生成 AI× Finance

生成 AIを活用した財務経理業務変革
あずさ監査法人

コンサルティング事業部

生田 武則 ／ディレクター

城戸口 甚平／シニアマネジャー

2

022年11月に公開されたChat GPT 1は、その自然言語処理能力の高さと無償で機能を利用できる障壁の低さから、爆発的な勢いでPOINT 1

により、財務経理領域においても、既存のデジタルソリューションでは解生成 AI が 効果を発揮するユースケースとができます。KPMG Insight Vol.65 / 2024 年 3月号2 では、生成 AIの活果を発揮するユースケースは多く存在全世界へとユーザーを拡大しています。その特徴を理解して利用すること決が難しかった業務の高度化や効率化の実現に大きな可能性を見出すこ用に対する総括的な内容を紹介しました。2 回目となる今回は、財務経理業務改革に向けた生成 AI活用のユースケースとAIガバナンスおよびリスクマネジメント、データマネジメントへの影響、生成 AI適用後の出口戦略について解説します。

なお、本文中の意見に関する部分については、筆者の私見であることをあらかじめお断りいたします。

財務 経 理 業務 において、生 成 AI が 効する。経理チャットボットや文書ドラフ

ト生成は分かりやすく効果を実感できる ユースケースの 代 表 例 であるが、他にも 判断 や 処理の自動化、分析 の支援において、生成 AIは効果を発揮する。
POINT 2

各ユースケースにおける活用のポイント

生 成 AI を 活用するうえでは、全ユースケースに共通のポイントと個別ユースケースで考慮すべきポイントの両方があり、それらを網羅することで最大の効果を発揮する。
POINT 3

生成 AI はデータマネジメントに影響

生成 AI は、企業の データマネジメントに多くの影響を及ぼす。生成 AI により、
生田 武則

Takenori Ikuta

1

K PMG Insight Vol.66

城戸口 甚平Jimpei Kidoguchi

データマネジメントに 求められる 要素も増えるが、一方で、データマネジメントの負荷低減につながる取組みともなり得る。

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global organization of independent member firms affiliated with KPMG International Limited, a private English company limited by guarantee. All rights reserved.

Ⅰ

財務経理領域における生成AI活用のユースケース

蓄積されることで、知識が見える化され証するものではありません。そのため、間ることができます。

や是正措置等、ルールを整備し業務を構て、経理組織の強化と人材育成に利用す経理チャットボットを導入するには、セはじめに財務経理領域における生成 AI

キュアな生成 AIの活用基盤を構築するこ

各ユースケースにおける生成 AI活用のポイ等必要なインプット情報が文書化されて活用のユースケースについて、その内容とントを解説します。

1. 経理チャットボットとはもちろんですが、規程やマニュアルいることも重要となります。生成 AIを活用における社 内の問い合わ せに対応するチャットボットです。経理部門は、事業部門や子会社の従業員からくる各種業務規程における取扱いや会計システムの使い方等についての問い合わせに多くの時間を費やしています。これは財務経理組織内でも同様で、新しい取引における仕訳や業務処理の相談、減損等の決算仕訳に関築する必要があります。

2. 文書ドラフト生成
2 つ目は、生成 AIの代表的な機能といえしたチャットボットの導入方法はいくつかる「 文章生成 」を活用するケースです。会

チャットボットサービスをそのまま導入すける有価証券報告書、決算説明会資料やありますが、たとえば、製品化されている

ユースケースの 1 つ目は、経理財務領域違った回答が出てしまったときの対応方針

る場合でも、インプット情報を適切に登録しなければ正しい回答は得られません。
同様に、生成 AIを用いたチャットボットシステムを自社で構築する場合でも、適切なインプット情報を与えていなければ、経理領域の専門的な質問をしても、財務経理の専門知識を加味しない一般論的な内容や間違った内容を回答することになり、望社法で要求される事業報告や金商法にお統合報告書および事業計画（ 中計）等、財務経理部門（ および経営企画部門、IR 部門 ）では、外部に開示する文章を作成する多くの業務が存在します。社内稟議や通達および規程類、報告書等の内部文書も含めると、文章を作成するシーンは非常に多くあります。

