生成AIの性能向上によって、経理の仕事も大きく変わり始めています。
これまで人間がExcelを操作し、数字を集計し、資料をチェックし、文章を作成していた仕事の一部を、生成AIが担えるようになってきました。
一方で、生成AIに経理業務を丸ごと任せればよいわけではありません。
むしろ重要なのは、生成AIが得意な仕事と、従来のシステムが得意な仕事、そして人間にしかできない仕事を切り分けることです。
参考記事では、生成AIはデータ加工、集計、一次チェック、条文や基準に基づくファクトチェック、定型文章の作成などを担えるようになっている一方、最終的な責任や意思決定、社内外とのコミュニケーションは人間が担う領域だと指摘されています。
では、これからの経理担当者は生成AIとどのように付き合えばよいのでしょうか。
生成AIは経理担当者を補助するスタッフになる
生成AIを経理業務で活用するときに大切なのは、生成AIを単なる検索ツールとして考えないことです。
イメージとしては、自分の部下やスタッフが一人増えたと考えると分かりやすいでしょう。
たとえばExcelで複雑な集計表を作成するとします。
これまでは経理担当者自身が関数を調べ、数式を組み、エラーを修正していました。
生成AIを利用すれば、どのような集計表を作りたいのかを説明し、作成方法を提案してもらうことができます。
参考記事でも、生成AIをスタッフ、自分をマネージャーのように考えて指示し、シンプルな集計表の作り方を教えてもらったうえで、最後に人間が手直しする方法が紹介されています。
つまり経理担当者自身がすべての作業をするのではなく、生成AIに仕事を振り、その成果物を確認する働き方へ変わっていくわけです。
定型業務は生成AIより従来システムが向いている
ただし、何でも生成AIに任せれば効率化できるわけではありません。
特に注意したいのが毎月同じ処理を繰り返す定型業務です。
生成AIは同じ指示をしても、出力結果が毎回完全に同じになるとは限りません。
経理では数字を正確に処理する必要があるため、この性質が問題になることがあります。
たとえば毎月同じ形式のExcelデータを同じ方法で集計するのであれば、VBAやPower Queryなどを利用した方が安定します。
参考記事でも、定型処理については関数やプログラムが向いており、毎回同じExcelを使い回す作業ではVBAやPower Queryが適していると説明されています。
生成AIは従来のシステムを置き換えるものではありません。
それぞれの特徴を理解して組み合わせることが重要です。
判断が必要な仕事では生成AIが力を発揮する
一方で、完全な定型化が難しい仕事では生成AIの強みが出てきます。
経理業務では、単純な計算だけでなく、人間が資料を読みながら判断している仕事が少なくありません。
たとえば入金消し込みでは、金額や取引先名だけで機械的に一致させられないケースがあります。
複数の情報を見ながら、この入金はどの売掛金に対応しているのかを判断しなければならない場合があります。
こうした仕事は従来の単純な自動化では対応しにくい分野でした。
生成AIは文章や複数の情報を理解しながら処理できるため、こうした判断を含む業務の補助に向いています。
これまで人間しか処理できなかった領域まで自動化の範囲が広がっていることが、生成AIの大きな特徴です。
大量データは事前に小さくしてからAIへ渡す
生成AIにも限界があります。
その一つが大量データの処理です。
たとえば過去数年分の膨大な仕訳データをそのまま生成AIに渡し、増減分析を依頼しようとしても、データ量が大きすぎて効率的に処理できない場合があります。
そこで有効なのが、従来のデータ処理ツールと生成AIを組み合わせる方法です。
参考記事では、Power Queryで仕訳データを事前加工し、科目別の前月差額や当月差額、特定科目の明細差額などを抽出したうえで、整形されたデータだけを生成AIへ渡す方法が紹介されています。
Power Queryで大量データを整理する。
生成AIで増減理由を分析する。
このように役割を分けるわけです。
生成AIだけですべてを処理しようとするのではなく、従来ツールと組み合わせることで、正確性と効率性の両方を高めることができます。
経理資料のチェックにも生成AIを使える
生成AIは資料作成だけでなく、チェック業務にも利用できます。
たとえば決算資料や開示資料について、数字の整合性、前年比較、他社比較、自社ルールとの表記の違いなどを確認させることができます。
