連結決算の現場では、計算処理そのものよりも、子会社からのデータ収集や確認作業に多くの時間と人手が奪われてきました。ERPや連結会計システムを導入しても、ExcelやPDF、メール添付が行き交う状況が続き、経理担当者の負荷は限界に近づいています。

近年、生成AIの進化によって「自動化」は当たり前になりましたが、いま注目されているのは、その一歩先にある「自律化」です。目標を与えるだけで、AIが自ら考え、判断し、例外に対応しながら業務を完遂するエージェント型AIは、連結決算という複雑で属人的な領域にも現実的に適用され始めています。

本記事では、子会社データ収集を中心に、エージェント型AIがどこまで実務を担えるのか、その技術的な仕組み、グローバルおよび日本国内ベンダーの動向、監査・ガバナンスとの関係までを体系的に整理します。AIの可能性を冷静に見極め、自社の連結プロセスを次の段階へ進めたい方にとって、具体的な判断材料となる内容をお届けします。

エージェント型AIが財務領域にもたらしたパラダイムシフト

エージェント型AIの登場は、財務領域におけるテクノロジーの役割を根本から変えました。これまでの財務DXは、RPAやマクロによる作業時間短縮、つまり人間が設計した手順を忠実に実行する自動化が中心でした。しかし2026年現在、その前提は大きく崩れています。エージェント型AIは、与えられた目標に対して自ら計画を立て、判断し、実行する存在となり、財務業務の主体そのものに組み込まれ始めています。

この変化は特に連結決算のような高い不確実性と例外処理が常態化する領域で顕著です。従来型の自動化は、ファイル形式の変更や未知の勘定科目が現れた瞬間に停止していました。一方、エージェント型AIは会計文脈を理解し、過去データや意味的な類似性を基に推論します。**単なる処理速度の向上ではなく、判断の委譲が起きている点こそがパラダイムシフトの本質**です。

Deloitteが公表したState of AI in the Enterprise 2026によれば、先進企業の85%が汎用AIではなく、自社業務に最適化したAIエージェントを基幹業務に組み込む意向を示しています。これはAIが分析補助ツールから、実務を遂行するシステムへと進化したことを示す象徴的なデータです。特に財務分野では、正確性、説明可能性、監査証跡を前提とした設計が進み、実運用に耐える水準に到達しました。

観点 従来の自動化 エージェント型AI
業務設計 人間が手順を定義 AIが目標から手順を生成
例外対応 停止・人手介入 推論し代替案を提示
財務への適合性 限定的 ガバナンス前提で実装可能

この自律性は、財務組織の役割分担にも影響を及ぼしています。AIがデータ収集や一次判断を担うことで、人間は判断の妥当性確認やリスク評価といった高度な意思決定に集中できます。**財務部門は作業部隊から、AIを監督し経営に意味づけを行う知的中枢へと変貌しつつあります**。

重要なのは、この変化が未来の構想ではなく、2026年時点ですでに現実の競争条件になっている点です。エージェント型AIを前提に財務プロセスを再設計できる企業と、従来の延長線上で効率化にとどまる企業の間には、決算スピード、内部統制の強度、経営判断の即時性において明確な差が生まれ始めています。財務領域におけるパラダイムシフトは、静かですが不可逆的に進行しています。

連結決算に残されてきた子会社データ収集のボトルネック

連結決算に残されてきた子会社データ収集のボトルネック のイメージ

連結決算において長年解消されてこなかった最大の課題が、子会社データ収集プロセスに存在するボトルネックです。多くの企業では、連結会計システム自体は高度に自動化されている一方、その手前のデータ収集段階だけが人手依存のまま取り残されてきました。このギャップこそが、決算早期化や精度向上を阻む本質的な要因です。

特にグローバル企業では、子会社ごとに利用しているERPや会計ソフトが異なり、提出されるデータ形式もExcel、CSV、PDFなどが混在します。さらに、勘定科目名称は現地語で記載され、取引慣行や税制も国ごとに異なります。その結果、親会社側では内容を理解し、標準勘定科目へ読み替える作業が発生し、担当者の知識と経験に強く依存します。

