経理AIで実現する経営の高度化｜
ERPが不可欠な理由と導入ガイド

近年、経理分野においてAI（人工知能）による業務効率化やDX（デジタルトランスフォーメーション）への関心が高まっています。しかし、単なる入力自動化だけでなく、リアルタイムな経営判断やリスク管理を実現するには、どのような仕組みが必要なのでしょうか。その結論は、全社のデータを一元管理する「ERP」とAIを連携させることにあります。本記事では、AIがもたらす経理の変革から、ERPが最適解である理由、具体的な導入手順までをわかりやすく解説します。

経理AIとは？「守り」から「攻め」への転換

これまでの経理業務は、正確な記帳や決算書の作成、コンプライアンスの遵守といった、企業価値を毀損しないための「守り」の役割が中心でした。しかし、デジタル技術の進化、特にAI（人工知能）の台頭により、その役割は大きく変わろうとしています。

膨大な財務データを瞬時に分析し、将来のキャッシュフロー予測や経営リスクの予兆を検知する経理AIは、経理部門を単なる管理部門から、経営の意思決定を支援する「攻め」の拠点へと変革させます。AI活用は、経理担当者を日々の入力作業から解放し、データに基づいた戦略的な提案を行う「経営参謀」としての新たな価値を創出する転換点となるのです。

事務作業の自動化から経営支援へ

経理DXにおいてAI活用が進む背景には、労働人口の減少による深刻な人材不足と、ビジネス環境の変化に対応するためのスピード経営への要求があります。従来の経理業務の大半を占めていた伝票入力、領収書の突合、経費精算のチェックといった定型業務は、AIによって高度に自動化される領域です。しかし、AI導入の真の目的は、単なる省力化やコスト削減だけではありません。

AIは過去の膨大な取引データを学習し、人間では気づきにくい法則性や異常値を検出します。これにより、経理担当者は「集計された数字が合っているか確認する作業」から解放され、「数字が示す意味を読み解き、経営層へ具体的なアクションを提案する業務」に集中することが可能になります。例えば、資金繰りの悪化予測に基づいた早期の資金調達提案や、不採算事業の撤退ラインのシミュレーションなどがこれに当たります。

経済産業省が推進するDX（デジタルトランスフォーメーション）の文脈においても、単なるツールの導入（Digitization）ではなく、データとデジタル技術を活用してビジネスモデルや組織を変革することが求められています。経済産業省のDX推進施策でも示されている通り、レガシーシステムからの脱却とデータの有効活用は、企業競争力を維持するための必須条件です。経理AIの導入は、バックオフィスをコストセンターから、企業の成長を牽引するバリューセンターへと転換させるための重要な投資と言えます。

RPAとAI・機械学習の決定的な違い

「経理の自動化」を検討する際、多くの現場で混同されがちなのが、RPA（Robotic Process Automation）とAI・機械学習（Machine Learning）の違いです。これらは相互に補完し合う関係にありますが、得意とする領域や動作原理は決定的に異なります。

RPAは「プロセスドリブン（ルールベース）」であり、あらかじめ人間が定めた手順やルールに従って、システム間のデータ転記や定型的なチェックを忠実に実行します。これに対し、AIや機械学習は「データドリブン」です。大量のデータを学習し、そこからパターンや確率を導き出すことで、未知のデータに対しても自律的な判断や予測を行うことが可能です。

以下の表は、経理業務におけるRPAとAIの役割と特徴の違いを整理したものです。

例えば、請求書処理業務において、RPAであれば「A社の請求書はここのセルを読み取る」という詳細な設定が必要です。しかし、ディープラーニング技術を活用したAI-OCRであれば、フォーマットが異なる請求書であっても、AIが「ここは金額」「ここは日付」と自律的に認識して読み取ることができます。さらに、その内容から適切な勘定科目を推論して仕訳データを作成するところまでをAIが担います。

このように、RPAで定型作業を効率化しつつ、AIによって高度な判断業務や予測分析を支援する体制を構築することが、経理業務の高度化を実現する鍵となります。

経営層が把握すべき経理AIの具体的機能

経理部門へのAI導入を検討する際、現場レベルでは「入力作業の削減」や「残業時間の短縮」といった業務効率化の側面に目が向きがちです。しかし、経営層が真に理解すべきは、経理AIがもたらす「ガバナンスの強化」と「経営判断の高度化」という戦略的な価値です。AIは単なる事務代行ツールではなく、企業のリスクを低減し、未来の意思決定を支援する参謀役としての機能を備えています。ここでは、経営視点で重要となる3つの主要な機能と役割について解説します。

