以下のプロンプトを2025年12月26日にGoogle Geminiに投げかけてみました。思考モード+deep researchです。
＊AIの実験ですので内容は保証できません。ご注意ください。

プロンプト：会計ってGeminiでできたりしますか？
日本では簿記会計の学習を義務教育で行いません。
会計ソフトも簿記の基礎理論がシンプルなのに付加価値ばかり強調しているように見えます。
複式簿記の仕訳を基礎に置いた原則的会計データを扱う無料ソフトも普及しません。
ではGeminiでそういったことはできないのでしょうか？

日本における複式簿記の民主化と生成AIによる自主的会計管理システムの構築：Gemini 2.0を用いた原則的会計の実践的考察

序論：日本における会計教育の欠如とソフトウェア市場の構造的課題

日本社会において、経済活動の根幹をなす「複式簿記」というリテラシーが義務教育のカリキュラムに含まれていない事実は、国民の金融・経済判断能力における構造的な空白を生んでいる。複式簿記は単なる記録技術ではなく、資本の源泉と運用、あるいは収益と費用の発生を「借方」と「貸方」という二元的な均衡の中に捉える、極めて論理的で普遍的な数理的思考フレームワークである。しかし、この基本原理が国民的な常識として共有されていないため、多くの個人事業主や中小企業経営者にとって、会計は「専門家のみが理解可能な、あるいは高価なソフトウェアに依存しなければならない難解な作業」としてブラックボックス化されるに至った ¹。

このような教育的背景に乗じる形で、日本の会計ソフトウェア市場は、複式簿記の基礎理論が持つ本質的なシンプルさを追求するのではなく、周辺的な「付加価値」を過剰に強調する方向に進化してきた。近年のクラウド会計ソフトの台頭により、銀行口座やクレジットカードとの連携、AIによる自動仕訳といった機能は一般的になったが、それらは往々にして「簿記を知らなくてもできる」というマーケティングメッセージを伴っている。その結果、ソフトウェアは不必要に多機能化し、経営分析グラフ、マーケティング支援、あるいは複雑なUIといった、本来の会計処理のコアから離れた付加価値によって月額サブスクリプション料金の正当化が図られている ¹。一方で、仕訳という最小単位のデータを原則に忠実に、かつシンプルに扱う無料のプラットフォームは普及せず、ユーザーはベンダーによる機能の「押し売り」とデータの囲い込みの中に留まり続けている。

このような状況に対し、Googleの最新生成AIであるGemini 2.0シリーズは、既存の商用ソフトウェアの代替となり得る「論理的エンジン」としての役割を果たす可能性を提示している。Geminiは、自然言語を構造化データへと変換する高度な推論能力、マルチモーダルな画像認識能力、そして日本の複雑な税制や会計基準を理解するポテンシャルを備えている ²。これにより、ユーザーは特定のパッケージソフトが提供する「付加価値」に依存することなく、複式簿記の原則に基づいた「DIY（Do It Yourself）型」の会計管理システムを自ら構築できる時代へと足を踏み入れている。本報告書では、Geminiを用いた会計実務の実現可能性、技術的構成、法的準拠、および経済的合理性について、専門的な知見から詳細に論じる。

複式簿記の原理と生成AIによる推論の適合性

複式簿記の核心は、一つの取引を二つの側面から捉え、貸借を一致させるという「自己検証機能」にある。この論理構造は、大規模言語モデル（LLM）が得意とするパターン認識および論理的推論と極めて高い親和性を持つ。Geminiは、断片的な領収書データや自然言語による取引記述から、会計上の「発生」を認識し、適切な勘定科目のペアを導き出す能力を有している。

マルチモーダル機能による証憑データのデジタル化

Gemini 2.0 Flashを筆頭とする最新モデルの優位性は、高度なマルチモーダル処理能力にある。従来のOCR技術が単なる文字のデジタル化に留まっていたのに対し、Geminiは画像内のコンテキストを理解する。例えば、居酒屋の領収書が「交際費」に該当するのか、あるいは出張中の「旅費交通費（食事代）」に該当するのかを、周囲のテキスト情報やユーザーからの指示（プロンプト）に基づいて推論する ¹。

