AIによる連結決算とは？最新トレンドとおすすめのサービス3選を紹介

「グループ子会社が増えて連結決算のデータ収集が追いつかない」「内部取引の照合で毎回差異が発生し、原因究明に膨大な時間がかかっている」とお悩みではありませんか？連結決算業務は、複雑な調整や手作業が多く、経理担当者にとって負担の大きい業務です。こうした課題への対策の一つが、AIを活用して科目変換や照合、レビューなどを支援する「AI連結決算」です。

連結決算では、子会社からのデータ収集や内部取引の照合など、手作業がボトルネックになりやすい工程があります。AIによる支援機能を利用することで、担当者の確認作業を効率化できる可能性があります。本記事では、具体的な製品で確認できる機能をもとに、AI連結決算のメリットや代表的なサービス、導入のポイントを分かりやすく解説します。

連結決算業務における課題とAI導入の背景

連結決算業務は、グループ全体の財務状況を正確に把握するために欠かせないプロセスですが、多くの手作業と複雑な調整がボトルネックとなっています。AIの活用を検討する際は、まず自社のどの工程に負担が集中しているかを整理することが大切です。

子会社からのデータ収集における手間の発生

グループ企業を傘下に持つ親会社にとって、各子会社から決算データを収集する作業は極めて煩雑です。子会社ごとに導入している会計システムや勘定科目の体系が異なるため、データのフォーマットが統一されていません。

親会社の経理担当者は、送られてきたバラバラのデータを手作業でエクセルなどに転記し、フォーマットを統一する作業に追われます。特に海外子会社がある場合、言語や通貨、現地の会計基準の違いがさらに作業を複雑にします。

このような手作業によるデータ収集と加工は、転記ミスや計算エラーを誘発する原因になります。決算早期化が求められる中で、このデータ収集フェーズにおける時間のロスは、企業にとって大きな課題です。

内部取引の照合と差異分析の複雑化

連結決算において負担が大きい業務の一つが、グループ企業間で行われた内部取引の照合と相殺消去です。親会社と子会社、または子会社同士の取引データに差異がある場合は、その原因を確認したうえで必要な調整を行います。

例えば、出荷基準と検収基準のズレによる未達取引や、為替レートの適用差異、単純な入力ミスなどが原因で金額が不一致となります。これらの差異が発生すると、経理担当者は双方の伝票を突き合わせ、原因を究明しなければなりません。

取引件数やグループ会社数が増えるほど、照合や差異調査の対象も増えます。手作業による差異分析は、担当者の経験やノウハウに依存しやすく、属人化しやすいという課題も抱えています。

連結会計にAIを導入する3つのメリット

連結会計にAIを活用すると、科目変換の候補提示や内部取引の突合、レビュー対象の抽出などを通じて、担当者の作業負担を軽減する効果が見込めます。以下では、実際の製品で提供されている機能を例に紹介します。ただし、対応範囲は製品ごとに異なるため、AIの提案に対する確認・承認や例外処理は、最終的に担当者が判断を下さなければなりません。

1. 勘定科目の自動マッピングによる変換作業の効率化

科目マッピングでは、子会社の勘定科目と連結勘定科目の対応関係を設定します。例えば、マネーフォワード クラウド連結会計には、取り込んだ科目コードや勘定科目名をもとに、AIが変換先の連結科目の候補を提案する機能があります。公式の科目変換設定ガイドで、候補の表示と選択方法が説明されています。

担当者は、提案された候補を確認し、状況に応じて変換先を変更・選択します。候補が提示されないケースもあるため、すべての科目が自動で確定するわけではありません。この候補提案をうまく活用することで、対応する連結科目を探して手動で設定する手間を大幅に削減する効果が得られます。

科目マッピングは、異なる科目体系の対応関係を整理する機能です。認識・測定などの会計方針の違いを調整する工程は別に必要であり、科目の紐付けだけで会計基準の相違が解消されるわけではありません。担当者は取引内容やグループの会計方針を踏まえて、変換結果と必要な調整を確認します。

