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BACKOFFICE AGENT 経理 × AI デモ(サンプルデータ)
株式会社サンプル商事(仮名) / 従業員 80名 / 経理 3名 / 取引先 約400社 / 本日 2026年9月25日(金)

届いた請求書142件を、インボイスの確認から仕訳の下書きまでAIが自分で進める

担当者は1件ずつ指示しません。AIが受け取り→読み取り→登録番号の照合→税額の再計算→科目の推定→重複の検知まで進め、判断に自信がないものだけ人に確認を求めます。(画面はサンプルデータによるイメージです)

今日の仕事:9月に届いた請求書の処理(9/1〜9/25着・未処理分)9/25(金) 10:02 開始

PDF請求書の受付用メールの添付(未処理 142件)
CSV仕訳帳_2024-2026.csv(12,000件)
XLS取引先マスタ.xlsx(412社)
CSV登録番号の照合結果(公表情報)
人がやると (1件あたり8分)
最初に決めた「任せる範囲」
  • 科目の確信度が80%未満なら、人に回す
  • 1点10万円以上の購入は、人が判断する
  • 経過措置の割合は、受領日ではなく取引日で判定する
  • 支払いの登録と、取引先への連絡はしない
エージェントの実行ログ待機中所要 0:00
「エージェントに任せる」を押すと、AIが自分で手順を進めます
    人の確認が必要0判断に自信がないものだけ届きます
    まだありません
    担当者が処理したもの
    [承認]または[修正]を押すと、ここに移ります
    この処理の中身(AIへの頼み方の一部)…「どこまで任せて、何を人に回すか」を先に決めるのが、エージェントの肝
    あなたは経理担当のエージェントです。次の手順を、人の指示を待たずに順に実行してください。
    
    1. 請求書の受付用の受信トレイから、未処理の添付PDFをすべて取得する
    2. 各請求書から、取引先名・請求書番号・取引日(納品日・作業日)・税率ごとの税抜金額と消費税額・登録番号を読み取る
       読めない項目は推測で埋めず「読取不可」とする
    3. 登録番号は「T+13桁の数字」の形式を確認し、公表情報の照合結果(登録の有無・名称・失効日)と突き合わせる
       名称が違う場合は、番号の誤記を疑う
    4. 消費税額は、税率ごとに合計した金額から1回だけ端数処理して再計算し、請求書の記載額と比べる
    5. 登録番号のない請求は、取引日で控除できる割合を決める
       2026年9月30日までの取引:80% / 2026年10月1日以降の取引:70%
       ※受領日・支払日ではなく取引日で判定し、摘要に「80%控除対象」などと記載する
    6. 過去の仕訳から、取引先・品目ごとの勘定科目と部門の割合を出し、最も多いものを推定値、その割合を確信度とする
    7. 同じ取引先・同じ金額・14日以内の請求は重複の疑い。前月から30%以上変わった請求は、
       前年同月も同じように変わっていれば季節要因、そうでなければ確認に回す
    
    【人に回すもの】確信度80%未満/1点10万円以上の購入/登録番号の不一致・失効/税額の差異/重複・急増/読取不可
    【守ること】支払いの登録と取引先への連絡はしない。人に回すときは、理由とAIが勧める処理を1行で添える

    銀行の入金186件と売掛金を突き合わせ、名義の揺れ・手数料の差し引き・合算入金まで自動で消し込む

    振込名義はカナで、略称・代表者の個人名・表記の違いがあります。AIは過去24ヶ月の入金3,960件から「名義のくせ」と「支払いのくせ」を学習し、差額や合算も計算で判定します。

    今日の仕事:9月1日〜24日の入金の消込9/25(金) 10:14 開始

    CSV入金明細_9月(3口座・186件)
    XLS売掛金の一覧(未消込 214件)
    CSV入金履歴_過去24ヶ月(3,960件)
    XLS取引先マスタ(代表者名・支払条件)
    人がやると (1件あたり4分)
    最初に決めた「任せる範囲」
    • 差額が、その取引先がいつも差し引く振込手数料と同じなら、自動で消し込む
    • 代表者の個人名での振込は、金額も一致したときだけ自動で消し込む
    • 差額の理由がわからないもの・二重の入金は、人に回す
    • 取引先への連絡は、下書きまで
    エージェントの実行ログ待機中所要 0:00
    「エージェントに任せる」を押すと、AIが自分で手順を進めます
      人の確認が必要0判断に自信がないものだけ届きます
      まだありません
      担当者が処理したもの
      [承認]または[修正]を押すと、ここに移ります
      この処理の中身(AIへの頼み方の一部)…「一致の判定のしかた」を順番つきで渡す
      【銀行の入金明細】と【未消込の売掛金の一覧】を突き合わせ、消込の案を作ってください。
      
