AIで監査資料の準備を自動化する方法｜経理業務の効率化と導入手順

「毎年の監査対応の時期になると、通常業務が回らなくなるほど資料準備に追われる」「手作業での転記ミスや書類の提出漏れが不安」と悩んでいませんか？監査対応は経理・財務部門にとって大きな負担です。AIを活用した監査資料準備の自動化は、証憑の検索や照合にかかる業務負荷を軽減し、より付加価値の高い業務に時間を振り向けるための選択肢となります。

AIの導入により、証憑の読み取りや分類、仕訳データとの照合といった準備工程の一部を自動化する道が開けます。ただし、スムーズな運用には資料の電子化やシステム連携、明確な照合ルールの整備が欠かせません。

誤読・誤照合・資料の欠落の確認、例外処理と提出承認は人が担います。本記事では、AI監査資料準備自動化のメリットや具体的な活用シーン、企業向けツールと監査法人の活用事例、導入手順を解説します。

AIを活用した監査資料の準備を自動化することとは？注目される背景を解説

AIを活用した監査資料の準備の自動化とは、これまで手作業で行っていた証憑の収集、情報の抽出・分類、仕訳データとの照合の一部をAIとシステム連携によって効率化する取り組みです。経理部門の負担を確実に軽減するためには、システムに任せる工程と、人間が目視で確認・判断する工程を明確に切り分ける設計が求められます。

決算期や監査期における資料準備では、限られた時間の中で大量のデータを処理しなければなりません。こうした業務にAIを組み込む際は、処理速度の向上を目指すだけでなく、必要な資料の網羅性や、照合結果の正当性を検証できるダブルチェックの仕組みもあわせて整えます。

監査資料の準備における従来の課題

従来の監査対応では、膨大な紙の領収書や請求書、PDFファイルの中から、監査人が指定した取引に該当する証憑を手作業で探し出す必要がありました。この作業は決算期の限られた時間の中で行われるため、経理担当者に重い負担を与えます。

さらに、手作業による転記やファイル名の変更、フォルダ分けのプロセスでは、ヒューマンエラーが発生しやすくなります。書類の提出漏れや仕訳データとの不一致が発覚すると、監査人との間で何度も確認の往復が発生し、さらなる工数の増加を招きます。

AI技術の進化がもたらす自動化の仕組み

AIを用いたOCR（光学文字認識）や生成AIを組み合わせることで、請求書や領収書から日付、金額、取引先などの情報を自動で抽出する仕組みが整います。非定型の帳票も処理対象に含められますが、対応範囲や精度はツール、帳票の形式、画像の品質に左右されます。実務に投入する前に、読み取り誤りが発生することを前提としたテスト検証を重ねておきましょう。

さらに、アクセス権限を設定した社内ストレージと会計システムを連携させれば、条件に合う証憑の検索、分類、仕訳との紐づけ候補の作成までを自動で進められます。電子化・連携・照合ルールを整備した対象業務で、収集から照合までの一部を自動化しつつ、誤読や紐づけミス、取得漏れの最終チェックと提出前の承認は必ず人が行う運用を設計します。

監査対応を自動化することで得られる3つのメリット

監査資料の準備の一部を自動化することは、経理部門の業務負担を大きく和らげる契機となります。具体的には、工数削減、転記ミスの削減、業務の標準化という3つのメリットをもたらします。こうした恩恵を十分に享受するためには、事前のデータ整備と、エラーを防ぐ確認体制の構築が欠かせません。

これらの取り組みは、作業時間の短縮に加え、経理メンバーが財務分析などの業務に時間を振り向けるための土台となります。それぞれのポイントを見ていきましょう。

1. 準備作業にかかる時間と人件費の削減

AIを活用することで、証憑の検索や突合作業にかかる工数を大幅に削減する効果が見込めます。実際の削減幅は対象業務やデータの整備状況によって左右されるため、残業時間や人件費への影響を評価する際は、導入後に発生する人手での確認・修正工数や、ツールの運用コストも加味して総合的に比較しましょう。

削減できた作業時間は、財務分析や経営計画の策定といった、より付加価値の高い業務に充てられます。経理部門の生産性向上につなげるには、導入後にどの業務へ時間を配分するかも検討しておくとよいでしょう。

2. 手作業による転記ミスや漏れの防止

証憑からの情報抽出やデータ連携を活用すると、手入力に伴う転記ミスを未然に防ぐ効果が高まります。ただし、読み取り誤りや誤照合、資料の取得漏れを見落とさないためのチェック体制は欠かせません。AIが「一致」と判定した資料にもエラーが紛れ込んでいるケースを想定し、アラートが出た箇所だけを部分的に確認して済ませないよう注意しましょう。