現状では人がゼロから作成しているこんだ結果が得られることはありません。

れらの文書作成を、生成 AIがストーリーや会等、日々、さまざまな問い合わせに対応問い合わせに対応するかを整理し、その練させることで、作業効率は向上します。

生成 AIを活用したチャットボットが、こ回答のベースとなるインプット情報の体系する質問、連結決算手続上の取扱いの照しています。

のような問い合わせに対応することで、質問者は課題を自己解決することができ、財務 経 理部門側は対応時間を削減できます。また、人が対応することにより属人化されていたナレッジがシステム内で整理・チャットボットの導入では、どのような回答の根拠となる社内文書を用意します。
や改廃等の適切な反映、内容の充実度も回答精度に影響することから、インプット情報とすべき文書の現状調査と整備が非常に重要です。
（ 図表1参照 ）。

一方で、生成 AIは100 ％の回答精度を保構成のアイデアを提案したり、文章を洗また、生成 AIが決まった構成やストーリーに基づいて文章の型を作成したり、具体的な情報の収集と転記をすることで、文章作成の自動化範囲を拡げることが可能です。

文書ドラフト生成を実現するには、前述の「 経理チャットボット」同様、セキュアな図表 1 よくある問い合わせ例と必要な文書
分野

1
2
3
4
56
7

問い合わせ内容

回答に必要な文書

連結決算

グループ会計処理方針や連結パッケージシートの入力方法

グループ会計方針書、連結決算マニュアル、連結パッケー
ジ作成マニュアル等

単体決算

現場部門からの新しい取引が発生する場合の会計処理の方法や会計システムの使い方

経理規程、細則、通達等

単体決算

固定資産管理経費管理
税務
税務

出所：KPMG 作成

固定資産の減損や税効果等の決算処理方法

グループ会計方針書、会計基準等

固定資産等の資産化や耐用年数の取扱い

固定資産管理規程／管理細則

消費税の課非区分等の判断

消費税法、税法通達、QA 等

立替経費精算システムの使い方や経費規程の取扱い請求書や領収書の電子帳簿保存法上の取扱い

立替経費精算システムユーザーマニュアル、経費規程請求書／領収書管理マニュアル© 2024 KPMG AZSA LLC, a limited liability audit corporation incorporated under the Japanese Certified Public Accountants Law and a member firm of the KPMG
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2DigitalTransformation

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生成 AI を活用した財務経理業務変革

生成 AIの活用基盤を構築することに加えンは広範囲にわたるため、まずは生成した単純な指示を出しても、求める答えは返っ組みを整理・構築することが重要となりまでクイックに実現してから、他の文章作成プロンプトに丁寧に示すことが重要です。

て、作りたい文書に応じた情報収集の仕す。たとえば、事例を参考にサステナビリ
ティ関連の開示文書を作成する場合、有価証券報告書等の他社事例を収集・整理したデータベースと連携して、参考とすべき事例を検索・特定します。一方、有価証券報告書の経営者による業績分析の記述い文章の対象を1つ定め、スモールスタートタスクへ横展開することが望ましいと考えます。

3. 判断の自動化
3 つ目は判断の自動化です。財務経理情報に対する正確性や整合性が求められうな局面があります。実質リースの判定や仕組みが有効となります。このように、出力したいアウトプットの文章種 別の選択と、それに適したインプットデータの収集方法（ 外部情報／内部情報 ）を交通整理することで、作成される文書の精度とユーザーの利便性はより向上します。
（ 図表 2参照 ）生成 AI による文章ドラフト生成の導入

ずは判断し、該当すべき取引を選定するよ本人／代理人の判断、連結／持分法範囲な異なる表現の文章から判定要件への適合度を測定し、その判断の根拠となるポイントを整理して回答することが実現できます。

