【2026年版】AI×金融・会計｜経理自動化ツールと導入事例

「経理作業を自動化したい」「AIで請求書処理を効率化できないか」——経理・財務部門でのAI活用が急速に進んでいます。

LayerXの調査によると、経理部門の24.3%がすでにAIを導入しており、57.8%が「今後のAI活用が重要」と回答しています。本記事では、経理・会計・金融分野で使えるAIツールと導入事例を詳しく解説します。

AINOW（エーアイナウ）編集部です。2026年、AIエージェントは単なるチャットボットから大きく進化し、自律的にタスクを実行する存在へと変貌を遂げています。OpenAI Operator、Claude Computer Use、MANUS...

Table of contents

経理AIとは？何ができるのか
AIエージェントによる経理自動化
おすすめAI会計ツール
AI活用事例7選
金融業界でのAI活用
1. 活用領域
2. 2026年の動向：手形・小切手の廃止
AI導入のメリット・デメリット
1. メリット
2. デメリット・注意点
経理担当者の役割変化
1. 従来の役割
2. これからの役割
AI導入チェックリスト
まとめ

経理AIとは？何ができるのか

経理AIの基本と進化の歴史を理解しましょう。

経理AIの定義

経理AIとは、AI技術を活用して経理業務を自動化・効率化するシステムの総称です。主に以下の技術が組み合わされています：

AI-OCR：紙の請求書や領収書をデータ化
機械学習：過去データから仕訳を自動推測
生成AI：レポート作成、問い合わせ対応
RPA：定型作業の自動実行

経理AIの進化の歴史

時期	技術	できるようになったこと
2018年頃	AI-OCR	紙証憑のデジタル化（30%→95%）
2020年頃	RPA連携	仕訳の自動登録
2023年	生成AI	問い合わせ対応、財務コメント生成
2025年	AIエージェント	自律的な判断・実行、異常検知

AIエージェント比較15選でも紹介しているように、経理分野でもエージェント型AIの活用が進んでいます。

現在の自動化レベル

2026年現在、仕訳入力の約85%は自動化可能になっています。ただし、判断が必要な業務は引き続き人間が担当します。

自動化できる業務	人間が担う業務
請求書のデータ入力	例外処理の判断
定型仕訳の登録	新規取引の勘定科目決定
経費精算の一次チェック	不正の最終判断
レポートの草案作成	経営判断・分析

AIエージェントによる経理自動化

2025年から登場した「経理AIエージェント」の能力を見ていきましょう。AIエージェント導入の課題も参考に、導入前の検討事項を確認してください。

経理AIエージェントとは

経理AIエージェントは、目的達成のために自律的に判断・実行できるAIです。AI-OCRや機械学習などを組み合わせ、自ら判断して業務を遂行する「頭脳を持ったデジタル労働力」と言えます。

具体的な動作例

請求書処理の自動化フローを例に説明します：

メール受信：PDFの請求書が届く
AI-OCR処理：自動でデータ化
勘定科目推測：過去の取引履歴から推測
承認依頼：Slackで担当者に通知
仕訳登録：承認後、会計ソフトに自動登録
リマインド：支払期日が近づくと通知

このように、人間は承認ボタンを押すだけで請求書処理が完了します。

AIエージェントの活用領域

請求書処理：受領から仕訳登録まで自動化
経費精算：申請から承認、仕訳まで自動化
入金消込：銀行データと売掛金のマッチング
月次決算：チェックリストの自動実行
異常検知：異常値の自動検出とアラート

ツール名	特徴	主な機能
TOKIUM	経費精算・請求書受領クラウド	AI-OCR、自動仕訳
Bill One	請求書受領サービス	AI読み取り、自動連携
invox	請求書処理AI	AI-OCR、ワークフロー
LayerX インボイス	請求書処理自動化	AI仕訳推測

ツール名	特徴	AI機能
マネーフォワードクラウド会計	総合クラウド会計	自動仕訳、AI-OCR
freee会計	中小企業向け	AI自動入力、仕訳推測
弥生会計オンライン	老舗の安心感	スマート取引取込
勘定奉行クラウド	中堅企業向け	AI仕訳、データ連携

