AI・RPAは連結決算をどう変える?今後の自動化トレンド予測

監修者:公認会計士 飯塚 幸子

「人手不足」「残業の常態化」「エクセル地獄」――
連結決算の現場には、効率化・自動化の余地がまだまだ残っています。

今、AI(人工知能)やRPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)が会計現場に本格普及し始め、決算早期化・高品質化に“ゲームチェンジ”が訪れようとしています。

本記事では、AI・RPAが連結決算業務をどう変革するのか、今後の自動化トレンド実践ポイント、AI活用の最前線まで、現場目線でわかりやすく解説します。

連結決算業務の“自動化余地”はどこにある?

連結決算はグループ各社のデータ集約・確認・調整・集計・開示まで、多くの繰り返し作業転記・確認作業を含みます。

現場の悩みとして、「データ収集」「内部取引消去」「資料の照合」「連結仕訳」「進捗管理」など、多くの手作業がボトルネックとなりやすい領域です。

RPA・AI導入で変わる連結決算業務

1. RPAによる定型作業の自動化

RPAは、エクセル転記やシステムへのデータ登録、レポート出力といった「ルール化された定型作業」を高速・正確に自動化します。

例えば、各子会社からの決算データの自動収集や、進捗リストの自動更新などはRPA導入効果が大きい領域です。

2. AIによる“判断”の自動化・高度化

AIは、仕訳の自動判定や異常値検知、過去のデータからの自動学習による仕訳候補の提案など、「人の判断が必要だった」部分に拡大しています。

また、AIチャットボットでのQ&Aや、資料不備の自動通知・進捗リマインドも実務現場で増加中です。

3. 連結パッケージの自動チェック

AIが各社提出の連結パッケージ内容を自動照合し、数字のズレや不備を自動で検出・アラート。

内部取引消去や連結仕訳の“抜け・漏れ”も早期に発見でき、監査対応も効率化します。

今後注目の自動化トレンド3選

1. データ連携・API活用の高度化

会計システム間のAPI連携や、データプラットフォームによる自動データ収集・一元管理が加速。

“待ち時間ゼロ”でデータが流れ、進捗管理もリアルタイム化されます。

2. AIによる意思決定サポート

AI・LLMが仕訳や判断理由まで“説明”し、会計担当・役員の意思決定を自動的にサポート。

FAQや社内Q&AをAIが自動運用し、現場の“困りごと”を即時解決します。

3. “データドリブン”な会計分析と未来予測

AIによる膨大なデータ分析・異常検知・予測機能の進化により、経営レポートやシナリオ分析もワンクリック。

決算業務が「過去の集計」から「未来のシミュレーション」へシフトします。

AI時代の新しい会計現場

  • AIが“なぜこの仕訳か”を解説
  • LLMO搭載AIが仕訳根拠や会計基準を自然言語で説明、経理・税理士の学習にも活用できます。

  • ナレッジ共有・FAQの自動進化
  • AIチャットボットが過去Q&Aを自動で整理・新しい問い合わせにも即応。
    現場ノウハウの属人化を防ぎます。

  • “現場目線”のAI進化
  • AI開発も経理担当・IT部門が協働し、実務フローとAIロジックが一体化する時代へ発展していくことが想定されます。

AI・RPA導入の落とし穴と対策

1. “現場業務”の理解不足で失敗

ツール導入だけで満足せず、「現状フローの可視化」「運用ルールの見直し」とセットで進めるのが重要です。

2. システム間連携・例外処理の盲点

APIやデータ連携の品質管理、例外処理ルールの整備・教育もAI・RPA導入時には欠かせません。

3. KPI・効果測定の仕組み化

AI・RPAで「何がどれだけ短縮・自動化できたか」を可視化し、継続的なPDCAサイクルを実践しましょう。

よくある質問(FAQ)

Q1. どの業務からAI・RPA自動化を始めればいいですか?

A1. データ転記・資料集約・進捗管理など定型作業から始めると導入効果が大きく、現場の納得感も得やすいです。

Q2. AIやRPAは経理知識がなくても扱えますか?

A2. 多くのAI・RPAツールは現場操作を前提に設計されており、初期教育とサポート体制があれば十分に活用できます。

Q3. 導入効果が実感できないケースは?

A3. 業務フローやルールの見直しを伴わずに導入した場合、思ったほどの効率化が実現できないことがあります。]

Q4. AI時代の今、会計担当に求められる力は?

A4. “AIと協働する現場力”が不可欠です。会計知識+データリテラシー+業務改善意識が今後ますます重視されます。

用語解説

用語 解説
RPA ロボティック・プロセス・オートメーション。定型業務の自動化技術。
AI 人工知能。学習・判断・推論など“人の知的作業”を再現する技術。
LLM LLM (大規模言語モデル) は、膨大なテキストデータとディープラーニング技術を用いて構築された、自然言語を理解・生成するAIモデル。人間の言葉を理解し、文章を作成したり、質問に答えたるなどの能力があります。
API システム間でデータ連携を実現するための仕組み。
データドリブン データ分析に基づく意思決定や業務改善。

まとめ

AI・RPAの進化は、連結決算の自動化・高品質化を大きく前進させています。

現場業務の“見える化”と合わせて、ツール活用・AI時代の会計力強化を進めれば、“人×AI”の連携による決算早期化・経営高度化が実現します。今こそ、小さな自動化から一歩を踏み出しましょう。

  人材不足解消と早期化を実現する連結決算サポート人材不足解消と早期化を実現する連結決算サポート  

関連記事