はてなベース株式会社｜記帳から会議・社内業務まで、AIで一気通貫の自動化

会計とITの両方に通じた専門家集団として、中堅企業のバックオフィスDXを一気通貫で支えるはてなベース株式会社。今回は同社のご担当者に、自社の現場で生成AIをどう「使いどころ」から実装してきたのか、その一つひとつをじっくりうかがいました。聞き手はAurant。

AIは入れるだけでは動かない

― まず、AI活用にあたって最初に大事にされたことは何でしたか。

正直に言うと、最初は「とりあえず入れてみよう」という空気が社内にもありました。ただ、触ってみてすぐにわかったんです。道具として優秀なのは間違いないのですが、自社のどの業務の、どの瞬間に効かせるかを見極めないと、ただ賢いだけの置物になってしまう、と。だから私たちはまず、自分たちの仕事をひたすら棚卸ししました。誰が、どこで、何に時間を奪われているのか。会計とITの両方がわかる人間が揃っているからこそ、業務の裏側にある勘どころまで言葉にできた。AIは導入するだけでは足りなくて、使いどころの見極めと、その業務への深い知見があってはじめて効いてくる。そこを起点に置いたのが、結果として一番大きかったと思っています。

仕訳は「読み取る」へ

― 会計の現場では、どんな変化がありましたか。

以前は、銀行明細や領収書の束を前に、担当者が目で追いながら、これは何の費用か、どの科目に当てるかを手で打ち込んでいました。月末が近づくと机の上が紙で埋まって、夕方になっても顔を上げられない、そんな光景が当たり前だったんです。今は、AIが明細や領収書から文脈を読み取って、会計ソフトへの仕訳を下書きとして起票してくれます。担当者がやるのは、その内容を見て「これで正しいか」を確認し、承認すること。手を動かす人から、判断する人へと役割が移った感覚です。あの紙の山に向き合う時間が、ずいぶん静かになりました。

新しい顧問先の立ち上げ

― 記帳業務そのものの効率化についても聞かせてください。

うちは新しい顧問先をお迎えする機会が多いのですが、立ち上げの初期というのが、実はいちばん骨の折れるところでした。過去の取引のクセを読み、科目の振り分けの型を一から作り込む。慣れた担当者でも、はじめのうちは手探りで、夜まで残って整える、ということが珍しくなかったんです。今はその立ち上げにかかる作業を、ぐっと圧縮できています。AIが処理し、人が判断する。この役割分担をはっきりさせたことで、お迎えしてから業務が回り出すまでの助走が、見違えるほど短くなりました。担当者からは「最初の山がなくなった」という声が出ています。

会議が終わると、もう動き出している

― 議事録やタスク管理まわりはいかがでしょう。

会議が終わったあと、誰かが記憶をたどりながら議事録を起こして、決まったことを整理して、それを各自のやることに落とし込む。この一連が、地味に重たかったんです。書き起こしに追われて、肝心の中身を考える時間が後回しになる、という本末転倒も起きていました。今は、会議後の議事録作成が自動で進み、そこから今日やるべきタスクが抜き出されて、優先度の順にカレンダーへ自動で並んでいきます。会議室を出たときには、もう段取りが見えている。「終わってから整える」のではなく「終わったときには整っている」状態になったのが、地味ですが効いています。

チャットの流れを見失わない

― 日々のやり取りについては、何か工夫されていますか。

チャットでのやり取りは速くて便利なのですが、その分、流れが速すぎて、少し離席しただけで話が遠くまで進んでしまう。あとから溯って読み返すだけで、午前が溶けていく、という悩みがありました。そこで、このところのやり取りを自動で要約して記録に残すようにしました。何が議論され、何が決まったのか、その輪郭がひと目でつかめる。あとから参加した人や、別の案件で手が離せなかった人が、流れに置いていかれずに済むようになりました。記録として残ることで、「言った言わない」のすれ違いも、自然と減っていきました。