ただし、ここでも一度に大量の指示を与えるのは得策ではありません。
数字の整合性確認。
文章の表記揺れ。
過年度比較。
それぞれを別々にチェックさせる方が精度を高めやすくなります。
参考記事でも、チェック項目を一つのプロンプトに詰め込むのではなく、観点ごとにプロンプトを分けることで精度が向上すると説明されています。
生成AIを優秀なチェック担当者として使うためには、人間側が仕事を細かく分解して指示する能力も必要になるわけです。
複雑なExcelを読み解く仕事にも使える
経理部門では、何年も前から引き継がれてきたExcelファイルが使われていることがあります。
作成者はすでに退職しており、複雑な関数や数式が大量に組み込まれているため、誰も全体像を理解していないケースもあります。
生成AIは、こうしたExcelの解読にも利用できます。
参考記事の三ページ目では、長く複雑な関数をExcel初心者でも理解できるように修正し、一つのセルに複数の処理を詰め込まず、必要に応じて作業列を追加して、基本的な関数だけでメンテナンスしやすい構成へ改修するプロンプト例が掲載されています。
これまでブラックボックスになっていたExcelを生成AIに説明させ、より分かりやすい仕組みに作り直すこともできるわけです。
これは経理部門の属人化対策にもつながります。
最初から百パーセントの自動化を目指さない
生成AI導入で陥りやすいのが、最初から完全自動化を目指してしまうことです。
生成AIが出した結果を人間がすべてチェックしているのであれば、確かに二度手間に見えます。
しかし、最初から人間のチェックをなくす必要はありません。
導入当初は人間の作業と生成AIの処理を並行させます。
その結果を比較しながら、どの処理なら生成AIに任せられるのかを確認します。
精度が安定してきた部分については全件チェックをやめ、怪しい箇所や一部のサンプルだけを人間が確認する方式へ移行します。
参考記事でも、百パーセントを目指さず、人間と生成AIを並行して動かしながら正解パターンを学習させ、信頼できるデータをチェック対象から外していく考え方が示されています。
百件を百件確認していた仕事が五十件になれば、それだけでも大きな効率化です。
生成AI導入では、一気に人間をなくすのではなく、人間が確認する範囲を少しずつ減らしていく考え方が現実的です。
最終判断と責任は人間に残る
生成AIが高度化すると、経理担当者の仕事がなくなるのではないかという不安もあります。
しかし、生成AIができることが増えるほど、人間の役割は作業から判断へ移っていくと考えられます。
生成AIはデータを加工できます。
数字を集計できます。
文章を作成できます。
資料をチェックできます。
会計基準について説明することもできます。
しかし、その結果を採用するのかを決めるのは人間です。
決算数値について最終的な責任を負うことも、監査法人や経営者と調整することも、他部署を説得することも生成AIだけではできません。
参考記事でも、人間が担うべき領域として最終的な責任、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。
これからの経理担当者に求められるのは、自分で大量の作業を処理する能力だけではありません。
生成AIが出した答えを評価し、必要に応じて修正し、最終的な判断を下す能力です。
結論
経理の生成AI活用で重要なのは、何でも生成AIに任せることではありません。
毎月同じ処理を正確に繰り返す仕事は、VBAやPower Queryなど従来の仕組みを使う。
大量データは従来ツールで整理してから生成AIに分析させる。
文章作成や一次チェック、複雑なExcelの解読などは生成AIに任せる。
そして、最終的な判断や責任、社内外とのコミュニケーションは人間が担う。
この役割分担が重要になります。
生成AIによって経理担当者そのものが不要になるというより、経理担当者の仕事の中身が変わっていくと考えた方がよいでしょう。
これまで評価されてきたのは、Excelを速く操作できる人や大量の仕訳を処理できる人でした。
これからは、生成AIやシステムに仕事を任せ、その結果が正しいかを判断し、組織として意思決定できる人の価値が高まっていきます。
生成AI時代の経理では、作業する能力だけでなく、AIを使って仕事そのものを設計する能力が重要になっていくのです。
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