公認会計士の将来性 — AIに奪われる業務・残る業務

最終更新: 2026/03/24

35% AI浸透度(AI代替率)

公認会計士の監査業務は、データ収集・仕訳・異常検出がAIで自動化される一方で、内部統制の評価、経営層への報告・提言、重要な会計方針の判断は専門家の裁量が不可欠です。AI化で定型的な監査手続きが削減され、戦略的な助言へ時間をかけられるようになります。

公認会計士の要点 2026/03/24 更新
AI浸透度(AI代替率) 35%
AIが関与するタスク 7件 / 30件
人間中心のタスク 23件
AIに代替困難な要素 対面対応・必須資格・免許
AI実装済み領域 35%
求められるスキル 傾聴力・説明力・読解力

公認会計士とは

企業は毎年決算を行い、資産状態や経営成績を「財務諸表」として発表するが、これが正しいかどうか、独立した第三者の立場で監査し、証明するのが仕事である。

この職種のAI浸透度は35%。 30件の業務のうち7件でAIが活用され、23件は人間が中心です。 対面対応や必須資格・免許などAIには代替できない要素も多く、 AIとの共存が鍵の職種です。

なるには

公認会計士になるためには、公認会計士試験に合格すること及び3年以上の業務補助等の経験、更に、専門的な研修である実務補習を受けて必要単位を取得した後に、日本公認会計士協会による修了考査に合格し、名簿登録をする必要がある。 公認会計士は、多くの者が監査法人等に就職するが、一般企業に就職し経験を積む者もいる。また、監査法人等を退職し独立して個人事務所を開設したり、起業したり、一般企業に転職してコンサルティングを行ったりと様々な活躍をする人もいる。

AI時代に伸ばすべきポイント

  • 資産活用状況と監査結果を経営層に報告し、業務・財務の改善を提言する・会計帳簿や会計システムの効率性・有効性および適正な会計処理の遵守状況を検査するを極める — AIでは代替できない領域
  • 記録を調査し従業員に聞き取りを行い、取引記録の正確性と法令遵守を確認するのAIツールを習得 — 効率化の武器に
  • 傾聴力・説明力の重要性が今後さらに高まる

AIはどこまで浸透しているか

公認会計士の業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。

AI 35% 人間 65%

公認会計士の業務の65%は、まだ人間が担っています。AIの影響を受けにくい職種です。

業務ごとのAI浸透度

公認会計士の業務を、情報処理面でのAI浸透度で分類しました。身体作業や対面業務の実行は含みません。

7
AIが担う業務
23
人間が担う業務

AIが担う業務 浸透度 50%以上

95% 記録を調査し従業員に聞き取りを行い、取引記録の正確性と法令遵守を確認する
94% 勘定科目表を作成し、仕訳を適切な勘定に割り当てる
人間主導
91% コンピュータ技術を活用した記録管理・会計システムを策定・導入・改修・文書化する
AI主導
91% 内部統制の不備、業務重複、浪費、不正、法令・規程違反を検出するためのデータ収集・分析を行う
AI主導
89% 会計記録や財務報告書の正確性・完全性・基準適合性を検証・分析する
AI主導
86% 事業運営・動向・収支を分析し将来の収益・費用を予測または助言する
AI主導
78% 監査結果に関する詳細報告書を作成する
AI+人間

人間が担っている業務 浸透度 50%未満

資産活用状況と監査結果を経営層に報告し、業務・財務の改善を提言する
会計帳簿や会計システムの効率性・有効性および適正な会計処理の遵守状況を検査する
事業所の監査を監督し、必要な調査範囲を決定する
経営幹部と財務および規制に関する事項を協議する
財務・情報システムを調査・評価し、信頼性とデータ整合性を確保する統制を提案する
現金・受取手形・支払手形・有価証券・決済済小切手を照合し、記録の正確性を確認する
決算整理仕訳を作成する
勘定の不一致を確認し、差異を照合・調整する
棚卸資産を調べ、仕訳帳・元帳の記載内容を検証する
施設の財務状況を経営層に報告する
金利・年金・有価証券評価・減耗資産の償却知識を用いて納税者の財務状況と税額を評価する
組織の目標が管理活動に反映されているか、また従業員が目標を理解しているかを検証する
給与・人事記録を監査し、雇用保険料・労災補償・債務・税法遵守状況を確認する
納税者の口座を審査し、実地・書面・呼び出しによる税務調査を実施する 補助
納税額を算出し、税務申告書を作成して税法要件の遵守を確保する 補助
報酬、福利厚生、会計・データ処理システム設計、長期税務・資産計画について顧客に助言する 補助
税務当局への代理対応および財務関連訴訟の支援を行う 補助
財務記録の整理・記録・編集・送付に従事する職員の業務を指揮する 補助
開発中のシステムやプログラムが計画通り動作するか導入前監査を実施する 補助
予算を策定・管理・分析し、予算と実績を比較する定期報告書を作成する
会計基準に基づき財務諸表や年次報告書を作成・分析・検証する
請求書の支払処理を行う
有形資産・純資産・負債・資本金・剰余金・収支に関するデータを確認する
AIの使われ方: AI直接指示 やり取り改善 フィードバック 学習 検証
この分析の見方

