「記帳って、いつまで人間がやるんだろう」
毎月クライアントから届く領収書の束を処理しながら、そんなことを考えていた。
駐車場のレシート、デパートの手土産袋に入っていた細長い紙、接待の飲食店レシート。金額を確認して、科目を判断して、マネーフォワードに入力する。正確さが求められる割に、思考の負荷が低い作業だ。
ならばAIに任せてみよう──そう思い立ち、Anthropicが開発したAI「Claude」を使って、Google Driveの領収書画像を読み取らせ、マネーフォワード クラウド確定申告への仕訳入力まで自動でやらせる実験を行った。
今回はその実録を、会計士の視点でそのまま書き残しておく。
Claudeを使った実証実験の設定
用意したのはiPhoneで撮影した領収書4枚（HEIC形式）。
Google Driveの「00会計」フォルダに保存し、Claudeにこう伝えた。
「グーグルドライブに保存された領収書を読み取って、マネーフォワードで仕訳を入力してください。」
追加で聞かれたのは、ファイル形式・フォルダ名・使用するマネーフォワードのサービス名・ログイン状況の4点。
Claudeによる的確な確認だった。
答えると、Claudeはブラウザを自律的に操作して作業を開始した。
読み取り精度──会計士として驚いたレベル
ClaudeはGoogle Driveを開き、画像を1枚ずつ確認した。
※ 上記のように、都度アクション許可を行う画面がポップアップされます。
読み取り結果は以下の通りだ。
① 湊町コインパーキング（森パーキング） 2026年4月1日、駐車料金800円、消費税10%。インボイス登録番号まで正確に読み取った。
② 岩田屋三越（ヨーグルトフォーシーズンズ） 2026年3月12日、合計2,960円。10%対象44円・8%対象2,916円という消費税の内訳まで区分して認識した。
③ 天神地下街駐車場 2026年3月1日、270円、クレジット（AMERICAN EXPRESS）支払い。
④ 一休（豪華焼肉ランチ） 2026年3月23日、13,560円、内消費税1,232円（10%）。品目明細（焼肉セット×2）も把握していた。
傾きのある画像、手書き文字、細長いレシートでも精度は高い。
OCRとしての実力は十分実用レベルだと判断した。
勘定科目の判断──ここが肝だった
読み取り後、Claudeは仕訳を一方的に決めずに確認してきた。
「岩田屋での購入は何のためですか？接待交際費？消耗品費？」 「一休の飲食は接待ですか？会議費ですか？」
これは会計実務として正しい姿勢だ。領収書の情報だけでは「目的」はわからない。手土産が取引先向けなのか社内用なのかで科目が変わるし、飲食が接待か打ち合わせかでも異なる。
AIが自己判断して入力してしまうのは、むしろ危険だ。
「手土産は取引先向け」「飲食は接待」と答えると、以下の仕訳内容を確認してからマネーフォワードへの入力に進んだ。
| 日付 | 勘定科目 | 金額 | 摘要 |
|---|---|---|---|
| 2026/03/01 | 旅費交通費 | 270円 | 天神地下街駐車場 駐車料金 |
| 2026/03/12 | 接待交際費 | 2,960円 | 岩田屋三越 手土産 |
| 2026/03/23 | 接待交際費 | 13,560円 | 一休 接待飲食 |
| 2026/04/01 | 旅費交通費 | 800円 | 森パーキング 駐車料金 |
マネーフォワードへの自動入力
Claudeはマネーフォワード クラウド確定申告を開き、「手動で仕訳」→「簡単入力」画面へ進んだ。
日付・取引内容（勘定科目）・金額・摘要を順に入力し、「登録」ボタンをクリック。
4件すべてが正常に登録された。摘要は「天神地下街駐車場 駐車料金」「岩田屋三越 手土産」のように、後から見て意味が通る形で自動生成された。
実務で使う際の注意点──会計士の目線で
軽減税率混在の処理 岩田屋のレシートは8%と10%が混在していたが、今回は2,960円として一括登録された。
厳密な税区分管理が必要なら、振替伝票で8%分（2,916円）と10%分（44円）を分けて入力する必要がある。
ここはAIが自動で分割しなかった部分で、人間のチェックが必要だ。
支払い方法の確認 天神地下街駐車場はAMEX払いだったが、「現金」で登録された。
クレジットカード払いなら貸方は「未払金」になるため、支払い方法の確認と修正が必要になる。
インボイス確認 森パーキングの領収書にはインボイス登録番号が記載されていた。
適格請求書として仕入税額控除を適用するかどうかの最終判断は、引き続き人間が行う必要がある。
結論──会計士の仕事はどう変わるか
今回の実験で確認できたのは、
「入力という作業はAIに任せられる」という事実だ。
一方で「判断はまだ人間が担う」という構図も明確になった。
科目の選択・税区分の確認・支払い方法の分類・インボイス要件の判断──これらはすべて、会計の知識と事業の文脈を合わせた「専門的な判断」だ。
AIはその下準備を高精度でこなすが、最後の意思決定は人間に委ねてくる設計になっている。
スタートアップや中小企業の経営者にとっては、「記帳の手間が大幅に減る」という実感が得られる水準に来ていると思う。
会計士・税理士にとっては、入力作業から解放された分だけ、判断・提案・経営支援に時間を使える。
ただし、今回は初めてということもあり、上記の流れを実行するのに、アクション許可実行も含め正味20分程度はかかっている。通常手入力で有れば、5分程度で終わる作業だ。
AIが会計の仕事を奪うのではなく、会計の仕事の中の「作業」部分を引き受けてくれる──今回の実験はその感触を、実データで確かめられた機会だった。
詳細については、note「会計士がAIに経費処理を任せてみたら、想像以上にヤバかった」を参照ください。
