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経費精算・突合

Expense reconciliation

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

標準的な突合作業は経理担当者相当だが最終承認は人が担う運用が主流

できること

レシートとカード明細の自動突合、ポリシー違反の自動検知

まだできないこと

責任を伴う最終承認、稟議未了の特殊経費のグレー判断

なぜそうなのか

承認行為には責任の所在という制度的な理由でAIへの権限委譲が制限されている

これからの予測の根拠

技術的には自動承認が可能だが内部統制上の要請で人間承認が残ると想定、2030年でも監査要件がある限り完全自律化は限定的

いま使える主な道具

Navan、Ramp、SAP Concur AI

根拠

• Best AI Tools for Expense Reconciliation and Reporting in 2026 2026
  重複請求やポリシー違反を承認前にフラグする機能が普及

同じ分野のほかの仕事（経理・会計・経費・請求）

• 請求書・領収書のOCR・仕訳処理
• 決算・財務報告書の作成
• 税務申告書類の作成

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。