Martin Lysholt Nielsen, VP of Product at Silverfin

会計におけるAIが生み出す静かな専門知識のギャップ — それを埋める方法

会計では、パラドックスが生じている。自動化により、80%の会社で財務計画とビジネス戦略に対するクライアントの需要が増加している。しかし、問題は次のとおりである。AIが詳細なコンプライアンス業務を担うにつれ、会計士は技術的な浸り込みを失い、専門知識を築くことが難しくなっている。彼らはもはやクライアントの財務状況に深く関与しておらず、数値の異常に気づくことができない。AI以前の時代に訓練を受けた経験豊富な会計士は、その能力を保持することができる。しかし、新入社員はより浅い専門知識を身につけるリスクがある。簡単に言えば、AIは、高い価値を持つアドバイザリ業務の需要を加速させているが、同時にその基盤となる技術的な基礎を薄めている。市場もこの変化を反映している。世界的な会計アドバイザリ市場は、2024年の1016億ドルから2034年までに1651億ドルに成長する見込みである。将来の成長機会は明らかである。アドバイザリ業務が主な焦点となる。しかし、アドバイザリ業務はコンプライアンス業務に依存しているため、会社はこのギャップをどう埋めることができるのか。答えは、AIが専門知識そのものを再定義する方法にある。専門知識の侵食問題会計士が20時間かけて法人税申告書を手作業で準備すると、クライアントのビジネスについて直感的な理解を得る。彼らは、R&D費用が予想外に増加したときに気づく。彼らは、給与が成長トラジェクトリと一致していないときにフラグを立てる。彼らは、コンサルティングの洞察となるパターン認識を構築する。自動化はこれらの多くを簡素化する。95%の会計士は、テクノロジーがコンプライアンス業務に費やす時間を削減するのに役立ったと述べている。しかし、不快な真実は次のとおりである。彼らの従業員は、以前と同じレベルのクライアントについての詳細を知る必要がなくなった。彼らは特定の分野について深く掘り下げる能力がなくなった。課題は、従業員がコンプライアンス業務を通じてビジネスを学習する時間を費やさなかった場合に、アドバイザリ能力をどのように構築するかということである。現実は、技術的な深さとアドバイザリ能力は異なるスキルセットであるということである。一方が他方を自動的に意味するわけではない。アドバイザとして成長するには、戦略的な思考、コンサルティングアプローチ、ビジネスエンパシーのような高度なスキルを開発する必要がある。これらのスキルは浸透することによって身につくものではなく、意図的に育てられるものである。会社がこのギャップに対応する方法は、業界全体で非常に異なる未来を形作っている。二つの未来の出現2026年の会計業界は、均一な景色ではない。戦略的に適応している会社と、まだAIの旅に出発していない会社との間で、ギャップが広がりつつある。すでにAI対応の進んだ会社は、従業員をよりアドバイザリ役割に移行させることに焦点を当てている。彼らは、クライアントとの会話をサポートするソフトウェアを利用して、アドバイザリ業務を民主化している。ジュニアパートナーが歴史的にアクセスできなかった知識をパッケージ化し、ジュニアスタッフがアドバイザリ役割を早期に担うことができる。 一方、多くの小規模会社はまだAIの波に乗り、データリテラシーを高め、従業員が全ての状況で信頼できるアドバイザーになることを目指している。さらに、近くにパートナーが引退する会社もあり、AIについて議論していない。正にこのような会社で、専門知識のギャップが最も深刻である。新入社員は以前の世代と同じ深さを持たないし、採用も非常に難しい。世界中の会計リーダーの94%が、人材と採用の課題が成長の能力を制限することを示唆している。進化しない会社は、効率性の向上を逃すだけでなく、必要な人材を採用する能力も失っている。ワークフロー対チャットボットの問題AIに積極的に投資している会社でも、ひとつだけが多くの会社を妨げている。彼らはAIの採用についてどう考えるかである。多くの会社は、ChatGPTのようなパブリックLLMを実験しており、AIを研究アシスタントとして扱い、コンプライアンスワークフローに組み込まれたインフラストラクチャとして扱っていない。アドバイザリの強みは、コンプライアンスの強みに基づいている。会社は、コンプライアンス業務の時間を劇的に削減することで、クライアントとの会話に必要な容量を解放することができる。ボルトオンのチャットボットではそれを達成できない。AIと自動化をコンプライアンス業務の実際の場所に組み込むことで達成できる。 LLMは強力だが、限界がある。自然言語を扱うことができ、研究を要約したり、概念を説明したり、質問に答えたりできる。しかし、会計が要求する複雑な計算やデータセキュアな定量分析はできない。何が実際に必要か2026年以降に優位性を占める会社は、必ずしも最も洗練されたAIを備えている会社ではない。技術、スキル戦略、ビジネスモデルのドットを結び付けた会社である。それにはいくつかのことが必要である。まず、会社の方向性についての明確な選択が必要である。アドバイザリ業務に焦点を当てるか、コンプライアンス業務に焦点を当てるか。両方が妥当だが、トレーニング投資、採用プロファイル、テクノロジー選択は、各パスのために完全に異なるものとなる。苦労している会社は、明確さのないまま両方のパスを追求しようとしている会社である。次に、AIの採用は技術プロジェクトだけではないことを認識する必要がある。ワークフォース変革プロジェクトである。ソフトウェアを購入するだけで結果が得られない。ガバナンスフレームワーク、トレーニングプログラム、文化的変化管理が必要である。第三に、アドバイザリ能力の開発を意図的に行う必要がある。ジュニアスタッフをシニアアドバイザーとペアにしたり、構造化されたトレーニングを作成したり、クライアントの洞察を浮き彫りにするソフトウェアを利用したりすることができる。アドバイザリ開発を偶然に任せる会社は、間違っている。重要な責任2026年は、どの会社がAIを真正な戦略的優先事項として扱ったか、どの会社がただ辺りを実験していたかを明らかにすることになる。リーダーと後進者の間のギャップは急速に拡大している。しかし、ここで励ましいことは、業界は常に技術的な変化に適応してきたということである。Excelは会計士を廃業させなかった。クラウド会計は会社を消滅させなかった。AIもそうではない。AIは、会社が専門知識を構築し、クライアントにサービスを提供し、人を育てる方法を根本的に再考する機会として扱う会社に報いることになる。