ChatGPTのGPTsで始める経費精算DX

こんにちは、FreedomBuildの駒田です。

毎月の経費申請、面倒だと感じたことはありませんか？

「領収書が足りない」「Excelが崩れて提出できない」――そんな些細なミスに、貴重な業務時間が奪われている、あなたへ。

本記事では、ChatGPTのGPTsを活用して、煩雑な経費精算業務を自動化し、申請から承認までの流れを効率化する具体策を解説します。

書類チェックやルール確認に費やしていた時間を、GPTsが代行。

人的ミスの抑止と業務負担の軽減を同時に実現します。

「紙とExcel文化から抜け出せない」「経理が限られた人数で回らない」――そんな悩みを抱えるあなたにこそ届いてほしい内容です。

次章では、なぜいまだに経費精算の現場が非効率なままなのか、その根本原因を探っていきます。

自分だけのGPTsを、プロと一緒に。

なぜ経費精算のDXが進まないのか

経費精算のデジタル化が叫ばれて久しい中、依然として多くの企業が紙とExcelベースの運用を続けています。

市場には便利なクラウド型サービスが登場しているにもかかわらず、現場レベルでは改善が進まない――。

このギャップの背景には、現実的な制約や見過ごされがちな課題が存在します。

煩雑な申請作業が現場を圧迫

申請者側にとって、経費精算は「できれば後回しにしたい業務」の筆頭です。

新人営業の山田さんは、毎月末になると紙の領収書を探し、Excel台帳に転記しながら悩んでいます。

交通費の日付を間違えたり、上限を超えた飲食代を記載したりと、ミスが絶えません。

• 1件30分超の申請処理
  手作業の申請には入力・確認・修正が伴い、月末の負担が集中する。
• 二重入力や計算ミスが多発
  複数のファイルを使い分ける運用では、誤記や見落としが起こりやすい。
• 出社必須のアナログ運用
  「経費精算のためだけに出社した」経験者が全体の約3割（2023年調査）に上る。

このように申請作業そのものが属人化し、生産性の低下を招いています。

経理部門の確認作業に限界

申請側の負荷に加え、承認側の経理担当にも大きな負担がのしかかっています。

特にミスや不備のある申請に対しては、差し戻しと再提出を繰り返す手間がかかり、チェック業務が回らない状態に。

• すべて目視でチェック：34.5％
  経理白書2024によれば、いまだに目視で全申請を確認する企業が3割超。
• 属人化したルール判断
  ベテラン担当者だけが把握するルールが多く、異動や退職で品質が不安定に。
• 証憑管理へのプレッシャー
  インボイス制度開始により、すべての領収書に厳格な保管義務が発生。

これらの現場課題を放置すると、税務調査時の指摘や業務の停滞につながる可能性が高まります。

既存システムでは柔軟に対応できない

多くの企業では、既に経費精算システムやワークフロー管理ツールを導入済みです。

しかし、それらが現場のニーズに完全に応えているとは言い難いのが現状です。

• 独自ルールへの対応が困難
  「部門別の上限設定」や「出張先ごとの規程」など細かい条件が反映しきれない。
• 導入・運用コストの壁
  中小企業では、月額費用や初期設定に対する不安から導入に踏み切れないケースが多い。
• 浸透せずExcelに逆戻り
  操作が複雑で現場に定着せず、結局従来フローへ戻る企業も少なくありません。

