会計業務の自動化入門 - 毎日の経理作業が劇的に変わる（2024現在の実情）

はじめに

「毎月の経理作業に追われて残業が続く...」
「大量の領収書の整理に困っている...」
「通帳の入力作業が大変...」

こんな悩みを抱えていませんか？本記事では、最新のテクノロジーを活用して、これらの作業を大幅に効率化する方法をご紹介します。

1. 自動化で激変する日常業務

Before（自動化前）の一日

9:00 - 通帳の取引内容を手入力
10:30 - 領収書と取引を突合せ
12:00 - 昼休憩
13:00 - 仕訳作成
15:00 - 不足書類の確認と取引先への連絡
17:00 - 翌日の準備...

After（自動化後）の一日

9:00 - 通帳データの自動取込み　1ページ　24行（5分）
9:05 - プログラミング、AIによる領収書データ化（10分）
9:15 - 自動マッチング実行（5分）
9:20 - 確認作業と修正
10:00 - 他の業務に着手可能！

AIによる領収書や請求書のデータ化（10分）は資料のボリュームや画像タイプ、表示されている項目により異なる為時間のかかり方はケースバイケース。早くできる物ばかりではない。

2. 具体的な自動化の手順

Step 1: 書類の電子化とファイル名ルール

📂 基本的なファイル名の付け方：

YYYYMMDD_取引先名_金額.pdf

【具体例】
20241110_東京電力_29800.pdf
20241115_〇〇商事_54600.pdf
20241120_△△運輸_12500.pdf

実践ポイント

• スキャナーで取り込む際に自動でファイル名を付ける設定が可能

• スマートフォンでの撮影時もアプリで自動命名できる（らしい）未実施

Step 2: 通帳データの自動取込み

従来の方法：

1. 通帳をめくる
2. 会計ソフトやExcelを開く
3. 日付を入力
4. 金額を入力
5. 取引先を入力
...1件あたり約1分

自動化後：

# Pythonによる自動取込みの例
import pandas as pd
from PIL import Image
import pytesseract

# 1ページ（24行）を5分で処理
# 手作業なら24分かかる作業が1/5に

他にもやり方はありますが、1ページ　24行あたり、およそ5分で通帳取引の履歴は完成します。

Step 3: 証憑書類とのマッチング自動化

具体例：通帳データと領収書の自動マッチング

取引データ：

日付：2024/11/10
取引先：東京電力
金額：29,800円

📄 保管済みPDF：
`20241110_東京電力_29800.pdf`

➡️ 自動マッチング結果：

✅ 日付一致
✅ 取引先一致
✅ 金額一致
⭕️ マッチング完了！

ここは要調整ですが、およそ7から8割が自動的にマッチング処理されます。

Step 4: 仕訳の自動化

よくある取引パターンの例：

【電気代の場合】
借方：水道光熱費 29,800
  貸方：普通預金  29,800

【定期的な仕入の場合】
借方：仕入高 54,600
  貸方：普通預金 54,600

このような定型的な取引は自動で仕訳を作成！
5から6割の取引の仕訳はこのパターンが多い。

3. 画像データの処理例

大量の領収書処理

例：ガソリン代の領収書100枚を処理する場合

従来の方法（手作業）：

• 1枚あたり2分 × 100枚 = 200分（3時間20分）

自動化後：

• フォルダにまとめて保存

• バッチ処理実行（15分）

• 確認作業（30分）

• 合計45分で完了！

少量の領収書処理

例：日々の経費精算5枚

1. スマホで撮影と同時にAI処理（アプリを利用するとできるらしい）未実施

2. 数秒で必要データを抽出

3. 確認して完了

4. 要注意ポイントと対策

ケース1：同一取引の重複

11/1 〇〇商事 5,500円
11/1 〇〇商事 5,500円

➡️ 対策：同一取引は要マーク＆目視確認
ごく稀にしか発生しないので、未対応

ケース2：類似取引先名

○○商事株式会社
株式会社○○商事

➡️ 対策：取引先名の表記ゆれチェックリスト作成
表記の揺れについては、前処理にて対策

まとめ：自動化のメリット

1. 作業時間の劇的な削減

   • 従来：1日7時間

   • 自動化後：2時間以内

2. 正確性の向上

   • 手入力ミスの削減

   • ダブルチェックの効率化

3. データの活用

   • リアルタイムな経営状況の把握

   • 経営分析への活用

始めてみよう！自動化の第一歩

1. まずは書類の電子化から

2. 簡単なファイル名ルールの設定

3. 小規模な自動化から試行

4. 段階的に範囲を拡大

自動化は一朝一夕には完成しません。少しずつ、できるところから始めていくことをおすすめします。
ざっくり昨年に比べて半分の時間と労力しか使っていませんが、プログラミングや開発にかける時間は倍増しています。😅
プロセスの設計とプログラミングができてしまえば、次回以降は2度とやらない作業なので、必要な投資として考えています。

さいごに

完全自動化を目指すのではなく、人間の判断が必要な部分は残しつつ、効率化できる部分を自動化していく。それが現実的で効果的なアプローチといえるでしょう。

具体的なやり方は、個別に教える事はできないので、もしご要望などがあれば、動画やオンラインで伝える講座的な物にしようと思います。

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