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経理業務における生成AIと既存ツールとの棲み分けについてChatGPTに聞いてみた

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生成AIは経理業務を助けてくれるが・・・

経理業務は、企業運営の根幹をなす重要な部分ですが、そのプロセスは複雑で時間を要する作業が多いことも事実です。近年、AI技術の進展により、これらの業務を効率化し、正確性を高めることが可能になっています。特に、生成AIは経理業務の様々な段階において、人間の作業を大幅にサポートし、改善することができるポテンシャルを持っています。

生成AIは、単にデータを処理・分析するだけでなく、新しいコンテンツや情報を生成する能力を持っています。この特性は、経理業務における意思決定プロセスや戦略立案、そして日々の業務遂行において非常に有用です。たとえば、不鮮明な請求書の読み取り、異常なトランザクションの検出、戦略的な財務計画の策定など、従来は人の手によって行われていた作業をAIが支援することで、時間の節約と精度の向上が期待できます。

なんでも生成AIがいい、というわけではない

しかし、生成AIの活用には、その適切な使い所を理解し、人間との協働の中で最大限の効果を発揮させることが不可欠です。この記事では、経理業務における生成AIの様々な使い所を探求し、どのようにしてAIが経理業務を変革し、業務の質と効率を高めることができるのかを考察します。生成AIによるデータの分析・解釈から、戦略的な意思決定のサポートまで、AIが経理業務の様々な段階でどのように役立てられるのかを詳しく見ていきましょう。

経理業務における生成AIの適用は、企業が直面する挑戦に対応し、競争上の優位性を築くための一つの鍵となり得ます。この技術を活用することで、経理部門は単なる数値の管理者から、企業戦略の重要なパートナーへと進化することができるのです。それでは、経理業務における生成AIの様々な使い所と、その具体的な活用方法について、深く掘り下げてみましょう。

どこに生成AIが使えるかChatGPTに聞いてみた

まずは手始めに、ChatGPTに生成AIの経理業務における使い所を表にまとめてもらいました。

ステップ 説明 生成AIの活用方法 具体的な説明
1. 請求書の受領 仕入先からの請求書を受け取る。 文書スキャンとデータ抽出のためのAI AIを使用してスキャンされた請求書から重要な情報(日付、金額、サプライヤ名など)を自動的に抽出し、データベースに入力。
2. データ入力 請求書の詳細を会計システムに入力する。 自動データ入力のためのAI 抽出されたデータを基に、AIが会計システム内の適切なフィールドに自動的にデータを入力。人間の手作業を減らし、効率を向上。
3. 請求書の確認 受け取った請求書が正しいかどうかを確認する。 請求書の整合性チェックのためのAI AIが過去のデータやパターンと照らし合わせて、請求書の誤りや不一致を自動的に検出。
4. 承認プロセス 上司または関連する部門の承認を得る。 ワークフロー管理のためのAI 承認が必要な文書を自動的に関連部署や個人にルーティング。プロセスの状況を追跡し、必要に応じて通知。
5. 支払準備 支払いに必要な資料や情報を準備する。 支払プロセスの最適化のためのAI 支払いの期限や条件に基づいて、最適な支払いスケジュールをAIが提案。キャッシュフローの管理を助ける。
6. 支払いの実行 承認された請求書に対する支払いを行う。 トランザクション監視のためのAI 支払い処理中に異常なパターンをAIが監視し、不正行為や誤りを防止。
7. 記録の保管 支払いの記録を保管し、必要に応じて報告する。 文書管理とデータアーカイブのためのAI 文書の分類、整理、保管を自動化。容易な検索と迅速なアクセスを可能にする。
8. 月次・年次決算の準備 月次や年次の財務報告の準備を行う。 財務報告の自動作成のためのAI 収集されたデータから財務報告書を自動生成。時間と労力を節約し、正確性を向上させる。

