日次仕訳の初稿作成
交通費、通信費、消耗品費のような定型経費の仕訳候補はAIや会計ソフトがかなり出しやすいです。入力の初動は大きく軽くなります。ただし、用途や社内ルールが違えば同じ支出でも扱いが変わるため、最終確認は人が必要です。
簿記係はAIでなくなるのか
簿記係はAIに代替されるのか。証憑読み取りと仕訳提案は自動化が進むが、証憑不足や二重計上の恐れを見つけ帳簿を崩さず積み上げる仕事は残る。
このページは「会計事務員」も対象にしています。
先に結論
簿記係は、AIでなくなるというより、単純記帳だけの役割が薄くなる職種です。仕訳候補や読み取りは速くなっても、証憑整合、二重計上の防止、例外案件の確認、締めに向けた日々の管理は残ります。
この職業とは
簿記係は、日々の取引を帳簿へ正しく積み上げる仕事です。請求書、領収書、入出金明細、経費申請などの根拠資料を見ながら、日次の記録を整え、後からたどれる状態に保つ役割があります。派手な判断よりも、継続的な正確性と整然とした記録管理が価値になります。
この職種の価値は、単純入力ではなく、数字の流れを乱さず積み上げることにあります。一方で、定型化しやすい作業が多いため、AIや会計ソフトの影響を受けやすい職種でもあります。将来性を保つには、記帳の先にある確認力を持てるかが重要です。
業界
金融
公開データで見るこの職業
生成AIへのさらされ度
78 / 100
188職業中 77位
米国政府の区分
さらされ度：非常に高い
米国労働統計局（BLS）による職業別の相対的なAIさらされ度区分（2026年）。
4つの公開データから当サイトが算出した0〜100の指標で、掲載している188職業の中での相対的な位置を示します。高いほど、生成AIがこなせる・実際に使われている業務の割合が大きいことを意味します。仕事がなくなる確率ではありません。
AIがこなせる業務の多さ（理論）
71
研究者による業務分析（Eloundouほか、ILO）。各データが評価する全職業の中での百分位です。
AIが実際に使われている業務の多さ（実利用）
85
Microsoft Copilot と Anthropic Claude がこの職業の業務に実際に使われた度合い。各データが評価する全職業の中での百分位です。
米国の雇用（BLS 2025〜35年予測）
- 就業者数の予測変化（2025〜35年）
- -5.6%
- 米国の就業者数（2025年）
- 1,532,400
- 年間の求人数（平均）
- 144,100
- 年収の中央値（2025年）
- US$50,670
- 就職に通常必要な学歴
- 大学中退程度
BLSが挙げる変化の理由
生産性の変化：自動簿記ソフトウェアにより、より少ない従業員でより多くの簿記業務をこなせるようになるため、業界内でのこの職業の雇用比率は低下する見込み。
BLSの原文（英語）。翻訳はai-job-risk.netによるもの。
Productivity change - share decreases as automated bookkeeping software will allow more bookkeeping work to be done by fewer employees.