2. 内部取引の自動突合による照合作業のスピードアップ

内部取引の突合を自動化すると、取引明細を手作業で照合する負担の軽減が期待されます。例えば、OBCの「奉行AIエージェント 連結会計支援クラウド」は、AIによる明細単位の内部取引の自動突合を通じて、差額の確認や相殺仕訳の起票を支援します。OBC公式の機能紹介から把握しておくとスムーズです。

突合後に差異が残った場合は、担当者が対象の明細や証憑を確認し、計上時期や為替レート、入力内容などを調査します。明細の一致判定と、差異調整・相殺仕訳の確定は別の工程です。必要な修正や連結調整を行い、社内の手順に従ってレビュー・承認を進めます。

自動突合によって照合や差異調査の負担軽減が見込めますが、その効果は取引件数やデータの品質、差異の内容によって左右されます。導入効果を測る際は、システムの処理時間だけでなく、担当者による調査・修正・確認・承認にかかる実作業時間も含めて比較することが欠かせません。

3. AIエージェントによるエラー検知と原因究明の迅速化

AIによる連結決算レビューを支援する機能も提供されています。例えば、マネーフォワード クラウド連結会計の連結決算レビューエージェントは、連結精算表の整合性や特定科目の符号・増減の妥当性などを確認し、結果をレポートとして表示します。公式のレビューレポートガイドで確認項目と操作方法が説明されています。

この機能は、利用者が比較対象などを選び、レポート作成を実行する方式です。「要確認」「注意」とされた項目には修正ヒントが表示され、担当者による原因調査を支援します。修正後は必要に応じて再チェックを行います。常時監視や過去の修正履歴の自動学習を前提とした機能ではありません。公式ガイドの作成・確認手順に沿って利用します。

決算途中のレビューに活用すれば、確認漏れや手戻りの削減が期待されます。ただし、AIが示す確認対象や修正ヒントは、確定した会計判断ではありません。担当者が根拠となるデータや会計方針に照らして内容を精査し、必要な修正・承認を行う姿勢が求められます。

最新システムの仕組みとデータ連携の流れ

連結会計システムのデータ連携は、収集、科目変換、照合、連結調整、レビュー・承認という工程に分けて考えると整理しやすくなります。AIが支援する工程と、設定したルールによる自動処理、担当者が判断する工程を区別して設計しましょう。

まず、各子会社のERPや会計システムから決算データを収集します。連携方法は製品や接続先によって異なり、API連携やCSV・Excelファイルの取り込みなどを利用します。例えば、奉行AIエージェント 連結会計支援クラウドはCSV・Excel形式の取り込みに対応しています。事前に公式ページのよくあるご質問を参考に、自社環境での連携方法や更新頻度、担当者の操作範囲を整理しておくとスムーズです。

収集後は、データの不足や形式を確認し、科目マッピングと内部取引の照合を進めます。AIの候補提示や自動突合を活用する際も、担当者による変換先の確認、差異の調査・修正は欠かせません。そのうえで、会計方針の違いなどに応じた連結調整を行い、相殺仕訳を含む処理内容を確定させます。

最後に、連結精算表や連結財務諸表を作成し、担当者のレビューと承認を経て数値を確定します。帳票作成やダッシュボードの対応範囲は製品によって異なるため、必要に応じて他システムと連携します。経営層へ共有する際は、データの更新日時と、速報値・確定値の区別を明確にしましょう。

業務効率化を推進する代表的なサービス3選

連結決算の効率化を検討する際の候補として、AIによる支援サービスと連結会計システムを紹介します。以下の3サービスは、提供する機能や対応工程が異なります。AI機能の有無だけでなく、自社の規模、会計処理の要件、既存システムとの親和性を基準に比較しましょう。

