経理シェアードサービスの「ラストワンマイル」とは──決算領域SSC　価値最大化への道

システムの「空白」を埋めるデジタル決算ツール

佐藤が提唱する「ラストワンマイルを打破する打ち手」を体現すべく、EYとブラックライン株式会社が連携して取り組んでいるのが、「可視化×自動化で実現するオペレーション変革」です。ブラックラインは、経理業務の可視化・標準化・自動化プラットフォームとなる経理・決算オペレーションハブ「BlackLine」の開発・販売を手掛ける企業であり、世界130カ国以上に展開し、日本を含めて4,400社を超えるユーザーを有します。佐藤に続いて演壇に立った同社の桑野泰輔氏（ビジネスデベロップメントレプレゼンタティブ／マネージャー）によれば、BlackLineは、SAPをはじめとする単体の会計システムと、DIVAなどの連結決算・開示システムとの間をつなぎ、十分に自動化されてこなかった“空白地帯”の支援を25年にわたって続けてきたといいます。（図1）

「例えば、勘定科目残高チェック、明細突合チェック・消込、定例仕訳・決算整理仕訳計上といった、多くの企業がエクセル入力などの手作業で対応している部分です。最近ではこれらの業務も標準化・自動化し、SSCの基盤として活用する企業の事例が増えています」（桑野氏）

桑野氏はその背景に、経理・決算業務のSSC化に際して企業担当者から寄せられる典型的な“声”として、次の5つの課題があると指摘します。（図2）

▶可視化（標準化）に関する声

①業務知識の属人化・ブラックボックス化＋高齢化によるナレッジ消失リスク
　業務手順などが担当者個人に依存し、業務の引き継ぎコストが高い　など

②情報・進捗の可視性不足
　決算業務のプロセス全体を統括・運用するSSC機能が不足している　など

③プロセス標準化の難易度（マルチERP環境）
　SSCに複数のERPが存在し、統一された業務プロセスの導入が困難　など

▶自動化に関する声

④非効率な手作業とエクセル依存
　手作業やエクセルへの依存が多く、人為的ミスや業務遅延、生産性低下を招く　など

⑤AI活用への道筋が見えない
　日常業務などに忙殺され、AI活用などオペレーション洗練の余力がない　など
 

BlackLineを用いて、これらの悩みをどのように解消するか。1）業務プロセスの一元化、2）ERP横断のプロセス構築と自動化、3）経理実務に特化した組み込み型AI活用、以上の3つのポイントから、具体的な企業事例を交えた説明がなされました。

業務プロセスの一元化［可視化・標準化へ］

業務可視性の欠如という課題は、どのように決算業務の標準化を阻害しているのか。その実情がうかがえる典型として、桑野氏は大手製造業A社の事例を挙げました。それによると、グループ企業約30社の決算業務を受託するA社のSSCでは長年にわたり、標準化の必要性は認識していながらも、業種もまちまちな各社の業務を一体に把握する術がなく、誰がいつ、どのタイミングでどんな業務を行っているのか、全体が見通せない状態が続いていたといいます。その全体像を整理するにはエクセルで個別に業務プロセスを可視化するしかなく、煩雑な例外事例や、粒度の違いによるリスト化の困難、高額なメンテナンスコストなどに阻まれて、継続的な取り組みが維持できない状況に陥っていたのです。

この場合、標準化を実現させる最大のポイントが「業務の可視化」にあることは明らかです。これに対してBlackLineでは「タスク管理」機能を使い、作業の目的や手順、予定期日などがあらかじめ設定され、監査証跡などの必要書類も添付されたタスク業務フローを各担当者へ個別に割り当てることが可能であり、担当者はそれに沿って業務をこなすだけで、上長への承認を経て外部監査人へと送られる流れが自動化します。

桑野氏によれば、この作業フローは月次・四半期などの単位ごとに設定され、過去の履歴も参照できるため、BlackLineに蓄積されたナレッジをベースに業務改善を図ることも容易になるといいます。また、他社の導入事例では、決算業務の可視化により、進捗管理が容易になり、情報共有が進んだことで業務改善につながったなどの成果が報告されています。

