会計事務所のAI活用事例：記帳・チェック・顧問対応でどこまで使えるか

会計事務所のAI活用は、記帳・チェック・顧問対応の3つの領域で、使える深さがはっきり違います。記帳は、AIが下書きを作り職員がレビューする形がすでに実務で動いています。チェックは、AIが全件を見て人が不一致だけを確認する形に向きます。顧問対応は、面談の準備と説明文の下書きまでで、顧問先に何を伝え、税務上どう判断するかは税理士の仕事のままです。

この記事では、当社の4649経理代行を利用する会計・経理アウトソーシング会社の事例（月次記帳の下書き作業が月30〜35時間から1.5時間に、固定資産判定が約1週間前倒し）を軸に、3領域それぞれでAIがどの工程を担い、どの工程が税理士・職員に残るかを整理します。事務所で始める順番と、始める前に決めておくことも書きました。経理業務全般でAIが効く工程の整理は経理業務のAI活用ガイドにあるので、ここでは会計事務所に固有の論点に絞ります。

AI活用事例は「業務」ではなく「工程と責任」で読む

AI活用の事例は、業務名だけで読むと自所に当てはめられません。同じ記帳でも、証憑を読み取る工程、科目を起案する工程、起案を確認して計上する工程では、AIに任せられる度合いも、事務所に残る責任も違うからです。

線引きの土台は税理士法です。税理士法第2条は、税務代理・税務書類の作成・税務相談を税理士業務と定め（第1項）、これとは別に、税理士業務に付随して財務書類の作成や会計帳簿の記帳の代行などを行えると定めています（第2項）。第1項の税理士業務は第52条により税理士・税理士法人でない者は原則として行えず、国税庁の税理士制度のQ&A（問6-1）も、税理士でない者に禁止されている業務としてこの3つを挙げています。AIは税理士ではないので、AIの出力を税務判断や税務相談の回答として確定させることはできません。できるのは、第2項の記帳や財務書類の作成にあたる工程の下書きと、税理士が判断するための材料づくりです。

一方で、法はAIやクラウドの利用を抑える方向ではありません。令和4年度の税理士制度の見直しで、税理士・税理士法人が電磁的方法を積極的に利用して納税義務者の利便の向上等を図るよう努める規定（第2条の3）が置かれています。問題は使うかどうかではなく、使い方の線引きです。

責任の所在は変わりません。税理士には秘密を守る義務（第38条）があり、職員に対しては使用人等に対する監督義務（第41条の2）があります。AIツールや外部の委託先に顧問先のデータを渡すときも、この義務の範囲で扱えるかを事務所が判断します。以下の3領域は、この前提で読んでください。

事例①記帳：AIが下書きを作り、職員がレビューする

記帳は、3領域の中でAIがもっとも深く入れる領域です。当社の導入事例（EPCS）を具体で見ます。

株式会社EPコンサルティングサービス（EPCS）は、外資系企業や不動産SPCを支援する会計・経理アウトソーシング会社で、税理士法人を併設しています。対象は、保険取引、給与、買掛、支払、前払費用の償却などが絡み合う月次記帳の案件。経験4〜5年の担当者でも下書きに毎月30〜35時間かかり、受託報酬に対して工数が大きく、長年の不採算が課題でした。表計算ソフトのマクロやPDFのチェックツールでは、工数は十分に減らなかったといいます。

4649経理代行に下書き作成を任せた結果、毎月30〜35時間かかっていた下書き作業は1.5時間になりました（約95%の削減。※実際のご利用者様の事例で、インタビュー時点の対象案件の実績です。約95%は月次記帳の下書き作業を対象とし、レビューを含む総工数の削減率ではありません）。初月でこの案件の収益が改善しています。

事務所にとって示唆が大きいのは、数字そのものより次の3点です。

準備は過去データの提供だけだった。 過去に担当者が処理したデータをそのまま提供し、EPCS側で特別なデータ整形や細かなルール定義は行っていません。AIが過去の仕訳を手本にして起案する形なので、処理方針が過去仕訳に表れている案件ほど立ち上がりが速い。逆に、担当者ごとに処理が割れている顧問先は、どちらに揃えるかを先に決める必要があります。この論点は経理のAI導入で失敗するパターンの「データの落とし穴」にまとめています。

AIが過去の誤処理を指摘した。 人が誤って処理していたデータについて、AIから誤りの可能性を指摘されたことがあったといいます。下書きを作るだけでなく、以前の処理を見直すきっかけになっています。

レビューの形が変わった。 従来は社内の担当者がゼロから下書きを作り、上長がチェックする流れでした。導入後は4649経理代行が下書きを作り、会計実務を理解したEPCSのスタッフが確認して品質を担保する形です。作成された仕訳から根拠となる証憑の該当箇所へワンクリックで移動できるため、人のレビューが進めやすくなりました。