各業務のAI浸透度はAnthropic Economic Indexの実測データに基づきます。

※ AI浸透度は業務の情報処理・判断面への浸透を測定しています。身体作業や対面対応など物理的な実行はAIでは代替できないため、浸透度が高くても人間の作業が不要になるわけではありません。

AIが担う業務
情報処理面でAIが50%以上浸透している業務。ただし身体作業を伴う場合、実行は引き続き人間が担います。
人間が担っている業務
AI浸透度が50%未満の業務。対面対応・信頼関係・判断力など人間ならではの強みが求められるか、AI技術がまだ追いついていない領域です。

カラーバーは業務ごとの「AIの使われ方」を示します:

AI直接指示(赤系)
AIに直接タスクを指示する自動化的な利用。この割合が高いほど、AIが主導的に業務を行っています。
やり取り改善(青系)
人間とAIが対話しながら成果を改善していく協働型の利用。
フィードバック(紫系)
AIの出力に対して人間がフィードバックを返す利用パターン。
学習(緑系)
AIを通じて知識やスキルを習得する目的の利用。
検証(黄系)
AIの出力を人間が確認・検証する利用。

なぜAIが入り込めないのか

🧑 AIの浸透を阻む「人間の強み」

65%の業務がAIに浸透していない理由は、以下の人間ならではの要素です。

AIにできない 対面対応

非常に高い対面でのやりとりが求められる仕事

この仕事では他者とのかかわり、対面での議論といった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

求められる力: 傾聴力、説明力

この仕事の原動力: 周囲や組織の支援

AIにできない 必須資格・免許

公認会計士など、法令で定められた資格・免許が必要

この仕事では結果・成果への責任といった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

AIは補助まで 責任判断

高い責任を伴う判断が求められる

この仕事では結果・成果への責任、意思決定の自由、ミスの影響度、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

求められる力: 合理的な意思決定

具体的な業務: 「会計処理について公正ではないと判断した場合は指導をする。」「企業が株式公開するための管理体制構築等の助言をする。」

AIは補助まで 指導・育成

後輩や部下への指導・育成が大きな役割の一つ

この仕事では他者とのかかわりといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

求められる力: 説明力、指導

この仕事の原動力: 周囲や組織の支援

具体的な業務: 「財務書類の作成や会計処理に関する指導をする。」「会計処理について公正ではないと判断した場合は指導をする。」「税理士登録を行い税金に関する助言・指導を行う。」

AIは補助まで 交渉

交渉力が求められる

この仕事では対面での議論といった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

求められる力: 説明力

具体的な業務: 「銀行との折衝を支援する。」

AIは補助まで 暗黙知

経験から培われる暗黙知やカンが重要

この仕事の原動力: 自律性、達成感

AIが追いつきつつある領域

ただし以下の領域は、今後のAI進化でギャップが縮まる可能性があります。

変化の兆し 曖昧な判断

正解のない状況での判断力が特に求められる

この仕事では優先順位や目標の自己設定、意思決定の自由、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

具体的な業務: 「会計処理について公正ではないと判断した場合は指導をする。」

業界で変わるAIの影響

同じ公認会計士でも、働く業界によってAIの影響度は異なります。デジタル化が進んだ業界ほど、AIとの接点が多くなります。

金融・保険業
AI化 35% 潜在 +44%
サービス業(その他)
AI化 35% 潜在 +32%
すでにAI化 AI活用で伸びる 組織のAI導入で恩恵 人間のみ
この分析の見方
すでにAI化
AIが直接代行している業務の割合。どの業界でも共通です。
AI活用で伸びる
AIツールを使いこなすことで生産性を上げられる領域。個人のスキルと業界のIT環境に左右されます。
組織のAI導入で恩恵
会社がAIシステムを導入することで、自然と恩恵を受けられる領域。
人間のみ
身体作業・対面・感情など、現在のAI技術では対応できない領域。