実務上、ユーザーはスマートフォンのカメラで撮影したレシート画像をGeminiに送信し、「これを仕訳して」と指示するだけで、日付、金額、取引先、そして適切な勘定科目が抽出される ¹。このプロセスにおいて、Geminiは単なる変換器ではなく、会計的判断を行う「仮想的な経理担当者」として機能する。さらに、Gemini 2.0 Flashは、1,024×1,024ピクセルの画像を1,290トークンとして消費し、非常に高い解像度で情報を処理するため、細かな但し書きや登録番号の読み取りにおいても高い精度を発揮する ³。

構造化データ出力と会計データの透明性

ユーザーが求める「原則的かつシンプルな会計データ」を実現するためには、AIの回答が人間向けの文章である必要はない。Geminiは、出力をJSON形式（JavaScript Object Notation）に固定することができるため、これをGoogleスプレッドシートや独自のデータベースに直接流し込むことが可能である ²。

以下に、Geminiが生成すべき標準的な仕訳データの構造を示す。

項目	型	説明
取引日	日付 (ISO8601)	領収書等に記載された実際の日付
借方科目	文字列	資産の増加、費用の発生等を分類する科目
借方金額	数値	日本円での金額（税込/税抜の区別を含む）
貸方科目	文字列	負債の増加、資産の減少等を分類する科目
貸方金額	数値	借方金額と常に一致すべき数値
摘要	文字列	取引の具体的な内容（取引先名、品目等）
税区分	文字列	10%標準税率、8%軽減税率、非課税等の区分
インボイス番号	文字列	適格請求書発行事業者の登録番号

このようなシンプルなテーブル構造にデータを蓄積することは、特定の会計ソフトの独自形式にデータを縛られることなく、将来的なシステム移行や二次的な分析を容易にする。これは、ユーザーが求めている「付加価値に惑わされない、原則に忠実な会計データ」の具体化に他ならない ¹。

DIY型会計システムの技術的アーキテクチャ

Geminiを中核に据えた自主的会計システムを構築する場合、Google Cloudのプラットフォームを活用するのが最も効率的である。具体的には、Google Apps Script (GAS) をコントローラーとし、GoogleスプレッドシートをデータベースおよびUIとして機能させる構成が考えられる ⁴。

構成要素とデータの流れ

このシステムにおけるデータの流れは以下の通りである。まず、証憑（レシートや請求書のPDF）をGoogleドライブの特定のフォルダに保存する。GASのトリガーがファイルの追加を検知し、Gemini APIに対してマルチモーダル・プロンプトを送信する。Geminiは画像を解析し、前述のJSON構造で仕訳データを返す。GASはこのJSONをパースし、スプレッドシートの「仕訳帳」シートに新たな行として追加する。

この構成の利点は、商用ソフトが提供する「自動連携」というブラックボックスを排除し、一つ一つの取引がどのような推論を経て仕訳されたかをユーザーが直接確認・修正できる点にある。また、スプレッドシートの標準機能であるSUMIFS関数やピボットテーブルを用いることで、試算表や貸借対照表、損益計算書をリアルタイムで生成することができる ²。

Gemini APIのモデル特性と選択基準

システム構築にあたっては、用途に応じて適切なGeminiモデルを選択する必要がある。

モデル名	特徴	会計業務における役割
Gemini 2.0 Flash	低遅延、高コストパフォーマンス、強力な画像認識 ⁵	日々のレシート処理、大量の仕訳生成、初期のOCR処理
Gemini 1.5 Pro	巨大なコンテキストウィンドウ、高度な推論 ⁷	月次決算の分析、複雑な税務判断の補助、経営レポート作成
Gemini 2.0 Flash-Lite	超軽量、最低コスト ³	単純な金額抽出やファイル名リネームなどの補助タスク

Gemini 2.0 Flashは、100万トークンまでのコンテキストを扱えるため、過去数ヶ月分の仕訳帳データを丸ごとコンテキストに含め、「過去の類似取引との整合性を保ちながら今回の仕訳を行え」という高度な指示も可能である ⁵。

日本の法規制への適応戦略：インボイス制度と電子帳簿保存法

独自の会計システムを構築する上で避けて通れないのが、法規制への準拠である。日本では2023年から2024年にかけて、インボイス制度の開始と電子帳簿保存法の改正が行われ、デジタルデータの保存に対する要件が厳格化された。しかし、これらは必ずしも高価な商用ソフトの導入を義務付けるものではない。

インボイス制度下での証憑管理

インボイス制度においては、仕入税額控除を受けるために「適格請求書」の保存が必須となる。Geminiを用いることで、受領した請求書に「T+13桁」の登録番号が含まれているか、税率計算が正しいかを自動的に検証させることができる ⁹。