元データとの件数・金額照合や、一致判定済み資料の抜取確認を組み合わせることで、誤りや欠落を発見しやすくなります。確認結果や修正履歴も残し、監査人に資料の作成過程を説明できる状態を維持しましょう。

3. 監査対応の属人化解消と業務の標準化

「あの資料は〇〇さんしか場所を知らない」といった、特定の担当者に依存する状況は監査準備の課題です。AI監査資料準備自動化の導入に合わせて、資料の保存先、命名規則、収集・分類の手順を統一することで、業務を標準化しやすくなります。

担当者の異動や退職が発生した場合にも対応できるよう、例外処理の方法や確認・承認の担当者も明文化します。こうした整備は業務のブラックボックス化を防ぎ、組織としての継続性と安定性を確保することにつながります。

経理業務におけるAIの具体的な活用シーン

AI監査資料準備自動化は、日々の仕訳処理から決算期の監査対応まで、経理実務のさまざまな場面で導入を視野に入れられます。特に、証憑と会計データの突合や、監査人からの資料依頼に応じたファイル検索は、自動化による恩恵を受けやすい代表的な業務です。

実際の業務フローにAIをどのように組み込めるのか、具体的なユースケースを2つ挙げて解説します。

勘定科目や仕訳データと証憑書類の自動照合

会計システムの仕訳データと、領収書や請求書などの証憑データを照合する業務は、自動化のファーストステップとして適しています。AIが画像やPDFから金額、日付、取引先情報を抽出し、あらかじめ設定した照合ルールに基づいて仕訳との紐づけ候補を自動作成します。ただし、合算された取引や日付のずれなど、自社特有の処理方法に合わせたルールの細かなチューニングが求められます。

金額の不一致や日付のずれを検出した際に、担当者へ自動でアラートを通知する仕組みも実装可能です。ただし、不一致が直ちに不正を意味するわけではなく、逆にシステムの一致判定が取引の正当性を完全に保証するものでもありません。担当者が不一致の原因を究明するとともに、一致とされた資料についても定期的なサンプリング調査を行い、全体の取り込み件数や金額の照合を併用する運用が望まれます。

監査人から要求される資料リストの自動仕分けと作成

監査法人から提示される「資料依頼リスト（PBCリスト）」に基づき、必要なファイルを社内ストレージから検索・分類する業務にもAIが力を発揮します。取引期間、金額範囲、勘定科目などの条件を整理し、検索対象の保存先とアクセス権限を設定した上で、該当する契約書や稟議書、証憑ファイルの候補をスムーズに抽出します。

検索したファイルを指定のフォルダ構成へ仕分けし、提出用資料リストの下書きを作る工程も自動化の対象です。提出前には、依頼リストと収集結果を照合して不足・重複・対象期間の誤りを確認し、必要な例外処理を行います。確認と承認を経て提出する運用により、追加依頼への対応も整理しやすくなります。

自社に最適な自動化ツールを選定する際のポイント

自社に最適なAI監査資料準備自動化ツールを選ぶには、既存の業務システムとの連携性と、自社の情報管理方針や監査上の要件への適合を確認します。機能の豊富さだけでなく、実際の資料を使って運用できるかを評価する視点が欠かせません。

まず確認すべきは、現在利用しているERP（基幹業務システム）や会計ソフトとのAPI連携性です。APIやファイルの取り込みに対応しているか、必要な項目を受け渡せるか、連携エラーや取り込み漏れを検知できるかを確認します。手動での入出力が残る場合も、その工数と確認手順を含めて導入効果を評価しましょう。

次に、セキュリティ基準を確認します。監査資料には企業の機密情報や個人情報が含まれるため、データの暗号化やアクセス権限の設定、操作履歴の保存などを確認してください。ベンダーがSOCレポートなどの第三者による保証報告書を提供している場合は、報告書の種類、対象サービス、対象期間と確認された統制の範囲を確認し、自社の審査に役立てます。個人情報の扱いは個人情報保護委員会の生成AIサービス利用時の注意喚起、著作権は文化庁のAIと著作権も確認してください。

さらに、現場の担当者が迷わず操作できるインターフェースを備えているかどうかも見逃せないポイントです。ノーコードやローコードでワークフローを調整できるツールであっても、設定変更時の承認フローや変更後の動作検証プロセスが備わっているかを確認しておくと、導入後の安定運用につながります。