この属人性が、連結決算のリードタイムと品質を同時に悪化させてきました。確認や修正のために海外拠点とメールで何度も往復するケースは珍しくなく、時差の影響も相まって決算日程が後ろ倒しになります。Deloitteの企業財務向け調査によれば、先進企業であっても連結決算遅延の主要因として「子会社からのデータ不備・遅延」を挙げる割合が最も高い水準にあります。

観点 従来の実態 発生する問題
データ形式 拠点ごとにバラバラ 変換・整形の手作業増大
勘定科目 現地独自COA マッピングミス・解釈差
コミュニケーション メール中心 確認遅延・証跡不十分

このボトルネックが厄介なのは、単なる効率の問題にとどまらない点です。収集段階での解釈ミスや転記ミスは、その後の連結消去や分析プロセスに連鎖的な影響を及ぼします。監査の場面でも、なぜその数値になったのかを説明するために、子会社とのやり取りを遡って確認する必要が生じ、監査対応工数を押し上げてきました。

また、データ収集が人手に依存している限り、決算のリアルタイム化は実現できません。月次や四半期決算が終わって初めて全体像が見えるという状況では、経営判断は常に過去志向になります。専門家の間では、連結決算における競争力の差は、計算ロジックではなく「データがいつ、どの状態で集まるか」で決まると指摘されています。

つまり、子会社データ収集のボトルネックは、単なる現場の手間の問題ではなく、ガバナンス、監査対応、そして経営のスピードそのものを制約してきた構造的課題です。この課題をどう解消するかが、次の連結決算の進化を左右する核心となっています。

スキーマ・マッピングと意味理解が変えた勘定科目統合

スキーマ・マッピングと意味理解の進化は、勘定科目統合の考え方そのものを変えつつあります。従来の連結決算では、子会社ごとに異なる勘定科目体系を、人手で作成したマッピング表に基づいて対応してきました。しかしこの方法は、新規取引や制度変更があるたびに更新が必要で、属人性とヒューマンエラーを避けられませんでした。

2026年時点では、大規模言語モデルとベクトルデータベースを組み合わせたスキーマ・マッピングが実務レベルで定着しています。ICLR 2025で発表された研究によれば、自己改善型LLMは、従来のルールベース手法を大きく上回る精度で異種スキーマの対応付けに成功しています。これは単なる文字列比較ではなく、勘定科目が持つ意味や利用文脈を理解した上で統合できる点が本質的な違いです。

AIエージェントは、勘定科目名だけでなく、金額の分布、補助科目、取引先属性などを同時に分析します。例えば、英語のTrade Receivables、日本語の売掛金、ドイツ語のKundenforderungenは表記が全く異なりますが、意味的埋め込みによって同一概念として認識されます。GoogleやOpenAI系モデルの研究成果でも、こうした多言語・多文化環境での意味整合性は高い再現性が示されています。

観点 従来手法 AIスキーマ・マッピング
対応方法 固定マッピング表 意味ベースの動的推論
新規科目対応 人手で追加 自動提案＋学習
多言語対応 困難 高精度で可能

実務上重要なのは、AIがマッピング結果に確信度を付与する点です。確信度が高い勘定科目は自動統合し、低いもののみを人が確認します。このHuman-in-the-loop設計は、Deloitteの調査でも財務領域AI活用の成功要因として強調されています。人の判断が即座に学習へ反映されるため、月次決算を重ねるほど精度が向上します。

この結果、勘定科目統合は「一度決めて固定する作業」から、「継続的に最適化される知的プロセス」へと変化しました。勘定科目は合わせるものではなく、理解させるものという発想転換こそが、スキーマ・マッピングと意味理解がもたらした最大のインパクトと言えます。

エンティティ・レゾリューションによる債権債務消去の高度化

エンティティ・レゾリューションによる債権債務消去の高度化 のイメージ

連結決算における債権債務消去は、理論上は単純でありながら、実務では最も差異が発生しやすい領域の一つです。その根本原因は、取引の主体である企業や取引先を正しく同定できないことにあります。エンティティ・レゾリューションの高度化は、この構造的課題をAIによって解消する決定打として、2026年時点で実用フェーズに入りました。