BLS の職業区分「Bookkeeping, accounting, and auditing clerks」の米国の数値です。BLS の予測は技術が過去と同じペースで進むことを前提にしており、AIの影響だけを予測したものではありません。
出典
さらされ度は、以下のデータを基に当サイトが算出しました（データ時点：2026年10月15日）。米国の雇用の数値は BLS の公表値をそのまま掲載しています。
- Eloundou, Manning, Mishkin & Rock, "GPTs are GPTs: Labor market impact potential of LLMs", Science (2024); data MIT licence
- Gmyrek, Berg, Kamiński, Konopczyński, Ładna, Nafradi, Rosłaniec, Troszyński. Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure. ILO Working Paper 140. Geneva: ILO, 2025. © ILO, CC BY 4.0
- Tomlinson, Jaffe, Wang, Counts & Suri, "Working with AI: Measuring the Occupational Implications of Generative AI", Microsoft Research; CC BY 4.0
- Anthropic Economic Index (job_exposure); CC BY
- U.S. Bureau of Labor Statistics, Employment Projections 2025–35 and AI exposure categories
各データの公表元は、本サイトの作成・確認・推奨には関与していません。 出典・ライセンス・算出方法の詳細
簿記係はAIでなくなるのか
簿記係の仕事は、AIやクラウド会計の進化で大きく変わりやすい領域です。証憑読み取り、仕訳提案、入出金連携、定型レポート作成が進んだことで、以前より少ない手数で日々の記帳を回せるようになっています。
ただし、実務では、同じ見た目の支出でも内容が異なる、証憑が不足している、二重計上の恐れがある、社内処理が途中で止まっているといった問題が頻繁に起こります。帳簿は自動で作れても、誤った元データをそのまま積み上げれば意味がありません。
簿記係は、数字を入力するだけの担当ではありません。日々の取引を崩さず積み上げ、あとから説明できる状態に整える実務の土台です。ここからは、AIで置き換わりやすい部分と、人が担い続ける価値を分けて見ていきます。
置き換わりやすい業務
AIが置き換えやすいのは、ルールと形式が揃った記帳作業です。定型取引の比率が高く、例外が少ない部分ほど機械化しやすくなります。
証憑情報の読み取りと転記
領収書や請求書から日付や金額を読み取り、帳簿へ反映する作業は自動化しやすいです。手入力の手間は確実に減ります。しかし、読み取り誤りや取引先名の揺れに気づく確認は人に残ります。
定型残高照合の初期処理
通帳や明細との残高照合、入金一覧との消込候補提示はAI支援が効きやすいです。単純一致の速度は上がります。ただし、差額の理由や未消込の背景まで理解するのは人の役割です。
帳票や月次一覧の自動整形
帳簿一覧、残高推移、月次表の見た目を整える作業は自動化しやすいです。報告資料の準備工数は下がります。しかし、数字のつながりが正しいかを読み解く確認は別に必要です。
残る業務
簿記係に残るのは、元データの正しさを見ながら帳簿の信頼性を守る仕事です。小さな違和感を止める確認力ほど人に残ります。日々の積み上げを崩さない慎重さが、この職種の核心です。
証憑と帳簿の整合確認
証憑に不足がないか、日付や金額が帳簿と合っているか、承認が揃っているかを点検する仕事は残ります。形式的に入力できても、根拠が弱ければ後から説明できません。日々の整合を守る力が簿記係の土台です。
二重計上や計上漏れの発見
同じ取引が別経路で登録されていないか、逆に処理されるべきものが抜けていないかを見つける仕事は残ります。単純な読み取りだけでは、この種の事故を防げません。流れ全体を知っている人が違和感を拾えます。
例外取引の確認と差し戻し
科目判断が難しい支出や証憑不備の案件を、どこまで確認し、誰へ戻すべきかを決める仕事は残ります。単に処理を止めるだけでは現場は回りません。帳簿を守りつつ業務も止めないバランス感覚が必要です。
締めに向けた記録の積み上げ管理
月末や決算前に慌てないよう、日々の未処理や保留案件を把握して前倒しで揃える仕事は残ります。簿記は単発入力ではなく、継続管理の仕事です。溜め込まずに整える運用力が将来も重要になります。