一方で、「楽楽精算」や「ジョブカン」など一部のクラウドサービスは成果を挙げており、導入済み企業の満足度も一定水準にあります。

とはいえ、2022年時点でも導入率は22.5％（ラクス調査）にとどまり、依然として8割近い企業が手作業という現実があります。

このような現状を放置すれば、非効率な業務運用が慢性化し、法制度への対応遅れや人材の離職にもつながりかねません。

次章では、こうした課題を解決する新たなアプローチとして注目されるGPTs活用の具体策を紹介します。

GPTsで変える経費精算の新常識

経費精算の非効率な運用に終止符を打つには、ChatGPTのGPTsを活用したチェック自動化が有効です。

これまで人が行っていた煩雑な確認作業をGPTsに代替させることで、申請者・承認者双方の負担を大幅に軽減できます。

本章では、従来型の手法との違い、期待できる効果、活用の実例を具体的に見ていきましょう。

手作業との違いが一目で分かるGPTsの強み

従来の経費精算業務では、目視や紙のやり取りに頼らざるを得ず、属人性と作業負担がネックでした。

一方、GPTsはルールに基づいた判断を24時間行えるAIボットとして機能します。

その比較を以下の表にまとめました。

柔軟性と速度の両立が、GPTsの最大の魅力です。

変更が頻繁な経費規程や法改正にも即応できるため、持続的な改善にも適しています。

GPTsによって得られる導入効果

GPTsによる自動チェックを導入することで、以下のような明確なメリットが得られます。

• 時間削減と生産性向上
  1件あたり最大30分の短縮が可能（事例：45分→7.2分、SAP Concur調査）。
• 属人化の解消
  ベテラン依存から脱却し、均質なチェック精度を実現。引き継ぎも不要に。
• 不正・ミスの早期検出
  金額の異常値や日付の不一致を即座にフラグし、対応漏れを防止。
• 柔軟なカスタマイズ性
  GPTsのプロンプトを調整すれば、部門別のルールにも対応可能。

これらは一度の導入で完了するものではなく、継続的な改善とメンテナンスが前提となります。

しかしそれに見合う効果が短期間で実感できるのがGPTs導入の特長です。

Before／Afterで見る現場の変化

導入前と導入後で、業務がどう変わるのか。

実際のケースをモデルにして見てみましょう。

• Before：紙文化が根付いたA社の例
  領収書を貼付して上長に提出、確認ミスが多く差し戻し頻発。
  経費申請のために出社が必要、週1回の承認会議がネック。
• After：GPTsを活用した運用
  OCR結果と申請内容をGPTsが即時照合、エラーがあればリアルタイム通知。
  申請者はクラウド経費フォームから直接送信、上長は自宅から承認可能。
  業務時間内に完結するため、承認リードタイムが平均40％短縮。

このようにミスが減り、処理スピードが上がるだけでなく、働き方そのものが変わる可能性があります。

想定される懸念とその解消策

新しいツールの導入にあたっては、社内からの不安の声も想定されます。

以下はよくある懸念と、その対策です。

1. 費用がかかるのでは？
   GPTsの作成はPlusプラン以上が必要ですが、従業員50名規模でも年58万円の人件費削減効果（推定）があり、十分に回収可能です。
2. セキュリティ面が不安
   「モデル改善用データ使用OFF」「ナレッジファイルの匿名化」など、GPTs編集画面での対策が可能です。
3. 誤判定が心配
   AIの判断は最終チェックにとどめ、承認フローの中で人間によるWチェックを組み合わせましょう。