この指示の工夫を「 プロンプトエンジニアリング」と呼びますが、これは生成 AIかです。ここでは、生成 AIに会計基準で求めントです。たとえば、実質リースの判定をんで検討・判定し結論を出すというケース
られる要求事項をインプット情報として与ら希望する回答を得るうえで重要なポイ行うケースでは、IFRS第16号や日本基準のえ、読み込ませた契約書等の情報をその「 リースに関する会計基準公開草案 」にお答させることを考えます。れていますので、その要件をプロンプトに要求事項にあてはめて判定し、結果を回判断の自動化を実現するには、プロンプトと呼ばれる生成 AIに対する指示が重かもしれません。しかし、応用できるシー「○○を判定して回答を返してください」と

図表 2

実現できなかった、文脈に応じてさまざまの決定等、人が契約書等の情報を読み込効果について、1 つの文章作成作業だけで見ると、削減される業務時間は多くはない断のための細かい条件、判断の具体例を
従来のルールベースによる判定処理では業務には、処理や手続きを行うために、まる場合には、企業の内部資料と連携する

たとえば、指示の前提を補足することや判明示することがあげられます。これにより、情報のように、その企業として書くべき項目や構成が定まっており、企業に固有のてこないため、判断のポイントや具体例を要となります。契約書等をインプットして、いて、リース取引の要件がいくつか定めら記載することで、要件の判断を行わせることになります（ 図表3 参照 ）。

開示文章作成の流れ
内部文書

生成 AI

有価証券報告書

第一部 企業情報

第1【企業の概況】
社内資料から必要な情 報を抽出・整理並び替え・要約• IR決算説明会資料• 経営会議資料 等・・・
指示インプットした情報を元に有価証券報告書の記載文章を作成して。

• 有価証券報告書の他社開示事例• 金融庁の記述情報開示原則 等

2【サステナビリティ】
3【事業等のリスク】
4【経営者による分析】（1）経営成績の状況りとなります。

・・・

・・・
優良事例や金融庁の解説資料からエッセンスを抽出

1【経営方針】

回答

作成した文章は以下の通

外部情報

第2【事業の状況】

当連結会計年度の世界経済は
このような経営環境のなかで当社グループは・・・・・・

第5【経理の状況】
1【連結財務諸表】
・・・

出所：KPMG作成

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4. 処理の自動化

これらの業務効率化のため、決算デジタに代わって生成 AIに実施させることが考え

ム、AI-OCR、RPA等さまざまなデジタルソの請求書を適切に読込み、情報を抽出しルプラットフォームやワークフローシステ

4 つ目は処理の自動化です。販売や購買、経費等の業務プロセスでは確認、照リューションが利用されていますが、生成合、異常検知、分析の作業が存在します

AIもその選択肢の1つです。

が、そのなかでも同質的で、多数の取引や生成 AIを利用して、処理の自動化を実プロセスで発生頻度が高く、手間のかか現する場合、多様な帳票の読取りができが進んでいる一方で、財務経理業務のな購買システムの発注検収データとベンダーる業務はERP（ 基幹システム ）等で自動化

かには人の手による作業が残っています。

図表 3られます（ 図表 4 参照 ）。さまざまな様式

指示を実行する事ができ、言葉のゆらぎや異なる表形式からの情報抽出にも柔軟に対応することができます。

また、生成 AIが数値の照合を可能にすることが大きな利点となります。たとえば、る点も重要なポイントです。従来、生成 AIから送付される請求書の照合作業を、人苦手とされてきました。しかし、テクノロ

