CASE 01
シーズンの変更点をまとめたお知らせ
夏のお知らせ（A4一枚のパンフレット）- 元の情報
- 変更案のメモと、区切りのない長い連絡文
- AIの活用
- 情報の集約、構成案、デザイン、告知文の作成
- 人の確認
- 日付、受付状況、変更前後の表現を確認し、修正
- 成果物
- ウェブ・SNS掲載画像と、A4一枚のお知らせ
CASE 01
Claude Design｜情報整理・画像制作
手書きの変更案をもとに、告知画像を作成する
手書きのメモやExcelに分かれていた変更案を受け取り、Claude Designで情報を整理して優先順位を決めました。配色やレイアウトも整え、ウェブサイトやSNSにそのまま掲載できるお知らせ画像と告知文にまとめています。
同じ進め方で、営業時間の変更、受付の状況、取り扱い時期などが一続きになっていた連絡文も作り直しました。内容を4つの項目に分け、受付状況は「受付終了」「受付中」で色分けし、読み手が自分に関係する情報をすぐ見つけられるA4一枚のお知らせにしています。
制作先：福岡県久留米市の梨農園「梨屋さん」
この事例で変わったこと
AIを使わない場合変更案のメモを見ながら必要な情報を整理し、文章を整え、専用ソフトでレイアウトを調整しながら1枚ずつ作ります。出荷が重なる忙しい時期には、この作業を並行して進めること自体が負担になります。
AIを使ったことで情報の整理、構成、文章案、レイアウト案までを一続きで進められるようになり、人は日付や内容の確認に集中できます。
この事例で減らした負担「何を書くか」「どう並べるか」を考えながら、画面上で一つずつ手作業で整える負担。
ほかの業務への応用価格の改定、営業時間の変更、商品・サービス内容の入れ替えなど、形式の異なる情報を一つにまとめる場面で使えます。店舗、農園、地域事業のウェブサイトやSNSで、読み手が迷わず理解できる告知に変える業務に応用できます。
CASE 02
元データの顧客CSV（ダミーデータ）
CSVから組版した宛名ラベル（A4・12面／ダミーデータ）- 元の情報
- 請求書送付先71件のCSV（宛名・郵便番号・住所）と、使用するラベル用紙の型番
- AIの活用
- 用紙の枠の位置と大きさの確認、住所の表記ゆれの整形、自動折り返しと自動縮小、印刷用PDFの作成、手順のスキル化
- 人の確認
- 送付先一覧との突き合わせ、整形後の宛名・住所の確認、印刷位置の確認
- 成果物
- 印刷用PDF（6シート）と、次回以降そのまま使える生成手順
CASE 02
Claude｜データ整形・印刷用組版
顧客データのCSVから、市販のラベル用紙に印刷できる宛名ラベルをつくる
請求書を封筒で送るための宛名ラベルです。会計ソフトなどから書き出したCSVは、そのままでは市販のラベル用紙の枠の位置と合わず、宛名の長さも一件ずつ違うため、調整に時間がかかります。
送付先71件のCSVと用紙の型番（コクヨ KPC-E112-20／A4・12面）をClaudeに渡し、用紙の枠の位置と大きさに合わせた6シート分の印刷用PDFにまとめました。長い住所や社名は、自動で折り返し・縮小して1面に収めています。
毎月繰り返す作業のため、この手順はClaudeの「スキル」として保存しました。次回以降はCSVと型番を渡すだけで、同じ体裁のPDFが出てきます。
この事例で変わったこと
AIを使わない場合専用ソフトで一件ずつ画面を見ながら、印刷位置や文字量を調整します。送付先が多い時期には、この作業が続いて休む時間も取りづらくなります。
AIを使ったことでCSVをもとに、用紙に合わせた組版、自動の折り返しと縮小をまとめて行い、次回以降も繰り返せる手順として残しました。次回はCSVを差し替えて実行するだけです。
この事例で減らした負担送付先ごとに画面を見ながら調整し続ける作業と、毎月それを繰り返す負担。
ほかの業務への応用宛名ラベルに限らず、CSVで持っている情報を市販の用紙に印刷する業務に応用できます。ダイレクトメールや年賀状の宛名、差出人シール、商品表示ラベル、備品管理のラベルなどが同じ進め方に乗ります。用紙の型番と印刷したい項目が決まっていれば、次回以降は同じ手順を繰り返すだけです。
掲載しているCSVとラベルの宛名・住所はすべてダミーデータで、実在の送付先ではありません。ラベル用紙は型番ごとに枠の位置と大きさが異なるため、対応する型番を確認したうえで作成します。
CASE 03
為替換算証憑- 対象取引
- Anthropic, PBC ／ Claude Pro
- 外貨金額
- USD 22.00（税込）
- 計上日
- 2026年7月22日
使用した為替相場
三菱UFJ銀行公表の対顧客外国為替相場（2026年7月22日現在）
- 米ドル TTS
- 164.21円
- 米ドル TTB
- 162.21円
- 公表仲値 TTM
- 163.21円 ／ USD
USD 22.00 × 163.21円 ＝ 3,590.62円
帳簿計上額：3,591円（1円未満四捨五入）