また、実務的なルール緩和として、3万円未満の公共交通機関運賃や自動販売機からの購入など、帳簿のみの保存で税額控除が認められる特例が存在する ⁹。DIYシステムでは、Geminiにこれらの特例条件を学習させ、条件を満たす取引については自動的に摘要欄に「公共交通機関特例適用」などの文言を追記させることで、税務上の要件を満たすことが可能である ¹⁰。

電子帳簿保存法における「真実性」と「可視性」の確保

電子帳簿保存法は、全ての事業者に電子取引データの保存を義務付けているが、Geminiとスプレッドシートを用いた構成でも、以下の方法により要件をクリアできる。

真実性の確保（改ざん防止措置）

真実性を確保するためには、タイムスタンプを付与するか、あるいは「訂正削除の防止に関する事務処理規程」を策定・運用する必要がある。個人事業主や中小企業にとって最も現実的なのは後者である。国税庁が提供しているサンプルに基づき、「正当な理由なくデータの訂正や削除を行わない」という規程を作成し、それを備え付けることで、高額なタイムスタンプ付与システムなしで法に準拠できる ¹¹。

可視性の確保（検索機能の確保）

可視性の要件として、取引年月日、取引金額、取引先で検索できる体制を整える必要がある。これには主に2つの方法がある。

索引簿の作成: Geminiで抽出したデータをスプレッドシートにリスト化し、フィルタ機能や検索機能で抽出できるようにする ¹⁴。
規則的なファイル名設定: Geminiに指示して、ファイル名を「20250325_10800_株式会社A.pdf」のように自動リネームさせ、フォルダ管理を行う。これによりOS標準の検索機能でも要件を満たせる ¹³。

さらに、前々年の売上高が5,000万円以下の事業者であれば、税務調査時にデータのダウンロードおよび提示・提出に応じられるようにしておけば、検索要件そのものが免除されるという強力な緩和措置も存在する ⁹。

経済的合理性の分析：商用ソフト vs Gemini API

ユーザーが抱く「会計ソフトは付加価値ばかり強調して高い」という不満に対し、Gemini APIを利用したDIYシステムのコスト構造は極めて魅力的な回答となる。

商用クラウド会計ソフトのコスト構造

現在の主要なクラウド会計ソフト（freee、マネーフォワード等）は、個人事業主向けでも年間15,000円〜20,000円、法人向けでは年間30,000円〜50,000円程度のサブスクリプション費用が発生する ¹⁷。これらは毎年のように値上げされる傾向にあり、使わない機能に対しても費用を支払い続ける必要がある。

Gemini APIのランニングコスト試算

Gemini 2.0 FlashをAPI経由で利用する場合、費用は純粋に使用したデータ量（トークン量）に比例する従量課金制である。

項目	単位あたりの価格 (USD)	1,000取引あたりの目安 (JPY)
入力トークン (1Mあたり)	$0.15 ³	約2.3円
出力トークン (1Mあたり)	$0.60 ³	約9.0円
画像処理 (1枚あたり)	約1,290トークン ³	約0.03円

1,000件の取引（レシート画像解析＋仕訳生成）を処理したとしても、APIコストは日本円で数十円〜百円程度に収まる。Google Cloudの無料枠（Free Tier）や、一定の制限内であれば完全に無料で利用できるプランも存在するため、個人事業主レベルであれば、会計ソフトに支払っていた年間数万円をほぼゼロに近づけることが可能である ⁶。

この圧倒的な価格差は、商用ソフトがいかに「会計処理そのもの」ではなく、その周辺の機能やマーケティングにコストを投じているかを物語っている。

リスク管理とデータの信頼性担保

Geminiを用いた会計運用において最大の懸念点は、AIによる誤推論、いわゆるハルシネーションである。会計データにおいて、金額の誤りや貸借の不一致は致命的であり、これを防ぐための多層的な検証プロセスが必要となる。