従来の消去プロセスでは、「株式会社ABC」と「ABC Co., Ltd.」のような表記ゆれ、子会社ごとに異なる取引先コード、合併や商号変更の履歴管理不足が原因で、多数の未消込残高が発生していました。これらは担当者の経験に依存した手作業で解決され、監査対応のブラックボックス化を招いていました。

最新のエンティティ・レゾリューション技術では、この問題に多面的にアプローチします。SenzingやSymphonyAI、Dataikuなどが提供するソリューションでは、名称の類似度だけでなく、住所、電話番号、代表者名、過去の取引金額や頻度といった属性を統合的に分析し、「同一実体である確率」をスコアとして算出します。

判定要素 従来手法 AIエンティティ・レゾリューション
企業名 完全一致・部分一致 意味的類似度・言語横断対応
補助情報 基本的に未使用 住所・履歴・取引パターンを統合
判断根拠 属人的 スコアと理由を自動記録

特に重要なのが説明可能性です。日本公認会計士協会や大手監査法人が指摘する通り、AIによる自動消去が監査上許容されるためには、「なぜ同一と判断したのか」を第三者が追跡できる必要があります。最新のエージェントは、「住所一致率98%、過去3年間の取引先一致」などの根拠を自然言語で提示し、監査証跡として保存します。

Deloitteの調査によれば、財務領域でAIを本格活用している企業ほど、Human-in-the-loopを前提とした確信度ベースの自動化を採用しています。確信度が高い消去は自動処理し、グレーゾーンのみを人間が確認する設計です。この仕組みにより、消去対象件数の7〜8割が人手を介さず処理された事例も報告されています。

結果として、エンティティ・レゾリューションの高度化は、単なる工数削減にとどまりません。債権債務消去の即時性と再現性が高まることで、月次決算の早期化、差異分析の高度化、さらにはグループ内取引そのものの可視化へと波及します。AIは消去仕訳を切る存在ではなく、取引実体を理解する知的インフラへと進化しているのです。

自律型ワークフローが実現する連結決算プロセス

自律型ワークフローが連結決算プロセスにもたらす最大の変化は、個別タスクの効率化ではなく、プロセス全体が一つの意思を持って連動し始めた点にあります。2026年のエージェント型AIは、データ収集、検証、変換、投入という工程を分断された作業として扱わず、連結決算というゴールから逆算して自律的にオーケストレーションします。

従来、月次決算のたびに経理担当者が進捗管理表を更新し、未提出の子会社に個別連絡を入れていました。しかし現在は、締め日をトリガーにAIエージェントが自動起動し、API連携やメール監視を通じて子会社データの到着状況を常時把握します。未着や形式不備を検知すると、**人手を介さずに是正アクションを起こす点**が決定的に異なります。

例えば、数値は届いているものの前年差で異常な乖離がある場合、エージェントは単純にエラーとして差し戻すのではなく、過去トレンドや予算データを参照しながら理由を推論します。異常と判断されれば、関連証憑の提出や定性コメントを求めるメッセージを子会社担当者に自動送信し、その応答内容を踏まえて次の処理を判断します。

工程 従来プロセス 自律型ワークフロー
起動 担当者の手動開始 締め日やイベント検知で自動起動
データ確認 形式・数値の目視チェック 統計分析と意味理解による自動検証
是正対応 メール・電話で個別対応 AIが直接子会社と対話し自己修正

Deloitteの「State of AI in the Enterprise 2026」によれば、先進企業の多くがAIを単体ツールではなく業務フローに組み込む理由として、ガバナンスとリアルタイム性の両立を挙げています。自律型ワークフローでは、すべての判断とアクションがログとして残り、監査証跡として後から検証可能です。

この点は、会計監査の観点でも重要です。AIが自動で行った判断について、なぜその結論に至ったのかを自然言語で説明し、信頼度スコアとともに提示できます。**ブラックボックス化を避けた自律性**が、連結決算という高リスク業務への適用を現実的なものにしています。

