基幹システムと生成AIを連携させる方法｜API連携の費用と権限・二重登録の確認項目

会計・販売管理・在庫・生産管理といった基幹システムは、入れ替えなくても生成AIとつなげます。費用は「①基幹システム側の連携費用（0円〜年数十万円）」「②つなぐ仕組みの開発費（当社では、既存システムの改修として1か所つなぐ場合は100万円〜、基幹のデータをAIに調べさせる仕組みを試すPoCは300万円〜。税別）」「③AIの利用料（月2,000件の問い合わせで約660円〜約2万円。試算）」の3つに分けて見積もると、金額が妥当かどうかを判断しやすくなります。

2026年3月以降、マネーフォワードやfreeeといった会計ソフトの提供元が、AIから帳簿を調べたり仕訳を登録したりできる「AI用の窓口」を相次いで公開しました。基幹システムの種類によっては、開発会社に頼まなくても、設定だけでAIとつなげるようになっています。 一方で、AIにどこまで書き込ませるか、AIが登録した記録をどう残すか、ERP（会計・販売・在庫などを1つにまとめた製品）のライセンスにどう影響するかといった、基幹システムならではの注意点もあります。

この記事では、生成AIにさせることの3段階、つなぐ5つの窓口と主な基幹システムの対応状況、費用の3つの内訳を整理したうえで、AIで自作した業務ツールを基幹システムにつなぐときに追加開発が要る部分、提供元・保守会社へ確認すること、登録処理で起きる問題（マスタのずれ・二重登録・途中で止まった処理の再実行）の防ぎ方を解説します。顧客管理や社内文書など、基幹システム以外のシステムにAIを足す方法の全体像は既存システムにAIを組み込む方法、APIのないシステムからデータを取り出す方法はAPI連携できないシステムのデータを取り出す方法で解説しています。

基幹システムと生成AIのあいだで、人が何をしているか

出典: 株式会社オロ 公式サイト（ZAC ニュースリリース）

基幹システムのまわりで、次のような作業が残っていないでしょうか。

• 営業が客先で在庫や納期を聞かれ、基幹システムを見られる社内の担当者に電話で確認している
• 月次の数字を基幹システムからCSVで出し、Excelで加工して、経営会議の資料と説明文を作っている
• 社員が基幹システムから出したCSVを、個人のChatGPTに貼り付けて分析している
• メールやPDFで届いた注文書を見ながら、受注を基幹システムに手入力している
• 基幹システムのことが分かる担当者が1〜2人しかおらず、問い合わせがその人に集中している

どれも、基幹システムとAI・Excelのあいだを人の手作業でつないでいる状態です。仮に注文書の手入力が1件15分、月200件あるとすると、15分×200件＝月50時間です。時給3,000円で換算すると月15万円、年180万円になります（仮定に基づく試算。1件にかかる時間は注文書の書式や品目数で変わるため、自社で測った時間に置き換えてください）。注文書の読み取りと登録の自動化はOCRで基幹システムへの登録を自動化する方法、Excelでの集計作業の置き換えはExcel業務のシステム化で詳しく解説しています。3つ目の個人のAIへの貼り付けは、業務データの漏えいにもつながります（シャドーAIのリスク）。

ERPを提供するオロが2026年3月に事務系の会社員433名に行った調査では、職場で二重入力が「ある」と答えた人が56.6%でした。二重入力が起きている業務には「請求書・売上処理」（28.2%）や「予実管理・会議資料作成」（26.1%）が並び、起きる理由の1位は「複数のシステムがあり、連携されていない」（23.7%）です。

では、すぐにつなげばよいかというと、その前に、つなぐ妨げになる問題があります。経済産業省の委員会が2025年5月にまとめた報告書では、老朽化やブラックボックス化によって経営の足かせになっている「レガシーシステム」が残っている企業は、全産業で61%、大企業では74%でした（デジタル庁ニュースによる要約）。設計書が残っていない、分かる技術者が引退した、外とつなぐ窓口がない、という基幹システムは珍しくありません。基幹システムと生成AIの連携では、「AIをつなぐ」工程の前に、「そもそもつなげる状態か」を確かめる工程に時間と費用がかかります。