いかがでしょうか。確かに・・・?と思いつつも「本当にそれ生成AIか?」と疑問が湧いてきます。そこでこう聞いてみました。

それぞれ本当に生成AIじゃないといけないですか?日本で使われる代表的なソフトウェアで可能でないか、批判的な目で再度検討してください。

生成AIじゃなくてもできること

するとこんな表が返ってきました。
ステップ 説明 代替技術の活用方法 具体的な説明 代表的なソフトウェア(日本)
1. 請求書の受領 仕入先からの請求書を受け取る。 OCR(光学文字認識)技術 スキャンされた請求書からテキストデータを抽出し、データベースに入力。 Freee, MFクラウド経費
2. データ入力 請求書の詳細を会計システムに入力する。 RPA(ロボティックプロセスオートメーション) 抽出されたデータを会計システムに自動的に入力するためのソフトウェアロボットを使用。 WinActor, BizRobo!
3. 請求書の確認 受け取った請求書が正しいかどうかを確認する。 ルールベースの自動チェック 事前に設定されたルールに基づいて請求書の整合性を自動でチェック。 弥生会計, JDL IBEX
4. 承認プロセス 上司または関連する部門の承認を得る。 ワークフローオートメーションソフトウェア 承認プロセスを自動化し、関連するステークホルダーに効率的にルーティング。 MFクラウドワークフロー, キングオブタイム
5. 支払準備 支払いに必要な資料や情報を準備する。 データ分析ツール 金融データを分析し、最適な支払いスケジュールを提案。 Freee, Money Forward,
6. 支払いの実行 承認された請求書に対する支払いを行う。 トランザクション監視システム 支払い処理中の異常を検出し、不正行為を防止。 Freee, Money Forward,
7. 記録の保管 支払いの記録を保管し、必要に応じて報告する。 文書管理システム 文書の分類、整理、保管を自動化し、簡単な検索を可能にする。 BOX, Google Drive
8. 月次・年次決算の準備 月次や年次の財務報告の準備を行う。 財務報告ソフトウェア 収集されたデータから財務報告書を自動生成し、時間と労力を節約。

だいぶリアルになりました。ツール選びは別にして、確かにまずはこの辺りのDXが整うべきですね。ただ、これで本当に人の業務はなくせるでしょうか。実際はそうではないですよね。様々なポイントで人の介在が必要なはずです。では生成AIはどこで活用できるのでしょうか。さらにChatGPTに聞いてみました。

上記のシステムがあっても人間の手作業が減らないポイントがあるとどこでしょうか。また生成AIで代替できる可能性はありますか?それぞれ追記してください。

既存のツールでは難しい、人間の手作業が必要なポイントは?

するとこんな回答を出力してくれました。

ステップ 説明 人間の手作業が必要なポイント 生成AIでの代替の可能性
1. 請求書の受領 仕入先からの請求書を受け取る。 不鮮明なスキャンや特殊なフォーマットの請求書に対する手動の確認と修正。 限定的。AIはテキストの読み取り精度を向上させることはできるが、特殊なフォーマットに対応するには人間の判断が必要。
2. データ入力 請求書の詳細を会計システムに入力する。 AIの誤認識や例外処理が必要なケースでの手動チェック。 部分的に可能。AIはデータ入力のエラーを予測し、修正案を提案できるが、複雑なケースでは人間の介入が必要。
3. 請求書の確認 受け取った請求書が正しいかどうかを確認する。 複雑なケースや疑わしいトランザクションに対する人間の判断。 難しい。複雑な状況の解釈や不正行為の検出には人間の専門知識が必要。
4. 承認プロセス 上司または関連する部門の承認を得る。 最終的な承認決定には人間の判断が必要。 非常に難しい。組織内のポリシーに基づいた複雑な意思決定は人間の判断に依存する。
5. 支払準備 支払いに必要な資料や情報を準備する。 キャッシュフロー管理や予算決定における戦略的な判断。 非常に難しい。財務戦略の策定は人間の知識と経験に大きく依存する。
6. 支払いの実行 承認された請求書に対する支払いを行う。 例外的なトランザクションのレビューと承認。 部分的に可能。AIは異常なパターンを識別するが、最終的な決定は人間の判断に委ねられる。
7. 記録の保管 支払いの記録を保管し、必要に応じて報告する。 監査や法的要件に基づく文書のレビューと確認。 難しい。法的・規制上の要件に関する知識と判断は専門家に依存する。
8. 月次・年次決算の準備 月次や年次の財務報告の準備を行う。 最終的な報告書のレビュー、解釈、および戦略的分析。 非常に難しい。財務分析と解釈は専門知識と経験を要するため、AIだけでは不十分。

全体的に「難しいですよ」という返答がきました。まあ、そうですよね。実際に実務を全て任せるのは不安です。では聞き方を変えてみましょう。人間を代替するのではなく、副操縦士としてなら何ができるでしょうか。