結果として、親会社の経理部門は進捗管理やリマインドといった調整業務から解放されます。その代わりに、AIが提示する例外やリスクに集中し、経営判断に直結する論点へ時間を使えるようになります。自律型ワークフローは、単なる省力化ではなく、連結決算プロセスそのものの質を引き上げる基盤となりつつあります。

OracleとSAPに見るグローバルERPのエージェント戦略

OracleとSAPは、ともにグローバルERP市場を牽引する存在ですが、**エージェント型AIに対する戦略思想には明確な違い**が見られます。2026年時点で両社が目指しているのは単なる業務自動化ではなく、連結決算や財務管理といった基幹業務を担う「自律的な実行主体」としてのAIの組み込みです。ただし、その実現アプローチは対照的です。

Oracleは「Agentic Finance」を前面に掲げ、AIエージェントをERPの中核に据える戦略を取っています。DeloitteのState of AI in the Enterprise 2026でも示されている通り、多くの先進企業は汎用AIではなく業務特化型エージェントを求めていますが、Oracleはこれに応える形でAI Agent Studioを提供しています。**ユーザー企業自身がノーコード／ローコードでエージェントを設計し、連結決算のデータ収集や検証フローを自社要件に合わせて定義できる点**が最大の特徴です。

特にOracle Fusion Cloud ERPでは、エージェント機能が後付けではなくネイティブに統合されています。Financial Close and Consolidationにおいては、子会社データの未提出検知、異常値の理由照会、修正後の再投入までをエージェントが自律的にオーケストレーションします。Oracleの金融業界向け事例では、既にプロダクションスケールでAIエージェントが稼働しており、この実績が一般事業会社の連結決算領域にも波及しています。

観点 Oracle SAP
AIの位置づけ 業務を実行する主体 人を支援する知的レイヤー
カスタマイズ性 Agent Studioで高い 標準化・統合を重視
展開スピード 攻撃的・先行 慎重・段階的

一方のSAPは、対話型AI「Joule」を軸に据えた堅実な進化を選択しています。JouleはS/4HANAやSuccessFactorsといった既存アプリケーション群を横断する共通インターフェースとして設計されており、**データ整合性とセキュリティ、ガバナンスを最優先**しています。財務領域への本格展開は2026年に一般提供が予定されていますが、この慎重さはSAPの顧客基盤を考えると合理的です。

SAPの独自性は、財務データと人事データを結び付けたPeople Intelligenceとの連携にあります。連結決算においても、単なる数値集計にとどまらず、人的資本や組織パフォーマンスと財務結果の因果関係をAIが示唆する点は、他社にはない強みです。ERP Todayなどの分析でも、SAPはAIを「判断を補強する存在」として位置づけ、最終責任は人間に残す設計思想が強調されています。

このように見ると、**Oracleは自律性とスピードを武器に業務そのものをAIに委ねる方向**へ進み、**SAPは既存ERPエコシステムとの調和を重視し、人間中心の意思決定を拡張する方向**を選んでいます。グローバル連結決算という高い正確性と監査耐性が求められる領域において、どちらの戦略が適合するかは、企業のガバナンス方針と変革スピードへの許容度によって明確に分かれる局面に入っています。

日本市場に根差した連結AIソリューションの進化

日本市場に根差した連結AIソリューションは、2026年に入り「グローバル標準の輸入」から「国内実務に最適化された進化」へと明確にフェーズが変わっています。特徴的なのは、単体で完結するAIではなく、既存の会計・経営管理システムと意味的に連結されるAIが主流になっている点です。

日本企業では、電子帳簿保存法、インボイス制度、手形・相殺取引など、制度と商習慣が複雑に絡み合っています。**これらを前提条件として理解した上で動作するAIでなければ、実務には耐えられません。**そのため国内ベンダーは、汎用LLMをそのまま使うのではなく、日本の連結実務に特化したチューニングとワークフロー連結を重視しています。

観点 グローバルAI 国内連結AI
制度理解 IFRS・US GAAP中心 日本基準・制度連結に最適化
連携思想 単一ERP内完結 複数SaaS・既存資産と連結
導入単位 全社一括 子会社・業務単位で段階導入