監査資料の準備を自動化するための4つの導入ステップ

AI監査資料準備自動化を進める際は、現状の課題を把握し、対象業務を限定して効果とリスクを検証する段階的なアプローチが有効です。確認体制が機能することを確かめながら、適用範囲を広げていきます。

ここでは、自動化プロジェクトを進める際の具体的な4つのステップを順を追って解説します。

ステップ1：現状の監査資料準備プロセスの洗い出し

最初のステップでは、現在の監査対応において「どの資料の準備に最も時間がかかっているか」を可視化します。証憑の回収、仕訳との照合、ファイル名の変更など、各作業にかかっている工数を数値化し、ボトルネックとなっている業務を特定します。

この段階で、重複作業や形骸化している手順を洗い出して見直します。ただし、承認や照合といった確認作業を簡略化する際は、内部統制上の本来の目的を十分に検証した上で判断しなければなりません。各工程の目的と責任者を整理し、自動化を取り入れた後も必要なガバナンスを維持できる体制を整えます。

ステップ2：自動化対象とする業務とデータの特定

次に、洗い出した業務の中から、自動化を試す「定型・半定型業務」を選びます。例えば、PDFの請求書からデータを読み取って仕訳と突合する作業が候補となります。処理量、帳票の種類、照合条件、例外の多さを確認し、自動化による効果を検証しやすい範囲に絞りましょう。

同時に、証憑の電子データが読み取りやすい形式で保存されているかを確認し、必要に応じて整理します。紙の資料が多い場合は、スキャンして電子化するルールを事前に策定します。保存先、命名規則、取引を識別する項目、アクセス権限も整えておくと、資料の検索や紐づけを検証しやすくなります。

ステップ3：スモールスタートでのツール検証と評価

まずは特定の勘定科目（例えば「旅費交通費」や「消耗品費」など）や、一部の部署に限定して試験導入（PoC）を行います。人が確認した正解データを用意し、読み取り精度に加えて、誤一致率と未検出率を評価します。誤一致は誤って一致と判定したもの、未検出は本来検出すべき不一致や欠落を見逃したものとして、評価対象・分母・件数を明確に記録します。

また、元データと取り込み後の件数・金額を照合し、一致判定済み資料も抜き取って原本と確認します。取得漏れや重複、検索漏れを含めて検証し、発生した課題やエラーをベンダーと協力して改善します。例外を中心とする確認へ移行するのは、これらの統制が有効に機能すると確認できた範囲に限定し、確認方法と提出承認者を決めてから本番運用へ進みます。

ステップ4：実施後の効果測定と社内への定着支援

試験導入が完了したら、導入前後で対象工程・処理件数・測定期間をそろえ、工数や誤りの発生状況を比較します。AIの処理時間だけでなく、人による確認・修正や例外処理、運用保守の工数も含めて費用対効果を評価します。効果と統制の有効性を確認した上で、対象範囲を徐々に拡大していきます。

ツールの操作マニュアルとエラー発生時の対応手順を作成し、経理メンバー向けの研修やフォローアップを実施します。導入後も件数・金額照合や抜取確認を継続し、帳票やシステム、照合ルールが変わった際には精度を再検証して、実務に定着するよう支援します。

AIを活用した自動化を進める上での注意点

AIによる監査資料準備の自動化を推進するにあたっては、技術的な限界や運用上のリスクをあらかじめ把握しておくことが求められます。システムだけに依存せず、人による二重チェックと提出承認のプロセスを組み込み、万が一の誤りや資料の欠落を確実に検知できる体制を整えておきましょう。

生成AIには、根拠のない内容をもっともらしく出力するハルシネーションのリスクが潜んでいます。また、OCRの誤読や誤った照合、資料の取得漏れといったエラーへの警戒も怠れません。AIが作成した資料リストや突合結果は、元資料との突き合わせ、例外の確認、一致判定済み資料のランダムな抜取確認を組み合わせて検証します。対象業務の重要性やリスクに応じて確認範囲を定め、最終的な提出承認を人が行う「ヒューマン・イン・ザ・ループ」のプロセスを設計しましょう。

機密情報の取り扱いについては、入力データの学習利用、保存期間、削除方法、再委託先などを、利用規約や契約で確認します。学習利用を停止するオプトアウトの設定がある場合も、対象となるデータや適用条件を確認してください。法人向けサービスやAPIであっても名称だけで安全性を判断せず、自社で承認された環境と権限の範囲で利用します。

