簿記の仕事はAIに取られる？今後の需要と経理の将来性を7事例で解説

簿記の仕事はAIに取られるのか

取られる部分と、取られない部分があります。分かれ目は「判断基準が一つに決まるかどうか」です。請求書から金額と日付を読み取る、摘要から勘定科目を当てる、入金と請求を突き合わせる。この3つは基準が固定されているため、AIのほうが速く、疲れません。

一方で、AIが出した仕訳が会計基準に照らして正しいか、税務調査で説明できるか、例外として処理すべきかは、その場の文脈で答えが変わります。ここは人が引き受けるしかありません。AIは仕訳を作れますが、その仕訳の責任は負えないためです。

求人の中身も、この線に沿って動いています。伝票を打つ人の枠は減り、月次を早く締めて数字を経営に説明できる人の枠は残ります。簿記の知識は、後者の側で効きます。

影響の大きさは、勤め先で変わる

同じ簿記の仕事でも、事業会社の経理と記帳代行を売っている事務所では、受ける影響が違います。事業会社の経理は、入力が減っても月次の説明や予算管理という仕事が残るため、業務の中身が入れ替わる形になります。

一方で、記帳の代行そのものを商品にしている場合は、単価の見直しを迫られます。読み取りと科目の割り当てが自動化されると、顧問先から見た「入力してもらう価値」が下がるためです。実際に、記帳の速さではなく月次の分析や資金繰りの相談で選ばれる方向へ、サービスの中身を移している事務所が出ています。

簿記2級・1級はどう効くか

級そのものが評価されるというより、級を取る過程で身に付く知識が効きます。2級の範囲にある工業簿記と原価計算は、AIが出した配賦の結果が妥当かを判断するときに直接使います。1級の範囲にある連結や税効果は、そもそもAIが不得意な領域で、人が判断する前提の論点です。

逆に、仕訳を速く正確に切る練習は、この先の実務では出番が減ります。試験勉強の重心を、処理の速さから「なぜその処理になるのか」の理解へ移すと、実務で効く形になります。

AIが経理を丸ごと引き受けられない理由

推定に根拠が付いてこない

AIの勘定科目の割り当ては、過去の仕訳から「この摘要ならこの科目になりやすい」を推定した結果です。確率が高い順に並べているだけで、会計基準のどの条文に沿ったのかを持っていません。監査で「なぜこの科目にしたのか」と聞かれたとき、答えられるのは基準を知っている人だけです。

ルールが毎年変わる

インボイス制度、電子帳簿保存法、収益認識基準。経理のルールは数年ごとに書き換わります。AIは過去のデータから学ぶので、改正の直後は必ず古い処理を出します。改正を読んで、どの仕訳パターンを直すかを決める作業は、制度が変わり続けるかぎり残ります。

例外が業務の中心にある

経理の時間を食っているのは、定型処理そのものではなく例外です。初めての取引先、契約と実態がずれた請求、期をまたぐ費用。件数は少なくても、判断に時間がかかります。AIは件数の多い処理を得意とするため、削れるのは負担の軽いほうから順になります。

経理の現場でAIが実際にやっていること（7事例）

効果が出ている使い方は、仕訳を全部作らせることではありません。人が確認する件数を減らす使い方です。業種別に7つ挙げます。

製造業：買掛の突合をやめて、例外だけ見る

月に千枚を超える請求書があり、支払予定表との突合に2人日かかっていた会社です。請求書を読み取って発注データと自動照合し、金額が合わないものだけを画面に出すようにしました。担当者は全件を見るのをやめ、はじかれた3%だけを確認します。入力工数は35%減り、月次締めは2日早くなりました。

小売業：売上の計上ミスを、締めのあとに見つけない

POSとECで売上データが分かれていて、手数料の仕訳を間違えたまま締めてしまうことがありました。データを統合したうえで、返品率の急増や手数料率の逸脱をその日のうちに検知するようにしています。チェックにかけていた月20時間が消え、誤計上は60%減りました。数字が翌日に見えるので、粗利の話を月末まで待たなくてよくなっています。

会計事務所：入力の速さではなく、月次の中身で選ばれる

顧問先ごとに科目体系が違い、記帳代行の教育コストが重荷になっていた事務所です。銀行明細とカード明細を自動取得し、顧問先ごとのルールを学習させました。1社あたりの月次作業は30%短くなり、空いた時間をレビューに回しています。担当者の仕事は入力から資金繰りの相談へ移りました。