は数値 計算や数値情 報の照合処理等は実質リースに該当するかの判定
生成 AI

実質リース判定結果

実質リース判定結果
対象契約書：○○

総合判定：リースに該当

要件1：資産が特定されているか

契約書

結果：Yes

根拠：第2条乙は甲に対し、自己の負担

プロンプトエンジニアリングにおいて別紙1「契約明細書」の1の項

プロンプトの書き方が重要。

に規定する設備・・・と定めており、たとえば・・・のため、資産が特定されていると判断されます

質問や指示を具体的にかく

要件2：・・・

条件や例を出す・・・

質問を分割する

指示の順番を整える
出所：KPMG作成

図表 4

回答項目・様式を定める

購買請求書照合の流れ
生成 AI

購買発注検収データ

照合結果一覧

対象月次：2024年度6月
照合結果：

会社名

1
2

請求書

PDF 等の証憑データをインプット

3

整合性確認等を指示する

・・

数値の照合や定性情報の4

A社
B社
C社

D社

・・・

品目名

PC一式

冷蔵庫

コンテナ
包装材
・・・

金額

870,000
190,000
350,000
215,000
・・・

結果

一致
一致

不一致

差異金額○○

一致
一致

CSVをダウンロード
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ジーは日々進化しており、数値情報の計を併せて整備することで、生成 AI がそれトは少し異なるところもありますが、共通ます。

り、これまでよりも早く広範囲に分析した

成 AIによる出力結果の精度は工夫により算や分析もその精度が格段に上がっていらを結び付けて分析することが可能とな結果を提供できることになります。たとえ

5. 分析の支援ば、予算管理における全社月次P/Lの予実

最 後は分析の支 援です。財務 経 理 領域や経営 管 理 領 域、内部 監 査 領 域では、財務情報の分析を行うために、EPM（Enterprise Performance Management：経営管理システム ）も活用されていますが、比較において、生成 AIを使用することにより、営業等のフロント部門が有する情報を関連付け、予算未達の背景や理由をあらかじめ出力してくれれば、分析作業が効率化されるうえに、人間が気付きにくい部分のインサイトを得ることが可能となります

EPMによる分析は計数的なものに留まり、（ 図表5 参照 ）。

ざまな部門に質問や依頼をして、多数のの高まりにより、今後は財務情報に加え析しています。生成 AIを活用すれば、必要つまり、今まで以上に情報の量や範囲がさらに深堀するための要因調査としてさま資料や情報を集め多大な時間をかけて分な資料を常に同じ場所に格納しておくことで、計数的な分析結果に定性的な文章情報（ さらには非構造化データも）を結び付けて、要因や背景を加味した分析結果を出すことができます。

また、サステナビリティへの社会の期待ないということです。したがって、その誤謬リスクを低減するための業務運用や統制を構築しながら、効果の最大化を目指すことになります。
ⅡAIガバナンスとリスクマネジ
メント

昨今の生成 AIブームのなか、AIガバナンスとリスクマネジメントの整備運用をこれ拡大し、分析の作業量は増加することにます。企業が財務経理領域におけるAI 利なります。それにつれて、生成 AIによる分析の支援が活躍するシーンは増えていくだ
ろうと予測しています。

ここまで、財務経理領域において生成AIを活用できる 5 つのユースケースを見てが重要となります。定量情報と定性情報れる生成 AIの特徴や活用に向けたポイン

図表 5向上しますが、10 0％を保証するものではて、非財務情報の管理も必要となります。

この生成 AIによる分析の支援を実現するためには、定量情報と定性情報の連携して注意すべき点もあります。それは、生きました。各ユースケースにおいて発揮さから検討される会社も多いと認識してい用を進めても、組織としてAIに対するガバナンスが欠如し AI 特有のリスクの認識と対策が不十分である場合、AI 導入による期待効果が十 分に得られないどころか、思わぬ事故につながり、損失を招くことになりかねません。

特に財務経理領域では、企業の将来計

P/L予実比較の流れ
月次 P/L
予実比較データ

売上売原粗利

販管費

営業利益

予算

実績

44,00043,60031,00030,70013,00012,900

8,100

8,040

4,9004,860

内部の定性情報

生成 AI
予実差
△300
△60
△40

売上の予算未達の原因は、主にAセグメ

ントの未達〇百万円によるものです。

△400△100

分析結果

数値データの分析

定量的な売上分析結果
に対し、社内の定性情報を基にその要因や知見を生成し出力

Aセグメントにおいて予算未達となった案件についてその原因は、主に以下となります。
Aプロジェクト 未達〇百万円主に、・・・によるものです。
Bプロジェクト 未達〇百万円主に、・・・によるものです。
・・・• 営業戦略会議資料• 売上報告資料• 受注申請書• 商談記録
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画や財務情報、外部開示を取り扱うため、クする体制やプロセスの構築も必須です

