【経理マネージャー必見！】「思ったより自動化できない…」と感じたときに読む、仕訳自動化のリアル
目次
自動化に飛びついたけど…思ったようにいかない？
コロナ禍以降、紙の請求書から電子請求書へと切り替える企業が一気に増えました。
業務のDXが進む中で、「仕訳もAIに任せて省力化しよう！」と自動化ツールを導入した方も多いのではないでしょうか。
でも現場からは、こんな声もちらほら聞こえてきます。
「自動化ツールを導入したのに、手直しばかりで逆に面倒になった」
「期待していたほど仕訳の精度が出ない…」
こうしたモヤモヤが生まれる背景には、“仕訳自動化の現実”と“過剰な理想”のギャップがあります。
自動化の目的って、なんだったっけ？
そもそも、自動化ツールの導入目的は「すべてをAIに任せること」ではなかったはずです。
本当に目指していたのは、
- 属人化の解消
- 人による判断の手間を減らす
- 業務の標準化・効率化
こうした“現場の負担を減らすこと”だったのではないでしょうか？
すべてを100％自動化しなくても、判断ルールの整理や人とツールの役割分担をするだけで、実はかなり業務はラクになります。
自動化の「理想と現実のギャップ」はここにある
1. 自社ルールが複雑すぎる問題
部門別の配賦やプロジェクト別集計、明細を一定ルールで集計計算するなど、自社独自の管理会計ルール・業務処理ルールがあると、ツールの標準機能だけではとても対応しきれません。
2. 請求書フォーマットのバラバラ問題
OCRを使っても、取引先ごとに違うフォーマット、微妙な表現の違いにより、うまく読み取れないケースが頻発します。
とくに、請求の都度、記載位置が変わるような帳票（非定型帳票）の場合には、AI-OCRで読み取ろうにも調整に苦労することになります。
3. “例外処理”の嵐
「この取引だけ勘定科目が変わる」といった、人の判断が必要な“例外”がたくさん。
いくらAIでも、請求書から分からないことは判断はムリ。こればかりはAIもお手上げです。
4. SaaSツールの自動仕訳機能の限界
SaaSの仕訳支援サービスは基本的に「汎用型」。
「自動仕訳」と銘打っているサービス機能についても、ほとんどが単一のモデルに当てはめて画一的な結果を出す「汎用型」。
とくに会計システムに付随した機能の場合は、個人事業主や小規模事業者をターゲットにしたものが多く、複雑な処理には向きません。
そのため、同じ取引先・取引内容でも部署によって扱いが変わる、というような大企業には当たり前の細かいルールの反映や例外処理への柔軟な対応には向いていません。
「じゃあどうする？」―効果的な3つの調整ポイント
① 判断基準のルール化＝形式知化
まず必要なことは、属人化された判断をルールに落とし込むことです。
たとえば「摘要に“●●”が含まれていたら勘定科目は××」といった仕訳マトリクスを作成することで、誰でも同じ処理ができるようになります。
これは、システム化を前提としなくとも、担当変更や異動などに備えて実施しておかなければならないことです。
② AIに“育ってもらう”設計にする
AIは魔法ではありません。継続的な学習が必要です。
誤りをフィードバックする仕組み、定期的な精度チェック、例外の傾向把握など、「学習して育てる前提」での設計が重要です。
とくに請求書のように月に1回しか発生しない書類の場合には、サンプル量が少ないため、いきなり高精度を期待するのは難しいです。
そのため、「使いながら育てる」という視点は不可欠です。
③ 自動と人の“ちょうどいい分担”
理想は「7割自動・3割チェック」。
AIに対して完璧を求めると、時間とコストと学習量が必要です。
そのため、たとえば、「明細単位での差異チェック」など、人が判断すべき部分だけに絞れば、精度も効率も両立できます。
ツール選定で見逃してはいけない“本当に大事なこと”
デモで「これすごい！」と思っても、実際には「うちのルールには対応できなかった…」なんてことも考えられます。
ツールを選ぶときには、以下の観点をチェックしましょう：
- 自社ルールの柔軟な設定が可能か
- ルール変更や追加が“現場で”簡単にできるか
- 例外処理の記録や再学習の設計があるか
- 現場目線での使いやすさ（UI/UX）があるか
ツール単体の「AI精度」よりも、「どれだけ現場にフィットするか」が成功のカギです。
現実的な自動化の解決策となるツール
最近では、“100点じゃなくても、現場で使える”実用的なツールも登場しています。
- 自社の仕訳ルールを柔軟に反映
- OCRだけに頼らず、ルールベース処理が可能
- 管理会計コードの変換にも対応
- 人とAIのハイブリッド型で、例外処理も安心
「うちのルール、ちょっと特殊なんだけど…」
という会社にフィットしたツールの選択こそ、ポイントになります。
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