サービス	主な対象	特徴	確認ポイント
奉行AIエージェント 連結会計支援クラウド	子会社データの収集や内部取引の照合を効率化したい企業	AIエージェントがデータ収集や明細単位の自動突合、相殺仕訳の起票を支援	既存会計システムとの連携方法、制度連結に必要な他システムとの役割分担
DivaSystem LCA	大企業など、連結決算業務のシステム化を検討する企業	株式会社ディーバが提供する連結会計システム	自社の連結要件への対応、導入・運用支援の範囲、契約対象製品の機能と提供時期
BizForecast	連結業務やExcelを使った情報収集・集計を見直したい企業	連結会計向けのBizForecast FCを提供。FC Standardでは数値異常などをアラートで確認可能	エディションごとの対応範囲、既存のExcel資産の活用可否、導入・運用費用

1. 奉行AIエージェント 連結会計支援クラウド

株式会社オービックビジネスコンターン（OBC）が提供する「奉行AIエージェント 連結会計支援クラウド」は、連結会計業務のデータ収集から照合までを中心に支援するサービスです。AIエージェントが一連の手順を支援・代行し、実行後のレポートを出力します。OBC公式のサービス紹介で紹介されています。

特徴の一つは、内部取引を明細単位で自動突合し、差額の確認や相殺仕訳の起票を支援する点です。差異調査や処理結果の確認・承認を含めた業務全体が無条件に自動化されるわけではないため、担当者が確認する対象と手順を定めておきましょう。

管理連結・制度連結を想定した導入モデルが紹介されていますが、本サービスには連結キャッシュ・フロー計算書の機能はありません。制度連結を行う場合、OBCは連結会計システムとの併用を推奨しています。公式ページの機能範囲とよくあるご質問を確認し、必要な帳票まで作成できる構成を検討しましょう。

2. DivaSystem LCA

アバントグループの株式会社ディーバが提供する「DivaSystem LCA」は、連結会計・連結決算業務を支えるシステムです。大企業などでの豊富な利用実績があり、その詳細はディーバの公式発表に掲載されています。

DivaSystem LCAを検討する際は、自社の連結範囲や必要な帳票、既存システムとの連携要件への対応を事前に洗い出しておくとスムーズです。また、ディーバは「DivaSystem LCA Cloud」のAI対応ロードマップを発表していますが、これはDivaSystem LCA全般に特定のAI機能が実装済みであることを示すものではありません。DivaSystem LCA Cloud of AI対応ロードマップに関する公式発表と、契約対象製品の提供済み機能を分けて把握することが求められます。

導入時は、グループ全体の業務要件を整理したうえで、設定やデータ移行、導入後の運用についてどこまで支援を受けられるかを確認します。自社の業務プロセスとの適合性と、導入・運用に必要な体制を併せて比較しましょう。

3. BizForecast

プライマル株式会社が提供する「BizForecast」は、Excelの使いやすさを活かしたグループ経営管理ソリューションです。連結決算・連結会計向けには「BizForecast FC」が用意されています。公式製品サイトに詳しく掲載されています。

BizForecast FC Standardでは、グループ会社のデータ収集状況や、連結財務諸表の数値異常などをアラート機能で検知します。また、連結経営ダッシュボードによって業績や財政状態をリアルタイムに把握する仕組みが整っています。これらは公式の機能強化案内に記載された機能であり、AIによるチェック機能としては紹介されていません。

BizForecast FCには、シンプルな連結決算ニーズに対応するStandardと、複雑な要件に合わせた構築を想定するEnterpriseがあります。公式のエディション紹介を参考に、既存のExcel帳票の活用可否、必要な連結処理、導入・運用費用を比較しましょう。

2026年における連結会計の最新トレンド

2026年の連結会計では、個別工程を支援するAI機能の提供と、今後のAI対応に向けた計画の発表が見られます。例えば、マネーフォワード クラウド連結会計では、AIを利用した連結精算表のレビュー機能が提供されています。公式操作ガイドから、利用者がレポート作成を実行し、結果を確認する流れが分かります。

一方、ディーバは「DivaSystem LCA Cloud」のAI対応ロードマップを発表しています。公式発表で示された計画と、現在利用可能な機能は区別して捉えることが欠かせません。導入判断では、製品名だけでなく、対象となる提供形態と機能の提供時期まで慎重に見極める必要があります。