監査対応の効率化に役立つ会計ソフトと監査法人のAI活用事例

ここでは、企業が導入できる会計ソフトと、監査法人側のAI活用事例を紹介します。マネーフォワード クラウド会計Plusは企業向けの会計ソフトです。一方、Omniaの調書レビューAIエージェントとDocument Intelligence Platformは、以下の公式発表では監査法人側が使用する機能・システムとして説明されています。一般企業向けの外販条件や導入費用は公表されていないため、被監査会社としては自社の監査における適用範囲や、求められる提出データの形式を事前に監査法人へ問い合わせておくとスムーズです。

会計ソフト・AI活用事例	利用主体・位置づけ	特徴	確認ポイント
マネーフォワード クラウド会計Plus	中堅・上場準備企業、上場企業が導入する会計ソフト	仕訳候補の自動作成、仕訳承認・権限管理・ログ機能	既存の会計システムからの移行コストと連携性
Omniaの調書レビューAIエージェント	監査法人側の利用事例：トーマツの監査担当者が使用	調書初稿の記載不足や文書化手法への準拠性の点検、改善点の提示	自社の監査での適用範囲と必要な提出データ
Document Intelligence Platform	監査法人側の利用事例：EY新日本が監査で使用	証憑内容の読み取り、会計データとの突合、調書作成の支援	自社の監査での適用範囲と必要な提出データ

1. マネーフォワード クラウド会計Plus（株式会社マネーフォワード）

株式会社マネーフォワードが提供する「マネーフォワード クラウド会計Plus」は、中堅企業や上場企業、上場準備企業向けのクラウド会計ソフトです。データ連携による仕訳候補の自動作成に加え、仕訳の申請・承認、権限管理、ログ管理など、内部統制を支える機能が案内されています（出典：マネーフォワード クラウド会計Plus公式サイト）。

監査対応への活用を検討する際は、必要なデータや履歴をどの形式で出力できるか、監査人にどの範囲までシステム上で共有できるかを事前に洗い出しておきます。証憑の管理方法や既存システムとの連携範囲も含め、自社が自動化を目指す工程の要件を十分に満たしているかを検証することが、導入成功への近道です。

2. Omniaの調書レビューAIエージェント（デロイト トーマツ／監査法人側の利用事例）

監査プラットフォーム「Omnia」に搭載された調書レビューAIエージェントは、トーマツの監査担当者が利用する機能です。担当者が作成した調書初稿を分析し、記載内容の不足や所定の文書化手法への準拠性を点検して、改善点を提示します。提案内容は担当者が確認し、必要に応じて調書を修正する運用です（出典：デロイト トーマツの調書レビューAI導入発表）。

これは監査法人側のレビュー業務を支援する利用事例です。被監査会社が自社に導入するツールとしてではなく、監査法人の業務でAIがどのように使われるかを理解する参考となります。自社の監査での適用範囲と必要な提出データは、担当の監査チームに確認してください。

3. Document Intelligence Platform（EY新日本有限責任監査法人／監査法人側の利用事例）

「Document Intelligence Platform（DIP）」は、EY新日本有限責任監査法人が監査で使用する書類解析システムです。公式発表では、生成AIによる証憑内容の読み取り・理解、会計データとの突合、調書作成を一連の処理として行う仕組みと説明されています（出典：EY新日本のDIP本格稼働発表）。

DIPは監査法人側の証憑突合を効率化する活用事例です。被監査会社としては、自社の監査においてどの手続きにこのシステムが適用されるのか、またどのような形式の証憑や会計データを準備すべきなのかを事前にヒアリングしておくとよいでしょう。この発表内容だけをもって、すべての監査手続きが全量分析へ移行することや、企業側の資料準備全体が自動化されると判断するのは早計です。

AI導入時に確認したい内部統制・監査上の対応

内部統制報告制度（J-SOX）に関しては、企業会計審議会が2023年4月7日に内部統制基準・実施基準の改訂を公表しています。改訂基準は、2024年4月1日以後に開始する事業年度の財務報告に係る内部統制の評価・監査から適用されます（出典：金融庁の改訂公表資料、改訂意見書の適用時期等）。AIツールを導入する際も、自社に適用される制度と既存の内部統制を踏まえ、業務フローの変更が及ぼす影響を慎重に評価しておきましょう。

実務上は、資料の取得元、取り込み件数、抽出結果、照合ルール、修正履歴、確認・承認者などを「監査証跡（オーディットトレイル）」として残せるように設計することが重要です。AIの出力だけでなく、元資料と処理結果の対応関係を追跡できる状態にし、誤りや欠落への対応を説明できるようにします。

