はじめに

日東電工が経費精算チェック業務の約90％を自動化したという話題は、単なる「AI導入事例」として片づけるには重要すぎるテーマです。経費精算は、申請件数が多く、規程例外も多く、しかも不備や不正を見逃せないため、企業の間接業務の中でも自動化が進みにくい領域だからです。

公開情報をたどると、今回の成果は2025年11月に突然生まれたものではありません。2016年のBPaaS導入、2023年のAI-OCR活用、そして2025年のエージェント型AI実装という段階的な積み上げがありました。本記事では、日東電工の取り組みを時系列で整理しながら、なぜ自動化率が50％前後から90％へ伸びたのか、他社が学ぶべき条件は何かを解説します。

90％自動化はなぜ実現できたのか

出発点は「AI導入」ではなく業務標準化だった

日東電工は1918年創業の高機能材料メーカーで、2025年3月期の連結売上高は1兆138億円、連結従業員数は2万7915人です。公開情報によれば、同社は2016年から日本IBMとともに、SAP ConcurなどのSaaSとBPOを組み合わせたBPaaSを導入し、経理や購買の業務標準化を進めてきました。ここが今回の事例の本質です。

経費精算の自動化は、AIモデルの性能だけでは進みません。申請ルールが部署ごとに違い、例外処理が属人化し、ワークフローもバラバラな状態では、AIは判断基準を学べないからです。日東電工は先にSaaSへ業務を寄せ、BPOで手順を整え、処理を標準化しました。後からAIを載せられたのは、この土台があったためです。

SAP Concurの事例でも、同社は2016年8月に導入を決定し、2017年1月には日本本社と中国拠点で先行稼働を始めています。法人カードや交通系ICカードの連携、モバイル申請・承認、出張費の可視化といったデジタル基盤を早くから整えていたことが、その後のAI活用に直結しました。単に最新AIを入れたのではなく、約9年かけて経費データと業務ルールの蓄積を進めていた点が重要です。

OCRでは越えられなかった「文脈判断」をAIエージェントが埋めた

では、なぜ従来の自動化では止まっていたのでしょうか。公開されたインタビューによると、日東電工は2023年にAI-OCRと不正検知ソリューションを導入し、領収書の金額・日付照合や使い回し検出、日当と事前申請の整合確認などを自動化しました。その結果、BPOのチェック工数は約40％削減され、問い合わせ件数も約30％減り、回答作成時間も約25％短縮しました。

それでも限界が残りました。たとえば、領収書の記載内容が「お品代」だけで具体性に欠ける場合や、タクシー代なのか別の交通費なのかを書式や文脈から判断する場合です。こうした作業は、従来のOCRやルールベースでは対応しにくく、人の目による確認が必要でした。IBM側は経理業務を「少量多品種」と表現しています。つまり件数は多いのに、例外や判断パターンも多いため、単純な定型自動化ではROIが出にくいのです。

そこで導入されたのが、エージェント型AIを中核に据える「AI First BPO」です。IBMの説明では、これはAIが人を補助する発想ではなく、AIを前提に業務全体を再設計し、人はAIが扱いにくい部分を担う考え方です。日東電工の経費精算では、AIが手順書を読み込み、必要な確認項目をタスクに分解し、証憑や社内規程との整合確認、SAP Concurのワークフローへの反映、差し戻しや承認処理までを自動化しました。残る約10％をIBM九州DXセンターのBPOが受け持つ構造です。

この事例から見える成功条件

成功の鍵は「AI性能」より手順書と運用設計

ビジネス+ITの公開インタビューで特に示唆的なのは、PoCが2025年4月開始、7月に国内展開を意思決定、8月に構築開始、11月に本番稼働という速さで進んだ点です。短期間で進められた理由として、日東電工側は「手順書の見直しと整理」に注力したと説明しています。AIに業務を教えるには、ベテラン担当者の暗黙知ではなく、誰が読んでも同じ判断になる明確なルールが必要だからです。

実際、IBM側も、日東電工の強みは2016年のBPaaS導入時から業務の標準化と明瞭化を徹底してきたことだと述べています。ここは他社が誤解しやすい点です。生成AIの導入効果は、モデルの新しさより、入力データの整備、手順書の品質、例外処理の切り分け、ワークフロー接続の設計で決まる部分が大きいのです。