記帳の領域でAIを使うなら、この「下書きはAI、確認は事務所」の形が基本です。確認を全件に広げると下書き時間が確認時間に置き換わるだけなので、仕訳ごとに根拠と証憑が残り、判断が分かれた箇所が識別できる出力にすることが、時間を実際に減らす条件になります。精度の測り方はAI仕訳の精度はどう測る？に手順があります。

事例②チェック：AIが全件を見て、人は判断が要る箇所だけ見る

チェックの領域は、照合・判定のように「基準に当てはめる」作業が中心で、AIが全件を処理し、人が不一致や判断の分かれる箇所だけを見る形に向きます。

同じEPCSの事例で、もう1つの対象が固定資産判定でした。不動産賃貸やホテル事業では各部屋の工事が頻繁にあり、工事内容を把握して資産に振り分け、勘定科目と法定耐用年数を判定する必要があります。従来はPDFの請求書を一つひとつ目で確認し、担当者の経験に頼って判断していました。経験の浅いスタッフには難しく、物件数や大規模工事で判定のボリュームが増えると人の手当てが大変だったといいます。

まず全体の約3分の1をトライアルで依頼し、初回の納品の速さと実務で使える精度を確認したうえで、対象業務全体を委託しています。結果、月末付近に集中していた作業を約1週間前倒しで完了できるようになり、レビュー担当者の工数も導入初期から削減できました（※実際のご利用者様の事例です）。成果物に添付される作業報告書に判断基準と根拠が明記されているため、「なぜこの科目か」「なぜこの耐用年数か」を担当者同士で確認するやり取りが減り、レビューそのものに集中しやすくなっています。

チェックの領域が記帳と違うのは、AIの出力が「候補」ではなく「判定と根拠」であることです。耐用年数の判定なら、工事内容のどの記載からどの区分に当てはめたかが報告書に残る。経費精算のチェックなら、領収書との突合結果と、経費規程のどの条項に照らして要確認としたかが残る。人の仕事は、この根拠を読んで妥当かを判断することに変わります。耐用年数や資本的支出の区分が税務上妥当かの最終判断は税理士の領域で、AIも委託先もそこは代わりません（区分の一般論は修繕費と資本的支出の違いに整理しています）。

事例③顧問対応：AIが担うのは準備と下書きまで

顧問対応の領域は、3つの中でAIの入り方がもっとも浅く、使い方を誤ると税理士法に触れる領域です。できることと、できないことを分けて書きます。

できるのは準備と下書きです。月次の試算表から前年同月比や前月比で動きの大きい科目を抜き出し、面談で確認する論点を一覧にする。顧問先への説明文の下書きを作る。面談の記録を要約し、次回までの宿題を整理する。製販分離の観点でいえば「製から販へ渡す情報」を作る工程です（会計事務所の製販分離とは）。

できないのは、税務相談への回答をAIの出力で確定させることです。顧問先からの「この支出は経費になるか」「この取引の消費税はどうなるか」という質問にAIの回答をそのまま返せば、税理士が判断していない税務相談の回答を顧問先に渡すことになります。AIの出力は論点の洗い出しと下書きまでにとどめ、顧問先に伝える内容は税理士が確定する。この一線は所内のルールとして明文化しておきます。

データの扱いにも制約があります。個人情報保護委員会は生成AIサービスの利用に関する注意喚起（令和5年6月2日）で、個人データを含むプロンプトを入力する場合、提供事業者がそのデータを機械学習に利用しないことを十分に確認するよう求めています。顧問先の帳簿・証憑・給与データは個人データを含むので、学習利用の有無・保管場所・再委託の有無を契約で確認してから使う。総務省・経済産業省のAI事業者ガイドライン（第1.2版・令和8年3月31日）も、AI利用者に入力データの適切性の確認を求めています。入れてよい情報の線引きはChatGPTを経理で使う際の注意点に書きました。

3領域×工程の線引き表

ここまでを1枚にまとめます。事務所で「どこまでAIに任せるか」を決めるときの叩き台として、そのまま所内資料に転記して使ってください。

表の右端を見ると、AIが「担えない」と書いた行はすべて、税理士法第2条第1項か、帳簿・申告の責任に関わる工程です。AI活用の線引きは技術の限界ではなく、責任の所在で決まります。

事務所で始める順番：1案件・1工程から、3か月で測る

EPCSは、固定資産判定ではまず全体の約3分の1をトライアルで依頼し、納品の速さと精度を確認してから全体に広げました。インタビューでも「まずは一部の業務や1案件で試し、実際のスピードや精度、現場の負担を確かめながら分担を見つけていく」ことを勧めています。事務所で始めるときの順番も、これと同じです。

1. 領域を1つ、工程を1つに絞る。 最初は記帳の下書きが向きます。過去仕訳が手本になるので準備が軽く、成果が「下書き時間」という1つの数字で測れます
2. 顧問先を1社選ぶ。 資料が電子で揃い、毎月の取引先と科目が定型的な先から。外注適性の見方は会計事務所の記帳代行外注の採算シートが使えます
3. 始める前に3つの数字を記録する。 その顧問先の下書き時間、確認時間、締めまでの日数。導入前の数字がないと3か月後に効果を示せません
4. 確認の範囲を先に決める。 全件を見直すのか、判断が分かれた仕訳と新規取引先だけを見るのか。根拠と証憑が仕訳ごとに残る出力なら、後者で回せます
5. 3か月で測り直し、広げるか戻すかを決める。 時期は年末調整・法定調書・確定申告が重なる12月〜3月を避けます（会計事務所の繁忙期対策）