導入初期から自社の監査法人と、資料準備プロセスの変更内容、必要な記録、データ提出形式について相談しておくと、手戻りの防止に役立ちます。自動化対象と人による確認範囲を整理し、社内の責任者が運用の妥当性を評価した上で導入を進めましょう。

自動化の導入がもたらす業務変化と組織へのインパクト

AI監査資料準備自動化は、経理部門の作業配分を見直すきっかけになります。検索や転記などの一部を自動化し、担当者が結果の検証、例外への対応、財務分析に時間を配分できる体制を目指します。

例外を中心とした確認へ移行する場合も、正解データによる誤一致率・未検出率の評価、元データとの件数・金額照合、一致判定済み資料の抜取確認を継続します。こうした統制が有効と確認できた範囲に限って確認方法を見直し、資料の欠落への対応と提出承認は人が担います。例外表示だけに依存せず、確認品質を維持しながら業務時間の短縮を図ることが大切です。

また、担当者がAIワークフローの設計・改善に関わることで、業務を可視化し、データの品質や統制を見直すスキルの習得につながります。担当者個人の工夫をチームで共有し、継続的に改善できる体制を整えましょう。

監査資料の準備をAI化する際によくある質問（FAQ）

AI監査資料準備自動化の導入では、セキュリティや監査法人との連携について事前に整理しておくことが重要です。ここでは、導入を検討する際に確認したい3つの質問に回答します。

Q. AIによる自動化を導入すると、監査法人側の対応も変わりますか？

資料の整理方法や提出形式が変わることで、監査法人とのやり取りが効率化する可能性があります。ただし、監査手続きの内容や範囲は監査法人が判断するため、自動化だけで監査期間や費用が削減されるとは限りません。必要な証憑、データ形式、処理履歴、人による確認内容について、導入前に担当の監査チームと相談しましょう。

Q. 中小企業でも監査資料準備を自動化する価値はありますか？

監査対応の有無や資料の処理量、現状の作業時間によっては、導入を検討する価値があります。まずは既存の会計ソフトや社内で利用が認められたツールの機能を確認し、負担の大きい工程に絞って試しましょう。利用料に加え、データ整備や人による確認にかかる工数も含めて費用対効果を判断します。

Q. 導入にあたって社内のセキュリティ審査を通過するためのポイントは？

入力データの学習利用の有無や停止条件、保存場所・期間、削除方法について、ベンダーの契約や仕様書で確認することが第一歩です。アクセス権限の管理方法、通信・保存時の暗号化、操作履歴の取得方法も整理し、社内のセキュリティ部門が求めるチェックシートに沿って根拠資料を提示するとよいでしょう。

AX CAMPなら現場成果から逆算したAI活用と業務自動化を設計できます

株式会社AXが提供する法人向けAI研修サービス「AX CAMP」は、AIの知識を学ぶだけでなく、実務の課題に合わせたAI活用の設計・改善・定着を支援します。14時間のeラーニングカリキュラム、個別のAI化計画プランニング、半年から1年間の伴走支援を通じて、現場での活用を後押しします（出典：AX CAMP公式サービスページ）。経理部門の監査資料準備についても、自動化したい工程やデータの状態、人による確認体制を整理した上で、取り組み方を検討することが大切です。

AX CAMPの導入事例として、Route66株式会社では、最大24時間かかっていた原稿執筆についてAIによる出力が10秒になったと報告されています。これは原稿執筆に関する個別事例であり、監査資料準備の削減率や、人による確認を含む総工数の効果を示すものではありません（出典：Route66株式会社の事例）。

また、株式会社JIMOSでは、役員・管理職から段階的にAI活用を広げ、全社展開に向けた土台づくりを進めています（関連：株式会社JIMOSの事例、出典：株式会社AXによるJIMOSへのインタビュー）。自社の実務に合わせたAI活用を学び、監査対応を含む業務の負担軽減に取り組みたい企業様は、AX CAMPの導入をご検討ください。

まとめ：AIによる資料の準備を自動化することで実現する次世代の監査対応

AI監査資料準備自動化では、データの電子化やシステム連携、照合ルールを整えた上で、収集・抽出・分類・照合の一部を自動化できます。効果は対象業務とデータの状態によって異なるため、まずは自社の課題に合ったツールの選定やプロセスの整理から始めましょう。

導入時は、誤読・誤照合・取得漏れを検証し、元データとの件数・金額照合や一致判定済み資料の抜取確認を組み込みます。人による例外処理と提出承認を維持し、確認・修正工数も含めて効果を測定することが、実務で使える自動化につながります。

まずは自社の監査準備プロセスを洗い出し、対象を絞った試験導入から着手してみてはいかがでしょうか。