• 作成日 : 2026年2月25日

仕訳AIエージェントとは？経理業務でできることや業務での活用法を解説

仕訳AIエージェントは、日々の記帳業務を劇的に効率化する手段として注目を集めています。深刻な人手不足や経理DXが急務となるなか、従来の自動化ツールでは届かなかった高度な判断をAIが補う時代になりました。しかし、従来の自動仕訳と何が違うのか、どこまで任せてよいのかと疑問を持つかたも少なくありません。

この記事では、仕訳AIエージェントの仕組みや経理AIエージェントとの違い、実務での取り入れ方までをわかりやすく解説します。

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仕訳AIエージェントとは？

仕訳AIエージェントは、過去の仕訳データや取引の文脈を学習し、最適な勘定科目を推論して提案する仕組みです。あらかじめ設定されたルールに沿って動く従来のシステムとは異なり、状況に応じた柔軟な判断を助けます。

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従来の自動仕訳との違いは？

従来の自動仕訳は、特定のキーワードに対して特定の科目を割り当てる「ルールベース」の仕組みが中心でした。たとえば「〇〇商事からの入金は売掛金」といった設定を人間が行う必要があります。

対して仕訳AIエージェントは、明細の内容や過去の膨大なデータから文脈を読み取ります。仕訳の判断候補を提示したり、複雑な取引の背景を推測したりできる点が大きな違いです。あくまで人が最終判断を行う前提で、その思考プロセスを強力にバックアップしてくれます。

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仕訳AIエージェントの基本的な仕組み

基本的な流れは、データの読み込み、学習、推定、そして提案というステップで進みます。

銀行の明細データや領収書の画像からテキストを抽出し、過去の仕訳履歴と照らし合わせます。完全自動ですべてを完結させるのではなく、AIが高い確率で正しいと判断したものを補助的に提示する仕組みです。会計データが蓄積されるほど精度が向上し、より自社のルールに合った提案が得られるようになります。

経理AIエージェントとの関係性

仕訳AIエージェントは、より広い範囲をカバーする「経理AIエージェント」の一部といえます。

経理AIエージェントは、仕訳だけでなく請求書の作成や支払い、さらには決算の補助まで、経理実務全般をサポートする存在です。一方で「会計AIエージェント」も似た言葉として使われますが、こちらは主に財務データの分析やレポート作成に強みを持つ場合があります。それぞれの得意分野を理解して使い分けることが大切です。

仕訳AIエージェントで自動化できる業務範囲は？

仕訳AIエージェントがカバーする範囲は、経費精算から請求書の仕訳、通帳明細の取り込みまで多岐にわたります。とくに定型的な取引が多い領域で、大きな工数削減効果を発揮します。

明細仕訳や経費精算

クレジットカードの利用明細や領収書データの仕訳補助は、AIが得意とする領域です。

従業員が申請した経費に対して、AIエージェントが適切な科目を自動でセットすることで、差し戻しや修正の手間を減らせます。経費精算フローと連携させることで、入力から承認までの流れがスムーズになり、担当者の心理的負担も軽くなるでしょう。

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仕訳入力・分類作業

これまでの仕訳作業はゼロから入力するものでしたが、これからはAIの提案を確認・修正する形に変わります。

勘定科目の候補が自動で表示されるだけでなく、補助科目や摘要欄も過去の傾向から自動補完されます。実際の入力作業に要する時間が短縮されるため、より専門的な判断が必要な業務に集中できるようになります。

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人の確認が必要な業務領域

すべての業務をAIに任せられるわけではありません。

とくに例外的な取引や、高度な税務判断が求められる仕訳、初めて発生する特殊な契約などは人間が細かくチェックしましょう。AIは過去のパターンにない事象には弱いため、最終的な責任を持って判断する役割は、今後も経理担当者が担うことになります。

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仕訳AIエージェント導入で期待されるメリット・デメリット

導入の最大のメリットは、業務の効率化と属人化の解消です。一方で、AI特有の誤推定リスクを正しく理解し、チェック体制を整えることも求められます。

仕訳AIエージェント導入で期待されるメリット

仕訳作業の工数を削減することで、残業の減少や決算早期化につなげられます。

また、ベテラン担当者の頭の中にしかなかった仕訳ルールがAIに学習されることで、属人化の解消にも役立ちます。担当者が変わっても一定の品質で仕訳が行えるようになり、引き継ぎコストの低減も期待できるでしょう。

仕訳AIエージェント導入で期待されるデメリット

AIが常に100％正しい答えを出すとは限りません。

学習データが不足していたり、似たような名前の取引先が複数あったりする場合、誤仕訳が発生する可能性があります。ログや修正履歴をしっかり残せるシステムを選び、定期的に精度を確認する体制を整えましょう。AIの判断を過信せず、適切な距離感で付き合うことが大切です。

また、仕訳を整理したあとの分析については、「財務AIエージェント」の領域となります。

仕訳AIが過去の記録を正確に行うのに対し、財務AIは蓄積されたデータをもとに将来の予測や経営判断の支援を行います。役割分担をはっきりさせることで、経理部門が単なる記録係から経営のパートナーへと進化できるようになります。