このように、リスクよりもベネフィットが上回る導入余地が明確です。

次章では、いよいよこの仕組みを実際にどう作るか――5ステップの実装手順をご紹介します。

GPTsチェックボット導入の5ステップ

ここでは、ChatGPTのGPTs機能を使って経費精算チェックボットを構築する具体的な手順を5つのステップで解説します。

初心者でも迷わず進められるよう、各ステップに必要な作業と注意点を明確にまとめました。

実務にそのまま使える手順として、ぜひ参考にしてください。

Step 1：GPTs作成画面にアクセスする

まずはGPTsの作成を開始します。ChatGPTのホーム画面で右上のアカウントアイコンをクリックし、「マイGPT」に進みます。

「GPTを作成する」ボタンを選ぶと、GPTs編集画面が立ち上がります。これがチェックボットの土台です。

作成画面をブックマークしておくと、後から設定を変更する際にも便利です。

なお、GPTsの作成は有料プラン（Plus/Team/Pro）が必須となります。

※無料ユーザーは作成不可。ただし作成済みGPTsの使用は可能です（回数制限あり）。

Step 2：システムプロンプトを設計する

編集画面の「指示」欄に、チェックボットが行うべき処理内容を記述します。

ここでは社内規程、承認ルール、不正検知の要件などを含めたシステムプロンプトを設計します。

最大8,000文字まで入力可能ですが、それを超える場合は次のステップで扱うナレッジファイルを活用しましょう。

プロンプトが曖昧すぎると誤判定が増えます。「何をどの条件でチェックするか」を明記することが重要です。

以下は、経費精算チェックボットに最適化されたGPTs向けのシステムプロンプトの例です。

要件に応じて、ChatGPTの応答精度・文脈判断力・補足提案能力を最大限に引き出す構成となっています。

role: >
  あなたは「経費精算チェック業務」に特化したバックオフィス支援AIです。
  ユーザーは経理担当者・申請者・管理者であり、それぞれの立場で経費申請データの妥当性確認、領収書や支払情報との突合、社内経費規程との照合を目的としています。
  あなたの役割は、GPTsとしての知識と与えられた規程・OCRデータ・申請内容に基づき、
  **申請ミスの検知／違反項目の特定／修正案の提示／フィードバックログの記録支援**を行うことです。
  会話の目的は「誤検知を減らし、人間による最終承認判断を補助する」ことであり、単独での意思決定は行わず、ユーザーとの対話を通じて最適化を図ってください。

output_style:
  tone: "正確で実務的かつ丁寧"
  structure: "段落＋リスト＋表形式（必要に応じてMarkdown）"
  length_preference: "必要に応じて詳細に（1回答あたり上限3,000文字程度）"
  language_level: "経理実務者〜マネージャー向け（中級者以上）"

behavior_rules:
  - "根拠のない判断や推測は避け、必ず前提情報・ナレッジ・規程に基づいて説明する"
  - "エラーを検知した場合は、必ず『理由』『影響』『修正案』の3要素で構成して出力する"
  - "判断ができない場合や資料が不足している場合は、曖昧な助言を避け『確認が必要』と明言する"
  - "ログ出力形式が指定された場合は、それに厳密に従い、記録に適した形式で応答する"
  - "経費申請者や一般社員が混在する会話では、専門用語を避けて平易に説明する"

knowledge_scope:
  include_topics:
    - "社内経費規程の運用ルール（交通費・出張費・交際費・上限金額・精算期間等）"
    - "領収書・インボイス制度に関する基本要件（適格請求書保存方式）"
    - "経費精算プロセス（申請→承認→経理確認→支払）におけるチェックポイント"
    - "OCR出力結果の突合処理と典型的エラー（例：読み取り漏れ・日付フォーマット崩れ）"
    - "申請者・経理部門・上長それぞれの操作フローに応じた判断基準"
    - "GPTsの回答文に組み込む推奨指摘フォーマット（表形式・チェックリスト）"
  exclude_topics:
    - "経費精算システム自体の構築方法（アプリ開発やAPI設計など）"
    - "税理士・会計士による税務申告の細則や法解釈"
    - "ChatGPT APIの使い方・実装コード例（Pythonなど）"
    - "英語圏の経費処理事情や海外出張専用制度（国内専用対応）"

response_policy:
  priority_order:
    - "ユーザーの直接指示（チャット内）"
    - "このシステムプロンプト"
    - "ナレッジファイルの内容（経費規程・OCR結果）"
  fallback_strategy: >
    確認に必要な情報（規程、日付、金額、用途など）が不明確な場合は、
    「この項目は判断できません。以下を確認してください：」と伝え、
    必要な追加情報の項目リストを提示する形式で返答してください。
    不完全なままの断定や誤った修正案の提示は絶対に行わないでください。

clarification_policy: >
  ユーザーの指示が曖昧な場合は、必ず「〜という意味でしょうか？」と確認し、
  その意図を明確にしてから処理を進めてください。
  また、用途が不明な経費項目や金額の判定に迷いがある場合も、
  推測せずに申請者に確認を促す形で対応してください。

default_output_format: >
  経費申請のレビュー結果は以下の構成で出力してください：

  1. 【判定結果】  
     ✓ 問題なし / ⚠ 注意あり / ✕ 不備あり のいずれかを示してください。

  2. 【検出内容一覧（表形式）】  
     | 項目 | 指摘内容 | 理由 | 推奨修正案 |
     |------|-----------|------|-------------|
     | 金額 | 金額が領収書と一致しません | OCR結果は¥8,000ですが申請は¥8,800です | 申請金額を¥8,000に修正するか理由を明記してください |

  3. 【補足アドバイス】  
     - 他にも不一致がある場合は指摘漏れを防ぐため、再度規程を確認してください  
     - 精算ルールの変更があった場合は、最新の規程PDFをナレッジとしてアップロードしてください

