Excelが会計におけるAIの未来を決定する可能性がある理由

新しい研究によれば、会計における人工知能への最大の障壁はAI自体への不信ではない可能性があります。その障壁はMicrosoft Excelの快適さ、柔軟性、そして組織的な重みかもしれません。このことにより、スプレッドシートは破壊への障壁であると同時に、Microsoftにとって潜在的に強力なゲートウェイとなります。

271人の会計専門家を対象とした新しい研究は、なぜ一部の組織は人工知能を採用し、他の組織は慣れ親しんだ分析ツールに固執し続けるのかを調査しました。¹ その中心的な発見は見た目ほど単純です：データ分析にExcelを使用することはAI採用と負の相関があり、AIトレーニングとデータ分析ツールの広範な採用は正の相関がありました。

これはExcelが時代遅れであるとか、会計士が非合理的であるという意味ではありません。Excelは柔軟性があり、広く理解され、予算策定、調整、予測、報告、監査準備に深く組み込まれています。より重要な教訓は、技術の採用はワークフロー、習慣、認識されたリスク、そしてトレーニングと同様に、技術的能力にも依存するということです。

投資家にとって、これはエンタープライズAIの機会を評価する方法を変えます。勝者となる可能性が高いのは、既存の業務を最も劇的に置き換える企業ではないかもしれません。むしろ、従業員が毎朝すでに開くソフトウェアにAIを組み込むことができる企業が有利になるでしょう。

Excelが会計におけるAI採用を遅らせる理由

研究者はAI採用を二要因モデルで検討しました。採用をユーザーが十分な利益を感じるかどうかという単純な質問として扱うのではなく、推進要因と阻害要因の両方を考慮しました。従業員はAIが有用であると認識しながらも、ツールの変更が不確実性、トレーニングコスト、統合作業、そしてエラーの可能性をもたらすために抵抗することがあります。

この緊張感は会計において特に重要です。実験的なマーケティング草案は修正可能です。財務モデル、調整、規制提出、または監査作業紙におけるミスは重大な結果をもたらす可能性があります。したがって、会計士は自らの数式、コントロール、制限を理解できるシステムを好む正当な理由があります。

Excelは蓄積された組織知識からも恩恵を受けています。企業は何十年もかけて、テンプレート、マクロ、モデル、報告手順、承認プロセスをスプレッドシート中心に構築してきました。従業員は数式の検査や計算の追跡方法を熟知しています。その環境を置き換えることは、単なるアプリケーションを放棄する以上の意味があります。財務業務のためのオペレーティングシステムを揺るがすことになるのです。

本研究はこれを現状維持バイアスを通じて解釈しています。慣れ親しんだ環境は自信とコントロール感を生み出し、切り替えに伴う潜在的損失は将来の利益よりも目の前にあるように感じられます。これにより、AIプラットフォームがより高度であることを示すだけでは採用を促進するには不十分であることが説明できます。

会計AI研究の発見

最終サンプルは、AI、機械学習、またはデータ分析イニシアチブに関与した271人の会計専門家で構成されました。約92％が会計または関連するサービス・コンサルティング組織で働き、62％が従業員数500人未満の組織に所属していました。

回答者のうちAIトレーニングを受けたと報告したのはわずか33％でした。一方、データ分析にExcelを使用している回答者のうち、より高度なAIソリューションに移行したのはわずか36％でした。全モデルを考慮した場合、Excelの知識だけは統計的に有意な予測因子ではありませんでしたが、実際のExcelベースの分析利用はAI採用と有意な負の相関がありました。

この区別は重要です。Excelを知っていること自体がAI採用を妨げるわけではありません。障壁は、既存のスプレッドシートワークフローがすでに即時のニーズを満たしている場合に生じ、システム変更のコストと不確実性を正当化しにくくします。

AIトレーニングは追加のソフトウェアライセンスよりも重要です

組織はしばしばAI採用を調達決定として扱います。ライセンスを購入し、機能を有効化し、使用が続くことを期待します。本研究は、このアプローチがソフトウェアの可用性と組織の能力を混同していることを示唆しています。

トレーニングはAI導入と正の相関があり、広範なデータ分析ツールの以前の導入も同様でした。これらの結果を総合すると、組織は能力の段階的な構築から恩恵を受けることが示唆されます。基本的なスプレッドシート分析をすでに超えている会計士は、AIを評価・監督・組み込む準備がより整っています。

実務的な導入プログラムは、したがって特定のワークフローに焦点を当てるべきです：

• 調整および異常検出
• 差異分析と経営報告
• 予測とシナリオ開発
• 文書レビューと監査準備

これらの限定的なアプリケーションは、AIを使用するという汎用的な指示よりも検証が容易です。また、手作業のステップ削減や決算サイクルの短縮、レビュー対象取引数の増加といった測定可能な成果を生み出します。財務部門がライセンス数や従業員の関心度ではなく、AI投資のリターンを示すことを求められる中、これはますます重要になっています。