上記において、人間の代替ではなくサポーター、副操縦士として生成Aiを位置付けた場合、どのようなヘルプが可能でしょうか。同じく表に追記してください。

人間の代替ではなく、副操縦士としての生成AIはやれることがたくさん

その回答がこちらです。

ステップ 説明 人間の手作業が必要なポイント 生成AIでの代替の可能性 生成AIによるサポート
1. 請求書の受領 仕入先からの請求書を受け取る。 不鮮明なスキャンや特殊なフォーマットの請求書に対する手動の確認と修正。 限定的 AIによるパターン認識で、一般的なフォーマットの識別と提案を行い、人間が例外を確認しやすくする。
2. データ入力 請求書の詳細を会計システムに入力する。 AIの誤認識や例外処理が必要なケースでの手動チェック。 部分的に可能 AIが入力ミスを予測し警告を出すことで、人間が迅速に修正を行うのを支援。
3. 請求書の確認 受け取った請求書が正しいかどうかを確認する。 複雑なケースや疑わしいトランザクションに対する人間の判断。 難しい AIによるデータパターン分析で、潜在的な誤りや不一致を指摘し、人間が重点を置くべきポイントを特定。
4. 承認プロセス 上司または関連する部門の承認を得る。 最終的な承認決定には人間の判断が必要。 非常に難しい AIによる過去の承認パターンの分析で、標準的な決定を予測し、人間が非標準的なケースに集中できるよう支援。
5. 支払準備 支払いに必要な資料や情報を準備する。 キャッシュフロー管理や予算決定における戦略的な判断。 非常に難しい AIによるキャッシュフロー予測とトレンド分析で、戦略的な計画のための情報を提供。
6. 支払いの実行 承認された請求書に対する支払いを行う。 例外的なトランザクションのレビューと承認。 部分的に可能 AIによる異常取引の検出で、人間が注意を払うべきトランザクションを特定。
7. 記録の保管 支払いの記録を保管し、必要に応じて報告する。 監査や法的要件に基づく文書のレビューと確認。 難しい AIによる文書分類とキーワード検索機能で、必要な文書を迅速に見つけるのを支援
8. 月次・年次決算の準備 月次や年次の財務報告の準備を行う。 最終的な報告書のレビュー、解釈、および戦略的分析。 非常に難しい AIによる財務データの分析と視覚化で、重要な洞察を提供し、人間が分析を深めるのを支援。

かなり使い道のアイデアが絞り込めてきた気がします。

ではここから取り組むべき領域を絞り込んでみましょう。下記のように質問してみました。

上記で特に生成AIとしてのインパクトが大きそうなサポートはどれですか?

特にインパクトの大きい領域は?

ChatGPTからの回答はこちらです。

一般的な中小企業において生成AIのインパクトが特に大きいと考えられるのは、「5. 支払準備」段階における「AIによるキャッシュフロー予測とトレンド分析」です。中小企業の場合、以下の理由によりこのサポートが特に重要になります:

  1. 資金管理の最適化: 中小企業では、限られた資源と厳しいキャッシュフローの管理が成功の鍵を握ります。AIによるキャッシュフローの予測と分析は、企業の財務健全性を維持し、必要な時に適切な資金調達や支払い計画を行うのに役立ちます。
  2. ビジネスの成長と機会の特定: 生成AIを利用することで、市場のトレンドや消費者の行動パターンを分析し、新たなビジネス機会を見出すことが可能になります。特に中小企業にとっては、こうしたインサイトは成長戦略の策定において非常に価値があります。
  3. リスク管理の強化: AIによる予測分析は、将来の市場の変動や経済状況の変化に対するリスクを早期に特定し、対策を講じるのに役立ちます。これにより、中小企業は不確実な市場環境においても安定した運営を行うことができます。
  4. 経営意思決定のサポート: 経営資源が限られている中小企業においては、賢明な経営意思決定が極めて重要です。AIによる財務データの分析と提供される洞察は、経営者がより情報に基づいた決定を行うのを支援します。

以上の点から、特に中小企業においては、資金の流れと財務戦略に関する意思決定を支援する生成AIの役割が非常に大きなインパクトを持つと言えます。キャッシュフローの予測とトレンド分析は、企業の財務的安定性と成長のための戦略策定に直接貢献するため、中小企業にとって特に価値のあるサポートとなるでしょう。

確かにキャッシュフローの予測や対処、改善は常に意識しておきたいところですし、経理の方も経営者の方からよく質問されるのではないでしょうか?特に「もしあの入金が前倒しになったらどうなる?」とか「もしこの支払いを分割にしたらどうなる?」などのシナリオに対して答えるとなると、かなりの労力がとられることが予想されます。

次回:キャッシュフローの分析を生成AIでやってみよう

いかがでしょうか。すでに経理の周辺でデジタルツールは多く存在しており、まずはそれを使いこなすことが先決かと思います。しかし、生成AIはそれでもなくなることのなかった人間の業務をサポートすることができます。完全に代替することは難しくとも(例えば承認や戦略の決定など)、そのプロセスの大部分を担ってもらい副操縦士として活躍してもらうことは可能です。

ここで特にインパクトの大きいとされるキャッシュフローの分析についてはChatGPTの有料版を使うとプログラミングやデータ分析ができなくとも行うことができます。次回はこの具体的な方法について掘り下げてみたいと思います。

 


 

*この記事は生成AIによって半自動的に生成しています。

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弊社ではChatbotの開発や生成AIを活用した記事作成なども行っています。弊社の具体的な事例もありますのでご興味がある方はこちらからご覧ください。

生成AIを活用した、弊社のChatbot・ウェブサービスの事例集

 

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