【経理部長必見】「経理 AI 活用」のセキュリティリスクは防げる。RAG技術で実現する安全な自動化

経理部における「生成AI」の定義と活用範囲

これまでのRPA（定型作業の自動化）とは異なり、生成AIは「判断」や「言語化」をサポートします。経理実務においては、主に以下の3領域で活用が進んでいます。
照合・チェックの自動化: 請求書と発注書の突合、経費精算における領収書の不整合チェック。

財務分析の言語化: 試算表（B/S, P/L）の数値変動から、経営層向けの「要因分析レポート」をドラフト作成。

社内問い合わせ対応: 「インボイス制度の対応は？」「交際費の上限は？」といった社員からの質問への自動回答。

経理部長が懸念する「3つのリスク」と「解決策」

AI導入を阻む最大の壁は「リスク管理」です。しかし、これらのリスクは「運用のルール」と「システムの仕組み」で制御可能です。

1. 情報の信頼性（ハルシネーション）へのリスク

課題: AIがもっともらしい嘘（架空の売上数値や誤った税法）を回答してしまう。

解決策: インターネットの情報を学習させるのではなく、「社内の会計システムや最新の税法マニュアル」のみを参照元とする（RAG技術）ことで、回答の根拠を100%社内データに限定します。

2. データセキュリティリスク

課題: 社員の給与データや未発表の決算情報が、AIの学習に使われ外部に漏洩する。

解決策: 「学習に使われない（オプトアウト）」設定が可能なエンタープライズ版のAIを選定します。また、社内データベースとAPIで直接連携し、データ自体をAI側に保存させない構成をとります。

3. スキル低下のリスク

課題: 若手社員がAIに依存し、簿記知識や税務判断のスキルが育たない。

解決策: AIはあくまで「起案者」。最終承認は人間が行うフローを徹底します。また、空いた時間でより高度な「管理会計」や「財務戦略」の教育を行うチャンスと捉えます。

技術的根拠：なぜ「RAG型AI」なら財務データを扱えるのか

「本当にAIに正確な経理処理ができるのか？」という疑問に対し、参考になるのが阪急電鉄様の実証実験です。
同社では、駅案内という「極めて正確性が求められ、複雑なデータ（ダイヤ・運賃・約款）」を扱う業務に生成AIを導入しました。ここで用いられたのが、外部データではなく社内の正しいデータを都度検索して回答する「RAG（検索拡張生成）」と「API連携」の技術です。
これを経理業務に置き換えると、以下のようになります。

導入効果：月次決算の早期化と「番人」からの脱却

リスクをクリアしてAIを活用することで、経理部の役割は大きく変わります。

1. 月次決算の早期化

仕訳入力や消込作業などの「作業」をAIが担い、人間は「例外処理」や「最終確認」に集中することで、決算早期化（例：5営業日→3営業日）が実現します。

2. 「数字の番人」から「経営の参謀」へ

これまで「集計」に使っていた時間を、AIが出した分析結果を基にした「コスト削減提案」や「投資対効果の検証」などの付加価値業務に充てることができます。
（阪急電鉄様の事例より）
「ルーチン業務が自動化されることで、人間はクリエイティブな問題解決や戦略立案に注力するようになります」
この効果は、経理部門においても同様に期待できるものです。

まとめ：リスクを管理し、戦略的な経理部へ

「リスクがあるからAIを使わない」という判断は、競合他社が生産性を上げる中で、相対的な競争力低下を招きます。
セキュリティリスクは、阪急電鉄様の事例で実証された「RAG技術」と「セキュアなAPI連携」によってコントロール可能です。
まずは、貴社の経理業務の中で「どのタスクがAIに置き換え可能か」を知ることから始めませんか？