生成AIに基幹システムで何をさせるか｜読む・下書きする・登録するの3段階

出典: マネーフォワード 公式サイト（プレスリリース）

基幹システムと生成AIの連携で、費用とリスクをほぼ決めるのは、つなぎ方の技術よりもAIに基幹システムのデータをどこまで触らせるかです。3つの段階に分けて考えます。

技術的には、すでに3の段階まで可能です。マネーフォワード クラウド会計のAI用の窓口は仕訳の新規作成・更新まで、Microsoft Dynamics 365のAI用の窓口はデータの作成・参照・更新・削除と画面の操作まで、公式に対応しています。だからこそ、「どこまでさせるか」を決めるのは技術者ではなく、発注する側の仕事です。 最初は1の「読むだけ」から始め、効果と答えの正確さを確かめてから2に進むのが安全です。支払いや計上の最終決裁は、3の段階でもAIに任せず人が持ちます。

数字の計算は基幹システム、説明と下書きはAI

基幹システムのデータは、文章ではなく数字と台帳（取引先・品目・勘定科目などのマスタ）です。生成AIは文章を扱うのが得意な一方で、答えを間違えることがあり、大量の数字をAI自身に集計させると誤りが入り込みます。合計や集計は基幹システムやデータベースの側で行い、AIにはその結果を「調べる・説明する・下書きする」役割を持たせるのが基幹連携の基本です。

基幹システムと生成AIをつなぐ5つの窓口

出典: Model Context Protocol 公式サイト

AIと基幹システムをつなぐ「窓口」は、大きく5つあります。どれを使えるかは、基幹システムの種類と状態で決まります。

「100万円〜」「300万円〜」は当社の価格（税別）です。基幹側の費用は提供元の公式情報によります。期間は表の「期間を左右するもの」に挙げた条件で大きく変わるため、目安の数字は置いていません。

① 提供元のAI用窓口｜最初に確認する

AIと業務システムをつなぐための共通の規格「MCP」に沿った窓口で、いわば「AI用の共通コネクタ」です（MCPとは）。提供元が窓口を用意していれば、社内で使っているAIツールに接続先を設定するだけで、AIが帳簿を調べたり、仕訳を登録したりできるようになります。マネーフォワードは公式ヘルプで、接続の設定だけで使えると案内しています。

提供元の窓口で足りるなら、開発会社に頼む必要はありません。ただし、多くは2026年3月以降に公開されたばかりで、仕様の変更も続いています。後述するとおり、権限の付け方が普段の画面とは別になっていることもあるため、設定の前に確認が必要です。

② API｜必要なデータだけを取りに行く

基幹システムに外部からの受付窓口（API）があれば、プログラムで必要なデータだけを取りに行けます。当社では、他システムとのデータ連携を既存システムの改修（100万円〜）の範囲に含めています。先に確認したいのは、今の契約プランでAPIが使えるか、1日あたりの回数に上限がないか、APIの利用にオプション料金がかからないか、の3点です。APIのない基幹システムからデータを取り出す方法（CSV・画面操作・受付窓口の後付け）の選び方は、API連携できないシステムのデータを取り出す方法で比べています。

③ ファイル（CSV）｜本体に手を入れずにつなぐ

APIがなくても、CSVの出力と取込ができればつなげます。基幹システムの本体に手を入れないため、保守会社や提供元との調整が少なく済みます。勘定奉行クラウドの「自動連携エージェント」（年額39,000円〜・税抜）のように、CSVの取込で仕訳伝票データの作成まで自動で行える提供元の機能もあります。

弱点は、1日1回など決まった時刻の処理になり、リアルタイムにならないことです。文字化けや日付・金額の書き方の違いを直す変換、同じ取引先が別のコードで登録されているといった台帳の重複をまとめる作業（名寄せ）も必要になります。

④ データの写し｜本番の基幹システムに直接触れさせない

基幹システムには、誰がどのデータを見て、どの操作をしてよいかの厳密な決まりがあります。AIを本番の基幹システムに直接つなぐと、この決まりや業務のルールを飛び越えてしまうおそれがあるとして、データを別の置き場所に写してAIに見せる「安全につなぐための中間の層」を勧める専門家もいます（セゾンテクノロジーCTOの連載）。複数の基幹システムのデータをまとめて聞きたい場合や、社内の資料と組み合わせて答えさせたい場合（RAGとは）も、この形になります。