仕訳（税抜経理）
| 借方 | 通信費 | 3,264円 |
|---|
| 借方 | 仮払消費税等 | 327円 |
|---|
| 貸方 | 未払金 | 3,591円 |
|---|
クレジットカード払いの貸方科目は、決済時点では「未払金」を使います。後日カードが引き落とされた際は「借方 未払金／貸方 普通預金」で消し込み、実際の引落額との差額は為替差損益や支払手数料などで調整します。
- 元の情報
- 米ドル建ての請求書（税込 USD 22.00）と、当日の対顧客為替相場
- AIの活用
- TTMの算出、円換算、消費税の区分、仕訳と証憑の作成
- 人の確認
- レートの出典、端数処理、勘定科目と税区分を確認
- 成果物
- 円建ての仕訳と、換算根拠を残した為替換算証憑
CASE 03
Claude｜為替換算・仕訳作成
米ドル建ての請求書を、その日のレートで円の仕訳に。
Claude Proのような米ドル建てのサブスクリプションは、請求書が外貨のまま届きます。日本の帳簿に載せるには、計上日の為替レートで円に換算し、根拠となる為替相場を証憑として残す必要があります。
請求書と当日の対顧客電信相場をClaudeに渡し、TTM（仲値）での円換算、消費税の区分、税込・税抜それぞれの仕訳、後日カードで引き落とされた際の考え方までを、証憑付きで一度に整理しました。
この事例で変わったこと
AIを使わない場合計上日の為替相場を調べ、使用するレートを決めて円に換算します。そのうえで消費税の扱いを確認し、税込・税抜それぞれの仕訳が複式簿記として矛盾しないように組み立てます。為替換算、消費税、複式簿記が重なるため、Excelで計算式を組んでも、参照するレートや端数処理、税額を間違える余地が残ります。
AIを使ったことで請求書と為替相場を渡すだけで、仲値の算出、円換算、消費税の計算、税込・税抜それぞれの仕訳、証憑に残す情報までをまとめて整理できます。人は、元の請求書、レート、計算結果、勘定科目に誤りがないかの確認に集中できます。
この事例で減らした負担相場を探し、計算式を組み、消費税と複式簿記の整合性を一つずつ確かめる作業。「一から処理する仕事」が「結果を確認する仕事」に変わります。
ほかの業務への応用海外SaaS、ネット広告、輸入仕入れなど、外貨建ての支払い全般に応用できます。計上日のレート、消費税の扱い、証憑の残し方をそろえておくと、月次や決算前の確認が楽になります。
掲載の金額・税区分は一例です。為替レートの出典や税務上の取り扱いは、計上日や契約内容によって異なります。最終的な判断は、お客様や顧問税理士がご確認ください。
業務アプリ連携の活用例
複数のサービスを、業務の流れに沿ってつなぎます。
情報がGoogleカレンダー、Slack、Notion、freeeなどに分かれていると、一つの取引を確認するだけでも、複数のサービスを開いて探し、照合し、転記する必要があります。MCPなどでAIと業務アプリをつなぐと、この「探す・照合する・まとめる・入力する」という一連の作業を大きく減らせます。
01- Googleカレンダー
- Slack
- Notion
- Claude
- freee
領収書から用途を判断できない取引を、社内記録と照合して経理処理へ
- 領収書から用途を判断できない取引について、Googleカレンダーの予定、Slackのやり取り、Notionの議事録・出張報告書を確認する
- 日付、相手先、目的、内容を突き合わせ、Claudeで勘定科目・摘要・証憑に残す情報の候補を整理する
- 不足情報や解釈が分かれる点を明示し、担当者同士で事実関係とAIの提案を確認する
- 確認した内容をもとにfreeeへ登録し、判断の根拠となった記録や証憑へのリンクを残す
この連携で変わること
AIを使わない場合領収書だけでは用途が分からないとき、まず担当者に確認しますが、出張中や外出中で連絡がつかないこともあります。そのため経理担当者が、Googleカレンダーで当日の予定を確認し、Slackでその日のやり取りを検索し、Notionから議事録や出張報告を探し、見つけた情報をExcelに手入力して整理し、freeeへ登録する、という作業を一つずつ行うことになります。SlackもNotionも情報量が増えるほど「どこに記録があるのか」を探すこと自体が仕事になり、月末や決算前には大きな負担になります。
MCP・AI連携を使った場合ClaudeからGoogleカレンダー、Slack、Notionの情報を横断して確認し、領収書の日付、相手先、予定、やり取り、議事録をまとめて照合します。取引の目的、勘定科目の候補、摘要に残す内容、確認できなかった情報、人の判断が必要な点をAIが整理し、経理担当者は原資料と根拠を確認して、問題がなければfreeeへ登録します。
この連携で減らせる負担情報を「探す」「人に聞く」「転記する」ために費やしていた時間です。担当者は情報探しではなく、取引内容と仕訳が正しいかという本来の確認に集中できます。