請求・支払業務の自律化と効率化

従来の経理業務において、請求書の確認から承認、支払いに至るプロセスは、多くの人の手を介するがゆえにボトルネックが発生しやすく、ヒューマンエラーや不正の温床となるリスクを孕んでいました。経理AIは、これらのプロセスを自律化（オートメーション）することで、業務スピードを向上させるだけでなく、組織のガバナンスを強固なものにします。

具体的には、AI-OCR（光学文字認識）が請求書データを読み取るだけでなく、発注データ・検収データ・請求書データの「3点突合」を自動で行い、不整合がない場合のみ支払承認フローへ回すといった処理が可能です。これにより、架空発注や過払いといったミスを未然に防ぎ、内部統制のプロセスをシステムレベルで担保します。また、インボイス制度や電子帳簿保存法といった複雑な法規制に対しても、AIが常に最新のルールに基づいて適格性を判定するため、コンプライアンス違反のリスクを最小化できます。

リアルタイムな不正検知とリスク管理

人間による目視チェックには限界があり、膨大な取引データの中から意図的な不正や微細な異常を発見することは極めて困難です。ここで力を発揮するのが、機械学習（Machine Learning）を活用した異常検知機能です。AIは過去の膨大な取引データを学習し、通常の取引パターンとは異なる動きをリアルタイムで検出します。

例えば、土日祝日の不自然なシステムアクセス、特定の従業員による頻繁な小口出金、普段取引のないサプライヤーへの急な送金など、人間では見落としがちな「違和感」をAIが敏感に察知し、アラートを出します。これは、従来の「事後的な抜き取り監査」から、「全件リアルタイム監査」へのパラダイムシフトを意味します。

キャッシュフロー予測による意思決定支援

経営層にとって最も重要な役割の一つが、将来の資金繰りを正確に予測し、投資や資金調達の判断を下すことです。従来のExcelベースの管理では、実績データの集計に時間がかかり、予測の精度も担当者のスキルに依存していました。経理AIは、過去の入出金サイクルや季節変動、さらにはマクロ経済指標などの外部データも加味して分析を行うことで、精度の高い将来キャッシュフロー予測を自動生成します。

「どのタイミングで資金不足が発生する可能性があるか」「為替変動が利益にどの程度インパクトを与えるか」といったシミュレーションを瞬時に行うことで、CFOや経営者は、直感ではなくデータに基づいた迅速な意思決定（データドリブン経営）が可能になります。これは、AIを単なる処理マシンとしてではなく、デジタルトランスフォーメーション（DX）の中核を担う「経営の羅針盤」として活用する視点です。

なぜ経理AIの活用に「ERP」が最適なのか

経理部門におけるAI導入を検討する際、多くの企業が直面するのが「特定の業務に特化したAIツールを導入するか」、それとも「全社的な統合基幹業務システム（ERP）の一機能としてAIを活用するか」という選択です。結論から申し上げますと、経営の高度化やDX（デジタルトランスフォーメーション）の本質的な実現を目指すのであれば、ERPを基盤として経理AIを活用することが最適解となります。

AIの能力は、学習させるデータの「質」と「量」、そして「範囲」に大きく依存します。経理部門単独のデータだけでなく、企業活動全体のデータを統合管理するERPこそが、AIの真価を最大限に引き出す土壌となるのです。本章では、なぜERPが経理AIのプラットフォームとして優れているのか、その理由を3つの観点から詳細に解説します。

会計・販売・在庫データの統合効果

経理AIが「守り（業務効率化）」から「攻め（経営支援）」へと役割を変えるために最も必要な要素は、データの網羅性です。会計システム単体でAIを稼働させた場合、AIが参照できるデータは「過去の仕訳データ」や「受領した請求書」といった、結果としての財務情報に限られます。

しかし、将来のキャッシュフローや売上予測を精緻に行うためには、その先行指標となる「受注データ（販売）」や「発注・在庫データ（購買・生産）」との相関関係を分析する必要があります。ERP環境下では、これら全てのデータがリアルタイムに統合されているため、AIは部門の壁を越えた高度な推論が可能になります。

