AI導入事例レポート

60〜70社の記帳代行を 90% 自動化

税理士事務所B社 様 ── 経理AI記帳自動化プロジェクト
課題

建設業・小売業・美容業など60〜70社の顧問先を持つ税理士事務所B社様。毎月の記帳代行に月30〜50時間を費やし、月末は徹夜になることも。担当者1名が「もう限界」と相談されたのがきっかけでした。業種ごとに仕訳ルールが異なるため、汎用AIでは対応できず、顧問先ごとの暗黙知をどう引き継ぐかが最大の壁でした。

Before / After
導入前
30〜50時間/月
月末は徹夜・1名で限界
導入後
3時間/月
チェック作業のみ
導入内容 ── 4体のAIエージェントチーム
1. レシート読み取り
  • PDF・スキャン画像を自動認識
  • 手書き・逆さま・薄い印字にも対応
  • 前処理で画質を自動補正
2. 仕訳判定
  • 業種別の仕訳ルールを学習
  • 「この業者は外注費」等の暗黙知を反映
  • 交際費/会議費の線引きも顧問先ごと
3. CSV生成
  • MFインポート形式で自動出力
  • 弥生会計・freeeにも対応可能
  • 日付・金額・科目を正確に整形
4. チェッカー
  • 金額の桁ミスを自動検出
  • 科目の矛盾を警告
  • 人間が最終確認する前の品質保証
導入成果
90%
作業時間削減
¥80万
年間人件費削減相当
60〜70社
顧問先を1名で対応
99.3%
読み取り精度
導入企業情報
業種: 税理士事務所(建設業・小売業・美容業の顧問先60〜70社)
規模: 少人数事務所
導入期間: 2週間
契約金額: ¥150,000(税抜)
月額運用費: API費用 約¥2,000/月のみ
特記: MF連携・社内改修ゼロ
なぜ汎用AIではダメだったのか

ChatGPTやGeminiに「この領収書を仕訳して」と頼むことはできます。
しかし「この顧問先では、この取引先への支払いは必ず外注費」「交際費と会議費の線引きはこの基準」
といった暗黙のルールは、汎用AIには教えられません。

本プロジェクトでは、顧問先ごとの仕訳ルールを「ナレッジ」として構造化し、
AIエージェントが参照しながら判定する仕組みを構築しました。
「その方の業種を覚えさせること」が、精度99.3%の鍵です。