⑤ 画面操作（RPA）｜他に手がないときの最後の手段

人がパソコンの画面で行う操作をロボットに記録させて再現する方法です。APIもCSV出力もない古い基幹システムでも使えますが、画面の配置が変わると止まり、保守に手間がかかります。他の窓口が使えない場合の最後の手段と考えてください。

つなぐ本数が多い場合や、基幹システムが複数ある場合は、個別にプログラムを書く代わりに、システム同士をつなぐ処理を組み立てる専用ソフトを入れる方法もあります。たとえばASTERIA Warpは月3万円〜（初期0円・税抜）、クラウド版は月16万円〜です。ただし、ソフトの月額とは別に、ソフト上で処理を組み立てる人の費用がかかります。手軽なノーコードツールでできることの限界はZapier・Makeの限界で解説しています。

主な基幹システムのAI連携の対応状況（2026年9月時点）

クラウド型の会計ソフトでは、提供元がAI用の窓口を追加料金なしで出し始めました。一方、販売・在庫を扱う奉行シリーズやSAPのような基幹システムでは、パートナー製品を使うか、外からつなぐ形が中心です。freeeのAI用窓口の具体的な使い方はfreee MCPの使い方、SAPのAIへの取り組みはSAP Autonomous Enterpriseで解説しています。

どの窓口でつなぐか｜基幹システムの状態から決める5つの確認

出典: freee 公式（GitHub freee-mcp）

自社の基幹システムがどの窓口でつなげるかは、次の5つを上から順に確認すると絞り込めます。

1〜3は、契約書や管理画面、提供元・保守会社への問い合わせで、社内でも確認できます。ここまで分かっていると、開発会社の見積もりも早く正確になります。

基幹システムと生成AIの連携費用｜3つに分けて見積もる

基幹システムと生成AIの連携費用は、次の3つに分けて考えます。

①と③は、開発費とは別に、使い続けるかぎり毎月・毎年かかる費用です。見積書を受け取ったら、この3つが分かれているかを必ず確認してください。

① 基幹システム側の連携費用｜0円〜年数十万円

提供元の公式情報（2026年9月時点）で確認できた、基幹システム側でかかる費用です。

Copilotクレジット1つあたりの金額は、Microsoftの公式ページでは確認できませんでした（1クレジット0.01ドルとする解説はあります）。「基幹側の費用」は0円から年数十万円まで幅が大きいため、自社の基幹システムがどれに当たるかを最初に確かめてください。

② つなぐ仕組みの開発費｜改修100万円〜、PoC 300万円〜

当社の既存システムの改修（100万円〜）には、機能・画面・帳票の追加や、他システムとのデータ連携が含まれます。PoC（本開発の前に、対象を絞って小さく試す検証）の300万円〜は、検証内容の整理、PoCの設計・開発、評価結果のまとめまでの価格で、本番システムの完成価格ではありません。本開発は、機能・利用者数・外部連携・データ移行・安全要件を確認して個別に見積もります。いずれも税別で、クラウドや外部APIの利用料、ソフトウェアのライセンスなどの実費は別です。見積もりには、今のシステムの構成とソースコード、接続先の仕様が必要になります（システム改修の費用、AI PoCの費用）。本開発の規模感は業務システム開発の費用相場、AIに登録まで任せる仕組みの費用はAIエージェント導入の費用で詳しく解説しています。

自社の場合にどのメニューに当たるかは、AI・システム受託開発の料金と対応範囲で確認できます。会計・顧客管理・データベース・外部APIとの連携、既存システムの改修まで対応範囲に含めています。

③ AIの利用料｜月2,000件で約660円〜約2万円（試算）

AIの利用料は、AIが読み書きした文字量（トークンという単位）に応じてかかります。次の前提で、各社の公式単価（記事公開時の2026年9月に確認。最新は各社の料金ページで確認してください）から試算しました。

• 営業や社内からの「在庫・納期・取引履歴」の問い合わせに、AIが基幹システムのデータを調べて答える。月2,000件
• 1件あたり、AIが基幹システムの窓口を3回呼び出す。AIに読ませる量は8,000トークン（質問、社内のルール、窓口の説明、取り出したデータの合計）、AIが書く量は500トークン
• 為替は1ドル＝150円と仮定

Anthropicの公式の注記では、Claude Opus 5とSonnet 5は同じ文章でもトークン数が約30%増えるとされているため、かっこ内にその分を見込んだ金額を示しました。