AI活用事例7選

経理・会計分野での具体的なAI活用事例を紹介します。

事例1：請求書処理の自動化

課題：月間1,000件以上の請求書を手作業で処理

解決策：AI-OCRと自動仕訳を導入

効果：
– 処理時間：80%削減
– ミス率：90%削減
– 人員：3名→1名

事例2：経費精算の効率化

課題：紙の領収書による経費精算が煩雑

解決策：スマホ撮影→AI-OCR→自動仕訳

効果：
– 申請時間：従業員1人あたり月2時間削減
– 承認時間：50%削減
– ペーパーレス化達成

事例3：入金消込の自動化

課題：銀行入金と売掛金のマッチングに時間がかかる

解決策：AIによる自動マッチング

効果：
– マッチング率：95%以上
– 処理時間：70%削減

事例4：不正検知

課題：経費の不正利用を検知できない

解決策：AIによる異常検知アラート

効果：
– 不正検知率：200%向上
– 監査工数：40%削減

AIセキュリティリスクの観点からも、不正検知AIの導入は重要です。

事例5：月次決算の早期化

課題：月次決算に10営業日かかる

解決策：AIエージェントによるチェック自動化

効果：
– 決算期間：10日→5日
– 手戻り：50%削減

事例6：財務レポート自動生成

課題：経営向けレポート作成に時間がかかる

解決策：生成AIによる草案作成

効果：
– 作成時間：60%削減
– レポート品質：向上（異常値の自動指摘）

事例7：問い合わせ対応

課題：社内からの経理関連質問対応に追われる

解決策：AIチャットボットの導入

効果：
– 問い合わせ対応：70%自動化
– 対応時間：即時回答

金融業界でのAI活用

銀行・証券・保険などの金融業界でのAI活用を見ていきましょう。

活用領域

領域	AI活用内容	効果
不正検知	取引パターンの異常検知	詐欺被害の防止
与信審査	AIによる信用スコアリング	審査時間短縮、精度向上
顧客対応	AIチャットボット	24時間対応、待ち時間削減
投資分析	市場データのAI分析	投資判断支援
リスク管理	リスクシナリオのAI予測	リスク低減

2026年の動向：手形・小切手の廃止

日本では2026年度末までに小切手・約束手形の廃止が予定されています。これに伴い、電子化・AI化がさらに加速する見込みです。

AI導入のメリット・デメリット

経理AIを導入する際の判断材料をまとめます。AIエージェントのコスト管理術も参考に、費用対効果を検討してください。

メリット

業務効率化：定型作業の大幅な時間削減
ミス削減：人的ミスの排除
コスト削減：人件費・紙代の削減
リアルタイム化：データの即時反映
付加価値業務への集中：分析・戦略立案に時間を使える

デメリット・注意点

初期費用：導入・設定にコストがかかる
学習期間：AIの精度向上に時間が必要
例外処理：イレギュラーなケースは人間が対応
ブラックボックス：AIの判断根拠が不明な場合も
セキュリティ：財務データの取り扱いに注意

経理担当者の役割変化

AI時代に経理担当者に求められるスキルが変化しています。

従来の役割

データ入力
伝票処理
帳簿作成
定型レポート作成

これからの役割

AIツールの管理・監督：AI出力のチェック
例外処理・判断：AIが対応できないケースの処理
データ分析：経営に活かせるインサイト抽出
戦略立案：財務戦略の企画・提案
ステークホルダー対応：監査対応、投資家対応

求められるスキル：定型業務のスキルだけでなく、経営視点でデータを分析する能力が重要になります。

AI導入チェックリスト

経理AIを導入する際のチェックリストです。

導入前

□ 現在の業務フローを可視化
□ 自動化したい業務を特定
□ 既存システムとの連携可否を確認
□ 費用対効果を試算

ツール選定

□ 無料トライアルで検証
□ サポート体制を確認
□ セキュリティ認証（ISO27001等）を確認
□ 既存会計ソフトとの連携を確認

導入後

□ AIの判断精度を定期的にチェック
□ 例外処理のルールを整備
□ 担当者のスキルアップ研修
□ 効果測定と改善

まとめ

経理・会計分野のAI活用ポイントを整理します。

項目	内容
現状	経理部門の24.3%がAI導入済み
自動化レベル	仕訳入力の約85%が自動化可能
注目技術	AIエージェントによる自律的な業務遂行
2026年の変化	小切手・手形廃止で電子化加速
経理の役割変化	データ入力→分析・戦略立案へシフト