【デジタル大好き税理士・戸村涼子presentsペーパーレスから始めよう】設計して、説明する。AI時代の経理の役割

先日、筆者も利用しているとあるSaaS系の会計ソフト会社のAI戦略に関する記事が印象的でした。これまで、SaaSは「人にとって使いやすい」ことが価値とされていましたが、AI時代には「AIにとって使いやすい」ことが価値になるというお話でした。なぜならば、今後会計データの入力の大半は、人間ではなくAIが担う時代がくるからです。例えば、経費精算については申請者が領収書の写真を撮るだけで、AIが申請フォームを作り、申請し、経理データとして連携してくれるサービスが既に登場しています。申請者が時間を作って申請フォームを作成し、経理担当者が苦労して領収書の内容を確認して会計ソフトに打ち込む必要がないのです。もちろん、精度については100%とはいきませんが、それは人間がやっても同じことです。遅かれ早かれ経理の作業部分はAIがほぼ代替する時代が来るでしょう。

これを聞いて、「経理の仕事がなくなる」と不安に感じられた方もいるかもしれません。実際、「AIで⚪︎の仕事はなくなる！」という極端な声はニュースでもよく聞きます（経理だけでなく、私の仕事でもある税理士もよく標的にされます）。でも私はAIによって仕事がなくなるのではなく、求められる仕事の中身が変化するのだと考えています。今回の記事では、AI時代における経理の役割について書きます。

これまで経理の仕事は、言うならば「職人芸」と捉えられていたと考えています。領収書や請求書等の証憑を確認し、仕訳を会計ソフトに素早く入力し、貸借対照表や損益計算書を作成する。もちろん、こういう仕事をするには簿記の知識が不可欠ですし、会計ソフトの操作方法にも熟知している必要があります。

ただ、こういった「ルールが明確で、正確性が求められ、大量に処理する仕事」は、AIが非常に強い分野です。実際、先に述べたとおり、会計ソフト会社は、これらの仕事をAIにシフトする方向で動いています。

これは本来喜ばしいことです。機械的にできる作業部分は、どんどんAIにお任せすべきです。というのも、経理の本来の仕事は、他にあるからです。それは、一言で言うと「過去の数字を検証可能な形で意思決定に使える形に設計し、説明すること」と考えています。つまり、「仕訳の入力」「試算表の作成」といった部分にとらわれるのではなく、「上層部の意思決定に役立つ説明をする」といった「目的」を意識する。これが経理における本質的な姿と捉えています。

上記の説明で2つキーワードが出てきました。「設計」「説明」です。道で例えると、設計は入口部分、説明は出口部分と考えるとわかりやすいです。

• 設計…後から検証可能な形でルールを決める。例えば勘定科目の分類や、例外処理の判断基準などを決める。また、「AIにどこまで任せるか」も設計段階で決めておく。数字は経理担当者だけのものではなく、組織の全員が作り上げるという意識のもと、具体的なワークフローの周知など「教育」も設計に含まれる。
• 説明…AIが処理した結果の最終レビューをする。内部（経営者や他部署など）や、外部（税務署、監査法人など）に対して、「自分の言葉で」説明する責任をもつ。

設計（入口）から説明（出口）の中間部分（証憑をデータ化する、経費精算の申請をする、試算表を作るなど）は今後AIが大半を担うことになります。

みてのとおり、設計と説明はつながっています。設計（どのような仕組みで数字が出来上がるのか）が理解できていないと、説明もできません。したがって、今後経理担当に求められるのは、基本的な経理の知識に加えて、設計から説明までを一貫して管理する「ディレクション力」です。職人芸からディレクターへ。これは大きな変化です。

先ほど、「自分の言葉で」という部分を強調しました。というのも、AIが進化するにつれてあらたな問題が発生しているからです。それは、「AIはこう言ってます」と言う人が増えているからです。言い換えれば、すべての意見・判断をAIに任せてしまっている人です。

実際、海外では「workslop」（「slop」とは日本語で残飯・手抜きの意味。表面上は仕事をしていそうに見えるが、実際は何も前進させない、低品質なAIの成果物）という言葉もでてきているようです。これは非常に大きな問題です。なぜならば、受け取った側に「間違ってはいないけど、低品質な成果物のレビュー」という重い負担をかけてしまうからです。本来、成果物（経理で言えば社内の経営会議で使われる資料、その説明）はその目的、完成レベルなど「文脈」（コンテキスト）が求められるものです。内容について「自分の言葉で」説明できないのであれば、それは成果物とは言えません。

これは、税務調査や監査など、外部への説明責任にも言えます。ある数字について質問があったときに、AIに聞いてそれを鸚鵡返しのように返すことは誰でもできます。しかし、その数字がどのような設計でできあがったもので、何を意味するかを理解できていなければAIの説明は空虚なものになるでしょう。

ここまで、「設計」と「説明」という2つのキーワードで話を進めてきました。ここに、もうひとつのキーワードとして「責任」があります。仕事と責任はセットです。経理担当者は、今後どこに責任を持つのでしょうか。答えはシンプルで、設計（入口）と説明（出口）、両方と考えています。

入口（設計）の段階では、数字を文脈に合わせて正しく作るためのルールづくり、教育が必要です。ルールが曖昧で、社内での教育も不十分なままAIに任せてしまうと、当然数字の精度は落ちます。設計が悪くてAIがうまく作動しないとき、その責任は人間にあります。

出口（説明）の段階では、AIが処理した結果をレビューし、自分の言葉にする責任があります。なぜこの数字になったのか、分岐と判断はどのように行われたのかは、入口を理解している人間でなければ理解できません。

このように考えると、分業体制が当たり前だったこれまでの経理（例えば「出納帳担当」「売掛金担当」「経費精算担当」など）とは全く質が違う仕事が求められていることがわかります。AIが普及して作業部分は効率化されても、むしろ責任部分は上がっているとも言えます。しかし見方を変えれば、AIによって経理の本来の仕事が明確化され、期待値が上がっていることでもあり、チャンスは増えているとも言えます。

かつて経理の仕事の中心は、簿記・会計の知識を活用し、データを正確に素早く入力する人でした。しかし今後は入力という作業そのものはAIに置き換わろうとしています。したがって、経理のキャリアの積み方も変化せざるを得ないでしょう。

設計や説明の仕事を担うためには、経理の現場を「体で」知っていることが前提になります。いくらAIに聞けるからといって、経理の「勘所」というのはそうそう磨けるものではありません（皆様も、「経理部のこの人に聞けばなんでも知っている」という人を思い浮かべてみてください）。最初から設計や説明に携わることは無理な話です。また、当然ながら組織で働く以上、他部署や取引先とのコミュニケーションなど、実践しながら学んでいくことも多いのです。

したがって、新入社員など、経験が少ない人はこれまでどおり、基本的な業務（AIで担えることでも）「体で覚える」期間が必要ではないかと考えています。ただその場合も、「AIに効果的にサポートしてもらう方法」を学び、短期間で勘所を磨いていくことは可能と考えています。教育する側の意識も「AI利用」を前提に、教え方を変えていかなければなりません。

まず現場で手を動かしながら、数字の流れと文脈を肌感覚で身につけていく。そのうえで、AIを使いこなしながら設計・説明のフェーズへ移行していく。この順番は、AIが普及しても変わらないし、ある程度の時間がかかると思っています。

変わるのは、手を動かす期間の「経験の密度」です。これまで何年もかかっていた経験値が、AIのサポートによってより短い時間で積めるようになることは間違いないでしょう。そう考えれば、経理という仕事のキャリアが加速するチャンスと捉えることができます。