会計士・経理／記帳 · 業務ごと

取引の入力と勘定科目付け

入力が構造化されていて、出力の型が決まっていて、正解かどうかの信号がはっきりしている —— ルールベースの自動化も文書読み取りモデルも、まさにこの条件下でよく効く。銀行連携とOCRが十年かけて削ってきた領域で、言語モデルが主に片づけたのは残っていた例外の部分だった。

人数が消えるという意味ではない。小規模事務所では同じ人が入力と助言の両方をやっており、入力の側を自動化することは、まず仕事の形を変え、人数はその後にしか変えない。

突合(レコンサイル)

識別子がきれいなら、突合は計算問題として解けている。人に残るのは合わなかった尻尾の部分であり —— そしてその尻尾こそ、判断が住んでいる場所である。

突合が減っても、差異を追う仕事は残る。減るのは件数あたりの時間であって、判断が必要な件数そのものではない。

申告・法定報告の作成と提出

様式が決まっていて、数字の出どころも決まっている。作成の部分は機械が得意な形をしている一方で、提出には名前を出す人が要る —— そして責任は様式ではなく、その名前に付く。

責任論が守るのは署名であって、その裏にある作成時間ではない。一件あたりの時間は減るが、名前のある人を必要とする件数が減るとは考えないほうがよい。

数字を、決める人に向けて説明する

その事業を知っていること、相手を知っていること、そして相手が言っていないことを分かっていることが要る。モデルは分析の下書きは書けるが、関係を持つことも、その助言の結果を引き受けることもできない。

自動化しにくいことと、需要があることは別である。助言の仕事はこの職業の上半分に集中しており、入口の仕事が消えた若手が、そのまま自動的にここへ着くわけではない。

曖昧な案件を判断する

処理が曖昧な場面こそ、会計が参照作業ではなく専門的判断になる場所である。間違えると高くつき、その理由付けは監査人や規制当局に対して弁明できるものでなければならない。

曖昧な案件の量は、全取引のごく一部にすぎない。この業務が守るのはこの職の必要性であって、それにかかる時間数ではない。

自動化そのものを監督する

元帳のうち機械が作る部分が増えるほど、希少な技能は「仕訳を作れること」から「出力が間違っていると分かること」へ移る。この職業の倫理規程はいま、技術の出力に頼る前に判断を働かせることを求め、自動化バイアスを名指ししている。中国の規則は、システムが審査できる伝票はシステムに審査させ、残りは人に審査させ、審査のルールそのものを承認の対象にしている。そしてデンマークで調査された会計士は、AIが生成した財務上の出力を確かめることを、新しい業務の一つに挙げている。

新しい仕事が増えることと、新しい人数が増えることは同じではない。この業務はたいてい、新規採用ではなく既にいる人に吸収される。そしてそれには、いま消えつつある仕事をやることで身についた判断が要る。