公認会計士が語る、AIに任せていい仕事と「絶対残る」仕事の境界

〜境目にあるのは、最後に誰が責任を取るかという1点〜

AIが仕事を奪う、という話題に会計や経理が挙がります。仕訳も計算も決まった手順が多く、置き換えやすい領域に見えるからです。実際、生成AIの明らかな誤りはこの1年でかなり減りました。

神戸で開業する公認会計士の安田亮氏は、自身の業務で複数の生成AIを使い分けながら、記事監修の依頼を受け続けています。AIに渡してよい仕事と、人が引き受けるべき仕事の線はどこにあるのか。伺ったのは、その線を引くための基準です。実際に渡している作業、「絶対残る」と言い切った領域、そして新人の仕事から先に置き換わっていくという現場の見立てを伺いました。

安田亮

公認会計士／税理士。京都大学経済学部卒。2008年公認会計士試験合格。大手監査法人に勤務し、その後、東証一部上場企業に転職。連結決算・連結納税・税務調査対応などを経験し、2018年に神戸市中央区で独立開業。大手企業向けの連結決算コンサルティングや、グループ通算制度など複雑な法人税務に強みを持つ。また、会計・税務・資金調達・起業・M&Aなど幅広いテーマで記事監修に携わっており、監修実績は600件を超える。

AIに任せていいのは、「最悪間違ってもダメージがない」仕事

安田氏が業務で使っているのは、ChatGPTとClaude、そしてChatGPTから派生したCodex（指示を受けてプログラムを書き、実行まで進めるツール）です。どこに渡し、どこで自分の手に戻すのか。まずは実際の使い方から聞きました。

最も使うのは、記事監修の最初のチェックだといいます。自分でも読みながら、同時にAIにも読ませます。

一番使うのは記事監修のときの最初のチェックですね。もちろん自分でも見ながら、同時並行でAIにチェックを頼んで、日本語がおかしいところはもちろん、税制や、普通に経営の観点での常識から誤っている部分があれば、そこを指摘してもらうような形でAIにチェックさせて、自分がチェックした観点とそれを合わせて、記事の修正を行っています。

顧問先から質問を受けたときも、いきなり答えを作らせるわけではありません。どこが争点になりそうかの見当をつけるために、いったんAIに投げるのだといいます。

顧問先さんから複雑な質問をいただいて、どういうところが論点になるかの当たりをつけるということで、一旦AIに入れることもあります。そうすると、国税庁のサイトでこういうものがあります、といろいろ一次情報を出してくれるので。もちろんAIの情報をそのまま鵜呑みにするのではなく、そこの一次情報を見に行って、自分なりに確信を持ってから回答するという流れではあるのですが。

もう1つ、最近になって増えた使い方があります。クラウド会計ソフトのfreeeとClaudeをつなぎ、月ごとの数字をExcelに書き出す作業です。きっかけは、パソコンの操作が苦手な顧問先でした。

freeeでも一応、毎月の売上、経費、利益などを見られるのですが、そのURLにアクセスするのも難しいお客さんもいらっしゃって。使い方がまずわからない。パソコンの使い方がわからない。そういう方にはエクセルでわかりやすくまとめて、それを印刷したものをお渡しするという形で説明することがあるのですが、そういうときはClaudeに指示を出すと、エクセルにそのまま数字を転記してくれるというのが使えるようになってきています。

AIが登場する前から続けていた対応で、そこが短縮された形です。では、任せてよいかを何で判断しているのか。安田氏の基準は、外したときの被害の大きさでした。

AIに任せていいのは、絶対的な答えがないような定性的な業務だったらいいと思います。例えば資料の要約とか。あとは会議での論点の候補の列挙とか、チェックリストの下書き作成とか。あと数字的な部分で言いますと、定型的な計算の補助とか整合性チェックですね。最悪間違っていてもそこまでダメージがないような業務は、もうAIに任せていいかなと思います。

