前年比だけでは見つからない、会計データの変化をAIで確認する
会計事務所では、日々多くの顧客企業の会計データを扱います。
売上や経費の増減を確認し、前年や前期と比較し、必要に応じて明細をさかのぼる。
こうした確認業務は重要である一方、顧客数が増えるほど担当者の負担も大きくなります。
今回ご相談いただいたのは、少人数で運営する会計事務所でした。
課題は、単純な数字の比較ではありません。
求められていたのは、
「前年より金額が増えた」
と表示するだけではなく、
「なぜ増えた可能性があるのか」
「本来あるはずの支払いが抜けていないか」
「人が詳しく確認すべき箇所はどこか」
まで、AIが自動で確認する仕組みでした。
課題は「データがないこと」ではなく、「確認に時間がかかること」
会計事務所には、すでに多くのデータがあります。
顧客ごとの売上、仕入れ、経費、支払履歴。
問題は、データが不足していることではありません。
データはある。しかし、確認に人の時間がかかる。
ここが今回の本質的な課題でした。
たとえば、前年との比較で光熱費が減っていたとします。
通常の集計では、
「前年比10％減少」
という結果は簡単に出せます。
しかし、実務で本当に知りたいのは、その先です。
たとえば、
「毎月発生していた支払いが、今年は12回ではなく11回しかない」
という事実が分かれば、
単なるコスト削減ではなく、
「請求漏れや計上漏れの可能性はないか」
という確認につながります。
別の例では、車両関連費が前年より大きく増えていたとします。
金額だけを見れば異常値に見えます。
しかし、明細を確認すると、
「今年は車検があったため、一時的に費用が増えている可能性がある」
と判断できるかもしれません。
必要なのは、数字を並べることではありません。
人が次に確認すべきポイントを見つけることです。
目指したのは「AIが判断する仕組み」ではない
今回の検討で重要にしたのは、
AIにすべてを任せることではありません。
会計や経営に関わる最終判断は、人が行う必要があります。
そのため、目指した形は次のようなものです。
会計データを用意する。
AIが前年・前期との違いを確認する。
通常と異なる動きや、確認すべき候補を洗い出す。
変化の理由として考えられる内容を整理する。
最後に、人が確認して判断する。
つまり、
AIに判断を任せるのではなく、人が判断する前の確認作業を減らす。
これが今回の考え方です。
追加の業務システムを増やさずに始められるか
今回、もう一つ大きな条件がありました。
それは、AIサービスを契約したうえで、さらに別のSaaS利用料が発生する構成は避けたい、ということです。
業務効率化のためにシステムを導入しても、
利用料が増えすぎれば、削減できる人件費とのバランスが崩れます。
そこで重視したのは、
新しいシステムを増やすことではなく、今あるデータと既存のAI環境をどう活用するか。
という考え方でした。
たとえば、会計システムからCSV形式でデータを出力し、そのデータをAIが確認する。
この形であれば、既存業務を大きく変更せずに検証を始められる可能性があります。
構成の考え方はシンプルです。
**会計システム
↓
CSVデータ
↓
AIによる比較・確認
↓
確認レポート
↓
人が最終判断**
重要なのは、高機能なシステムを導入することではありません。
現在の業務に対して、本当に費用対効果が合うかを確認することです。
AIに確認させたいのは、単純な前年比較ではない
今回想定した確認内容は、大きく分けて3つです。
1. 数字の変化を見つける
まずは、前年や前期との違いを確認します。
売上が増えた。
特定の経費が急増した。
毎月発生していた費用が減った。
こうした変化を、顧客ごとに確認します。
2. 通常と違う動きを見つける
次に、単純な増減だけでは見つけにくい変化を確認します。
たとえば、
毎月発生するはずの支払い回数が少ない。
特定月だけ金額が大きく増えている。
これまでなかった費目が発生している。
逆に、毎年発生していた費用がなくなっている。
こうした動きは、人が一件ずつ確認すると時間がかかります。
AIを活用することで、確認候補を先に絞り込める可能性があります。
3. 変化の理由を考えるための材料を整理する
最後に、明細や過去の傾向から、
「なぜ変わったのか」
を考えるための材料を整理します。
たとえば、
「今年は車検に関連する支払いがあるため、車両関連費が増えた可能性がある」
「毎月発生していた支払いが1回少ないため、未計上がないか確認が必要」
といった形です。
ここで重要なのは、
AIの回答をそのまま正しいと決めつけないことです。
AIは、確認の候補を出す。
人が、元データを見て最終判断をする。
この役割分担が、安全で現実的な運用につながります。
1人で確認できる業務量を、どこまで増やせるか
少人数の事業者にとって、AI導入の価値は、
「最新技術を使っていること」
ではありません。
重要なのは、
これまで複数人の確認が必要だった業務を、より少ない人数で運用できるか。
という点です。
今回のような会計データ確認では、AI活用によって次の成果が期待できます。
確認にかかる時間を減らす。
見落としの可能性を下げる。
担当者ごとの確認品質のばらつきを減らす。
顧客ごとに見るべきポイントを整理する。
人は、単純な確認作業ではなく、判断や顧客対応に時間を使う。
もちろん、実際の効果はデータ形式や現在の業務フローによって変わります。
そのため、最初から大規模なシステムを導入するのではなく、
実際のデータで、どこまで確認を自動化できるかを小さく検証すること
が重要です。
AI導入で最初に決めるべきなのは、ツールではない
AI活用の相談では、
「どのAIを使えばいいですか」
という質問から始まりがちです。
しかし、最初に決めるべきことはツールではありません。
まず確認するのは、
今、誰が。
どのデータを。
どのように確認しているのか。
どこに時間がかかっているのか。
どの判断は人が行う必要があるのか。
という業務の流れです。
そのうえで、
AIに任せる作業。
人が確認する作業。
自動化しない作業。
を分けます。
ツール選びは、その後です。
AI導入は、新しいシステムを増やすことが目的ではありません。
人がやらなくてもよい確認作業を減らし、人にしかできない判断へ時間を戻すこと。
それが、業務改善につながるAI活用です。
今回の検討から見えたこと
今回の会計事務所からのご相談では、
AIによる単純な集計ではなく、
会計データの変化を見つけ、その理由を考えるための材料まで整理したい
という具体的な課題がありました。
そのために必要なのは、必ずしも大規模な個別開発ではありません。
既存の会計データ。
現在利用しているシステム。
AIサービス。
人による最終確認。
これらを適切につなぐことで、より小さく、現実的に業務改善を始められる可能性があります。
Sekimosoft合同会社では、AIそのものを販売するのではなく、
現在の業務を確認し、どこを変えれば経営改善につながるか
という視点からご提案しています。
AIは手段です。
大切なのは、
確認時間が減ったか。
見落としが減ったか。
少ない人数で運用できるようになったか。
担当者が、より重要な仕事に時間を使えるようになったか。
という成果です。
自社の業務も、AIで効率化できるか確認してみませんか
「毎月、同じ確認作業を繰り返している」
「データはあるが、十分に活用できていない」
「AIを導入したいが、何から始めればよいか分からない」
「新しいシステムを増やす前に、費用対効果を確認したい」
このような課題がある場合は、まず現在の業務を整理することから始めます。
業務全体を確認し、
AIに任せられる作業。
人が判断すべき作業。
現在のツールを活かせる部分。
新しい仕組みが必要な部分。
を整理します。
大きなシステムを作る前に、
本当に改善できる業務から、小さく始める。
それが、無理のないAI活用の第一歩です。
まずはDX診断で、自社の業務に改善余地があるか確認してみてください。