これに、基幹側の呼び出し料金が加わる場合があります。たとえばDynamics 365の窓口をCopilot Studio以外のAIから使うと、3回×2,000件＝6,000回の呼び出しで月600クレジットです（1クレジット0.01ドルとする解説に従えば約6ドル）。奉行シリーズのパートナー製AIアシスタントは、年38.4万円〜（月あたり3.2万円〜、月5,000回まで）です。

AIの利用料は、費用全体から見ると小さな部分です。費用の大半は、つなぐ仕組みを作る人の費用、基幹側の連携費用、そして動かし続けるための保守です（システム保守運用費の相場）。送ったデータがAIの学習に使われるか、国内で処理できるか、モデルの提供終了にどう備えるかは、既存システムにAIを組み込む方法で比較しています。

見積書で確認すること

• ①基幹側の費用、②開発費、③AIの利用料、保守費が、別々の行になっているか
• ①の基幹側の費用（APIのオプション、連携ソフト、ERPのライセンス）が見込まれているか。契約するのは自社か開発会社か
• ③の利用料に上限を設定する前提になっているか
• 設計書がない場合の調査費用が含まれているか

複数の会社から見積もりを取るときの依頼書の作り方は、システム開発の相見積もりとRFPテンプレートで解説しています。

つなぐ前に決めておくこと｜書き込み権限・記録・ライセンス

基幹システムは、会社のお金とモノの記録そのものです。AIとつなぐ前に、次の5点を決めておきます。

AIに渡す権限は、その仕事に必要な最小限にする

マネーフォワードの公式ヘルプには、APIを使うときの権限は外部連携の管理画面（アプリポータル）で設定した権限に基づき、「クラウド会計・確定申告で設定した権限にかかわらず」操作できる、と書かれています。つまり、普段の画面では帳簿を触れないはずの人でも、AI用の窓口の権限が付いていれば操作できてしまうことがあります。同じヘルプには、AI用の窓口を読み取りだけに絞る設定の記載は見当たりませんでした（2026年9月時点）。読むだけで使いたい場合は、どう絞るかを導入前に確かめてください。

Dynamics 365では、AIに割り当てた権限（セキュリティロール）によって、見えるメニュー・データ・操作が決まり、権限のない操作は拒否されると公式に説明されています。どの基幹システムでも、AIには担当者と同じ権限を丸ごと渡さず、AI用のアカウントを人と分けて、その仕事に必要な権限だけを付けるのが基本です。

AIが登録したことを、後から追えるようにする

国税庁は、優良な電子帳簿の要件として「訂正削除履歴の保存」などを挙げています。AIに仕訳や伝票を登録させるなら、誰が（どのアカウントが）登録し、いつ何を訂正したかが後から分かる状態にしておきます。AI用のアカウントを人と分けておけば、会計ソフトの履歴機能で、AIが登録したものを絞り込めます。電子帳簿保存法の要件への当てはめは、税理士に確認してください。

本番の帳簿で試さない

AIに登録させるテストは、必ずテスト用の環境で行います。本番の帳簿に試しの伝票を入れると、取り消しの記録まで残ります。本番のデータベースにAIを直接つなぐのも避け、必要なら④のデータの写しを使います。

ERPのライセンスを先に確認する（SAPの間接アクセス）

SAPでは、SAP以外のシステムやロボット、AIを経由して作られた伝票の数に応じて、「デジタルアクセス」と呼ばれるライセンスが必要になります。SAPのパートナー企業の解説によると、伝票は9種類に分かれ、販売・請求書・購買は1件を1件として、財務は1件を0.2件として数えるなど重みが違い、参照・更新・削除は数えません。契約した数を超えれば超過分の支払いが必要で、ライセンス監査の対象にもなります。金額は公開されていません。SAPでAIに伝票を作らせる設計は、ライセンス費用の確認が先です。 SAPの営業窓口か保守契約の担当に確認してください。

提供元の窓口は、数か月単位で変わる

Dynamics 365では、旧版のAI用窓口（13の機能を持つ固定版）は2026年10月1日で廃止すると公式ドキュメントで案内され、新しい版への移行が求められています。新しい版でも、データを読む機能がバージョン10.0.48で別の方式に置き換わると書かれています。案内文が米国英語のみ、日付は国際標準の形式、保守作業中は使えないといった制約も公式に記載されています。マネーフォワードも2系統の窓口を並行して提供しています。使い始めた後も窓口の変更に合わせた手直しが必要になるため、保守契約にその対応を含めるかを決めておきます。

