結果を利用して確認すべきところへ時間を集中させる考え方です。
経理担当者の仕事は、誤りを一つずつ探す作業から、生成AIが見つけた問題について判断する仕事へ少しずつ変わっていく可能性があります。
結論
生成AIによる一次チェックとは、経理資料の最終判断を生成AIに任せることではありません。
数字の整合性、前年比較、他社比較、表記揺れなど、人間が行ってきた確認作業の一部を生成AIに先に行わせる仕組みです。
その際には、すべてのチェックを一度に依頼するのではなく、数字の整合性、文章、過年度比較など、観点ごとに分けて確認させることが重要です。
生成AIが問題候補を抽出する。
人間がその指摘を確認する。
そして最終的な判断と責任は人間が担う。
この役割分担によって、人間が資料の最初から最後まで同じように目視する仕事を減らせる可能性があります。
生成AI時代の経理では、人間がチェックをしなくなるのではありません。
人間がすべての誤りを自分で探す働き方から、生成AIに一次チェックを任せ、重要な問題の判断に集中する働き方へ変わっていくのです。
参考
企業実務 2026年9月号 経理の生成AI活用お悩み相談 現場の実情に答えます