社内のことを知っているAI

― 社内向けの仕組みも内製されたとうかがいました。

はい。世の中一般のことに詳しいAIはたくさんありますが、私たちが本当に欲しかったのは、うちの社内のことをわかっているAIでした。過去の判断の経緯や、社内に散らばった情報を読み込ませて、聞けば答えてくれる相棒のようなものを自分たちで作ったんです。あわせて、低コストで動く自動化の土台も内製しました。以前は「あれってどこに書いてあったかな」と人づてに探し回っていたことが、その場で尋ねれば返ってくる。外から借りてきた仕組みではなく、自分たちの手で組み上げたからこそ、どこをどう直せばいいかも自分たちでわかる。この内製にこだわった点は、譲れないところでした。

問い合わせメールの下書き

― お客様対応の場面ではどう使われていますか。

問い合わせのメールというのは、一通ずつ意図が違いますし、過去にどう答えたかを思い出しながら書くのが、案外こたえる作業なんです。受信箱がたまっていくのを横目に、過去のやり取りを掘り返して文面を整える。それで午後が終わっていた担当者もいました。今は、届いたメールの意図をまず分類して、過去の対応を参照しながら、返信の下書きが自動で用意されます。担当者はその下書きに目を通し、必要なら手を入れて、納得したうえで送信する。ゼロから書く緊張感がなくなって、「人にしか言えない一言」を添える余裕が、むしろ生まれたように感じています。

入金の状況が、すぐ見える

― システム同士の連携についても教えてください。

これは地味ですが、効いた取り組みのひとつです。以前は、それぞれのシステムが別々に動いていて、入金があってもその情報が反映されるまでに時差がありました。「もう入金されているはずなのに、こちらの画面にはまだ出ていない」という問い合わせのたびに、担当者がいくつもの画面を行き来して突き合わせる。そんな手間が積み重なっていたんです。既存のシステムどうしを連携させたことで、入金の状況がすぐに反映されるようになりました。確認のために画面を渡り歩く動きが消えて、聞かれてもその場で答えられる。小さな連携の積み重ねが、現場の安心感を変えていきました。

申込から面談、本人確認まで、ひと続きで

― 一連の手続きや本人確認まわりの自動化についても聞かせてください。

お申し込みをいただいてから、日程を調整し、請求を出し、内容を確認して、ご案内を送る。書き出すと当たり前の流れですが、これを手作業でつないでいた頃は、担当者がメールとカレンダーと書類の間を何往復もしていました。どこかで一つ抜けると後ろがぜんぶ詰まる、という緊張感もありました。今はこの一連を自動化して、担当者は面談そのものに集中できます。本人確認の場面も同じで、以前は書類をお預かりして内容を手で項目に転記し、期限を見落とさないよう頭の隅でずっと気を張っていました。今は書類を撮影するだけでAIが項目を自動で入力し、期限が近づけばアラートまで出してくれる。転記と見張りという、人がいちばん疲れる部分を肩代わりしてもらえたことで、お客様一人ひとりの事情に向き合う、本来やりたかったところに気持ちを向けられるようになりました。

主な取り組み

• 銀行明細や領収書からAIが文脈を読み取り、会計ソフトへの仕訳を自動で起票。担当者は確認と承認に専念。
• 記帳業務を効率化し、新しい顧問先の立ち上げ作業を大きく圧縮。「AIが処理し、人が判断する」体制へ。
• 会議後の議事録作成を自動化し、そこからやるべきタスクを抽出して優先度順にカレンダーへ自動登録。
• チャットのやり取りを自動で要約して記録に残す。
• 社内の情報を読み込んだ社内AIと、低コストの自動化基盤を内製。
• 問い合わせメールの意図を分類し、過去対応を参照して返信の下書きを自動生成。承認のうえで送信。
• 既存システムどうしを連携させ、入金の状況がすぐ反映されるように。
• 申込から日程調整・請求・確認・案内までの一連を自動化し、担当者は面談に集中。
• 本人確認書類を撮影するだけでAIが項目を自動入力し、期限のアラートまで通知。

※ 記載は取り組みの一例です。発言内容は確定事実をもとに構成したものです。