SaaSの操作主体は⼈間からAIへ 経理AIエージェントが⽬指す深い⾃動化 NIKKEI Tech Talk #44 | 2026.3.19 株式会社TOKIUM CTO ⻄平 基志 

⾃⼰紹介 2 株式会社TOKIUM 取締役 CTO ⻄平 基志 2012年 ● TOKIUMを共同創業 ● 筑波⼤で代表の黒﨑と出会い、同級⽣で創業 2012年〜2021年 ● webエンジニアとして家計簿Dr.Wallet※、TOKIUM経費 精算等の複数サービス⽴ち上げ ※現在は⼦会社のBTXで 運営 2021年12⽉〜2022年10⽉ ● オペレーション部⻑を兼務し、BPOセンターを⽴ち上げ 現在 ● 経理AIエージェントを開発中 

3 TOKIUMは、より良い世界を志す⼈の「未来へつながる時」を⽣むために存在します。 それは、誰かのために、調べ、考え、挑戦するための時間です。 TOKIUMは、時間のインフラでありたい。 最適なテクノロジーと、常識にとらわれない⾃由な発想と、泥臭さもいとわない⾏動⼒で、 ⼈と事業を未来へ向けてもっと加速させていきたいのです。 TOKIUMの志 未 来 へ つ な が る 時 を ⽣ む 

4 TOKIUMのこれまで|経理業務の効率化を実現してきた道のり 創業 家計簿アプリ提供開始 経費精算サービス提供開始 ポストで領収書の原本回収開始 請求書の受け取り代⾏開始 ⽀出管理領域へ拡張 経理AIエージェント元年 2012 「時を⽣む」を志に、 個⼈向けの⽀出管理アプリでスタート。 2016 2019 2020 2025 2013 ⼈のオペレーションと機械を融合した 独⾃モデルを確⽴。 ツールではなくサービス。 ユーザーが作業から解放される 「丸投げUX」のアプローチで圧倒的効率化。 経理の作業そのものをなくす 新しいインフラを築く。 AIを核とした社会インフラとして ⻑期⽬線を持ちつつ⾰新を続ける。 

5 TOKIUMのこれまで|経理業務の効率化を実現してきた道のり 創業 家計簿アプリ提供開始 経費精算サービス提供開始 ポストで領収書の原本回収開始 請求書の受け取り代⾏開始 ⽀出管理領域へ拡張 経理AIエージェント元年 2012 「時を⽣む」を志に、 個⼈向けの⽀出管理アプリでスタート。 2016 2019 2020 2025 2013 ⼈のオペレーションと機械を融合した 独⾃モデルを確⽴。 ツールではなくサービス。 ユーザーが作業から解放される 「丸投げUX」のアプローチで圧倒的効率化。 経理の作業そのものをなくす 新しいインフラを築く。 AIを核とした社会インフラとして ⻑期⽬線を持ちつつ⾰新を続ける。 半年で、9体の経理AIエージェントをリリース！ 

解決している課題 経費申請の不備‧誤りのチェックを含めた⼀次承認作業を、AI とプロスタッフが代⾏。 社内規程やルールに基づいた申請内容の⽬視チェックや、 頻発する内容不備による差し戻し対応の⼿間をなくします。 移動経路の検索‧宿泊先の⼿配、出張申請…。 出張⼿配の「探して、予約して、申請して」をAIエージェ ントが代わりに実⾏します。 6 

累計導⼊社数3,000社を突破 公共・法人サービス 導入実績 7 外食・食品 製造 建設・不動産 コンサルティング 金融・保険 小売 インフラ・物流 商社・流通 広告・エンターテイメント 医薬・化学 IT・情報通信 ＊2025年11月末時点、シリーズ累計 直近3年で3倍増加 

経理AIエージェントの導⼊事例 8 株式会社博展様 — 経理AIエージェントによる経費精算の⾃動化を実現 [図: 博展様導⼊事例の図解] 体験型マーケティングを⼿がける博展が、TOKIUM AIエージェントを導⼊: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000413.000009888.html 

システムの操作主体が⼈間からAIへ 9 AIエージェントが操作 After ⼈が操作するSaaS Before ⼈がSaaSの操作⼿順やルールを覚えて⼿作業 でUIを操作 ⼿作業によるミスが発⽣ 判断を⼈が⾏うため、判断が必要な業務に時 間を奪われる …… …… AIエージェントがSaaSを横断操作 SaaSはAIエージェントが参照‧操作するため のデータベースへと変化 基本的な判断はAIが⾏い、⼈は例外対応‧承 認だけ⾏う 

SaaSとAIエージェントの開発の違い 10 

深い⾃動化に必要なものは何か 

AIによる⾃動化は、何がボトルネックなのか？ 12 [図: AI性能↑ vs ⾃動化進捗→遅い のギャップ図] AIの性能が上がれば⾃動化は実現するのか？ 答えは No。 

なぜAIエージェントによる⾃動化は難しいのか 13 判断を含む業務として、コードレビューを例にして考えてみると... [図: PRレビュー vs 経費承認の対⽐図] この「⽂脈判断」をAIに任せるには？ 

なぜAIエージェントによる⾃動化は難しいのか 14 ⽂脈（コンテキスト）が必要 

コンテキスト抽出を阻む3つの壁 

壁1: コンテキストが「広い」 16 サービス（github）外のコンテキストが不可⽋ 

壁2: コンテキストが「細かい」 17 同じ業務でも、会社やチームごとに判断軸が異なる AIエージェント開発のためには、判断ロジック⾃体の個別化が求められる 

壁3: コンテキストが「⾒えない」 18 

AI⾃動化のボトルネック 19 判断のAI化速度は、コンテキスト抽出速度に律速される 三重苦: 広い × 細かい × ⾒えない 

AI⾃動化のボトルネック 20 コンテキスト共有に積極的な組織 → AI化が速い 属⼈化‧サイロ化が進んだ組織 → ボトルネックが深刻 

壁を超えるための取り組み 

TOKIUMの実践：開発者がコンテキスト抽出の最前線に⽴つ 22 開発者⾃⾝が業務の判断ロジックを肌で理解することが最短経路 

TOKIUMの実践：ユーザーミートアップ ⽉1回開催のユーザーミートアップに開発者も積極的に参加し、お客様の業務の解像度を⾼める お客様の⽣の声を深く理解し、プロダクトの進化へとダイレクトに反映する 感謝の声も直接聞くことができ、⽇々の開発のモチベーションアップにも効果アリ 

TOKIUMの実践：経理部研修 24 制度概要 📅 毎⽉実施（新卒研修として開催も） 📋 経費承認‧⼊⾦消込等を体験 💬 開発者の声 「お客様が⽇々抱えている課題やペイン を肌で感じられる。ミートアップでの話 の種や機能実装のFBとしても使える」 

TOKIUMの実践：開発者が顧客の承認業務を体験 25 

まとめ 

まとめ 27 1 SaaSの操作主体が⼈間からAIに変わる 「作業の効率化」から「判断の⾃動化」へのパラダイムシフト 2 深い⾃動化のためのコンテキスト抽出には三重苦がある コンテキストが 広くて、細かくて、⾒えない 3 判断のAI化速度は、コンテキスト抽出速度に律速される ボトルネックはAIではなく、コンテキストの獲得にある 開発者⾃⾝がコンテキスト抽出の最前線に⽴つことで、この壁を超える 

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