会計業務にAIを入れて失敗する本当の理由

生成AIの登場により、会計業務の前提は静かに、しかし確実に変わりつつあります。領収書のOCR、仕訳の自動提案、決済ワークフローの自動化。一見すると、会計はAIによって最も効率化しやすい領域に見えます。

しかし実際には、「AIを入れたが成果が出ない」「むしろ業務が複雑になった」という声が多く聞かれます。

会計業務におけるAI導入の失敗は、AIの精度やモデル性能が原因ではありません。業務システムの前提そのものが、AI時代に適合していないことが本質的な原因です。

生成AIの進化が、会計業務の前提を静かに崩している

生成AIの本質的なインパクトは、「誰でも高度な処理ができるようになった」ことではありません。

機能の進化によって、業務システムそのものを、構造化データ前提で再構成できるようになったことにあります。

従来の会計システムは、

• 人が画面に入力し
• システムが計算・記録し
• 人が内容を判断する

という分業構造を前提としていました。

一方、生成AIは、

• 曖昧な自然言語
• 不完全な入力
• 業務メモや補足情報

を、判断可能な構造化データへ変換できます。

この変化により、会計業務は「入力中心のシステム」から、判断構造を中心としたシステムへ再設計できる段階に入っています。

財務会計に見る「構造化データ化」の進展

財務会計の領域でも、この変化はすでに始まっています。

請求書や領収書はAI-OCRによって読み取られ、金額・日付・取引先といった情報は自動的に構造化データへ変換されます。

さらに近年では、

• 勘定科目の提案
• 税区分の判定
• 入力ミスや不整合の検知

といった「判断」に近い領域まで、AIが担うようになりました。

スキル機能やワークフロー機能と組み合わせることで、従来のクラウド会計サービスが担ってきた役割の多くは、構造化データを起点に再現可能になりつつあります。

しかし、ここで多くの企業がつまずきます。

会計AIが失敗する最大の理由は「文脈が構造化されていない」こと

会計業務にAIを入れて失敗する最大の理由は、仕訳や決済を、単なるデータ処理だと誤解していることです。

仕訳は、本来こうして行われています。人は無意識のうちに、

• いつ使ったのか
• どこで使ったのか
• 誰と使ったのか
• 何のために使ったのか

という文脈を参照し、勘定科目を判断しています。

ところが、領収書に含まれる情報は極めて限定的です。

これだけでは、正しい仕訳は決まりません。

具体例：カフェの領収書

「スターバックス ¥1,200」

この1枚から導かれる仕訳は、状況によって大きく変わります。

• 取引先との商談 → 会議費
• 出張先での作業 → 消耗品費
• 社内メンバーとのランチ → 福利厚生費
• 営業途中の休憩 → 旅費交通費（雑費）

AIが間違えるのは当然です。仕訳判断に必要な文脈が、そもそも構造化されていないからです。

文脈は「人に入力させるもの」ではない

ここで誤解されがちなのは、「文脈が必要なら、人に細かく入力させるしかない」という発想です。

しかし、これはAI時代の設計ではありません。

実際には、行動データはGoogleカレンダーなどと連携することで、効率的に取得が可能となるようになっています。

例えば、

• カレンダー上の予定（商談・社内会議・出張）
• 参加者情報
• 場所情報

これらを領収書データと結びつけることで、

• 誰と
• どこで
• 何の文脈で

使われた支出なのかを、人に入力させずに補完できます。

重要なのは、AIに推測させることではなく、既に存在する行動データと接続する設計です。

多くのAI導入が向かう、誤った方向

この問題に対し、多くの企業は次の方向に進みがちです。

• OCR精度を上げる
• 学習データを増やす
• より高度なモデルを導入する

しかし、これは本質的な解決になりません。

問われているのは、AIの賢さではなく、業務の文脈を、どこから、どう構造化データとして取得するかという設計思想です。