たとえばアバントグループのDivaSystem LCA Cloudは、連結会計システムをハブとして、取締役会DXや経営管理指標とAI分析を連結させています。これはAI単体の高度化ではなく、**意思決定プロセス全体を連結する設計思想**と言えます。経済産業省や金融庁が求めるガバナンス強化の流れとも整合的です。

一方、マネーフォワードは子会社側の入力・証憑処理にAIを深く組み込み、親会社システムと自然に接続する戦略を取っています。現場負荷を下げることでデータ品質を高め、結果として連結全体の精度とスピードを向上させるアプローチです。クラウド会計SaaSの利用データがそのままAI学習資産になる点も、日本市場との親和性が高いと評価されています。

専門家の間では、Deloitteの「State of AI in the Enterprise 2026」で示されたように、**企業固有の業務文脈に合わせてAIエージェントを接続・調整する能力こそが競争力になる**との見方が支配的です。日本市場の連結AIは、まさにこの方向で進化しており、「連結AIソリューション」とはAI製品ではなく、連結された業務知能そのものを指す概念へと変わりつつあります。

非構造化データを前提とした実践的アーキテクチャ

非構造化データを前提とした実践的アーキテクチャでは、最初から「きれいなデータが来る」ことを期待しません。2026年時点の連結決算の現場では、PDF請求書、メール本文、Excelコメント欄、さらにはチャットツール上の定性説明が混在する状態が常態化しています。そのため、アーキテクチャ設計の出発点は、非構造化データをいかに安全かつ再現性高く扱えるかに置かれます。

中核となるのは、マルチモーダル対応の生成AIを入り口に据えた「解釈レイヤー」です。GPT-4oやGemini Proクラスのモデルは、画像・PDF・自然言語を同時に処理し、金額、日付、取引先、勘定的意味を抽出できます。Wolters Kluwerが示すように、数値抽出と同時に変動理由のナラティブを生成できる点は、単なるOCRとの差別化要因です。ここで重要なのは、**AIの出力をそのまま信じず、必ず構造化データとして正規化する設計**です。

次に配置されるのが、意味的整合性を担保するセマンティック統合レイヤーです。LLMによるスキーマ・マッピングとベクトル検索を組み合わせ、子会社固有の勘定科目や表記ゆれをグループ標準へ写像します。ICLR 2025で報告された自己改善型スキーママッチング研究が示す通り、データ値そのものを参照する手法は、ヘッダー依存の従来方式より高精度です。**この層で確信度スコアを必ず付与することが、監査耐性の分水嶺**になります。

レイヤー 主な役割 設計上の要点
解釈レイヤー 非構造化データの意味抽出 マルチモーダル対応と再現性
セマンティック統合 勘定・エンティティの意味照合 確信度と説明可能性
制御・監査 人間承認とログ管理 Human-in-the-loop前提

その上流と下流を制御するのが、エージェント型ワークフローです。OracleやSAPの最新事例が示すように、AIはデータ未着を検知して督促し、異常値を検出すると根拠を添えて問い合わせます。ただし完全自律化は危険であり、**例外時には必ず人間の判断点を挿入する設計が現実解**です。Deloitteが指摘する通り、AIガバナンスが成熟している企業は依然少数派であり、承認ログと判断理由の保存が必須となります。

最終的にこのアーキテクチャがもたらす価値は、単なる工数削減ではありません。非構造化データを前提に設計することで、子会社のIT成熟度に依存しない連結基盤が成立します。**AIを前提にしたレイヤード構造こそが、2026年の連結決算におけるスケーラブルで監査可能な現実解**として、多くの先進企業で採用され始めています。

監査・規制対応から考えるAIガバナンスの要点

エージェント型AIを連結決算の中核に据える場合、最大の論点は効率化ではなく、監査・規制に耐えうるガバナンス設計にあります。2026年時点では、AIが自律的に判断し仕訳やデータ変換を行うこと自体は珍しくありませんが、その判断過程をどこまで説明・検証できるかが企業価値を左右します。