      1. 振込名義のカナをそろえる
         法人の略語(カ)・ユ)・イ) など)とその位置、小さい字(ョ→ヨ、ッ→ツ)、長音、空白の違いをなくす
      2. 過去24ヶ月の入金履歴から「振込名義 → 取引先」の対応表を作り、名義が取引先名と合わないときに使う
         代表者の個人名での振込は、取引先マスタの代表者名と金額の両方が一致したときだけ候補にする
      3. 入金額と請求額の差が、その取引先が過去に差し引いてきた額(440円・660円など)と同じなら、
         振込手数料の差し引きとして消し込み、売上値引きとして処理する
      4. 1つの請求と金額が合わない入金は、その取引先の未消込の請求の組み合わせをすべて計算し、
         合計が一致するものを探す(組み合わせの数 = 2の未消込件数乗 − 1)
      5. 期日に入金がない請求は、期日が土日祝日でないか、その取引先がいつも何日遅れて払うかを確認してから「遅れ」と判定する
      
      【人に回すもの】取引先が特定できない/差額の理由がわからない/同じ請求への二重の入金
      【守ること】取引先への連絡は下書きまで。相手を責める書き方をしない

      経費精算380件を、社内規程と税法の両方の目で1件ずつ確認する

      上限を超える会食、同じ領収書の二重申請、休日の交通費、分割精算の疑いを見つけます。さらに交際費と会議費の区分(1人1万円基準)と電子帳簿保存法の要件まで確認し、税金への影響を円で出します。

      今日の仕事:9月1日〜24日の経費精算の承認前チェック9/25(金) 10:21 開始

      CSV経費精算の申請(380件)
      PDF領収書の画像・データ(380件)
      PDF経費精算規程.pdf
      CSV勤怠データ(休日出勤の記録)
      CSV過去12ヶ月の申請と差し戻し
      人がやると (1件あたり6分)
      最初に決めた「任せる範囲」
      • 規程と税法の両方で問題がない申請は、承認の候補にする
      • 違反の疑いは、不正と決めつけず理由を添えて人に回す
      • 記録の不足は、申請者への追記依頼の文面まで作る
      • 差し戻し・支払いの判断は、人がする
      エージェントの実行ログ待機中所要 0:00
      「エージェントに任せる」を押すと、AIが自分で手順を進めます
        人の確認が必要0件数は申請の数
        まだありません
        担当者が処理したもの
        [承認]または[修正]を押すと、ここに移ります
        この処理の中身(AIへの頼み方の一部)…規程と税法を「判定のルール」に書き直して渡す
        【経費精算の申請】【領収書のデータ】【経費精算規程】【勤怠データ】を渡します。申請を1件ずつ確認してください。
        
        1. 規程との照合
           ・会食:1人あたりの金額が8,000円を超え、事前申請がないもの
           ・交通費:申請日が土日祝日で、勤怠に休日出勤の記録がないもの
           ・同じ店・同じ日の複数の領収書で、合計が5万円(稟議の基準)を超えるもの
        2. 二重申請:領収書の画像・店名・日時・金額が同じ申請を、過去3ヶ月分から探す
        3. 飲食費の区分:1人あたりの金額 = 飲食費 ÷ 参加人数(当社は税抜経理のため税抜で計算)
           ・社外の人が参加し、1人10,000円以下 → 交際費から除外できる候補
           ・除外には「日付・参加者の氏名と関係・人数・金額・店名」の記録が必要。欠けていれば追記を依頼
           ・社内の人だけの飲食は、金額にかかわらず除外の対象外
        4. 年間の交際費を見込み、中小法人の定額控除限度額(年800万円)を超えるかを計算する
        5. 電子で受け取った領収書は、電子データのまま保存され、取引年月日・金額・取引先で検索できるかを確認する
        6. 部署ごとの違反件数は、会食の件数あたりの率でも比べる
        