情報処理推進機構（IPA）の「情報セキュリティ10大脅威2026」組織編では、「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が初めて選ばれ、3位に入りました。国のAI事業者ガイドライン（第1.2版）も、AIエージェントを導入する際に外部システムとの連携を適切に制限し、権限を正確に設定することを強調しています（PwC Japanの解説による）。基幹システムの場合、最大の論点は「書き込みの権限」です。

AIで自作した業務ツールを基幹システムにつなぐとき｜追加開発が要る部分

ChatGPT、Claude、Codexなどを使えば、部門の担当者でも受注の入力画面や見積の下書きツールを作れるようになりました。APIの仕様書を渡せば、基幹システムへの接続コードやテストコードもAIが書けます。それでも、社内の販売・顧客・請求のデータにつなぐ段階で止まりやすいのは、コードを書くことよりも、次の点が会社ごとに違うためです。

権限の分け方は、Microsoftのエージェント作成ツール「Copilot Studio」の公式ドキュメントにも考え方が載っています。ツールが使う認証を「エージェントの作成者の資格情報」にするのは、郵便番号から問い合わせ窓口の電話番号を調べるような影響の小さい用途向けで、利用者本人だけが見られるデータを扱う場合や、本人の代わりに作業する場合は「利用者の認証」を選ぶよう案内しています（Microsoft Learn、2026年10月14日確認）。自作ツールでも同じで、作った人のアカウントで全員の操作を代わりに行わせると、権限のない人が基幹のデータを読めたり、誰が登録したかが分からなくなったりします。

一方、提供元の標準のAI用窓口や既製の連携機能で、読む範囲と書く範囲を必要なだけに絞れるなら、追加開発は要りません。開発が必要になりやすいのは、①下書きや登録を今の承認の流れに乗せる、②二重登録や途中の失敗を見つける、③複数のシステムで取引先・品目のコードを対応させる、の3つです。AIエージェントに登録まで任せる場合の承認・再実行・停止の作り方はAIエージェントの本番導入で追加する開発範囲で解説しています。

基幹システムの提供元・保守会社へ確認すること

つなげるかどうかは、技術より契約と運用の条件で決まることがあります。問い合わせる前に次の質問を用意しておくと、回答を比べやすくなります。

回答は口頭ではなく、メールなど記録が残る形でもらっておくと、開発会社に見積もりを頼むときにもそのまま使えます。

登録処理で起きる問題と防ぎ方｜マスタ・二重登録・再実行

読むだけの連携なら、AIが間違えても基幹側の記録は変わりません。下書きや登録に進むと、AIの誤りや通信の失敗が、帳簿や在庫の記録に残ります。登録処理で確かめることを4つに分けて説明します。

参照と更新で、権限を分ける

Dynamics 365の公式ドキュメントでは、AIに割り当てたセキュリティロールに合わせて、AIに返すメニュー・データ・操作が絞られ、権限のない操作は拒否されると説明しています（Microsoft Learn、2026年10月14日確認）。こうした仕組みがある製品でも、どのロールを割り当てるかは利用する会社が決めます。

マスタとコードを揃える

AIが注文書から「山田商事」と読み取っても、基幹側には「(株)山田商事」と「ヤマダショウジ」の2件が登録されていることがあります。品目でも、旧コードと新コードが両方とも残っているかもしれません。AIに名前から基幹側のコードを推測させると、別の取引先や品目で登録されるおそれがあります。

• 名前からコードを決めるときは、候補が1件に絞れたときだけ下書きに入れ、複数あるときや見つからないときは人の確認に回す
• 自作ツールと基幹システムで別の取引先コードを使っているなら、対応表を作り、どちらを正とするかを決めておく
• 取引を終えた取引先や廃番の品目のコードは、AIが選ぶ候補から外す

台帳の重複や表記ゆれの直し方は、下の「よくある質問」のQ6も参考にしてください。

承認と二重登録を防ぐ

AIの開発の仕組みには、ツールを実行する前に処理を止め、人が承認または拒否してから同じ処理を再開できるものがあります（OpenAI 公式ガイド、2026年10月14日確認）。ただし、承認の仕組みがあることと、同じ注文が2回登録されないことは別の問題です。通信が途中で切れてAIや自作ツールが送り直すと、基幹側では1回目の登録が済んでいて、2回目も登録されることがあります。

