仕訳入力の自動化とAIを活用した分析で正確性とコンプライアンスを最適化

2025.04.02

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本ブログは、2025年2月25日にBlackLine本社が発行したBlackLine Blogの日本語翻訳版です。原文は、こちらからご覧いただけます。

なぜ、仕訳入力プロセスの改善が必要なのか

財務会計において、正確性とコンプライアンスは絶対条件です。これまでの手作業に依存した仕訳入力のプロセスは時間がかかり、ミスが発生しやすく、重大な財務リスクやコンプライアンスリスクにつながる可能性があります。

仕訳入力の自動化とAIを活用したインサイトは、経理財務部門にとって画期的です。BlackLineの「Journals Risk Analyser」「Automated Journal Entries with Journal Batching」「Journals Feedback」などを含む革新的なソリューションは、仕訳入力と管理プロセスを合理化し、正確性とコンプライアンスを最適化します。

BlackLineは、仕訳データに関するインサイトと、仕訳入力プロセスの実装と改善のための包括的なソリューションの両方を提供する唯一のプラットフォームです。

従来の仕訳入力プロセスの課題

従来の非効率な仕訳入力プロセスには、効率性と正確性を妨げる課題が山積しています。以下はその一例です。

作業時間
手作業による仕訳入力と検証には数時間から数日かかることもあり、決算プロセスの遅延を招きます
誤処理、誤入力
完璧を目指しても、ヒューマンエラーは避けられません。こうしたエラーは、財務諸表の正確性やコンプライアンス、重要な意思決定に影響を及ぼす可能性があります
標準化の欠如
業務プロセスやテンプレートに一貫性がないため、不一致や非効率が生じます
拡張性の制限
取引量が増加するにつれ、手作業のプロセスでは対応できなくなり、ボトルネックが発生し、不必要な残業につながる可能性があります
監査対応
手作業による仕訳入力は、広範なチェックと文書化を必要とするため、監査に時間と手間がかかります

自動化がインテリジェントなインサイトを生む仕組み

BlackLineによる仕訳入力の自動化は、インテリジェントな自動化と AI を活用したイサイトを提供することで、仕訳入力プロセスを変革します。また、膨大な量の仕訳データをリアルタイムで分析し、手作業では見逃しがちなパターンや異常、傾向を特定することができるため、正確性が向上し、戦略的な意思決定のための貴重なインサイトを得ることができます。

BlackLineによる仕訳入力管理の自動化

BlackLineの仕訳入力自動化ソリューションは、プロセス全体を合理化し、最適化するように設計されています。

以下に主な特徴をご紹介します：

標準化されたテンプレートでミスを防止
BlackLineはすべての仕訳入力の一貫性と正確性を確保するために、あらかじめ定義されたテンプレートを用意しています。これらのテンプレートは、各企業のニーズに合わせてカスタマイズが可能で、エラーのリスクを低減し、業務効率を向上させます。
勘定照合からの仕訳作成と転記の自動化
BlackLineは勘定照合やマッチングプロセスから仕訳データを自動生成し、ERPに連携させることができます。これにより、手間のかかる手作業が不要となり、エラーのリスクを低減し、タイムリーな転記を実現します。
プラットフォーム全体で仕訳データとプロセスをシームレスに可視化
BlackLineは仕訳データとプロセスをプラットフォーム全体に統合しているため、トランザクション、仕訳入力、ステータス、ERP情報のすべてをプラットフォーム内で簡単に表示できます。決算の際も、関係会社間取引を確認する場合でも、この合理化されたエクスペリエンスによって業務効率が向上し、レコード・ツー・レコード（記録から報告まで）のプロセス全体の可視性が向上します。
ERPとのトランザクションレベルでのシームレスな統合
BlackLineは様々なERPシステムとシームレスに統合し、仕訳の自動転記を可能にします。この統合により、すべての取引の仕訳データがERPに正確に記録され、データの整合性が向上し、手作業が削減されます。
Journal Batching による統制強化
BlackLineのJournal Batchingでは、関連する仕訳の承認と転記を単一のインテリジェントな仕訳ワークフローで行うことができます。これにより、関連するすべての仕訳が一括して処理されるため、承認漏れや転記漏れのリスクが排除され、正確性の向上と統制強化を実現します。
AIの活用：Journals Risk Analyser（仕訳リスク分析）
BlackLineのJournals Risk Analyserは、AIを活用して仕訳データの傾向や異常を検出し、インサイトを促します。これにより、潜在的な問題を深刻化する前に特定することで、コンプライアンスを強化し、財務リスクを軽減することができます。また、傾向を特定することで、チームはリスクの高い分野に集中し、仕訳入力プロセスの効率性と有効性を向上させることができます。

「Journals Risk Analyser がもたらす可能性に、私たちは本当に興奮しています。私たちは、
仕訳入力のどこに時間を費やしているかなど、仕訳入力プロセスに関する洞察を得ることができ、現在の頻度で実行する必要がない仕訳入力や、あるいはまったく実行する必要がない仕訳入力を見つけることができます」
Legh Penrod, PenFed Credit Union

手作業による仕訳入力と自動化された仕訳入力の比較

お客様が手にした成果

グローバルで数千社を超える企業がBlackLineを活用し、レコード・ツー・レコードのプロセスを改善しています。その成功例をいくつかご紹介します。

「全ての仕訳データの40%に相当する仕訳を、ユーザーが作成し、承認する必要がなくなりました。」
匿名、製薬会社SVP

BlackLineの仕訳入力ソリューションの導入方法

BlackLine の仕訳入力ソリューションの導入は難しくありません。まず、現在の仕訳入力プロセスを評価し、改善すべき領域を特定します。次に、BlackLineのエキスパートやチームが、スムーズな導入を実現するためのガイダンスとサポートを提供します。

AIを活用した仕訳入力の自動化で、正確性とコンプライアンスを最適化しませんか。

ぜひ、弊社にお問い合わせいただき、BlackLineのAIを活用した経理財務ソリューションをご覧ください。仕訳入力プロセスを変革し、未来に対応した経理財務プロセスの実現に向けて、我々と一緒に歩み始めましょう。

※ Journals Risk Analyser の日本語版リリース日は現在未定です。詳細については、弊社までお問い合わせください。

＜ライター＞
Jon Wolf
Jim Tilk