AIエージェントで「月100時間」の経理作業が消滅？ 「2つの解決策」を解説
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生成AIのビジネス活用が進み、全社活用方針を打ち出す企業は増えているものの、実際の業務への定着はまだ道半ばだ。特に経理・情シスといったバックオフィス部門では、ERPに蓄積されたビジネスデータをAIと連携させられず、部分最適にとどまるケースが目立つ。また、チャットベースの対話だけでは、業務を完結させる「実行力」に欠けるという声も聞かれる。経理業務をはじめとしたビジネスシーンで、AI活用を成功させる手法を解説する。
（画像：Gemini/Nano Banana）
日本企業でAI活用が進まない「悲しいワケ」
昨今、急激な勢いで進化を続ける生成AIは、ビジネスにおいて業務の大幅な効率化を実現する可能性を秘めている。特に、定型作業や確認作業が多く発生する経理業務などにおいては、大きな活用効果を上げることが期待できる。
ただその一方、「AIの本格活用を進めよ」という号令が経営トップから下りてきたが、現場では、誰が、どの業務に、どのツールを使えばよいのか判断がつかず、動き出せないままでいる──。こうした状況は、今多くの日本企業で共有されているものだ。
生成AIの導入、活用に関する企業の対応は進んでおり、企業の中にはセキュリティガイドラインの整備やAI活用の全社方針策定が進む一方で、「方針は出たが、現場でどう実行するかが見えない」という声も聞かれる。問題は、AIを業務へどう組み込むかが分からないという「実装のギャップ」にある。
実際に現場を見ると、AI活用の多くは、いまだに文章生成や翻訳といった、業務の外側での利用にとどまっている。たとえば、海外法人の経理担当者がベトナム語の請求書を読み解くためにAI-OCRを使うといった業務の中での「点」での活用は広がっているが、基幹業務との連携には至っていない。
特に深刻なのが、ERPに蓄積されたビジネスデータをAIが活用できていない点だ。本来、ERPには膨大な財務・取引データが集約されており、それを分析・活用することで意思決定の高速化や業務の自動化が期待できる。だが現実には、AIと基幹システムが切り離された「外付け状態」にあるため、リアルタイムのデータ活用ができていないのだ。
では、「課題は分かっているが、改善に踏み込めない」という状態を打破し、効率化に資するAI活用を実現するにはどうしたらよいのだろうか。
ただその一方、「AIの本格活用を進めよ」という号令が経営トップから下りてきたが、現場では、誰が、どの業務に、どのツールを使えばよいのか判断がつかず、動き出せないままでいる──。こうした状況は、今多くの日本企業で共有されているものだ。
生成AIの導入、活用に関する企業の対応は進んでおり、企業の中にはセキュリティガイドラインの整備やAI活用の全社方針策定が進む一方で、「方針は出たが、現場でどう実行するかが見えない」という声も聞かれる。問題は、AIを業務へどう組み込むかが分からないという「実装のギャップ」にある。
実際に現場を見ると、AI活用の多くは、いまだに文章生成や翻訳といった、業務の外側での利用にとどまっている。たとえば、海外法人の経理担当者がベトナム語の請求書を読み解くためにAI-OCRを使うといった業務の中での「点」での活用は広がっているが、基幹業務との連携には至っていない。
特に深刻なのが、ERPに蓄積されたビジネスデータをAIが活用できていない点だ。本来、ERPには膨大な財務・取引データが集約されており、それを分析・活用することで意思決定の高速化や業務の自動化が期待できる。だが現実には、AIと基幹システムが切り離された「外付け状態」にあるため、リアルタイムのデータ活用ができていないのだ。
では、「課題は分かっているが、改善に踏み込めない」という状態を打破し、効率化に資するAI活用を実現するにはどうしたらよいのだろうか。
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・システム連携で「しくじり」を生む“外付け”構造とは
・経理業務のAI活用「2つの解決策」
・「AIエージェント元年」で大切なこと
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