• 注文ごとに重ならない番号（注文書番号や、自作ツール側の受付番号）を決め、基幹側に登録する前に同じ番号の伝票がないかを調べる
• 基幹側に重複を止める仕組みがあれば使い、なければ連携の側で止める
• 承認された内容と、実際に送る内容が同じかを、登録の直前に照らし合わせる（承認の後に単価や数量が変わっていないか）

AIエージェントの承認・再実行・停止の設計と、発注前に行う実行テストはAIエージェントの本番導入で追加する開発範囲で詳しく解説しています。

障害が起きたときの照合と再実行

通信が切れたときや、基幹側の保守作業の時間（Dynamics 365のAI用窓口は、保守作業中の呼び出しは失敗すると公式に書いています）に処理が途中で止まったら、「もう一度実行」を押す前に次の点を確かめます。

発注前に、架空のデータで失敗の試験をする

自作ツールをつなぐ前に、本番とは別の環境で、架空の受注台帳と、基幹システムの代わりに応答する試験用のAPI（モック）を使って次の4つの条件を試すと、追加開発が必要な部分が見えてきます。下の表は試験の設計の例（説明用・架空データ）で、この記事では試験の結果は示していません。モックでの試験は実際の基幹システムでの検証の代わりにはならないため、最後は提供元のテスト用の環境で確かめます。

4つとも、自作ツールの画面の表示と、基幹側の登録結果が一致しているかを記録します。画面に「成功」と出たのに基幹側に伝票が無い、という状態は、利用者も担当者も気づきにくい失敗です。項目の対応表だけでなく、失敗したときに担当者が見る確認の画面（未処理の一覧、失敗の理由、再実行の操作）まで用意できているかを確かめてください。

基幹システムと生成AIをつながない方がよいケース

基幹システムと生成AIの連携は、どの会社にも必要なわけではありません。次のケースでは、つながないか、先に別のことを済ませる方が合理的です。

提供元の標準機能で済ませるか、足りない部分を作るかの判断は、SaaSかカスタム開発かの判断フローで詳しく解説しています。

当社の公開事例と、この記事の連携との関係

当社の受託開発ページで公開している事例のうち、この記事の内容に近いのは次の2つです。どちらも基幹システムと生成AIをつないだ事例ではなく、社名と詳しい数値は公開していません。

• 通信事業：数万件の請求情報を取り込んで集計する仕組みと、確認する対象を絞り込む管理画面
• 薬局：複数店舗・数千人分の記録を管理するシステムと、店舗・担当者ごとの権限設計、確認工程の整理

前者は「大量のデータを取り込み、人が確認する対象を絞る」形、後者は「誰がどの記録を見て確認するかを権限で分ける」形で、この記事で扱った取込・照合・権限の設計と同じ論点を含みます。特定のERP製品との接続を担当した事例として紹介するものではありません。

導入までの流れと期間

出典: AI革命 公式サイト

基幹システムと生成AIの連携では、開発そのものよりも、つなぐ窓口の確認と、AIにさせる範囲・権限の審査に時間がかかりがちです。

段階1〜3は、開発会社と契約する前から社内で進められます。ここを先に進めておくと、全体の期間を縮められます。工程ごとの期間はAI開発の期間で詳しく解説しています。

最初に試す業務の選び方

最初の対象は、次の条件に多く当てはまる業務を1つ選びます。

• 読むだけ、または下書きまでで効果が出る（在庫・納期の問い合わせ、受注の下書きなど）
• 1件ごとに正解を確かめられる（基幹側の値や、担当者の判断と比べられる）
• 間違えたときに取り消しやすく、締め処理や支払いに直接つながらない
• 件数がある程度あり、今の手作業にかかる時間を測れる

支払いや計上の確定、取引先・品目の台帳の書き換えは、最初の対象にしません。

当社に相談いただく場合の流れ

初回相談は無料・30分（オンライン、Google Meet）です。要件が決まっていなくても大丈夫です。今の基幹システムと、AIでしたいこと・すでに作ったツールを伺い、自社でAIを使って進める部分と、任せる部分を一緒に切り分けます。相談後に、依頼範囲の候補・進め方・費用の目安をまとめた相談メモをお送りします。その後は、資料をいただいて提案・見積 → 改修・PoC・本開発のいずれか → 導入・改善、の順です。相談の前に次のことが分かっていると、話が早く進みます。すべて揃っていなくても構いません。

