味の素の経理AIエージェント事例｜経費精算の承認をAIが判断し工数76%削減

味の素グループの経理を受け持つ味の素フィナンシャル・ソリューションズ（AFS）は、経費精算の承認と差し戻しをAIエージェントに任せています。ファーストアカウンティングと共同開発した、経理に特化したAIです。

味の素が経理AIエージェントを選んだ理由

課題①：経理人材の減少

AFSとファーストアカウンティングの共同リリース（2026年4月24日）によると、会計・税務の判断は特定の人に偏りやすく、ノウハウの継承が難しいことが課題でした。
味の素グループ各社の経理を集約して受託するAFSにとって、判断できる人に頼る体制は、そのまま業務の弱点になります。

課題②：経費精算と請求書処理の工数

同リリースによると、経費精算や請求書処理のチェックには、大きな工数がかかっていました。
申請データと領収書の画像を見比べ、勘定科目（支出の種類を分ける帳簿上の区分）や社内規程に合うかを確かめる作業です。

ITmedia ビジネスオンライン（2026年6月19日）によると、勘定科目には複数の正解があり得ます。ペットボトルの水1本でも、会議費・消耗品費・雑費のどれになるかは、目的や会社によって変わります。

RPAとの違い

RPA（人が行うパソコン操作を記録して繰り返すソフト）は、決めた手順をなぞる仕組みです。AFSが求めたのは、手順をなぞるだけでなく判断まで担う仕組みでした。

【成功理由】申請と領収書の照合から承認・差し戻しの判断までを、AIエージェントに一連で任せた

照合から判断までの流れ

共同リリース（2026年4月24日）によると、AIエージェント（指示を待たずに、決められた手順で画面操作から判定まで続けて行うAI）はシステムへのログインから、承認データ・差戻データの出力までを一連で行います。
申請データと領収書の画像を取得して分析し、照合と勘定科目の判定をして、承認か差し戻しかを決めます。

変わったのは、人の位置です。

導入前は、申請者→承認管理者→BPO（業務の外部委託）の経理処理という順でした。導入後は、BPOのいた位置に経理AIエージェントが入ります。

【成功理由】グループ固有のルールを組み込んだ経理特化AIで、誤判断を抑えた

汎用AIと正答率に差が出る理由

共同リリース（2026年4月24日）によると、AFSは同じデータで、領収書の必須項目の確認、インボイス制度（税額控除を受ける条件を定めた制度）への準拠チェック、税務上の交際費判定の3項目を比較しました。正答率は、経理AIエージェントが合計93.3％、汎用の生成AI（LLM）単体が53.3％です。この数字は検証段階のものです。

区分	3項目の合計正答率
経理AIエージェント	93.3％
生成AI（LLM）単体	53.3％

経理の判断は、税法の知識に加えて、会社ごとの運用ルールを知らないと当てられません。ルールを知らないAIは、専門的な判断になるほど外れやすいのです。

社内の規程をAIに覚えさせ、その範囲で判断させる

同リリースによると、土台は、ファーストアカウンティングの経理特化AIと、味の素グループ固有の知識（ポリシー、社内規定・ルール）の組み合わせです。味の素グループの社内規定やルールをAIに覚えさせ、画面の決まった操作をなぞるのではなく、会計知識と各社の運用ルールに沿った範囲で判断させる設計だと説明されています。

開発期間も短く済みました。ITmedia ビジネスオンライン（2026年6月19日）によると、社内規定やマニュアルが明文化されていたため、プロジェクトのキックオフから約5カ月で開発できたと、ファーストアカウンティングの森啓太郎社長は話しています。

自社で取り入れるなら、「ルールを書き出す→AIに判定させる→人は抜き取りで見る」の順に進めます。まず、領収書に必要な項目やインボイスの登録番号の確認、交際費の線引きを書き出すことが、AIに渡す「枠」の第一歩です。

【成功理由】業務の標準化を先に進め、承認判断をAIに任せて工数を76％減らした

AFSは味の素株式会社の100％子会社で、味の素グループ国内各社の財務・経理業務を集約して受託しています。業務が1か所に集まっているため、経費ルールを書き出してAIに渡す作業も1か所で済みます。

経理AIエージェントは2026年2月から活用が始まり、徐々に適用範囲が広がっています（ITmedia ビジネスオンライン、2026年6月19日）。ただし、AIを入れているのは今のところグループ内1社の経費精算業務だけです。そのグループ内1社の経費精算の承認業務で、工数76％減という結果が出ています。

削減時間の目安もあります。ファーストアカウンティングは、月10,000件規模の証憑処理を行う経理現場であれば、年間約1万時間の削減効果が期待されるとしています（共同リリース、2026年4月24日）。AFSの実績ではなく、その規模の現場での試算です。

先に進んでいた業務の標準化

ITmedia ビジネスオンラインによると、標準化の始まりは1988年です。営業支社ごとに異なっていた経理処理を統合するセンターを、味の素社内に設けました。1998年には工場経理を一拠点に集め、2001年に営業・工場・研究所の経理を経理サービスセンターへ集約しています。2020年にAFSとして独立しました。

規定やマニュアルが明文化されていたことが、前述の約5カ月での開発につながっています。AIに渡す「枠」は、長年の標準化で既にできていた形です。

BPOと書き出した暗黙知

承認業務はBPOに任せていたため、導入にはBPO側の協力が必要でした。ITmedia ビジネスオンラインによると、導入の目的は人員削減ではなく、より付加価値の高い業務に回す余力をつくることです。担当の木田啓太氏は、AIが担う分は新しい業務を頼むと繰り返し説明したと話しています。

週1回の会議にはBPOのリーダーも加わり、言葉になっていない暗黙知を書き出していきました。

浮いた時間の行き先

AFSの高木泰社長は、「やめる、減らす、変える」（やへか）の考え方を掲げています（ITmedia ビジネスオンライン）。生まれた余力は、人にしかできない業務に回す方針です。

今後の展開も見えています。森社長によると、請求書の確認と新リース会計基準に対応するAIエージェントは、開発済みです。高木社長は、各社の運用ルールを共通のAIに学ばせ、企業の枠を超えて使う時代になると話しています。

まとめ

AFSが経費精算の承認をAIエージェントに任せられたのは、先に業務の標準化を進め、規定やマニュアルを明文化していたからです。そのルールと味の素グループ固有の知識を経理特化のAIに組み込み、照合から承認・差し戻しの判断までを一連で任せました。結果として、正答率は生成AI単体の53.3％に対し93.3％となり、グループ内1社の経費精算の承認業務で工数76％減が出ています。自社で試すなら、AIを選ぶ前に、経費のルールを書き出して判断の枠をつくることから始めるのが近道です。