例えば、営業部門が入力した受注確度や、倉庫の在庫回転率といった非財務データをAIが解析し、「来月の資金不足リスク」を早期に検知するといった活用は、データが統合されたERPでなければ実現できません。

このように、単なる事務処理の代行ではなく、経営の意思決定に資するインサイト（洞察）を得るためには、ERPによるデータの統合が不可欠です。

経営管理の「型」を作るプラットフォーム

AI活用において避けて通れない課題が「データの品質」です。「Garbage In, Garbage Out（ゴミデータを入れればゴミのような結果しか出ない）」という言葉がある通り、入力されるデータが不正確であったり、入力ルールがバラバラであったりすると、AIは誤った学習をし、精度の低い予測を出力してしまいます。

ERPは、企業の業務プロセスに標準化された「型（ベストプラクティス）」を提供します。全社員がERPという共通のプラットフォーム上で、統一されたルールに従って日々の業務を行うことで、自然と整合性の取れた「きれいなデータ」が蓄積されていきます。この標準化された高品質なデータ基盤があるからこそ、AIは高精度な学習と推論を行うことができるのです。

また、ガバナンスの観点からもERPは重要です。AIが自動で仕訳を行ったり、支払承認ルートを判定したりする際、その根拠となるデータや処理のログがERP内に確実に保全されることは、内部統制上極めて重要です。ブラックボックス化しやすいAIの挙動に対し、ERPは堅牢なトレーサビリティ（追跡可能性）を提供し、監査対応やセキュリティリスクの低減に寄与します。

クラウドERPによる拡張性と最新技術の享受

AI技術の進化スピードは凄まじく、数ヶ月単位で新しいモデルや機能が登場しています。従来のオンプレミス型（自社サーバー設置型）のシステムでは、こうした最新技術を取り入れるために大規模な改修やバージョンアップ作業が必要となり、多大なコストと時間がかかっていました。

これに対し、現在主流となっているDX（デジタルトランスフォーメーション）の中核を担う「クラウドERP（SaaS型）」は、ベンダー側で継続的に機能アップデートが行われます。つまり、ユーザー企業は追加のシステム投資をすることなく、常に最新のAI機能を経理業務に適用し続けることが可能です。

また、企業の成長に伴う変化への対応力もクラウドERPの強みです。M& Aによる事業拡大や海外拠点の設立、あるいは新規事業の立ち上げといった局面でも、クラウドERPであれば柔軟にアカウントや機能を拡張できます。変化の激しいビジネス環境において、システムが足かせにならず、むしろAIとともに進化し続ける経営基盤を構築できる点は、成長企業がクラウドERPを選ぶ最大の理由と言えるでしょう。

経理AI導入を成功させる戦略とロードマップ

経理AIの導入は、単なる新しいソフトウェアのインストールやツールの置き換えではありません。それは、従来の業務プロセスを根本から見直し、組織全体の生産性と経営品質を向上させるための「変革プロジェクト」です。多くの企業がAI導入に失敗する最大の要因は、機能比較やコスト削減ばかりに目を向け、導入後の運用体制や具体的なゴール設定といった戦略面をおろそかにしてしまうことにあります。

成功する企業は、必ずと言っていいほど詳細なロードマップを描き、経営層と現場が一体となって推進しています。本章では、経理AI導入を成功に導くための戦略的なアプローチと、着実に成果を出すためのステップについて解説します。

デジタル化を目的化しないゴール設定

「他社もやっているから」「流行りのAIを使ってみたい」といった曖昧な動機で導入を進めると、現場の混乱を招くだけでなく、投資対効果（ROI）を説明できずにプロジェクトが頓挫するリスクが高まります。最も重要なのは、AI導入そのものを目的化せず、AIを活用してどのような経営課題を解決したいのかを明確に定義することです。

例えば、「経理業務のデジタル化」は手段であって目的ではありません。その先にある「月次決算の5日短縮による迅速な経営判断」や「入力作業の8割削減によるコア業務へのシフト」といった、具体的かつ測定可能な成果（KGI/KPI）を設定する必要があります。

目的を明確にするためには、以下の視点で現状の課題（As-Is）を深掘りし、AI導入によって実現したいあるべき姿（To-Be）とのギャップを特定します。

• 定量的課題：処理にかかっている時間、コスト、ミスの発生率など、数値で計測できる課題。
• 定性的課題：属人化によるブラックボックス化、精神的な負担、キャリア形成の阻害など、数値化しにくいが組織に悪影響を与えている課題。