学ぶべきスキル
これからの簿記係には、入力速度より、確認の精度と会計の基礎理解が求められます。AIを前提にしつつ、帳簿品質を守れる人ほど役割が残りやすくなります。
仕訳の意味を理解する力
借方貸方を機械的に覚えるだけでなく、なぜその科目になるのか、どの取引を表しているのかを理解することが重要です。意味がわかれば、AIの候補がずれている時にも気づけます。基礎理解がそのまま確認精度につながります。
消込と残高管理の感覚
入出金明細や未払金、未収金の残り方を見て、どこが不自然かを感じ取れる力が必要です。数字が揃って見えても、流れが噛み合っていないことは珍しくありません。残高を動きとして見られる人は強いです。
証憑管理と差し戻しの丁寧さ
不足書類をどう依頼し、何を確認し、どこまで戻すかを丁寧に行える力が求められます。帳簿品質は、記帳技術だけでなく、周辺とのやり取りの質にも左右されます。細部を詰められる人は信頼されやすいです。
AI会計補助の使い分け
AIで候補や照合初稿を速く作りつつ、例外取引や差異案件だけを深く見る使い分けが必要です。全部を自動に寄せるのではなく、誤りやすい箇所へ人の目を残せる人材が今後強くなります。
転職先候補
簿記係の経験は、単なる入力ではなく、証憑確認、日次残高管理、例外処理、締めの積み上げに強みがあります。そのため、会計や事務管理の中で一段判断の重い職種へ広げやすいのが特徴です。
経理事務
日々の記帳と証憑確認の経験は、締めや支払管理まで含む会計事務へ自然につながります。日次処理の強みを、より広い会計運営へ広げたい人に向いています。
会計士
帳簿の積み上げを理解している人は、より上流の会計判断や統制設計にも進みやすいです。記帳の正確さを、財務数値の説明責任へ広げたい人に向いています。
さらされ度 84/100 · 米国の雇用 2025〜35年 +5.0%
税務申告補助
科目や証憑の基礎を押さえている人は、税務書類の準備や要件確認にもつながります。日々の数字管理を、制度対応の仕事へ深めたい人に適しています。
さらされ度 88/100 · 米国の雇用 2025〜35年 +4.7%
監査担当者
小さな違和感を拾う感覚は、証拠確認や統制点検の仕事でも活きます。帳簿を作る側の視点を、信頼性を確かめる側へ広げたい人に向いています。
さらされ度 84/100 · 米国の雇用 2025〜35年 +5.0%
銀行窓口係
入出金や証憑への感度がある人は、金融手続きの窓口業務にも適応しやすいです。帳簿を守る丁寧さを、対面での手続き運営へ広げたい人に向いています。
さらされ度 73/100 · 米国の雇用 2025〜35年 -13.2%
まとめ
簿記係は、AIでなくなるというより、単純記帳だけの役割が薄くなる職種です。仕訳候補や読み取りは速くなっても、証憑整合、二重計上の防止、例外案件の確認、締めに向けた日々の管理は残ります。今後は、どれだけ入力できるかより、どれだけ帳簿を崩さず積み上げられるかが将来性を分けるでしょう。
同じ業界の比較職種
ここに表示しているのは、簿記係と同じ業界に分類される職種です。仕事内容が同一という意味ではなく、AIの影響やキャリアの近さを比較しやすい職種を並べています。
関連ページ・ツール
関連する読みもの
よくある質問
Q.簿記係はAIでなくなるのか
簿記係の生成AIへのさらされ度は100点中78（188職業中77位）です。AIがこなせる・使われている業務の多さを示す指標で、仕事がなくなるかどうかを示すものではありません。BLSは、米国の簿記係の雇用が2025年から2035年にかけて-5.6%変化すると予測しています。
Q.簿記係の業務のうち、AIに置き換わりやすいのはどれですか？
AIが置き換えやすいのは、ルールと形式が揃った記帳作業です。定型取引の比率が高く、例外が少ない部分ほど機械化しやすくなります。具体的には：日次仕訳の初稿作成、証憑情報の読み取りと転記、定型残高照合の初期処理、帳票や月次一覧の自動整形。
Q.簿記係の仕事で、人に残るのはどの部分ですか？
簿記係に残るのは、元データの正しさを見ながら帳簿の信頼性を守る仕事です。小さな違和感を止める確認力ほど人に残ります。日々の積み上げを崩さない慎重さが、この職種の核心です。具体的には：証憑と帳簿の整合確認、二重計上や計上漏れの発見、例外取引の確認と差し戻し、締めに向けた記録の積み上げ管理。
Q.簿記係がいま身につけておくべきスキルは何ですか？
これからの簿記係には、入力速度より、確認の精度と会計の基礎理解が求められます。AIを前提にしつつ、帳簿品質を守れる人ほど役割が残りやすくなります。具体的には：仕訳の意味を理解する力、消込と残高管理の感覚、証憑管理と差し戻しの丁寧さ、AI会計補助の使い分け。