ERP横断のプロセス構築と自動化［可視化・標準化／自動化へ］

では、SSCに複数の会計システム／ERPが混在する場合はどうでしょうか。BlackLineでは、どれか1つのシステムに統合する必要はなく、ERPを横断したプロセス設計が可能になります。従来の経理SSCにおいては、預金出納、債権債務管理といった個々の業務機能について、各社・各事業に集約してから統合する必要がありました。この場合、システムの違いや各社固有の事情により、プロセスの把握と統合に相応の時間を要します。一方、BlackLineの場合、業務機能別のデータが常に各社・各事業のシステムと連携する状態に置かれるため、各社・各事業に横串を通すかのように機能別に集約したデータが、そのまま自動的に各システムに振り分けられる仕組みとなっています。これにより、容易に標準化がなされ、統合プロセスが加速します。（図3、図4）

実際、約50社に及ぶ本社・子会社の経理・決算業務のSSCにBlackLineを利用する大手企業の場合、導入前と比べて約20%の業務効率化が達成され、その時間をDXスキルの習得や他の改革プロジェクトの支援に振り向けるなど、付加価値の高い業務へのリソース再配分が可能となりました。

この企業では、全体で4,000以上の会計システムが乱立し、それぞれが個別最適化されていたことに加え、属人化による可視化・標準化の阻害、決算業務における手作業の横行などが課題視されていました。BlackLine導入により、スコアキーパー的な定型業務と財務分析などのFP&A業務の比率が、従前の7対3から3対7へと逆転したといいます。
 

経理実務に特化した組み込み型AI活用［自動化へ］

BlackLineによる3つめの解決策はAI活用です。桑野氏は2026年8月から日本向けに投入されるという、勘定照合プロセスを自動化するAgentic AI「Verity Prepare」を用いたデモンストレーションを行いました。Verity Prepareは、従来経理のご担当者がエクセルを駆使し、実施していた「残高検証プロセス」を対象とした、経理・決算に特化したAI機能です。

ストーリーとして設定したのは、架空の食品メーカー。同社では多業種・多業務対応の汎用ERPを導入しており、早期の決算開示を実現しているものの、経理・決算に必要な情報が社内各所に散在し、手作業に追われるなどの課題がありました。例えば、期末の棚卸資産に対する評価減・引当金計算などの業務は煩雑です。在庫引当金業務の担当者は、過去n期分の商品別販売データを各部門から収集し、販売実績や仕入実績を基にエクセル上で引当率を算出。その引当率を当期の在庫情報に当てはめて引当額を割り出し、外部監査に向けた証跡準備を行うという、アナログな手順で業務をこなしています。

この作業をAIを使って代行するとどうなるか。デモでは担当者に割り当てられた決算期の残高チェックタスクの一覧から、「この中で評価が必要な在庫関連の科目は？」などと自然言語で問い掛けるだけで、今すぐ実行すべきタスクが提示される様子が再現されました。担当者がそれに従って必要なデータをアップロードすると、過去n期分のデータと当期在庫データをAIが自動で参照し、商品別の当期引当額と、その論拠となる過去実績に基づく引当率が瞬時に導き出されます。（図5）

「このように、自社の引当金業務に関するプロセスをあらかじめ言語化し、プロンプトとして指示するだけで、AI機能が必要な作業を代行してくれます。近い将来、過去の販売データや当期の在庫データそのものも、AIが自動で取得するようになる見込みです。もちろん、引当金計算に限らず、さまざまな業務において自動化が進むことになるでしょう。そしてAIに関して、デモンストレーションでご覧になっていただいた通りですが、各業務手続きが「可視化」され「標準化」されていること、また過去決算期の業務手続きのログが構造的に蓄積されていることが、AI活用の前提条件になります。そういった意味では、過去から徹底的に業務を「可視化」「標準化」しているSSC組織では、人海戦術で業務を実施しているSSC組織と比べ、加速度的にAI活用が進んでいくことになるでしょう」

桑野氏は最後にそう述べて、決算領域SSCにおける価値最大化の近未来像を予見させる印象を残し、今回のセミナーを終えました。