契約書のAI読取
契約書を読み、
根拠つきで入力する
契約書のPDFをAIが読み、リース期間・月額・支払条件などを入力します。入力した項目ごとに根拠（条文とページ）を表示するので、契約書と見比べながら確認できます。
- 項目ごとに根拠（条文とページ）を表示
- 自動更新・税込表記・開始日が不明など、判断が必要な点は「要確認」で止める
- 確認・修正してから登録（AIに任せきりにしない）
AI
AIが、リース会計の
実務全般を支援する
契約書を集める・読む、元帳から隠れたリースを洗い出す、数字が合わない原因を調べる、判断に迷ったら聞く、自社のAIからデータを使う。AIに任せきりにせず、根拠を示して人が確認する流れで使えます。
置くだけで、登録待ちに並ぶ
- いつもの場所に置くクラウドのストレージやチャットツールに契約書を置く
- AIが読むリース期間・月額・支払条件などを読み取る
- 根拠つきで登録待ちに条文とページを表示。判断が必要な点は「要確認」
- 人が確認して登録担当者が確認・修正して登録し、承認へ
契約書を読み、
契約書を集める手間を減らす
いつもの場所に置くだけで、
自動で読み取る
クラウドのストレージやチャットツールに置かれた契約書を自動で読み取り、登録待ちに並べます。各部署から経理に契約書を集める手間が減ります。
- SharePoint
- OneDrive
- Microsoft Teams
- Slack 今後
- Chatwork 今後
- Google Chat 今後
- LINE WORKS 今後
総勘定元帳からのリース候補の抽出
元帳を読み込むだけで、
隠れたリースを洗い出す
新リース会計基準では、賃借料・地代家賃・業務委託費・保守料などの中にも、リースに当たるもの（隠れたリース）が含まれることがあります。会計システムから出した総勘定元帳（Excel・CSV）を読み込むと、リースに当たる可能性のある支払を自動で拾い出し、AIが判定の案を付けます。担当者は案を確認して決めるだけで、契約の登録までつながります。
- 元帳を読み込む複数の元帳をまとめて読み込み。会計システムごとに異なる列の並びにも対応
- 候補を判定する取引先・補助科目ごとに繰り返す支払をまとめ、AIが「リース／リースではない」の案を表示。担当者が案を見て決定（取り消しも可）
- 登録へ送る確認済みの候補だけを契約の登録へ。登録の画面では契約書のAI読取とつながる
漏れを防ぐ
途中で止まった支払や、候補にならなかった支払も一覧で確認でき、必要なら判定の対象に加えられます。登録済みの契約と取引先・金額が一致するものは自動で対象外にし、同じ取引を二重に登録へ送ることもありません。
会社ごとの元帳に合わせる
補助科目でまとまりを分け、部門は表示に、税区分は判定の手がかりに使います。プロジェクトなど会社独自の列も追加でき、拾い出す金額の下限は勘定科目ごとに設定できます。
内部統制に対応
承認フローを使う会社では、判定した人とは別の人が確認します。差し戻し・引き戻し・送付などの経過は、候補ごとに記録されます。
元帳は保存しない
元帳は抽出のときに読むだけです。保存するのは、抽出の結果と、候補の根拠になった行だけです。
大きな元帳も速く
数万行の元帳も、短い時間で読み込みます。読み込みの間も、画面は固まりません。
リースに当たるかどうかを決めるのは担当者です。AIの判定は案として表示し、自動では確定しません。判断に迷う場合は会計士に相談できます。
組込リースの発見
業務委託やITの契約に
含まれるリースを見つける
新基準では、業務委託・IT・物流などの契約に含まれるリース（組込リース）も識別が必要です。これらの契約書にもAI読取をかけ、リースを含む可能性がある契約を見つけます。
リースに当たるかどうかの最終的な判断は、根拠を確認したうえで人が行います。判断に迷う場合は会計士に相談できます。
MCPサーバー 開発中
お使いのAIから、
Leasyのデータを使う
Claude・ChatGPT・Microsoft CopilotなどのAIからLeasyに接続し、「今月のリース負債の増減を契約別に」「満了が近い契約は？」と自然な言葉で質問できます。報告資料づくりや確認作業に、普段お使いのAIをそのまま使えます。
- 最初は参照だけ。登録・変更はAIからでも申請まで（承認・締めは人） 今後
- 利用者ごとの認証と、その人の権限の範囲内でのみ接続
- 同じ会社の連結会計システムConsoleasyで本番提供している仕組み
MCP（Model Context Protocol）は、AIと外部のシステムをつなぐための共通の仕組みです。スタンダードプラン以上でご利用いただけます（現在開発中です。提供開始の時期はお問い合わせください）。
今月のリース負債の増減を契約別に教えて
Leasyからデータを取得しています
Leasyからデータを取得しました（参照のみ）
2026年9月のリース負債の増減です（上位3契約）。
| 契約 | 期首 | 増減 | 期末 |
|---|---|---|---|
| 本社オフィス賃貸借 | 84,210 | △1,352 | 82,858 |
| 物流倉庫B | 31,560 | ＋6,480再測定 | 38,040 |
| 社用車（20台） | 9,870 | △412 | 9,458 |
単位：千円
物流倉庫Bは、期間延長の覚書による再測定で増加しています。
満了が近い契約は？
AIチャット
使い方も、基準の考え方も、
画面の中で聞ける
画面右側のヘルプ欄から、使い方と基準の考え方を質問できます。回答はアプリ内の解説ページを根拠にします。
？を押せば、その画面のヘルプと、会計基準・税務の考え方の解説を、画面を見ながら読めます。クイズで理解を確かめることもできます。
差異の原因をAIが調べる
試算表と合わないとき、
元帳から原因を突き止める
台帳と会計システムの試算表の金額が合わないとき、AIが元帳の明細を調べ、差の原因となっている仕訳を突き止めます。二重計上、計上漏れ、科目や月の誤りなどの候補を、該当する仕訳とあわせて示します。
- 使用権資産・リース負債・償却費・利息の差を調査
- 原因の候補と該当する仕訳を表示し、人が確認して修正
AIで見積現金購入価額を調査
購入したらいくらかを、
AIが調べる
税務上のリース取引（売買扱い）に当たるかどうかは、リース料の合計額が、その資産を購入した場合の価額（見積現金購入価額）のおおむね90％を超えるかどうかで判定します。見積現金購入価額が分からないときは、AIが契約書や見積書からメーカー・型番・仕様などの物件の情報を読み取り、販売価格や市場価格を調べて、見積現金購入価額の候補を示します。
- 読み取った物件の仕様と、調べた価格の出典を表示
- 採用する金額は、根拠を確認してから人が決定
AIが調べた価格は参考値です。最終的な金額は、リース会社やメーカーへの確認などとあわせて判断してください。判断に迷う場合は会計士に相談できます。
AIを安心して使うために
AIに任せきりにしない
AIの読取結果は根拠を表示し、判断が必要な点は「要確認」で止めます。登録・承認・締めは人が行います。
契約書をAIの学習に使わない
AIに送った契約書は、AIの学習に使わない設定で利用しています。
権限の範囲内で、記録を残す
MCP接続は利用者ごとの認証と権限の範囲内で行い、操作はすべて記録します。
AIの読取結果は契約書の書き方などにより異なります。必ず内容をご確認ください。