この発見は、より広範なSecurities.ioの分析で主張されている 独自のデータと組織的知識が最も価値のあるAIの堀となり得る という点を補完しています。会計においては、モデルは単なる一要素に過ぎません。再現が難しい優位性は、信頼できる財務データ、確立されたコントロール、企業固有の手順、そして有効なアウトプットの姿を理解している従業員の組み合わせにあります。

なぜ慣れ親しんだソフトウェアが最高のAI配信チャネルになる可能性があるのか

本稿はExcelを抑止要因として描写していますが、スプレッドシートが消えるべきだという意味ではありません。より重要な商業的洞察は、ユーザーに慣れたツールを手放させるよりも、切り替えコストを削減する方が効果的である可能性が高いということです。

Microsoftはすでにこの方向性を追求しています。そのFinance AgentはExcelを既存の財務システムと接続します、そして調整、差異分析、リアルタイムの財務インサイトといった活動を支援するよう設計されています。これは、会計担当者が既に信頼しているインターフェースにAIをもたらすため、戦略的に重要です。

既存ソフトウェアにAIを組み込むことで、複数の導入障壁に同時に対処できます。ワークフローの混乱を抑え、慣れ親しんだスプレッドシートを維持し、出力を既存のフォーマットでレビューできるようにし、新しい機能を試す際の心理的コストを低減します。ユーザーに求められているのはExcelをAIで置き換えることではなく、AIを通じてExcelを拡張することです。

このパターンは会計に限られたものではありません。エンタープライズAIは、モデルの性能だけでなく、配布、統合、ガバナンス、コンテキストへのアクセスで競争が激化しています。最近のSecurities.ioの報道で取り上げられたUiPathとエージェント型エンタープライズオートメーションへの転換は、同じ商業的現実を示しています。自動化は、企業が既に使用しているアプリケーションやプロセス全体で機能できるときに、より価値が高まります。

導入が自動的に財務的リターンを生むわけではない

本研究は、AIの導入が必ずしも収益性を向上させるという証拠として解釈すべきではありません。測定対象は導入状況であり、導入によって生じた財務的リターンではありません。調査は比較的小規模で、会計関連のコンサルティング企業に偏りが強く、短期間で実施されました。回帰分析の結果は相関関係を示すものであり、トレーニングや分析ツールが組織のAI導入を引き起こしたことを証明するものではありません。

モデルが十分に捉えきれなかったリスクも存在します。データプライバシー、サイバーセキュリティ、サードパーティプロバイダーへの信頼、出力の信頼性、規制上の責任などが挙げられます。これらの課題は、AIが財務報告に適用される場合に特に重要です。

現在の業界証拠は、導入が拡大していることを示唆しています。KPMGの2026年 グローバル AI in Finance レポートは、1,000人以上の上級財務リーダーを対象にしており、実際の利用が大幅に増加している一方で、卓越したパフォーマンスは導入自体ほど一般的ではないことを示しています。このギャップは、技術を取得する方が組織全体を変えるよりも容易であるという本稿の根本的なメッセージを裏付けています。

会計AI向けインターフェースへの投資

会計分野でのAI導入へのエクスポージャーを求める投資家にとって、Microsoftは特に適したポジションを提供します。同社は本研究で指摘された既存ツールであるExcelを所有しており、財務業務の近代化を目的としたAI層も開発しています。

これにより、希少な戦略的優位性が生まれます。Excelの根強い普及は競合AIプラットフォームへの移行を遅らせる可能性がありますが、同時にMicrosoftに膨大な財務プロフェッショナルのインストールベースへの直接アクセスをもたらします。現状維持バイアスを排除するのではなく、Microsoftは既存のMicrosoft 365環境内にCopilotや財務特化型エージェントを配置することでそれを収益化できます。

投資ケースは単一の会計機能に留まりません。Microsoftは生産性ソフトウェア、クラウドインフラ、アイデンティティ管理、エンタープライズデータ接続、AIエージェントを単一の商業エコシステムに統合できます。Securities.ioのより広範なMicrosoftをAI投資として分析は、Copilotがその大規模プラットフォーム内でどのように位置付けられるかを検討しています。

意味のあるリスクが存在します。顧客は追加のサブスクリプション費用に抵抗する可能性があり、財務チームは精度やプライバシーの懸念からAIへのアクセスを制限するかもしれません。また、競合プラットフォームは、より強力な専門会計機能を提供する可能性があります。Microsoftは、組み込まれたAIが測定可能な価値を生み出すことを証明しなければならず、単に既に複雑なソフトウェアスタックに別の有料機能を追加するだけでは不十分です。

それでも、研究は持続可能な商業原則を示唆しています。エンタープライズAIの導入は、どのシステムが最も賢いかだけで決まるわけではありません。ユーザーに求める変更が最小限であるシステムが選ばれることも重要です。会計分野では、ExcelがAIへの移行を遅らせる可能性がありますが、最終的にはその移行の入口となるかもしれません。

参考文献：

¹ Juma’h, A. H., & Li, Y. (2026). 会計におけるAIの可能性を解き放つ：導入障壁と推進要因に関する研究. Advances in Accounting, 71, 100905. https://doi.org/10.1016/j.adiac.2026.100905