  出力はMarkdown形式で読みやすく整えてください。社内記録用ログとして使用される可能性を考慮し、簡潔で整った形式を心がけてください。

Step 3：必要な機能をONに設定する

GPTsの編集画面には、「機能」というセクションがあります。

ここではチェックボットに搭載するべき機能を有効化しましょう。

主な設定ポイントは以下の通りです。

• ウェブ検索
  OFF（セキュリティの観点から限定運用が無難）
• キャンバス
  使用環境に応じて任意設定
• 4o画像生成
  OFF（経費精算ボットでは基本使いません）
• コードインタープリターとデータ分析
  ON（CSV解析を行うなら必須）

ここでの設定内容によって、GPTsの処理能力が大きく変わります。

不要な機能をOFFにすることで、動作の安定性とセキュリティを向上させましょう。

Step 4：ナレッジファイルをアップロードする

プロンプトだけではカバーしきれない場合は、ナレッジファイルを活用します。

編集画面の「知識 ▸ ファイルをアップロードする」から、以下のようなファイルを登録可能です。

• 経費規程のPDF
• 承認フローのフローチャート（PNG/JPEG）
• 過去の申請データ（CSVまたはExcel）

アップロード直後には必ず「コードインタープリターとデータ分析」をONにしてください。

これを忘れるとGPTsがファイル内容を参照できません。

1ファイル最大512MB、1GPTあたり合計20ファイル、トークン上限は2M程度です。

Step 5：アクション設定と動作テストを行う

最後に「アクション ▸ 新しいアクションを設定する」から、API連携を構築します。

たとえば以下のような外部システムとの連携が可能です。

• 経費申請システムのデータ取得API
• OCR結果を返す社内画像解析サーバー
• SlackやChatworkなどの通知サービス

このステップで、GPTsが実際の業務データとつながり、リアルタイムでチェック・通知することができるようになります。

動作確認時には、誤判定が起きていないか、通知が適切に送られているかを念入りにチェックしてください。

入力データ形式（例：カンマ区切り数値、全角文字など）によって読み取りエラーが起きやすいです。
データはUTF-8＋カンマ非使用で整えると安定性が向上します。

以上が、GPTsによる経費精算チェックボット構築の全体像です。

次章では、この仕組みを本番環境でどのように活かすか――実戦投入と活用事例をご紹介します。

現場で活かすGPTsの実用シナリオ

GPTsを用いた経費精算チェックボットは、構築して終わりではありません。

日々の業務に定着させ、現場で効果を発揮させることで、はじめてその価値が最大化されます。

この章では、実際に現場でGPTsをどのように活用できるか、代表的な活用例を紹介します。

経費規程FAQボットで問い合わせ対応を自動化

経理部門には、日々多くの「この領収書は対象？」「宿泊費はいくらまで？」といった質問が寄せられます。

これらをGPTsで一元化し、社内FAQボットとして運用することで、経理担当の負担を大きく削減できます。

あらかじめ経費規程や申請ルールをナレッジファイルに格納しておけば、社員はいつでもGPTsに質問可能です。

• 問い合わせ時間の短縮
  回答を待たず即時に得られることで、業務効率が向上。
• 対応品質の均一化
  担当者による判断のばらつきを防止。
• 経理部門の負担軽減
  2024年のTOKIUM調査によれば、問い合わせ対応工数を最大60%削減した事例もあります。

こうしたFAQ活用は、導入ハードルが低く効果も高いため、特に初期活用としておすすめです。

GPTsだけで申請チェックと通知まで自動化する

GPTsに社内規程と申請データを与えるだけで、その場で不備をチェック＆通知できる仕組みが作れます。

「アクション」機能を使えば、Slackやメール通知まで自動化可能です。

たとえば、申請者がGPTに以下のような内容を送信すると...