        【守ること】不正と決めつけない。申請者への確認文は、事実と確認したい点だけを書く

        月次決算の締めのチェックと、数字が動いた理由の説明、3ヶ月先の資金繰りまで作る

        試算表を前月・前年同月と比べ、動いた理由を仕訳から説明します。毎月あるはずの仕訳の漏れを見つけ、入金の予定は取引先ごとの支払いのくせ(手順2で学習)で置き直して、資金が足りなくなる週を先に知らせます。

        今日の仕事:9月の月次決算(仮締め)9/25(金) 10:30 開始

        CSV9月の仕訳(1,086件)
        XLS試算表_9月・8月・前年9月
        CSV過去12ヶ月の仕訳
        XLS売掛金・買掛金の予定/給与・賞与の予定
        いまの締め:
        最初に決めた「任せる範囲」
        • 締めのチェック48項目を上から順に実行する
        • 仕訳は確定させない。計上の候補として人に回す
        • 資金が安全ライン(5,000万円)を下回る週は、必ず知らせる
        エージェントの実行ログ待機中所要 0:00
        「エージェントに任せる」を押すと、AIが自分で手順を進めます
          人の確認が必要0件数はチェック項目の数
          まだありません
          担当者が処理したもの
          [承認]または[修正]を押すと、ここに移ります
          この処理の中身(AIへの頼み方の一部)…「説明の書き方」と「予測の置き方」まで決めて渡す
          【9月の試算表(仮締め)】【前月・前年同月の試算表】【9月の仕訳】【過去12ヶ月の仕訳】【入金・支払の予定】を渡します。
          
          1. 勘定科目ごとに前月比・前年同月比を出す。前月比で±15%かつ±500千円以上動いた科目は、
             動きを説明できる仕訳を金額の大きい順に挙げて、説明文を書く。前年同月も同じ動きなら「例年どおり」と書く
          2. 過去12ヶ月のうち、毎月計上されている仕訳(取引先・科目・金額が同じ)が今月ないものを、計上漏れの候補にする
          3. 請求書がまだ届いていない当月分の費用(電気料金など)は、過去の同じ月の実績から見積もり、未払計上の候補にする
          4. 資金繰り:入金の予定は請求書の期日ではなく、取引先ごとの過去の遅れ(日数)を足した日に置く
             13週分の週末の残高を出し、安全ライン(5,000万円)を下回る週と、その理由の取引を示す
          5. 説明文は、経理以外の役員が読んでわかる言葉で書く
          
          【守ること】仕訳の確定・修正はしない。候補として人に回す
          このデモについて

          このAIを作る技術は、学べます。業務の効率化は、プロに任せられます。

          このデモの分析は、特別なシステムではなく、生成AIと、御社がすでに持っているデータ(請求書と過去の仕訳、銀行の入金明細、経費精算の申請、試算表)で作れます。社員の方が作り方を学び、仕組みづくりと定着はプロが伴走します。

          学ぶ

          AI研修で、社員の方が「作れる」ようになる

          3ヶ月/対面・双方向/御社の実際の業務を題材に作ります
          • 請求書・領収書の読み取りと、仕訳の下書き
          • 社内規程や税法のルールを言葉にして、AIにチェックを頼む方法
          • 数字が動いた理由の説明文や、取引先への確認メールの作成
          +
          任せる

          伴走サポートで、業務の効率化までプロに任せる

          研修後9ヶ月/チャットでの相談と月2回のミーティング
          • 請求書の受け取りから仕訳の下書きまでのエージェント化
          • 入金の消込と、取引先ごとの名義・支払いのくせの学習
          • 月次の締めのチェックと、資金繰りの予測の仕組みづくり
          • AIに任せる範囲・承認の権限・データの扱いなど社内ルールの整備
          このデモを、御社のデータで。
          このデモについて相談する→
          研修部分は、要件を満たすと人材開発支援助成金の対象になり、中小企業は経費の最大75%が助成されます。
          ※助成金には要件と事前の手続きがあります。伴走サポートは助成の対象外です。

          個人情報や機密情報をAIに渡す範囲など、安全に使うための社内ルールづくりも、研修の第2回(情報セキュリティ)で行います。