紙の領収書や請求書を一枚ずつ会計ソフトへ入力する作業が大量に発生し、担当者の負担と入力ミスが課題でした。繁忙期には残業が増え、税務相談や経営助言など、専門性を生かす業務へ時間を振り向けにくい状態でした。

アスタは、AI-OCRで証憑から日付・金額・取引先を読み取り、過去の仕訳から勘定科目を予測して会計ソフトへ連携する仕組みを構築しました。人は確信度の低いデータを中心に確認する運用へ変え、データ入力時間を70％削減した事例です。

クライアント概要

抱えていた課題｜記帳入力が、専門業務の時間を圧迫していた

AI導入前に確認したのは、表面上の作業時間だけではありません。判断がどこに集中し、現場や顧客、経営へどのような影響が広がっているかを整理しました。

大量の証憑を手入力していた

顧問先から届く領収書や請求書は形式がそろっておらず、日付、金額、取引先を確認しながら一件ずつ入力していました。単純に見える作業でも件数が多く、担当者の集中力を消耗します。

入力ミスと繁忙期の残業が発生していた

同じ作業を長時間続けることで、転記や勘定科目選択の誤りが起きやすくなっていました。確認作業も増え、年末調整・決算期には残業の増加へつながっていました。

税理士本来の経営支援へ時間を使えなかった

記帳を正確に行うことは不可欠ですが、すべてを人が入力し続ける必要はありません。必要だったのは、定型処理を仕組みに任せ、判断が必要な業務へ人の時間を戻すことでした。

アスタの支援内容｜データと現場運用を一つの流れにする

アスタは、AIツールを入れることだけを目的にせず、現在の業務、利用できるデータ、導入後に人が確認する範囲を整理しました。そのうえで、AIの出力が日々の具体的な行動へつながるよう、次の流れで仕組みと運用を整えています。

1．証憑と仕訳ルールを整理

代表的な領収書・請求書の形式を確認し、読み取る項目と会計ソフトへ渡す情報を定義しました。顧問先ごとに異なる勘定科目や摘要の扱いも整理しています。

本事例では、次の情報を判断材料として整理しました。

• 過去の仕訳データと勘定科目・摘要のルール
• 領収書・請求書の画像形式
• 顧問先ごとの会計処理ルール

2．AI-OCRで証憑情報を抽出

画像から日付、金額、取引先などを自動抽出します。読取結果をそのまま確定せず、画像品質や記載形式による誤りを確認できる状態にしています。

3．過去の仕訳から勘定科目を予測

取引先や摘要、過去の処理傾向をもとに、AIが勘定科目の候補を提示します。顧問先固有のルールを反映し、入力者が毎回ゼロから考えなくてよい流れへ変えました。

4．会計ソフト連携と確認運用を構築

抽出・予測した情報を会計ソフトへ送り、人は確信度の低いデータを中心に確認します。自動化と人のチェック範囲を明確にし、正確性を保ちながら作業量を減らしました。

得られた成果｜データ入力時間を70％削減

証憑の読み取りから仕訳候補の作成までを自動化し、データ入力にかかる時間は70％削減されました。転記ミスも減り、年末調整・決算期に集中していた残業の軽減につながっています。

生まれた時間を月次報告や経営助言へ振り向けられるようになり、より付加価値の高いコンサルティング契約の獲得にもつながりました。入力工程だけでなく、確認責任と専門業務への時間配分まで見直したことが重要な成果です。

ご担当者様の声

「入力作業という苦痛から解放され、事務所全体の生産性が劇的に上がった。税理士本来の仕事である『経営支援』に注力できている。」

会計・税理士事務所で検討できるAI活用テーマ

会計事務所では、証憑入力のほか、資料確認、問い合わせ、報告書作成、顧客支援にも定型作業があります。正確性と守秘義務を前提に、AIの出力を人が確認する工程を明確にして活用します。

アスタは特定のAIツールを導入することから始めず、経営課題と現場業務を確認し、効果を見込めるテーマを整理します。小さく試したうえで、データ、確認手順、担当者の役割まで整え、現場で使われる状態へ伴走します。

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