残りの4件は、課題と効果だけ並べます。

今後も需要がある経理と、そうでない経理

差が付くところは、はっきりしています。伝票を速く正確に打てることは、もう強みになりません。同じことをAIが安くやるためです。

代わりに価値が上がるのは、次の3つを持っている人です。

AIの出力の誤りに気づける

推定の結果は、もっともらしく見えます。科目が1つずれていても、金額が合っていれば画面上は正常です。前期と比べて特定の科目だけ動きが不自然、税区分と取引の実態が噛み合っていないといった違和感を持てるかどうかが、レビューの精度を決めます。ここは仕訳の暗記ではなく、財務諸表全体の形を知っているかで差が出ます。

自動化する順番を決められる

全部の業務を同時に自動化することはできません。件数と判断の難しさで並べ替えて、どこから手を付けるかを決める仕事が必要になります。この判断は業務を知っている人にしかできず、ツールのベンダーも代われません。経理の中でこれを担える人がいるかどうかで、導入の成否が分かれます。

数字を経営の言葉に直せる

月次が早く締まると、数字は過去の記録から意思決定の材料に変わります。どの部門の利益が落ちているのか、資金がいつ足りなくなるのかを、経営会議で説明する役割が生まれます。締めるまでが仕事だった時代には求められなかった部分です。

学び直しの方向としては、プログラミングよりも管理会計とキャッシュフローが先です。AIツールの操作は数週間で覚えられますが、部門別の採算や資金繰りを読む力は短期間では身に付きません。自社に合うAI研修の選び方では、社内で誰にどこまで教えるかの決め方をまとめています。

会社として入れるときの進め方

ツールを選ぶ前に決めることがあります。順番を間違えると、精度が出ないまま止まります。

費用の目安

費用は、ツールの利用料だけでは決まりません。初期設定、データの整備、運用ルールの設計まで含めて考えます。市場に出ている価格帯は、おおよそ次のとおりです。

安く始めて高くつく型が一番多いところです。ツールは月数万円でも、科目体系が整っていないと設定と手戻りで初期費用が膨らみます。IT導入補助金などが使える場合もありますが、対象要件と申請時期は制度改定で変わるため、その都度確認してください。なお弊社での費用は、対象業務と連携先によって変わるため個別見積もりとしています。

つまずきやすい4パターン

科目の当て方が人によって違う

同じ取引に別の科目が当たっていると、AIは一貫した推定を出せません。勘定科目の定義と使用条件を文章にし、補助科目と部門コードの粒度を揃えるところから始めます。過去データの手直しも要ります。科目辞書を1枚作るだけでも推定は安定します。

最初から全部を自動で流そうとする

全自動は制度変更と例外に弱くなります。一定金額以上、新規取引先といった条件で人の承認を挟み、閾値を決めておきます。自動化率を上げることより、あとから説明できる状態を保つことを優先してください。

人員削減と受け取られて現場が止まる

導入の目的を先に示さないと、協力が得られません。担当者の役割をレビューと分析へ移す方針を、着手前に伝えます。管理会計やデータの見方を教育計画に入れておくと、話が前に進みます。教える範囲を社内で決めきれない場合は、AI人材研修のように外部の設計を使う手もあります。

連携の詰めが甘く、途中で止まる

会計ソフト、販売管理、購買、ワークフローをつなぐと、想定していない例外が必ず出ます。マスタの責任者、更新のタイミング、エラー時の戻し手順を先に決めます。仕訳の計上日と部門付けのルールも統一しておきます。

まとめ

どの業務から手を付けるかの整理は、AI導入支援・コンサルでご相談いただけます。

よくある質問

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神戸商工会議所・石川県庁など、各地の商工会議所や自治体でAI活用セミナーに登壇しています。現場で得た知見をもとに、京都の中小企業のAI導入を支援しています。

監修

仙入 功樹 せんにゅう こうき

代表取締役

吉村 祐樹 よしむら ゆうき

COO

本記事はAI導入支援の実務担当が監修しています。京都の中小企業を中心に、AI導入の相談から開発・研修・運用定着までを支援しています。監修者の経歴と登壇実績はメンバー紹介をご覧ください。