この職種の年収

厚生労働省「賃金構造基本統計調査」に基づく公認会計士の給与水準です。

業界で変わる年収

同じ公認会計士でも、働く業界によって年収は大きく異なります。

金融業,保険業 944万円
鉱業,採石業,砂利採取業 750万円
学術研究,専門・技術サービス業 668万円
電気・ガス・熱供給・水道業 662万円
製造業 651万円
建設業 625万円
教育,学習支援業 615万円
卸売業,小売業 605万円

出典: 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」(2023年)

この職種に向いている人

ホランドの職業興味理論(RIASEC)に基づく適性タイプです。

S 社会的
4.2
I 研究的
3.8
E 企業的
3.8
C 慣習的
3.5
R 現実的
2.9
A 芸術的
2.3

人と関わり、助け、教えることが好きなタイプが向いています。

求められるスキルと知識

公認会計士に求められる主要スキルと専門知識です。スコアは5段階評価。

スキル

1
傾聴力 5.7
2
説明力 5.5
3
読解力 5.4
4
文章力 5.4
5
説得 4.9

知識

1
経済学・会計学 4.2
2
事務処理 3.4
3
ビジネスと経営 2.9
4
顧客サービス・対人サービス 2.7
5
法律学、政治学 2.3

働く環境と雇用形態

働く環境

座り作業 ほぼ常に 89%
電子メール ほぼ毎日 83%
他者とのかかわり ほぼ毎日 79%
空調のきいた屋内作業 ほぼ毎日 79%
規則的(ルーチンやスケジュールが決まっている) 規則的(ルーチンやスケジュールが決まっている) 72%
意思決定の自由 ある程度は自由がある 57%
対面での議論 週に1度以上 53%
電話での会話 週に1度以上 51%

雇用形態

正規の職員、従業員
72.3%
自営、フリーランス
23.4%
経営層(役員等)
17.0%
パートタイマー
14.9%
契約社員、期間従業員
6.4%
アルバイト(学生)
4.3%
派遣社員
2.1%
アルバイト(学生以外)
2.1%

必要な学歴・資格

AIでは代替できない専門性の証明。資格保持はAI時代の差別化要因になります。

関連資格

  • 公認会計士

公認会計士の将来性とAIの影響

「公認会計士はAIに代替されるのか?」という不安を持つ方に向けて、データに基づく分析をお届けします。

AI代替率: 35%

AI代替率は35%で一部の業務は自動化が進みますが、対面対応・必須資格・免許が求められる領域は引き続き人間が中心です。

AIが変える業務

記録を調査し従業員に聞き取りを行い、取引記録の正確性と法令遵守を確認する、勘定科目表を作成し、仕訳を適切な勘定に割り当てる、コンピュータ技術を活用した記録管理・会計システムを策定・導入・改修・文書化するなどはAIの活用が進んでいます。これらの業務は効率化される一方、新たな役割が生まれます。

AI時代に求められるスキル

傾聴力・説明力・読解力といったスキルの重要性が高まっています。AIを補完する人間の強みを伸ばすことがキャリアの鍵になります。

よくある質問

公認会計士はAIでなくなりますか?

公認会計士がAIで完全になくなる可能性は低いです。AI代替率は35%で、23件の業務は引き続き人間が担います。ただしAI活用スキルが将来性を左右します。

公認会計士はAIに代替される?

監査に必要な記録調査、データ分析、異常検出はAIが効率化しますが、監査意見の形成、経営層との討議、リスク評価は会計士の専門知識に頼るしかありません。むしろAIとの協働で監査品質が向上します。

公認会計士でAIはどう活用される?

業種により異なりますが、AI総合活用度は79%です。すでにAI化されている部分が35%、AI活用で伸ばせる部分が29%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が16%です。

公認会計士の将来性は?

AI化で定型業務が減った分、クライアントの経営課題(利益率改善、内部統制強化、M&A後の統合)に対するコンサルティング的な助言に注力できます。監査パートナーの付加価値は高まります。

AI時代に公認会計士に必要なスキルは?

AIツール・監査システムの使い手になることより、データが示唆する『経営の本質的な課題』を読み解く思考力が重要です。数字の背景にある戦略や組織課題を理解する力が競争力になります。

公認会計士で生成AIをどう活用できる?

公認会計士では7件の業務でAIが活用されています。主な活用領域は記録を調査し従業員に聞き取りを行い、取引記録の正確性と法令遵守を確認する、勘定科目表を作成し、仕訳を適切な勘定に割り当てる、コンピュータ技術を活用した記録管理・会計システムを策定・導入・改修・文書化するなどです。

この職種に影響するAI動向

実際のSaaS製品リリースがこの職種に与える影響を分析しています。

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最終更新: 2026/03/24

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