この傾向は外部調査とも整合します。KPMGの2025年調査では、財務機能でAIを利用している企業は71％に達しました。一方で、Gartnerは2025年3月時点で、財務部門の今後の投資先として生成AIや機械学習、クラウドERPが上位だと指摘しています。つまり、財務・経理部門のAI活用はもはや珍しくありません。しかし差がつくのは、単発の実験で終わるか、基幹業務フローまで埋め込めるかです。日東電工の事例は後者に入ります。

他社が導入時に見落としやすい注意点

もっとも、90％自動化は「完全無人化」と同義ではありません。現時点でも約10％はBPOによる確認が残り、規程変更や運用変更時には手順書の更新が必要です。今後さらに自動化率を上げるには、AIの判定精度そのものだけでなく、監査証跡、差し戻し理由の分かりやすさ、誤判定時の責任分界、継続的なチューニング体制が欠かせません。

経費精算の負荷は想像以上に大きいことも見落とせません。GBTAの調査では、平均的な企業は経費報告の誤り修正だけで年3000時間近くを費やし、1件あたりの修正に追加コストと時間が発生するとされています。だからこそ自動化の投資余地は大きい半面、誤判定を大量発生させれば逆効果になります。日東電工がいきなり100％を狙わず、AIとBPOの協働で90％まで引き上げたのは、実務的にかなり堅実な設計だといえます。

また、この事例はあくまでConcurとBPOがすでに定着していた環境での成功です。紙運用が残る企業、規程が拠点別に複雑に分かれる企業、承認権限が整理されていない企業では、同じ速度では進まないはずです。AIエージェントの前に、制度統一、マスタ整備、証憑データ化、手順書の棚卸しを終えられるかが先決になります。

注意点・展望

よくある誤解は、「エージェント型AIを入れれば経理の確認業務が一気になくなる」という見方です。実際には、AIはルールと証拠が明確な領域で強く、曖昧な例外や新しい規程への追随では、人の関与がまだ重要です。とくに経費精算は、税務、内部統制、不正防止、従業員体験が交差する領域なので、精度だけでなく説明可能性も問われます。

今後の焦点は2つあります。1つは、残る10％をどう縮めるかです。公開情報では、AIの判断精度が十分に高いものはBPO工程を飛ばし、そのまま承認する仕組みを構築中とされています。もう1つは横展開です。IBMと日東電工は、調達や他の経理業務への展開にも言及しています。請求書処理や会計伝票記帳まで広がれば、今回の事例は単なる経費精算改革ではなく、間接業務全体の再設計として意味を持ち始めます。

まとめ

日東電工の経費精算チェック90％自動化は、生成AIブームに乗った単発施策ではありません。2016年のBPaaS導入で業務を標準化し、2023年のAI-OCRで機械的照合を進め、2025年にエージェント型AIで文脈判断へ踏み込んだ結果として実現したものです。成功の鍵は、AIそのものより、標準化された業務、整理された手順書、SaaSとBPOを含む運用設計にありました。

経理DXを進めたい企業にとっての示唆は明確です。まず土台を整え、その上でAIを業務フローに埋め込むことです。日東電工の事例は、AI導入の成否がモデル性能ではなく、業務設計の質で決まることをはっきり示しています。

参考資料:

• 日本IBM、日東電工の経費精算領域にエージェント型AIを活用した「AI First BPO」導入を支援
• IBM九州DXセンター AI First BPOサービスの設立 | AIを前提とした業務変革の起爆剤“AI First BPO”
• 日東電工、経費精算チェックの9割をAIで自動化、残り1割はBPOで目検 | IT Leaders
• 経費精算の自動化率「50％→90％」の衝撃…日東電工×IBM「AIエージェント」大変革の裏側 | ビジネス+IT
• 日東電工、経理・購買の業務プロセス改革で経営基盤を強化 先進的BPaaSを開始 | コンカー
• 日東電工株式会社 - ケーススタディ | コンカー
• 会社概要 | Nitto 日東電工株式会社
• KPMG Global AI Finance Report
• Gartner Finance Survey Reveals the Top 10 Technologies for Future Investment in Finance
• How Much Do Expense Reports Really Cost a Company? | GBTA