AIで経理の月次チェックを行ってみた話

事例1：仕訳形式の自動チェック
事例2：月次での推移チェック
事例3：AIを活用した仕訳チェック
https://note.com/shinjinakatamari/n/n9690116d42b3

Transcript

1. AIで経理の⽉次チェックを⾏ってみた話 2026.07.31
2. アジェンダ 本⽇のプレゼンテーションの構成 1 経理⽉次チェックの課題と⾃動化アプローチ 2 ⽉次チェック⾃動化の実践事例（3つの仕組み） 3 全体構成とデータフロー 4 導⼊効果 1
3. 経理⽉次チェックの課題と⾃動化アプローチ 2
4. 従来の⽉次チェック vs ⾃動化後の⽉次チェック ⼿動確認の限界をシステム連携とAIで克服 従来の⽉次チェック（⼿動） ⾃動化後の⽉次チェック（GAS & AI） 全計上後に⽬視による確認で取引先や補助科⽬ の ⼊⼒漏れ が発⽣ API連携とGASにより不整合を 即座にSlackへ検 知通知 推移チェックの精度にバラツキがあり、 修正時 間 を要する 直近1年の推移を ⾃動集計‧コメント化 して作 業削減 担当者の経験や勘に依存し チェック品質が属⼈ 化 AIが過去パターンを学習し 異例値を抽出 3
5. ⽉次チェック⾃動化の実践事例 4
6. 事例1：仕訳形式の⾃動チェック MFクラウド会計plus APIとGASによるリアルタイム検証 APIによる定期取得 ルールベース判定 Slack即時通知 MFクラウド会計plusから仕訳 取引先‧プロジェクト‧補助 エラー検知時に担当者宛てへ データを 定期的かつ⾃動 で取得 科⽬の 未⼊⼒や不整合 を 判定 随時Slack通知 を⾏い即時 修正 5
7. 事例2：⽉次での推移チェック 過年度データの多⾓的集計と異例値の⾃動判定 直近1年データ取得 多⾓的な動的集計 ⾃動コメント⽣成 過去12か⽉分の仕訳データを 部⾨‧勘定科⽬‧取引先別に ⼀定の変動基準に基づき 分 API経由で⼀括取得 推移データを⾃動整理 析コメントを⾃動付与 6
8. 事例3：AIを活⽤した仕訳チェック 過去パターン学習による違和感‧異常値の⾃動抽出 仕訳パターンの学習 不整合仕訳の検出 ⽉次異例値レポート 直近の正常仕訳データを AI 定型ルールでは拾えない 違 注意が必要な理由とともに へ渡してパターン学習 和感のある仕訳 をAIが選出 チェック候補を⾃動抽出 7
9. 全体構成とデータフロー 会計APIからルール判定‧AI解析を経て通知に⾄る⾃動化サイクル MFクラウド会計 plus（API経由で仕 訳取得） GAS（ルール検証 ＆推移集計） AIエンジン（仕訳 パターン解析） Slack（担当者へ即 時通知‧レポー ト） 8
10. 導⼊効果 9
11. ⾃動化導⼊による主要成果KPI 業務効率化と品質向上の両⽴を達成 ⽉次締め時間 形式的⼊⼒ミス 異常仕訳検出率 第5営業⽇ 23時→18時 0件 50% 短縮 達成 向上 10
12. コーポレート開発の属⼈化解消 ‧Githubを活⽤し、基本的なルールを定義する ‧ClaudeCodeにルールを覚えさせ、開発をしていく。仕様も作成 10
13. デモ