経営と現場をつなぐプロジェクト体制

経理AIの導入プロジェクトにおいて、最も陥りやすい失敗パターンの一つが「経営層・IT部門・経理現場の分断」です。経営層はコスト削減やスピードアップを求めますが、現場は実務の細かな仕様や使い勝手を重視します。このギャップを埋めないまま導入を進めると、「高機能だが現場では使い物にならないシステム」が完成してしまいます。

失敗しないためには、経営層による強力なコミットメントと、現場の知見を吸い上げるボトムアップのアプローチを融合させたプロジェクト体制が不可欠です。特定の担当者に任せきりにするのではなく、以下のような役割分担を明確にしたクロスファンクショナルなチームを組成しましょう。

特に重要なのが、IT部門との連携です。経理AIは単独で動くものではなく、既存のERPや販売管理システムとデータをやり取りすることで真価を発揮します。セキュリティポリシーやデータガバナンスの観点からも、初期段階から情報システム部門を巻き込むことが、手戻りのないスムーズな導入への近道となります。

また、導入ロードマップにおいては、いきなり全社展開するのではなく、特定の子会社や一部の業務（例：請求書処理のみ）から開始する「スモールスタート」を推奨します。小さな成功体験（クイックウィン）を積み重ね、その効果を社内に周知することで、現場の抵抗感を減らし、全社的な展開へとスムーズに移行することが可能になります。

課題別に見る経理AI×ERPの成功事例

経理部門におけるAI活用は、単なる概念実証（PoC）の段階を超え、すでに多くの企業で具体的な成果を上げるフェーズに入っています。特に、データの一元管理を可能にするERP（統合基幹業務システム）とAIを組み合わせることで、部分的な業務効率化にとどまらず、経営の意思決定スピードを劇的に向上させる事例が増えています。

ここでは、実際に多くの企業が抱える課題に対し、経理AIとERPをどのように活用して解決に導いたのか、3つの典型的な成功モデルを紹介します。自社の課題と照らし合わせながら、導入後の具体的なイメージを掴んでください。

入力業務の自動化による工数削減

経理担当者の時間を最も奪っているのが、請求書や領収書の入力、そしてそれらの突合確認といった定型業務です。特に紙やPDFで受領する証憑データの処理は、手入力によるミスが発生しやすく、月末月初に業務が集中する「多忙のピーク」を作る主因となっています。

この課題に対し、AI-OCR（光学文字認識）機能を搭載したクラウドERPを導入することで、劇的な改善が見込めます。従来のOCRは事前に読み取り位置を定義する必要がありましたが、ディープラーニングを活用したAI-OCRは、多様なフォーマットの請求書から「日付」「金額」「取引先」などの項目を自律的に特定してデータ化します。

さらに、ERPと連携することで、読み取ったデータと発注データ・検収データを自動で照合（3点突合）し、不整合がない場合は自動で仕訳を作成・承認ルートへ回すことが可能です。これにより、担当者は「AIが迷ったデータ」や「異常値」の確認のみに集中できるようになります。

ある中堅商社では、この仕組みを導入することで、月間の請求書処理時間を約70%削減することに成功しました。創出された時間は、原価分析や予実管理といった付加価値の高い業務へ再配分されています。

月次決算の早期化と迅速な報告

「月次決算が締まるのが翌月20日過ぎになり、経営会議での報告データが古い」という悩みは、多くの経営層が抱えています。この遅延の主な原因は、販売管理、在庫管理、経費精算など、各システムからのデータ収集と加工に時間がかかること、そして部門間取引の消込作業が煩雑であることにあります。

ERPを基盤としてAIを活用する場合、販売や購買といった業務データは発生と同時に会計データとして統合されます。ここにAIの「異常検知（アノマリー検知）」機能を適用することで、決算締め処理を待たずに日次レベルでデータの整合性をモニタリングすることが可能になります。

例えば、通常とは異なる利益率の取引や、承認フローを逸脱した処理などをAIがリアルタイムで検出し、担当者に通知します。これにより、月末にまとめて修正作業を行う必要がなくなり、締め処理の負荷が分散されます。また、グループ会社間の債権債務消込においても、AIが金額や取引先名の揺らぎを吸収してマッチングを行うため、照合作業が自動化されます。