もう1つ、EPCSが挙げていた留意点があります。下書きを自分の手で作る経験は、若手が会計処理の仕組みを学ぶOJTの機会でもあるということです。すべての下書きを外に出すとその経験が減る。効果の大きい定型業務や負荷の重い複雑案件からAIを使い、若手が実務を通じて学ぶ場は残す。効率化と育成の両立は、事務所がAIを使うときに固有の設計項目です。

自前で仕組みを作るか、仕組みを持つ委託先と分担するか

事務所がAIを使う形は2つあります。ツールを選んで所内で仕組みを作り運用する形と、仕組みを持つ委託先に工程ごと任せ、事務所はレビューと顧問先対応に専念する形です。

EPCSは社内のAI活用テストと4649経理代行の検証を並行して進め、自社で開発・運用するコストと時間を考えると、サービスを利用するほうが早く展開できると判断しました。エンジニアを採用すれば解決するとは限らず、会計・税務の業務理解がなければ実務に合う仕組みは作りにくい、会計事務所の中でエンジニアのキャリアパスを用意する難しさもある、というのがインタビューでの説明です。所内に判断ルールを書き、仕組みを回し続けられる人がいるなら前者、いないなら後者。この分岐は製販分離は所内か外部委託かの比較と同じ構図です。

当社の会計事務所向け 4649経理代行は、後者の形です。記帳代行・支払代行・経費チェック・固定資産管理・納品突合の5メニューから1社・1メニューでも使え、顧問先との窓口は事務所のまま。自社開発したプラットフォーム上でAIが仕訳や判定を起案し、4649の担当者が確認してから、仕訳一行ごとに根拠と証憑を添えて納品します。判断が必要だった点は作業報告書で確認事項としてお伝えするので、事務所のレビューはその箇所に絞れます。料金は顧問先から受け取る報酬の一定割合を当社の料金として確定する粗利保証型で、お預かりしたデータをAIの学習に使うことはありません。申告書の作成や税務相談は引き受けません。記帳代行では、従来2週間かかっていた記帳作業が1日に短縮された事例もあります（※実際のご利用者様の事例です。納期は業務内容やボリュームにより異なります）。

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会計事務所のAI活用事例を自所に当てはめるときは、「何の業務か」ではなく「どの工程を、誰の責任で」を見てください。記帳はAIが下書きを作り事務所が確認する形が動いており、チェックはAIが全件を見て人が根拠を読む形に向き、顧問対応はAIが準備と下書きを担い、顧問先に伝える内容は税理士が確定する。この線引きを所内で明文化してから、1案件・1工程で3か月測る。順番を守れば、AIは事務所の専門性を顧問先対応に寄せるための道具になります。

なお、本記事はAI活用と事務所運営の一般論です。勘定科目・耐用年数・消費税の取扱いなど個別の税務判断は税理士の業務であり、業務の委託範囲や契約の組み方で迷う点は、所属の税理士会や専門家にご確認ください。

よくある質問

Q. 会計事務所でAIを使うとき、最初に手を付けるべき業務はどれですか？

記帳の下書きです。過去の仕訳が手本になるので準備が軽く、成果が「下書きにかかった時間」という1つの数字で測れます。顧問先1社、できれば資料が電子で揃っていて毎月の取引が定型的な先を選び、3か月で下書き時間と確認時間の変化を測ってから広げます。顧問対応の領域は、面談準備の要約や説明文の下書きといった補助から入り、顧問先に渡す内容の判断は税理士・職員が行う形を崩さないことが前提です。

Q. AIが作った仕訳や判定をそのまま顧問先の帳簿に使ってよいですか？

そのまま確定せず、必ず事務所側で確認してから計上します。AIの出力は下書きであり、帳簿や申告の責任は事務所と顧問先に残ります。確認を全件に広げると下書きの時間が確認の時間に置き換わるだけなので、仕訳ごとに判断の根拠と証憑が残る形で出力させ、判断が分かれた箇所に確認を絞るのが実務的です。勘定科目や耐用年数の判定が税務上妥当かの最終判断は税理士が行います。

Q. 顧問先のデータを生成AIに入力しても問題ありませんか？

条件を確認してからです。個人情報保護委員会は、個人データを含むプロンプトを入力する場合、提供事業者がそのデータを機械学習に利用しないことを十分に確認するよう注意喚起しています。顧問先の帳簿・証憑には個人データが含まれるため、学習利用の有無・保管場所・再委託の有無を契約で確認し、税理士の守秘義務（税理士法第38条）の範囲で扱えるかを事務所として判断してから使います。学習利用を止められない無料プランへの入力は避けるのが原則です。