• 金額と領収書が一致しているか
• 規程違反の用途や時間帯ではないか
• 必須項目が漏れていないか

GPTsは即座に内容を照合し、問題があればその場でフラグを立てて指摘します。

さらに、重大な違反だけをSlack Webhookで管理者に通知する設定も可能です。

専用のフォームやコード実装が不要で、GPTs内で完結する「チェック＋通知」構成として、最小限で実用性の高い運用が実現できます。

社内研修ボットでルール浸透を促進

GPTsは教育用途にも適しています。

とくに新人や異動者向けに、経費精算に関する社内研修の補助ボットとして活用する方法です。

• 「深夜タクシーはどの条件で精算可能？」
• 「出張の際、交通費の上限はある？」

といった質問に答える形式で、対話しながら自然とルールを覚えられるのが特徴です。

文字ばかりの規程マニュアルを読むよりも理解しやすく、定着率が高まります。

この活用法は、教育コストを抑えながら、業務品質を平準化できる点でも有効です。

導入効果を定量的に測るには、以下のようなKPIを月次で集計・可視化することをおすすめします。

• 工数削減率（例：1申請あたりの所要時間の変化）
• フラグ検出数と誤検知率
• 差し戻し件数の推移

こうした評価データを蓄積することで、継続的な改善にもつながります。

次章では、この実運用を支えるうえで欠かせないセキュリティ対策を詳しく解説していきます。

安全に使い続けるためのGPTsセキュリティ対策

GPTsを経費精算に活用する上で、忘れてはならないのがセキュリティの確保です。

取り扱う情報には、社員名や交通経路、社外とのやり取り履歴など個人情報や機密データが含まれるため、設定ミスや運用の甘さが情報漏えいにつながる恐れも。

この章では、想定されるリスクとその対策を具体的に整理します。

情報漏えいリスクとその抑止設定

GPTsを利用したやり取りの中には、意図せず会話内容が外部学習に利用されるケースもあり得ます。

これを防ぐには、GPTs編集画面の最下部にある「モデル改善に会話データを使用する」のチェックを必ずOFFに設定しましょう。

この設定により、GPTsを通じたチャット内容がOpenAIのモデル学習に使われることを防止できます。

さらに、アクセス権限を役割別に分けたり、二要素認証を組み合わせることで、外部からの不正アクセスリスクも最小限に抑えられます。

個人情報保護法（2022年改正）では、従業員情報の取り扱いに対しても企業側に厳格な管理体制が求められています。

社内ポリシーと照らし合わせながら、GPTsに入力する情報を必要最小限に制限しましょう。

誤検知やOCRエラーへの対応フロー

GPTsは万能ではありません。OCRの読み取り精度が不十分だったり、複雑な経費ルールに対応しきれないこともあります。

こうした場合に備えて、AIの出力を鵜呑みにせず、人間が最終確認を行う運用ルールを明文化しておく必要があります。

たとえば、経費規程に「GPTsでフラグが立った申請は、経理担当者が目視確認して最終承認する」などのフローを追加します。

また、誤検知が起きた際にはフィードバックを蓄積できるフォームやボタンを設け、改善学習に役立てる仕組みも併設しておくと安心です。

GPTsの出力は“補助判断”として捉えるべきで、最終判断者がいる体制が信頼構築に繋がります。

導入時・運用時に見直すべきチェックリスト

以下のようなセキュリティ実施項目リストをもとに、自社の設定・運用状況を定期的に点検することをおすすめします。

• モデル改善チェックOFF
  GPTsの「追加設定」から明示的にOFFにし、会話ログの学習利用を防ぐ。
• ファイルアクセス制限
  ナレッジファイルにアクセスできるのは必要最低限のメンバーに限定。
• APIキーの管理と更新
  外部連携に使うAPIキーは最低でも3ヶ月ごとに更新、漏洩時の速やかな無効化ルールも制定。
• 操作ログの保存と監査体制
  チェックログを保存しておき、定期的に責任者がレビューを行う。
• プロンプトのレビュー体制整備
  意図せずセンシティブ情報を扱う記述が含まれていないかを定期的にチェック。

