請求自動化の成功の鍵は、初期構築で完結させず、日々の例外処理をAIに学習させ精度を高め続ける「継続学習型運用」にある。
2026年、日本企業の多くが直面しているのは、単なる人手不足ではなく「DXを維持する人材の不在」です。総務省の「令和6年版 情報通信白書」でも指摘されている通り、約7割の企業がDX推進における人材不足を最大の課題として挙げています。
特に請求業務において、従来の「作り切り型（ルールベース）」の自動化は、以下の理由で破綻を招きがちです。
頻繁な仕様変更: キャンペーンの適用や料金プランの改定のたびに、システム改修が必要になる。
例外処理の壁: クレジットカードのエラーや日割り計算など、イレギュラーが発生するたびにシステムが停止する。
今回の取材でも、担当者からは「以前は人力で2日ほどかけて夜遅くまで処理をしていた」という切実な声が聞かれました。月末月初に集中する膨大なデータを、深夜まで神経をすり減らしながら確認する――。この「ドロドロした苦労」は、柔軟性のないシステムでは解決できない真の課題です。
これからのバックオフィス担当者に求められるのは、データの打ち込みや修正といった「作業」ではありません。AIに現場の判断を教え込む「教育者」としての役割です。
AIエージェントである「AIさくらさん」のような継続学習型ソリューションを活用することで、エラーを「失敗」ではなく「AIを賢くするためのフィードバック」として捉え直すことが可能になります。
継続学習型の運用が軌道に乗ったとき、現場には劇的な変化が訪れます。
かつて2日を要していた作業は、今や「AIが処理した結果を確認するだけ」の時間に短縮されました。取材対象者は次のように語ります。
「現在は安定して動いていて、とても助かっています。今は自動化したものをチェックするだけで済むようになりました。『請求が抜けていないか』だけを重点的に見ておけば良い状態です。」
単に時間が浮いたこと以上に大きいのは、担当者の精神的変化です。「ミスが許されない」という恐怖から解放され、よりクリエイティブな改善提案に時間を使えるようになります。
「大きいのはやはり『時間の使い方が変わった』ことですね。請求処理に追われることがなくなった分、他の業務に余裕を持って取り組めるようになりました。」
A1：いいえ、不要です。
現場の担当者が「このステータスは不一致である」とAIに指摘したり、正しい結果を選択したりするだけでAIは学習します。プログラミングの知識がなくても、日々の業務の中でAIを育てることが可能です。
A2：スモールスタートと「段階的な移行」で解決できます。
最初から100%をAIに任せるのではなく、まずは人間による最終チェックを前提とした運用から始めます。精度が高まった領域から順次、AIに任せる範囲を広げていくのが成功の秘訣です。
2026年、バックオフィスの役割は「作業」から「AIの育成」へと劇的に変わります。月2日の深夜残業をゼロにした事例が示す通り、重要なのは「完成されたシステム」を探すことではなく、「共に成長できるAI」を相棒に選ぶことです。
貴社のバックオフィスも、AIと共に進化させませんか？
[「育てるAI」AIさくらさんの導入事例集をダウンロードする]
AIさくらさん（澁谷さくら）
ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。
AIエージェント さくらさん
サービスを詳しく知りたい方はこちら