結果として、多くの企業が「5営業日以内」の月次決算を実現し、経営層に対して鮮度の高い財務情報を提供できるようになっています。これは、変化の激しい市場環境において、迅速な経営判断を下すための強力な武器となります。

プロジェクト収支の予測精度向上

ITサービス業や建設業、広告業など、プロジェクト単位でビジネスが進行する業種において、「プロジェクトが終わってみないと最終的な利益がわからない」という状況は致命的です。進行基準での売上計上や、正確な原価管理が求められますが、人手による予測（フォーキャスト）は担当者の楽観的あるいは悲観的なバイアスがかかりやすく、精度に課題がありました。

最新のクラウドERPには、過去の膨大なプロジェクトデータを学習したAIによる予測分析機能が搭載されています。AIは、プロジェクトの進捗率、リソース（人員）の稼働状況、外注費の発生ペースなどをリアルタイムで分析し、現在のペースで進行した場合の最終着地見込み（EAC：Estimate At Completion）を高精度で予測します。

もし、あるプロジェクトで「予算超過のリスクが高い」とAIが判断すれば、早期にアラートが出されます。これにより、プロジェクトマネージャーや経営層は、赤字が確定する前に対策（人員配置の見直しやスコープの調整など）を打つことができます。

実際に、AIによる予測モデルを導入したシステム開発会社では、プロジェクト開始段階での利益予測と最終実績の乖離率が大幅に縮小し、赤字プロジェクトの発生件数を半減させることに成功しています。これは経理部門が単なる「集計屋」から、事業の収益性を守る「ナビゲーター」へと進化した好例と言えるでしょう。

経理AI導入に関するよくある質問

経理AIの導入は、企業の経営基盤を強化する大きなチャンスですが、同時にコストや運用、セキュリティ面での懸念を抱く方も少なくありません。ここでは、導入検討時によく寄せられる質問に対し、専門的な視点から回答します。

経理AIを導入すると、経理担当者の仕事はなくなりますか？

結論から申し上げますと、経理担当者の仕事がなくなることはありません。AIが得意とするのは、膨大なデータの集計、照合、パターン認識による仕訳といった「定型業務」や「計算処理」です。これらが自動化されることで、経理担当者はより付加価値の高い「コア業務」へシフトすることが可能になります。

具体的には、AIが作成したレポートに基づく経営層への提言、例外的な取引の判断、監査法人や金融機関との折衝、そしてAI自体のメンテナンスや学習精度の管理などが新たな役割となります。AIはあくまで強力なパートナーであり、最終的な意思決定や倫理的判断は人間が担う必要があります。

中小企業でも導入コストに見合う効果は得られますか？

かつて、高度なAI機能を持つERP（統合基幹業務システム）は、大企業向けの数億円規模の投資が必要なものでした。しかし現在は、クラウド技術の進展により状況が一変しています。

SaaS（Software as a Service）型のクラウドERPであれば、初期費用を抑え、月額利用料で最新のAI機能を利用可能です。中小企業こそ、限られた人的リソースを有効活用するためにAIの力が不可欠です。入力工数の削減による残業代の抑制や、リアルタイムな資金繰り把握による黒字倒産リスクの回避といったメリットを考慮すれば、投資対効果（ROI）は十分に高いと言えます。

セキュリティ面での不安はありませんか？クラウドに財務データを預けて大丈夫でしょうか？

財務データという機密情報を社外（クラウド）に置くことに抵抗を感じる経営者様もいらっしゃいますが、実は自社でサーバーを管理（オンプレミス）するよりも、信頼できるベンダーのクラウドERPを利用する方がセキュリティレベルが高いケースがほとんどです。

大手クラウドベンダーは、国際的なセキュリティ基準（ISO/IEC 27001など）に準拠し、24時間365日の監視体制、多重バックアップ、最新のサイバー攻撃対策を講じています。以下の表は、自社管理とクラウド管理のセキュリティ体制を比較したものです。

このように、セキュリティや事業継続計画（BCP）の観点からも、クラウドERPへの移行が推奨されます。詳細なセキュリティガイドラインについては、IPA（情報処理推進機構）の中小企業の情報セキュリティ対策ガイドラインなどもご参照ください。