この基準で振り分けると、渡してよい仕事は次のようになります。

• ・資料の要約
• ・会議で論点になりそうな候補の列挙
• ・チェックリストの下書き
• ・定型的な計算の補助と、整合性のチェック
• ・別の形式への転記（会計ソフトから表計算ソフトへ、など）

人に残る、最後のゴーサイン

逆に、渡さないと決めている領域があります。安田氏はそれを「物理的な話になるんで人間しかできない」ものと、判断そのものを担うものに分けて挙げました。

他方で、これは結局、物理的な話になるので人間しかできないのですが、お客さんから取引実態をきちんとヒアリングするとか、例外規定や、複数の処理がある場合の選択肢を列挙して、一番お得な申告方法はどれかを選択するとか、税務リスクの評価、申告書や決算書とか、そこら辺は人間が見てきちんと考えたうえで、最終成果物はこれだ、というのを判断しないといけないと思っています。

選択肢を並べて有利なものを選ぶこと、リスクを見積もること、最終成果物を確定させること。技術的にはAIが下書きできても、渡さないという判断です。その理由を、安田氏は責任の所在という言葉で説明しました。

そういう単純作業は減ってくるとは思うのですが、やはり最終的に誰が責任を取るか、これでゴーサインを出していいと誰が判断するか、という部分はやはり残りますので、やはりプロフェッショナルの部分は絶対残ると思っています。ですので、単純作業で稼ぐという時代はちょっと終わりつつあるのかなと感じています。

任せるかどうかを迷ったときは、次の3つを順に見ます。

• ・外したとき、誰にどれだけの被害が出るか（最悪の結果で判断する）
• ・答えが1つに決まる作業か、選択の余地がある作業か
• ・その成果物に、自分の名前で責任を負う必要があるか

先に置き換わるのは、新人の仕事

では、いま現場はどこまで変わっているのか。安田氏の見立ては、意外にも落ち着いたものでした。

現状で言いますと、AIを使いこなしている企業はそこまでまだないので、会計業務にそこまで大きな影響は出ていないのが現状です。ただ、大企業などだとやはり数字の部分をAIに任せるのは危ないとか、もってのほかだという部分がありますので、まだ人の手でやって、人の手でチェックする部分があるのですが。それがもう大企業でも、もうAIでいいか、というふうになってきたら、かなり影響は出てくるかなと思います。

歯止めになっているのは、技術の水準よりも社内規程のほうでした。使ってよいツールが限られている企業もあるといいます。

大企業で言いますと、基本、MicrosoftのCopilotぐらいしか使ってはいけないという会社があります。ですのでそこが、Claudeも使っていいという感じに変わってくると、一気に変わってくるかもしれません。AIエージェントを使えるようになると、大きく変わる可能性はあるなと思います。

その変化が起きたとき、最初に影響を受けるのはどの層なのか。

新人の仕事は機械的な部分が多いので、経理で一番AIの得意な部分ではないでしょうか。単純な形式的な仕事ですから、そこは結構、奪われていく可能性は十分にあるなと。

大企業の会計担当は利益に直結しにくく、人件費を削る余地があるのではないかと尋ねると、安田氏は「大企業だとそうですね。結構削る余地はあるかなと思いますね」と答えました。入り口が細くなる一方で、AIを使いこなす前提となる知識は、その入り口で身につくものでもあります。経験の浅い人がAIに頼ったときのリスクを聞くと、返ってきたのは強い言い方でした。

それはめちゃくちゃあると思います。そもそもおそらく、何も触れたことがないと、出てきた回答が何を言っているかわからないと思うので。AIに聞いたら何でもわかるといっても、そもそも理解できないと、おそらく顧問先などに伝えられないと思うので。その大前提として、本人がきちんと知識を持ったうえで使わないと、あまり有効活用できないのではないかなと思っています。