評価に大きな影響を与える可能性がありみも有効です。データへの不適切なアクセ

少しの失敗が業績や投資家・社会からのます。また、誤った情報や、本来は外部に出てはならない情報が外部に開示されることで、法令違反につながるおそれもあります。そのため、AIの適切な活用に向けてポリシー、組織体制、プロセスおよび統制等のガバナンスを整え、リスクを適切に管理していく必要があります。本章では、
リス

クマネジメントの流れについて簡単に説明していきます。

1. AI利用におけるリスクの特定AI活用におけるリスクマネジメントの第一歩は、リスクを特定して一覧化することです。次に、一覧化された各リスクが顕在化した場合の影響の度合いを定義し、対応に向けた検討の優先度付けを行います。
経理チャットボットの例でいえば、AIシし、AI の結果を AI が検証するという仕組スのリスクに対しては、データの整理や区分け、適切なアクセス権の付与等の仕組みを構築し対応することが重要です。これら、リスク対応手続きの業務を設計し、内CFO組織に求められる役割の1つに全社に現代の企業は、さまざまな部署が独自

最後は、定期的なモニタリングです。学習し成長するAIに対し、これらの活動が特定されたリスクを十分に低減しているか、是正や追加的な手続きが必要となるか、想定していなかった新たなリスクが生じていないか等、継続的にモニタリングし、改善していきます。

2. リスクへの対応の検討
次に、各リスクに対する具体的な対応策を検討します。経理チャットボットの例
でいえば、情報漏えいリスクに対し構築手し、その結果として生成 AI の利用が成功につながるものと考えます。

るだけではありません。肝心のデータが整理されず、新たな付加価値創出が困難になることもあります。

特に、 情 報の受け取り手に位 置する構築し、存在するデータの用途の把握、度のコントロールといった、データマネジメントの役割を担うことが求められています。

全社グループレベルのデータ品質を高める重要性が増している今、膨大で高品質なデータを維持するには、生成から集図表 6

データマネジメントの全体像

分析範囲の拡大分析作業負荷の軽減

データの利活用プロセスの構築

る方針を整備します。AI運用後は、チャッ

データ

データ収集負荷の削減

データの可視化

データ管理体制の整備

トボットの利用ユーザーのアカウント管理

データ管理の効率化
データ管理負荷の削減

や利用状況モニタリングも欠かすことのでスクには、AIが生成した結果を人がチェッ

インフラにおける重複や非効率が拡大す

最適化、用途に適したデータの粒度や精段やインプットするデータの取扱いに対すきない対策です。また、ハルシネーションリ態を放置すれば、データ管理に係る役務、とで、AI 導入の活動（ 攻めの戦略 ）とAIガリスクに注意する必要があります。また、といったリスクも識別されます。

り、データの氾濫状態にあります。この状

CFO 組織には組織横断的なガバナンスをン）をそのまま用いて処理を行ってしまうずの従業員又はAIがアクセスできてしまうの用途・方法でデータを収集・保持しておリスクを低減し、リスクと向き合いながトボットの間違った回答（ ハルシネーショ
本来そのデータを閲覧する権限がないはな取組みです。このような変化のなかで、おけるデータマネジメントがあります。