既存の会計ソフトと、AI機能を持つERPは何が違うのですか？

一般的な会計ソフトは「決算書の作成」を主目的としており、経理部門内のデータのみを扱います。一方、ERPは「経営資源の最適化」を目的としており、会計だけでなく、販売、購買、在庫、人事などの全社データを統合管理します。

経理AIが真価を発揮するのは、会計データと業務データが紐づいている環境です。例えば、「受注が増えた（販売データ）」から「将来の入金予測（会計データ）」を立てたり、「在庫の滞留（在庫データ）」から「キャッシュフロー悪化のリスク」を検知したりすることは、データが分断された単体の会計ソフトでは困難です。経営判断に直結する高度なAI活用を目指すなら、ERPが最適解となります。

導入に失敗しないために、まず何から準備すればよいですか？

最も重要なのは、「AI導入自体を目的にしない」ことです。「月次決算を5日短縮する」「入力ミスをゼロにする」といった具体的なゴールを設定してください。

その上で、現在の業務プロセスの棚卸しを行い、データの標準化を進めることが重要です。AIは学習するデータの質に依存するため、入力ルールがバラバラだったり、紙ベースの業務が残っていたりすると正確に機能しません。まずは業務フローのデジタル化と標準化から着手し、スモールスタートで徐々に適用範囲を広げていくアプローチが成功への近道です。

AIを導入すると経理担当者の仕事はなくなりますか？

AI導入によって経理担当者が不要になるわけではありません。仕訳入力や照合といった定型業務が自動化されることで、担当者は経営分析や資金繰り対策など、より付加価値の高い業務に注力できるようになります。AIは人を代替するものではなく、人の能力を拡張するパートナーとして位置づけるのが適切です。

中小企業でも経理AIやERPを導入するメリットはありますか？

はい、大いにあります。人手不足が深刻な中小企業こそ、AIによる自動化で少人数でも回る効率的な体制を構築するメリットが大きいです。近年ではクラウド型のERPが普及しており、初期費用を抑えてスモールスタートで導入できるサービスも増えています。

AIが誤った仕訳や会計処理をするリスクはありませんか？

AIは学習データに基づいて判断するため、導入初期やイレギュラーな取引においては誤る可能性もゼロではありません。そのため、最終的な承認やチェックは人間が行うプロセスを残すことが重要です。運用を続けることでAIが学習し、精度は徐々に向上していきます。

導入から稼働までにはどのくらいの期間が必要ですか？

導入するシステムの規模やカスタマイズの有無によりますが、クラウド型ERPであれば数ヶ月から半年程度で稼働できるケースが一般的です。ただし、既存データの移行や業務フローの見直しを含めると、余裕を持ったスケジュールを組むことが推奨されます。

クラウドERPで経理データを扱う際のセキュリティは安全ですか？

主要なクラウドERPベンダーは、金融機関並みの高度なセキュリティ対策やバックアップ体制を敷いています。自社サーバーで管理するよりも、結果的にセキュリティレベルが高まるケースも少なくありません。選定時には、ISO認証の取得状況やデータセンターの運用体制を確認すると安心です。

既存の会計ソフトとAI搭載型ERPの決定的な違いは何ですか？

会計ソフトは主に「決算書を作る」ことを目的としていますが、ERPは「経営資源を一元管理する」ことを目的としています。AI搭載型ERPでは、会計だけでなく販売や在庫などのデータもリアルタイムに連携し、AIがそれらを横断的に分析して経営判断を支援できる点が大きな違いです。

インボイス制度や電子帳簿保存法にも対応できますか？

現在流通している多くの経理AIツールやクラウドERPは、インボイス制度や電子帳簿保存法などの最新の法規制に対応しています。AI-OCR機能によって請求書を読み取り、必要な要件を満たして保存・仕訳する機能などが標準装備されているものが多く、法対応の工数を大幅に削減できます。

まとめ

経理AIの導入は、単なる業務効率化にとどまらず、企業の意思決定スピードと質を飛躍的に高めるための重要な経営戦略です。本記事で解説した通り、AIの能力を最大限に引き出すためには、社内のあらゆるデータを統合・管理できるERPという基盤が不可欠となります。

断片的なツール導入ではなく、ERPを中心としたエコシステムを構築することで、予実管理の精度向上やリスクの早期発見といった「攻めの経理」が実現します。デジタル変革の第一歩として、まずは自社の経営課題に即したERPの選定と、AI活用のロードマップ策定から着手してはいかがでしょうか。