会計人のための仕組み化仕事術⑫│仕訳を切ることは、会計人の仕事ではなくなる

税理士で業務設計士®を名乗る武内俊介氏が、「業務設計」の観点から会計人の仕事の仕組み化を論じてきた本連載もついに最終回。今回は、会計人の仕事が「仕訳自体」から「仕訳の前と後」にシフトする、そのあらたな役割について探ります。

この連載も今回で最終回です。1年間にわたり、「業務設計」という考え方を軸に、会計を含めた業務全体の仕組み化について考えてきました。
最後に、AI時代に会計人の仕事がこれからどこに向かうのかを整理し、連載全体の締めくくりとしたいと思います。

会計人は、簿記、会計基準、税法など、高度な専門知識が求められる専門職です。ただ、会計人以外の人には、これらの業務の難易度は正確には伝わっていません。
それは、いわゆる専門家としてのバリューを発揮する以前に、大量の事務処理に追われて手いっぱいになってしまうことが多かったからです。
事務処理の多くは人の手に頼る作業であり、物量をさばくにはある程度の人数が必要ですが、昨今では採用も容易ではなく、事務処理に追われる状況は変わらないままでした。
これが連載の第1回で「なぜ今、会計業界に業務設計が必要なのか」と問いかけた背景です。

しかしこの1年でAIの進化はさらに加速し、事務処理に追われるという状況は、今後大きく変わっていく方向にあります。

仕訳を切ることは、誰でもできるようになった

複式簿記は、ある意味で「会計専用のプログラミング言語」です。
取引の内容を読み取り、借方と貸方に分解し、適切な勘定科目を選んで記録する。
この一連の作業は、簿記のルールという「言語体系」に従って情報を変換する行為です。

生成AIの中核技術であるLLM（大規模言語モデル）は、言語の変換処理を得意としており、他言語への翻訳はもちろんのこと、プログラミング言語をはじめとする専門的な言語を取り扱うハードルを大きく下げました。
プログラミングの知識がなくてもコードを書けるようになったのと同様に、簿記の知識がなくても、領収書や請求書の内容をAIに読み込ませて仕訳に変換することが可能になりつつあります。

従来の自動処理システムでは、仕訳を生成するためには取引のパターンをあらかじめ登録しておく必要がありました。
「この取引先からの請求はこの勘定科目と税目」「この摘要が含まれていればこの仕訳」といった条件を1つずつ設定し、合致しないものは人間が判断して対応し、新しい取引が発生するたびに設定を追加しなければなりませんでした。
しかし、AIは大量のテキストデータを学習しており、「この文脈ではこの勘定科目が使われることが多い」といったパターンを獲得しています。
そのため、条件を1つずつ登録しなくても、請求書や領収書に書かれた情報を文脈ごと読み取り、仕訳に変換できるのです。

AIを使わなくても、freeeの「自動で経理」のようにルールに基づいて仕訳を自動化する機能はすでに実用レベルに達しています。
加えて、AIによって事前登録すら不要になれば、「仕訳を切る」という行為そのものが人間の仕事ではなくなる方向に進んでいきます。

仕訳を切れることと、正しいか判断できることは別の話

ただし、仕訳を切れるようになることと、それが正しいかどうかを判断できることはまったく別の話です。

生成された仕訳が適切かどうかの確認、財務諸表全体の整合性のチェック、管理会計としてどのようなレポートを作成すべきかの設計、税務上の処理の妥当性の検証。
こうした仕事には、会計基準や税法に対する深い理解と、実務を通じて培われた経験が欠かせません。
仕訳を自動生成できるようになっても、背景情報や過去の経験、自社独自のルールなどを踏まえた判断は、人間にはできてもAIにはまだ難しい領域です。

「会計人の仕事はAIに奪われる」という意見を目にすることもありますが、仕訳を入力する作業がなくなることと、会計の専門家が不要になることは同義ではありません。
会計人の知識や経験を生かすべき場所は、AI時代でも変わらずあります。

もっとも、「これまでと同じやり方で仕事ができる」と言っているわけではありません。
仕訳を切ることは、会計データを作るための「作業」です。
その作業がAIやシステムに置き換わっていく中で、会計人の仕事の重心は別のところに移っていきます。