3. 定期的なモニタリングの実施

バナンス（ 守りの戦略 ）が表裏一体で機能ます。一方、AIシステムの運用後はチャッデータの利 活用が 進む現在の企 業に整備することが求められます。

等で可視化し、各リスクに対する統制をないよう情報漏えいリスクに注意します。
場合には、サードパーティリスクも識別し

1. データマネジメントとCFO組織

おいて、データマネジメントは非常に重要らさまざまな場面でAIを利活用していくこ

また、外部ベンダーのサービスを利用する

生成 AI利用によるデータマネジメントへの影響

部監査や内部統制の評価項目としてRCM

ステムの実装時に、チャットボットにインプットした情報や得た回答が外部に漏れⅢ

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生成 AI を活用した財務経理業務変革

約、活用まで、CFO 組織による一貫したデータマネジメントが必要です。

2. 生成AI利用によるデータマネジメントの効率化

データマネジメントの対象領域は広範

囲で複雑であり、それを網羅するうえではDMBOK 等を参照する必要がありますが、ここでは主要な領域として「 データの利活用プロセス」「 データの可視化 」「 データの管理体制 」の 3 つにおける生成 AI活用に容を認識することができます。これまではことが想定されます。そうした事態を回避いたエンティティやオブジェクトが、あた限を細かく設定し、生成 AIを経由した場コードが一致して初めて同一と見なされてかも人が認知するように、名称のみで判断することができ、柔軟なデータ管理が実現するとともに、コード管理から解放されるというわけです。

3. 生成AI利用のためのデータマネジメントの精緻化

我々は、今後、生成 AIを活用していくうするには、従来以上にデータのアクセス権合でも適切な対象者のみがその情報にアクセスできる環境を構築する必要があります。
Ⅳ

生成 AI利用における出口戦略
1. 生成AIと経理DX向けたポイントを解説します。
（ 図表 6 参

えで、データマネジメントの重要性がさらまず、最も影響が大きいと想定されるの理領域において生成 AIを利用する場合、イは財務経理業務において多くの恩恵をもでなく、文章による文字情報も対象になる剤になると考えられます。また、第 I 章で照）が「データの利活用プロセスの構築」です。
ユースケース「 分析の支援 」で述べたとおり、生成 AIを利用することで人間が独力で実施するよりも分析対象とするデータの範囲や量は格段に増加し、分析の高度化が可能となります。また、一次的な分析を生成 AIが担うことにより、人は最終的な分析のみを実施するだけで済み、負荷軽減にもつながります。

次に「 データの可視化 」です。データを可視化するには、データをタイムリーに取得することが重要であり、データの所在の特定やデータ収 集が重要となりますが、その作業を生成 AIが担うことが可能です。
それにより、人はただ見たい情報を指示すに高まると予測しています。また、財務経ンプットされる情報は財務数値情報だけと考えます。そのため、収集すべき情報の範囲がこれまでよりも格段に広がり、従来、必要な情報を情報の生成側が適切な形式で提出するプロセスでは、生成側の負荷が高くなり過ぎ、その質も生成側に依存することから、適時に適切な情報が収集できないケースが増えると想定していま

荷軽減となります。しかも、生成 AIのベースとなる大規模言語モデル（ LLM ）を利用やRPA等と組み合わせることにより、生成AIの適用範囲は拡がり、効果も単体で利用するよりも大きなものになると考えられます。

企業のDX 推進の取組みが進行するにつ体のデータ、すなわち企業内の財務情報時に適切な情報にアクセスできる環境の構築が求められると想定しています。

一方で、課題もあります。それは、本来が出せる情報を選択して提供していたの担うことにより、従来と比べて格段に負体で利用するだけでなく、複数のシステム側に依存することなく、情報の利用側が適めのデータマネジメントとは、情報の生成にシンプルになります。

影響ですが、生成 AIが一定の作業範囲を紹介したユースケースのように生成 AIを単れて、上流から下流へ流れるデータは加は参照できない情報にアクセスできてしま最後の「 データの管理体制の整備 」のたらし、業務全体のDXを加速させる起爆す。結果として、生成 AIを有効活用するたるだけで、生成 AIがデータの特定、収集を実行し、人が実施すべきプロセスは格段ここまでで説明してきたように、生成 AIう可能性があることです。従来は生成側で、参照できる情報はあらかじめ制限がかかっていました。しかし生成 AIでは、情報の利用側が適時に参照するため、本来は参照できては問題のある情報を参照して速度的に増加します。バリューチェーン全や業務システムのデータだけでなく、最終消費者の購買行動や購入後の利用シーン、評判といったデータまで、さまざまなデータが生まれます。CFO 組織は、データから顧客価値の向上と将来の収益への貢献の関係を分析し、ファイナンスの専門家として経営・事業に助言・提言を行う役割を果たす組織へとトランスフォームするべきと考えます。