答えが手に入ることと、その答えを説明できることは別です。

それでも増えている、「専門家が見た」記事の需要

AIに任せられる範囲が広がれば、確認する仕事は減りそうに思えます。ところが記事監修の依頼について、安田氏の実感は逆でした。前提として、AIの出力そのものの精度はすでにかなり上がっているといいます。

AIも最近、明確な間違いというのはかなり減ってきていて。正直に言うと、ChatGPTのプロモードで書いたような記事などだと、そのまま出してもそんなに問題ないものは結構あると思います。

それでも依頼は減っていない、と続きます。むしろ、明らかにAIが書いたと分かる記事の監修依頼が増えているそうです。

それでもやはり、専門家による確認を受けたいという会社さんは増えてきているんだろうなと感じていて。というのも、絶対これはAIで書いただろうなという記事の監修を依頼されることも結構増えてきて。そのまま出してもそこまで問題ないけどな、と思いつつも、きちんと報酬を払って監修してもらったうえで記事を出そう、というのは、ちゃんとした会社さんは力を入れているんだろうなと思っています。

求められているのは、誤りを見つける作業そのものより、専門家が確認したという事実のほうだという見方です。安田氏自身は「意外と監修の仕事はなくならないのかなと、今の段階では思っています」と話しました。

同じ変化は、税理士という職業の中身にも及びます。

これまで、検索して答えることに専門家の価値の重きが置かれていた部分はあると思うのですが、それだけではなく、何が論点か見抜いて、必要な事実を集めて、いろいろなルールを取引に当てはめて、最終的に責任のある結論を出すことに、より価値が移っていくのかなと思います。知らないことを教えるよりも、それも踏まえて最終的に決めてくれることのほうに、より価値が出てくるのかなと。単に聞いて教えてくれる人だけではだめだと思っています。

これから税理士を目指す人、資格を取ったばかりの人に向けて何を伝えたいかを尋ねると、安田氏が挙げたのは、知識量ではなく、説明する力と学び続ける姿勢でした。

AIで答えが出るといっても、やはりそれを評価する能力がないと、現実にはやっていけない部分もありますし、ある程度話せないとお客さんからの信頼は得られませんので。いくらすぐ検索できるといえども、きちんと話せるように、能力の研鑽はしていかないといけません。あとは、それに関連して、自分で勉強しようという気持ちがない人は、おそらく淘汰されるなと。

安田氏が挙げたのは、資格は取れたものの、聞いてもAIと同じ答えしか返ってこない、という状態でした。

この先生に聞いてもAIに聞いた答えと変わらないな、結局、形式的なことしか教えてくれないし、と。だったらやはり信頼されないというか。この人、この先生独自の経験や実務経験をもとに、実務に合ったやり方をきちんと教えてくれるような税理士でないと、今後は信頼されないのかなと。やはり情報の非対称性で稼いでいた部分はあると思うのですが、それが結構なくなってきています。より実務的な部分の知識で付加価値を出していかないと、お客さんからなめられる部分は出てくるのかなと思います。

明日から手を動かすなら、次の3つが起点になります。

• ・自分の業務を、外したときの被害の大きさで並べ直す（小さい順から渡す）
• ・渡した作業には、必ず自分の目での二重チェックを残す
• ・AIの回答を、顧問先や社内に自分の言葉で説明できるかを確かめる

なお、そのAIの回答が具体的にどこで結論を取り違えるのかは、別記事「税理士に聞く、AIが出す税金の答えは、どこで間違えるのか」にまとめています。

AIが速く正確になるほど、調べて答えるところの値段は下がっていきます。安田氏が「絶対残る」と言い切ったのは、その先にある部分でした。事実を集め、選択肢を並べ、最後にゴーサインを出すところです。任せる範囲を広げることと、決める責任を手放すことは別のことでした。自分がどこに線を引いているのかを言葉にできるかどうかが、そのまま専門家の輪郭になります。

取材日：2026年8月19日