セキュリティへの配慮は、導入後の信頼性と持続可能な運用の土台になります。

次章では、導入後の改善・成長プロセスを設計するための運用戦略をご紹介します。

継続運用で成果を最大化するために

GPTsを使った経費精算ボットは、導入して終わりではありません。

導入後の運用と改善こそが、本当の成果を左右する鍵です。

この章では、導入初期から中長期にかけた運用戦略と、継続的に改善を続けるための体制づくりについて解説します。

30・60・90日で進める改善マイルストーン

導入直後の混乱を防ぎつつ、着実に成果を定着させるためには、時間軸に応じた改善フェーズの設計が有効です。

• 導入から30日以内
  初期トライアル期間として、誤検知率や処理時間などの基礎データを収集。現場の混乱を最小限に抑えながら使用感を確認します。
• 60日目までに
  エラーログを分析し、プロンプトやナレッジファイルに改善を加えるタイミング。フラグ付けの精度向上やルール補足などを行います。
• 90日目以降
  本格運用への移行を目指し、評価指標（KPI）を定めて継続測定します。承認リードタイムや差し戻し件数の減少など、成果が見え始めるフェーズです。

定点観測することで、運用定着と同時に、改善サイクルを無理なく回せる体制が整います。

PDCAで回す運用体制

継続的な成果を維持するには、PDCA（Plan・Do・Check・Act）サイクルを明示的に仕組み化しておくことが重要です。

• Plan（計画）
  精算ミス率や確認所要時間など、目標KPIを設定。KGIには「処理件数の80％を自動承認化」などを据えてもよいでしょう。
• Do（実行）
  GPTsボットを現場で運用し、実際のエラーパターンや不明点を記録します。SlackやNotionなどの報告用ツールとの連携が効果的です。
• Check（評価）
  KPIとログを照合し、定量的に改善効果を評価。Google Sheetsなどを使い、定期レポート形式で可視化すると経営陣との共有も容易になります。
• Act（改善）
  プロンプトの更新やナレッジファイルの追加、通知ルールの再調整などを行い、現場の声を反映します。

このサイクルを月単位で実施する体制があれば、精度の高い運用が安定して続きます。

成熟度別：3段階の改善アプローチ

GPTsの運用は、企業や部門の成熟度に応じて段階的に広げることが成功のポイントです。

• ライト層（導入初期）
  経費規程のプロンプト設定と、FAQ用途の簡易運用から開始。効果を体感しやすく、定着率も高いです。
• スタンダード層（展開中）
  OCR連携による領収書読み取りや、通知ルールのカスタマイズで運用を拡張。月次レポートでKPIを追跡。
• アドバンス層（最適化フェーズ）
  拠点別ルールや経理以外の申請ワークフローへも拡張。管理部門・人事・営業など他部門連携も視野に。

このように段階を踏んで拡張していくことで、リスクを抑えつつ成果を持続可能にできます。

担当者と工数の目安

運用フェーズでは、関係者の役割分担と週あたりの作業時間を事前に見積もっておくことが大切です。

この分担であれば、過剰な負担を避けつつ、改善サイクルを継続できます。

全社導入の際は、専任のGPTs運用リーダーを任命してもよいでしょう。

よくある失敗と回避策

過去に失敗した導入例では、「最初から全社員に展開してしまい、誤検知レポートが大量発生」「誤判定対応の工数が膨れ上がり、放置された」などがあります。

こうした事態を防ぐためにも、段階的展開と絞り込み通知が極めて重要です。

GPTsはあくまで“業務支援パートナー”。人間の判断と併走させる設計が成功への近道です。

ここまでで、GPTsによる経費精算ボット導入の設計から運用改善まで一連の流れを解説しました。

次章の「まとめ」では、この記事の要点と、あなたがすぐに取るべき一歩を提示します。

導入から定着へ、GPTs活用の総仕上げ【まとめ】

ChatGPTのGPTsを活用した経費精算チェックボットは、ただのツールではありません。

申請ミスの削減、確認業務の負担軽減、不正リスクの抑止という複数の課題に同時に応える、強力な業務支援パートナーです。

本記事では、GPTsの基本仕様から、導入前に把握すべき課題、構築手順、実践活用例、セキュリティ対策、運用改善の進め方までを網羅的に解説しました。

段階的導入と柔軟なPDCA運用が成功のカギであり、社内リソースや成熟度に応じた設計が重要です。

まずは小さなスコープで始め、現場の声を拾いながら調整していくことで、最終的には全社的なDX基盤として定着させることができます。

業務の見える化と省力化を同時に叶えるGPTs導入、ぜひ一歩を踏み出してみてください。

自分だけのGPTsを、プロと一緒に。

駒田 隆成

ChatGPT 活用支援 / 構文設計者

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