• 基幹システムの製品名、提供元、契約プラン、社内サーバーで動かしているかクラウドか
• AIにさせたいこと（読む・下書き・登録のどこまでか）と、今その作業を誰がしているか
• 設計書が手元にあるか、今の保守会社が連携の作業に協力できるか
• AIに渡すデータに、個人情報や社外に出せない情報が含まれるか
• AIで自作したツールがある場合は、ツールの名前（作るのに使ったAIサービス）、扱うデータの種類、読む・更新する範囲

相談の段階では、パスワードやAPIキーなどの本番の認証情報や、実際の顧客データは送らないでください。

▶ 基幹システムとの連携条件と、追加開発が必要な部分を相談する

よくある質問

Q1. 社内サーバーで動かしている基幹システムでも、クラウドの生成AIとつなげますか。

つなげます。ただし、クラウド型の基幹システムと違い、社内のネットワークから外部のAIへ通信してよいか、どのデータを社外に出してよいかを先に決める必要があります。方法の一つは、基幹システムのデータのうちAIに必要な項目だけを社内の別の置き場所に写し、その範囲だけをAIに渡す構成です。基幹システムの本体には外からの通信を入れずに済むため、情報システム部門にも安全性を説明しやすくなります。データを国内で処理できるAIの契約の選び方は、既存システムにAIを組み込む方法で比較しています。

Q2. 基幹システムの保守会社以外に連携を頼むと、保守契約に影響しますか。

影響する場合があります。保守契約には、他社がプログラムに手を入れた部分を保守の対象外にする、といった条項が入っていることがあるためです。まず契約書で、①他社による改修が認められているか、②APIやCSV出力でのデータの取り出しに制限がないか、③不具合が起きたときに原因の切り分けを誰が行うか、を確認してください。APIやCSVの出入口を使う方法なら、本体のプログラムに手を入れずに済むことが多く、保守契約とぶつかりにくくなります。これから開発を発注するときに受け取っておくべきものはシステム開発の納品物で解説しています。

Q3. SAPの保守期限などで、基幹システムの入れ替えを控えています。AIとの連携は入れ替え後にすべきですか。

入れ替えまでの期間で判断します。SAP ERP 6.0の標準の保守は2027年末までで、延長保守（2028年初頭〜2030年末）を選ぶと、保守の基準料金に2%が上乗せされます。入れ替えが1年以内なら、入れ替え先の製品に標準で付くAI機能やAI用窓口を先に確認し、連携はその後に回す方が無駄がありません。1年以上先で、効果を早く確かめたい場合は、基幹のデータを別の置き場所に写してAIに「読むだけ」させる試作から始める方法があります。AIが見るのは写しの側なので、入れ替え後は基幹から写す部分を作り直せば、残りの多くを使い続けられます。

Q4. 社員が個人の判断で、会計ソフトのAI用窓口をChatGPTなどにつないでもいいですか。

会社として認めていないなら、止めてください。AI用窓口は設定が簡単なぶん個人の判断でつながれやすく、窓口に付けた権限の範囲で、帳簿の参照や仕訳の登録ができてしまいます。マネーフォワードの場合、AI用窓口の管理画面を使い始めるには「全権管理」の権限が必要なので、まずその権限を持つ人を絞ります。そのうえで、使ってよいAIツールと契約（業務データが学習に使われない法人向けの契約か）、つないでよいアカウント、使ってよい操作の範囲を社内ルールとして決めます。マネーフォワードの公式ヘルプも、接続の手続きで使うコードがAIツールの学習に使われないよう設定するよう注意しています。

Q5. AIに伝票を起票させる場合、承認は誰がすればいいですか。

「AIは起票者、承認は人」という分け方が基本です。そのうえで、今の社内規程で起票者と承認者を分けているなら、AIに起票を依頼した人がそのまま承認まで行ってよいかを決めておきます。依頼と承認を同じ人が行うと、実質的に1人で登録まで完結してしまうためです。AI用のアカウントを人と分けておけば、どの伝票をAIが起票したかを後から絞り込めます。監査法人の監査を受けている会社や、優良な電子帳簿の適用を受けている会社は、運用を始める前に監査法人・税理士に相談してください。契約の形による開発会社との責任の分け方はAI開発の契約形態で解説しています。