日本公認会計士協会が示す最新の監査実務の方向性によれば、監査人はAIを用いたプロセスそのものをリスク評価の対象とし、入力データの完全性、アルゴリズムの妥当性、出力結果の一貫性を確認する姿勢を強めています。つまり、AIはブラックボックスのままでは許容されず、説明可能性と証跡管理が前提条件になります。

観点 監査・規制上の要求 AIガバナンスの実装ポイント
説明可能性 判断根拠を合理的に説明できること 推論理由と信頼度スコアのログ化
統制 誤処理を防ぐ内部統制 Human-in-the-loopの明示的設計
証跡 事後検証可能な記録 入力・変換・出力の全履歴保存

特に重要なのがHuman-in-the-loopの位置付けです。**すべてを人が承認する設計ではAIの価値は失われますが、すべてをAIに委ねる設計は監査リスクを高めます。**実務では、確信度が高い処理は自動実行し、境界ケースのみ人が介入する二層構造が現実解とされています。Deloitteの調査でも、AIガバナンスが成熟している企業ほど、この段階的承認モデルを採用していると報告されています。

また、電子帳簿保存法が完全定着したことで、AIが扱う証憑データの真正性と改ざん防止もガバナンスの一部となりました。AIエージェントが参照した証憑ファイル、抽出した数値、生成した仕訳が一貫したタイムラインで保存されていれば、監査人はAIの判断を追跡できます。これは人手作業では困難だった透明性を、逆説的にAIが実現している例です。

**監査・規制対応から見たAIガバナンスの本質は、AIを制御することではなく、AIの判断を説明できる状態に保つことです。**この視点を欠いた自律化は、短期的な効率向上と引き換えに、将来的な監査指摘や信頼低下という高いコストを招くことになります。

段階的に進める導入ロードマップと実務上の留意点

エージェント型AIを連結決算に導入する際は、技術の先進性よりも段階的な進め方と実務への適合が成否を分けます。2026年時点で成功している企業の共通点は、一足飛びの完全自律化を狙わず、業務リスクを抑えながら成熟度を高めている点にあります。**導入ロードマップは、データ準備、部分適用、統制付き拡張という三段階で設計することが現実的です。**

第一段階では、AIの性能以前に「入力データの品質」を整える必要があります。DeloitteのState of AI in the Enterprise 2026によれば、AIプロジェクトの失敗要因の上位はデータ品質とガバナンス不足です。連結決算では、電子帳簿保存法に準拠した証憑データの電子化、勘定科目定義の明文化、為替や重要性基準のルール整理が不可欠です。この段階で曖昧さを残すと、AIは高確率で誤学習を起こします。

段階 主目的 実務上の焦点
準備フェーズ Data Readiness 証憑電子化、COA定義、権限設計
部分導入 精度検証 限定子会社・定型科目での試行
拡張運用 業務変革 監査証跡、例外管理、組織再設計

第二段階では、スモールスタートが極めて重要です。連結重要性の低い子会社や販管費など定型的な科目に限定し、AIによるデータ収集やマッピングの正答率を測定します。ICLR 2025で報告されたスキーマ・マッチング研究でも、人間のフィードバックを組み込んだHuman-in-the-loop設計が精度向上の鍵であると示されています。**この段階では自動化率よりも、人が介在した際の修正コストがどれだけ下がるかを見る視点が重要です。**

第三段階で初めて適用範囲を広げますが、ここで注意すべきはガバナンスです。日本公認会計士協会の最新動向でも、AIが関与する財務プロセスでは説明可能性と監査証跡が必須要件とされています。AIが判断したマッピングや異常検知について、なぜそう判断したのかを自然言語で追跡できる設計がなければ、監査対応コストが逆に増大します。

実務上の最大の留意点は、AIを作業者として扱うのではなく、判断を補助する準構成員として位置付けることです。

最終的に、経理部門の役割も変わります。入力や集計の作業時間が減る一方で、AIの判断結果をレビューし、例外をどう扱うかという高度な判断が中心になります。これは単なる効率化ではなく、連結決算プロセス全体の再設計です。段階的なロードマップと実務目線の留意点を押さえることで、エージェント型AIは初めて競争力の源泉として機能します。

参考文献