ハルシネーション対策の具体的手法

AIを信頼しすぎるのではなく、「AIは間違えるものである」という前提に立ったシステム設計が求められる。

プロンプト・チェイニングと自己検証: AIに一気に結果を出させるのではなく、「まず画像をテキスト化せよ」「次にそのテキストから金額と日付を抽出せよ」「最後にそれに基づき仕訳を行え」とステップを分ける。さらに、出力された仕訳の貸借が一致しているかをAI自身に再確認させるプロセスを加える ¹⁸。
人による承認フロー (Human-in-the-Loop): Geminiが生成した仕訳を即座に確定させるのではなく、スプレッドシート上で「未承認」ステータスで追加し、最終的に人間が目視で確認してチェックボックスを入れることで確定させる運用が推奨される ¹⁹。
異常検知機能の活用: Geminiは時系列データの分析も得意としている。例えば「今月の交通費が過去3ヶ月の平均より200%高い」といった異常をAIに検知させ、人間に対して注意を促すことで、誤入力や経費の私的流用などを未然に防ぐことができる ²。

データの永続性とポータビリティ

特定の会計ソフトに依存する場合、そのソフトがサービスを終了したり、大幅な値上げを行ったりした際に、データの移行が困難になる「ベンダーロックイン」のリスクがある。スプレッドシートとJSON、あるいはCSVという標準的な形式でデータを保持するDIYシステムは、究極のポータビリティを持つ。これは、複式簿記の原則が数百年にわたって変わっていないのと同様に、データそのものを普遍的な形式で残し続けることが、長期的な経営の安定に寄与することを意味する。

発展的活用：Geminiによる財務分析と経営支援

会計データの入力が自動化・効率化された先にあるのは、そのデータを用いた経営判断の高度化である。ユーザーが不必要と感じていた会計ソフトの「付加価値」とは異なり、Geminiを用いた分析は、個々の経営者のニーズに合わせた完全にパーソナライズされたものとなる。

リアルタイム経営診断レポート

Geminiに対して、現在の損益計算書や貸借対照表のデータを与え、「現在のROEを算出し、同業界の平均値と比較した上での改善案を提示せよ」といった指示を出すことができる ²。商用ソフトのグラフ表示とは異なり、AIは数値の背後にある意味を解説し、具体的なアクションプランを提案する。

収益性分析: 粗利益率の推移から、仕入価格の上昇が十分に販売価格に転嫁できているかを分析する。
資金繰り予測: 過去の現預金の増減パターンに基づき、数ヶ月後の資金ショートのリスクを警告する。
投資判断: 新規設備の導入がどれだけの期間で投資回収できるかを、複数のシナリオ（楽観・悲観）でシミュレーションする。

アナリスト視点での決算短信分析

個人投資家や他社の経営状況を把握したいビジネスパーソンにとっても、Geminiは強力な武器となる。膨大な決算短信や有価証券報告書のPDFを読み込ませることで、従来は専門家が数時間かけて行っていた分析を、わずか数分で完了させることができる ²。これにより、自社の会計管理だけでなく、取引先の与信管理や競合分析においても、複式簿記の知識をベースとした高度な情報活用が可能となる。

結論：原則に立ち返るためのテクノロジー

日本における会計教育の不在と、それに続くソフトウェア市場の機能過多・高コスト体質という問題に対し、Gemini 2.0というツールは「個人が自律的に、かつ安価に会計管理を行う」ためのミッシングピースを埋める存在である。

複式簿記の原理は、借方と貸方の均衡という極めてシンプルな美学に基づいている。このシンプルさを、AIという知性を用いることで、不必要な「付加価値」のヴェールを剥ぎ取り、ユーザーの手元に取り戻すことができる。Geminiを活用したDIYシステムは、単なる事務作業の自動化に留まらず、経営者自身が自社の財務状況を、AIという鏡を通じてより深く理解するためのプロセスとなる。

「会計はGeminiでできるか」という問いに対する答えは、明確に「然り」である。ただし、それはAIに丸投げすることではなく、AIを「原則に基づいた会計データ」を生成し、管理するための強力なエンジンとして飼い慣らすことを意味する。インボイス制度や電子帳簿保存法といった制度改正を、高価なソフトへの乗り換えの契機とするのではなく、自らの会計システムを再構築し、経営のリテラシーを高める絶好の機会と捉えるべきである。

今後、Geminiのような汎用AIがさらに進化し、エージェント機能を備えるようになれば、会計処理は意識することすらない「空気のような存在」へと変わっていくだろう ¹。しかし、その根底にあるのは、常に数百年の歴史を持つ複式簿記の原則であり、それを自由に操るための鍵は、今や我々の手の中にある。

カテゴリー: AIに聞いてみた

AI（Google Gemini）に聞いてみた。