Q6. 取引先や品目の台帳に重複や表記ゆれが多いのですが、それでもAIは正しく答えられますか。

正しく答えられないおそれがあります。同じ取引先が別のコードで2つ登録されていれば、AIは片方の取引履歴だけを見て答えるおそれがあります。ただ、台帳を全部整えてから始める必要はありません。AIに答えさせたい業務で使う台帳を1つ決め、その範囲だけ重複と表記ゆれを直すのが現実的です。あわせて、「受注残」「引当済み」など社内で使っている項目名の意味を短い文章でまとめておくと、AIがデータを取り違えにくくなります。台帳の整理は、AIとの連携に関係なく、二重入力や集計ミスを減らすことにもつながります。

Q7. 基幹システムとAIの連携に、補助金は使えますか。

自社の基幹システムに合わせて個別に作る連携の開発は、原則として「デジタル化・AI導入補助金」の対象になりません。この補助金は登録済みのITツールの導入が対象で、ゼロから作る開発、大幅なカスタマイズ、特定の顧客向けで一般に販売されていないものは、登録の対象外とされているためです。一方、登録済みの製品を導入する場合は対象になりえます（弥生会計・弥生販売は2026年の対象製品に認定されています）。締切と交付決定の日程は回ごとに公表されるため、申請を考える場合は事務局の公式サイトで最新の日程を確認してください。対象になるツールの見分け方はAI導入補助金の対象ツール、申請から入金までの資金繰りは補助金の入金時期で解説しています。

Q8. ChatGPTやClaudeが書いた、基幹システムへの接続コードを本番で使えますか。

使えることは十分にあります。API仕様書と要件を渡せば、AIは接続コードもテストコードも書けます。本番で使う前に確かめたいのは、コードの書き方より、この記事で挙げた条件です。どのアカウントの権限で動くか、登録してよい項目が絞られているか、同じ注文を2回送ったときや通信が切れたときに基幹側がどうなるか、失敗を担当者が見つけられる画面があるか、の4点をテスト用の環境で確かめてください。基幹側の権限の設定や保守会社との調整、失敗の試験を社内で担える人がいない場合は、その部分だけを外部に頼む方法もあります。

基幹システムと生成AIの連携を相談したい方へ

基幹システムは、入れ替えなくても生成AIとつなげます。まず提供元のAI用窓口を確かめ、足りなければAPI、CSV、データの写しの順に検討してください。費用は「基幹側の連携費用」「つなぐ仕組みの開発費」「AIの利用料」の3つに分けて考え、AIにどこまで書き込ませるかを最初に決めることが、費用とリスクを抑える近道です。登録まで任せるなら、権限の分け方、二重登録の防止、失敗したときの照合と再実行を、つなぐ前に試験で確かめてください。

• 在庫や納期の確認、月次の説明資料づくりで、基幹システムを見られる人に仕事が集中している
• 社員が基幹システムのCSVを、個人のAIに貼り付けて使っている
• 会計ソフトのAI用窓口が出たのは知っているが、権限や記録をどう設計すればよいか分からない
• 基幹システムにAPIや設計書がなく、どこからつなげばよいか見当がつかない
• AIで自作した業務ツールを、販売・顧客・請求のデータにつなぎたいが、どこまで社内で進めてよいか分からない

いずれかに当てはまる場合は、ご相談ください。初回相談は無料・30分（オンライン、Google Meet）で、要件が決まっていなくても大丈夫です。基幹システムの製品名と契約プラン、AIにさせたいこと（読む・下書き・登録のどこまでか）、自作したツールがあればその名前と扱うデータを伺い、自社でAIを使って進める部分と任せる部分を一緒に切り分けます。相談後に、依頼範囲の候補・進め方・費用の目安をまとめた相談メモをお送りします。

当社の価格は、既存システムの改修が100万円〜、PoCが300万円〜、本開発は個別見積です（すべて税別。クラウドやAIの利用料、基幹システム側のライセンスなどの実費は別途）。提供元のAI用窓口や既製の連携で足りる場合は、開発をおすすめしません。

▶ 基幹システムとの連携条件と、追加開発が必要な部分を相談する