グループ全体の業績把握を支援するダッシュボードも、製品選定における重要な比較基準となります。例えば、BizForecast FC Standardは、連結経営ダッシュボードによる業績・財政状態の可視化に対応しています。公式の機能強化案内に沿って、自社が必要とする確認項目を検討するとよいでしょう。ただし、画面を随時閲覧できることと、すべての子会社の数値がリアルタイムに確定していることは別問題です。

こうした機能を経営判断に活かすには、更新頻度や数値の確定状況を明確にすることが求められます。収集や照合の負担を減らし、担当者が差異分析や業績説明に時間を充てられる運用体制を整えましょう。将来予測やシミュレーションも求める場合は、連結決算機能とは別に、対応製品と利用条件を確認します。

システムを導入する際の注意点と対策

AI連結決算システムは業務を支援するツールですが、単に導入するだけで業務が自動的に効率化されるわけではありません。事前の準備や運用の設計を怠ると、システムが十分に活用されないリスクがあります。

まず、システムを導入する前に、既存の業務プロセスを整理し、標準化する手順を踏みましょう。各子会社でバラバラに行われている業務フローをそのままシステムに乗せようとすると、カスタマイズが複雑化し、導入コストが膨らむ原因になります。

また、子会社側の理解と協力体制の構築も欠かせない要素です。データの提出方法が変わることで、子会社の担当者に一時的な負担がかかる場合があります。導入の目的やメリットを丁寧に説明し、グループ全体で一丸となって取り組む姿勢を共有することが不可欠です。

さらに、システムの操作方法やAIの活用方法について、担当者への教育を進めます。AIの提案を確認する担当者、会計判断や承認を行う責任者、例外処理の手順を明確にすることも求められます。段階的な導入計画を立て、研修やサポート体制をあらかじめ整えておくとスムーズです。

AX CAMPで現場のAI活用スキルと業務課題の解決力を育成

経理業務でAIを活用するには、現場の担当者がAIの特性を理解し、自社の業務課題に合わせて使い方を考える力を身につけることが大切です。株式会社AXが提供する法人向けAI研修サービス「AX CAMP」は、業務課題の整理からAIの実務活用までを支援します。

AX CAMPは、14時間のeラーニングとAI化計画のプランニング、半年から1年間にわたる伴走支援を組み合わせた研修です。AI活用の基礎やAIエージェントの設計を学び、業務のどこにAIを取り入れるかを検討します。詳しいカリキュラムや支援内容は、AX CAMP of サービスページで紹介されています。

研修では、知識の習得に加えて、実際の業務課題に取り組み、学んだ内容を実務に活かすことを目指します。例えば、株式会社JIMOS様（導入事例ページ）では、役員・管理職から実務者層への段階的な展開に向けて、AI活用の土台づくりが進められています。同社への取材記事では、共通のAIリテラシーを整える取り組みが紹介されています。

経理業務の課題を整理し、AIを活用する業務の優先順位や人材育成の進め方を考えたい企業は、AX CAMPをご活用ください。業務の棚卸しとAI活用計画づくり、現場での実践を通じて、担当者のAI活用スキルと業務課題の解決力を育てます。

まとめ：AI技術の活用で実現する経理業務の高度化

AI連結決算は、勘定科目の候補提示や内部取引の自動突合、連結精算表のレビューなどを通じて、連結決算業務の効率化を支援します。実装されている機能や対応工程は製品によって異なるため、提供済みの機能と今後の開発計画を区別して比較することが欠かせません。

AIを活用しても、差異調査や会計方針に応じた調整、担当者による確認・承認は避けて通れません。自動処理と人が判断する工程を明確に切り分けることで、経理担当者が分析や業績説明などに時間を充てやすい体制を構築しやすくなります。

自社の課題に合ったツールを選び、段階的に導入を進めましょう。現場のAI活用スキル向上と業務プロセスの標準化を並行して進め、確認・承認を含む業務全体で効果を検証することが、AI連結決算の活用を進めるうえで大切です。