特に近年では、CFO には投資家やアナしまうことが考えられます。

リストへの説明責任を果たすことが強くく、従来であれば、集められたデータを有の問い合わせに対して回答するチャット任の高まりを受け、それを支える専門家データの一元管理が必要となりますが、で見てみましょう。社内に管理されているしたデータ管理のメリットは非常に大き効に活用するためには、コード統一による生成 AIを利用することにより、コンピュー
タは人間と同様に、コードではなく勘定科

目名称や取引先名称によりそれぞれの内7

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たとえば、企業内において、担当者からボットを生成 AIを利用して構築するケース期待されています。こうしたIR 上の説明責集団として、従来の経理財務機能は経営管理・経営企画の性格を併せ持つ FP& A

情報を参照先の情報としていると、本来（ Financial Planning & Analysis ）へと再編の議事録等の情報を基に回答してしまう理DXを実現した結果として捻出したリソーは一般社員には公開していない経営会議する事例が見られるようになりました。経

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スを、このようなFP& A 組織の立上げや増全体で止められない流れになろうとしてい提供業務の高度化を実現し、企業全体とはなく、生成 AIをいかに活用できるのかを強に活用していくことで、経理財務領域のしての最適化を図ることが、真の意味での経理DXであると考えます。

2. 経理AIエージェントへの発展
昨今の生成 AIの発展には目を疑うものがあり、各国政府や関連する企業の対応を鑑みると、その進化は今後も当分は続ます。生成 AIを適用しない理由を探すので検討し、その技術の進歩に対応できる体制や環境を構築しておくことが、財務経理部門にとって、いま必要な取組みであると考えます。

1
2

ChatGPTはOpenAI社の商標です。

KPMG Insight Vol.65/2024 年 3月号

くでしょう。そして、その先には、AI エー「 生成 AI×Finance ～財務経理領域にています。

https://kpmg.com/jp/ja/home/

ジェントという次の大きな進化が期待され現在の生成 AIは、基本的に人が与えた1つのタスクを人の代わりに実施するというおける生成 AIの活用」

insights/2024/03/ai-finance.html

使われ方です。しかし、AIエージェントは現在の生成 AIよりも大きな単位で指示を受け、それを自ら複数のタスクに分解したうえで各タスクを実行し、その結果をまとめて人に返します。このAIエージェントの仕組みを財務経理領域で応用すれば、生成 AIよりもさらに適用できる業務の幅は広がり、さらなる財務経理業務の高度化・効率化に寄与するものと予測します。
Ⅴ

さいごに

生成 AIに対して、多くの企業が興味を持ち、そのメリットを享受することを目指し、関連情報導入前の PoCや実際の業務への適用を社

デジタル時代に対応する CFO 組織の役割方で、生成 AIの活用に対して、以下のよう

https://kpmg.com/jp/ja/home/insights/2021/07/

内プロジェクトとして推進しています。一～ CFO が持つべき 5 つの視点な理由から消極的になっている企業もあaas.html➣ 生成 AIがすごいと聞くが、どのような業本稿に関するご質問等は、ります。務に適用すべきかが分からない➣ 完全な答えが返ってくるとは限らないので、使いものにならない➣ 経理職 能のスキルアップの妨げとなる（ 業務が自動化されることで、業務経験を積む場がなくなる）

しかし、生成 AIを業務に適用する流れは、財務経理業務のみならず企業の業務以下の担当者までお願いいたします。

有限責任 あずさ監査法人
アドバイザリー統轄事業部
生田 武則／ディレクター

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