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仕訳AIエージェントの選び方と比較のポイント

ツールの選定では、自社の課題が現場の効率化なのか管理の高度化なのかを見極めましょう。明細処理に強いタイプや、システム連携がスムーズなものなど、特徴はさまざまです。

現場支援型か管理・分析型か？

仕訳AIエージェントを比較する際、まず整理したいのがどの業務を主に支援するのかという点です。

経理AIエージェントは、仕訳作成や経費精算、明細処理など、日々の経理業務を効率化することを目的としたものが多く、経理担当者が日常的に使う現場向けの設計が中心です。

一方で、会計AIエージェントと呼ばれるものの中には、仕訳そのものよりも、集計後のデータ分析やレポート作成、経営判断の補助に重きを置くタイプもあります。
この違いを理解せずに選定すると、期待していた業務が自動化されないというズレが生じやすいため、現場支援型か管理・分析型かを最初に切り分けることが重要です。

明細起点で仕訳を自動化する設計か？

次の比較ポイントは、仕訳がどこから始まる設計かです。

明細処理に強い仕訳AIエージェントは、クレジットカード明細や領収書、請求書データを起点に仕訳候補を生成する仕組みを持っています。このタイプは、経費精算や日常的な支出処理が多い企業で効果を発揮しやすいのが特徴です。

たとえば、仕訳機能を持つAIエージェントの代表的なサービスである「TOKIUM （トキウム）」が提供するAIエージェント機能や、「バクラク（Bakuraku）」に搭載されているAIによる自動データ化機能などは、取引の発生段階から仕訳までを一連で支援する設計になっています。
一方、明細起点ではない仕訳AIエージェントの場合、入力や確認の手間がどこに残るのかを事前に確認しておく必要があります。

会計システムとどこまで連携できるか？

仕訳AIエージェントの実用性を左右する最後の重要な観点が、既存システムとの連携範囲です。

仕訳候補を生成できても、会計ソフトへ自動で反映できなかったり、修正履歴が分断されたりすると、かえって確認工数が増えるケースもあります。

比較時には、会計ソフトとの標準連携の有無だけでなく、API （システム同士を繋ぐ仕組み）によるデータ連携、マスタ情報（取引先や科目などの基本情報）の同期、修正内容の反映方法などを確認することが欠かせません。

仕訳AIエージェントは単体で評価するのではなく、経理システム全体の中でどう機能するかという視点で選ぶ必要があります。

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仕訳AIエージェントの導入前に整理すべきポイント

導入前に現状のフローを可視化し、仕訳ルールを棚卸ししておきましょう。データの品質を整えることが、AIの精度を最大限に引き出す近道となります。

現状の経理フローと仕訳ルールの可視化をする

どの業務にどれだけの時間がかかっているか、改めて整理しましょう。

判断基準が曖昧なままAIを導入しても、期待通りの効果は得られません。処理手順が属人化しており不透明な部分を洗い出し、ルールを明文化することから始めましょう。

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データ品質と例外処理を整理する

AIの学習材料となるマスタデータが整理されているか確認します。

取引先名称の重複や、古い勘定科目が残っていると、AIが迷う原因になります。また、例外的な処理が発生したときに、誰がどのように判断するかというフローも決めておきましょう。

関連資料｜自社で使える勘定科目ルール策定シート

検証と見直しが前提の運用設計をする

最初から完璧を求めず、一部の部署や特定の取引から試してみましょう。

定期的にAIの推定精度をチェックし、必要に応じて設定を微調整する運用設計が求められます。PoC（Proof of Concept：概念実証。新しい技術が実現可能か導入前に小規模に試行して検証すること）のような形でスモールスタートし、徐々に範囲を広げていくのが良好な進め方です。

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仕訳AIエージェントを経理業務で活用するときの注意点

AIは担当者の仕事を奪うものではなく、強力なパートナーとして位置づけましょう。小さな業務単位から組み込み、全体のフローを最適化していく姿勢が大切です。

経理担当者の代替ではないことを理解する

AIが得意なのはパターンの認識であり、責任を負う決断ではありません。

仕訳AIエージェントは、あくまで経理担当者の判断を助ける存在です。単純作業をAIに任せ、人間はより付加価値の高い業務、たとえば経営数値の分析や社内のフロー改善に力を入れましょう。

小さな業務単位で組み込む

大きなシステム変更はリスクも伴います。

まずは経費精算の明細仕訳だけ、あるいは特定の銀行口座の取り込みだけといった、小さな単位で導入しましょう。失敗したときのダメージを抑えつつ、成功体験を積み重ねることで社内の協力も得やすくなります。

経理フロー全体を再設計する

仕訳の自動化だけを見ていても、その前後の工程がアナログでは効果が半減します。

証憑（領収書や請求書など取引を証明する書類）の回収方法から承認ワークフローまで、一連の流れとして再設計しましょう。前後の工程がつながることで、初めてAIの真価が発揮されます。

AIエージェントの導入で経理業務を再設計しよう

仕訳AIエージェントの導入は、単なるツールの追加ではなく、経理業務そのものを再設計するチャンスです。AIに任せるべき定型業務と、人間が介在すべき非定型業務をはっきり分けることで、組織全体の生産性は飛躍的に向上します。

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• 監修：マネーフォワード クラウド

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