理想の経理人材が
市場に見つからない
実務経験とITリテラシーを兼ね備えた人材の採用コストは高騰。募集をかけても、自社の文化やルールにフィットする人材に出会える確率は極めて低くなっています。
課題
「人」に依存するリスク、
そろそろ限界ではありませんか？
実務経験とITリテラシーを兼ね備えた人材の採用コストは高騰。募集をかけても、自社の文化やルールにフィットする人材に出会える確率は極めて低くなっています。
「あの人に聞かないとわからない」という業務の属人化が進行。プロセスの透明性が失われ、ミスや遅延の兆候を経営層が把握できないリスクを抱えています。
現任者の退職や休職が引き金となり、引き継ぎ不足で業務がストップ。残されたメンバーの負荷が急増し、さらなる離職を招く負の連鎖を招いてしまいます。
社内のセキュリティ基準で生成AIを使えない。使えても、どの業務にどこまでAIを任せてよいか判断基準がない。経理へのAI活用が進まないまま時間が過ぎていきます。
経理人材を「探す」時代から、経理チームを「持つ」時代へ
ツール導入だけでは差がつかない今、必要なのはAIを前提とした業務フローの再設計と運用体制です。
キャスターの経理チームが、外部の経理部としてその両方を担います。
受託体制
フロント・経理実務監修チーム・カスタマーサクセスの役割分担で、
外部の経理部として機能するチームがご支援します。
ダブルチェック体制と自社システムによる作業管理で
「高品質」を実現
裏側ではカスタマーサクセスが業務の受託状況を監督しています。
人材の選抜基準
弊社独自の基準を通過した、高い専門スキルを持つ人材がチームを組んでご支援します。
フロント（受託案件の管理者）
経理実務監修者
キャスト（作業者）
カスタマーサクセス
対応業務
売上・債権管理から月次・年次決算まで、経理業務を丸ごと巻き取ります
売上請求書の発行・発送
入金消込・売掛金管理
支払請求書処理・支払準備
経費精算・給与支払
仕訳入力（記帳）
月次・年次決算
（顧問税理士との連携）
※上記は対応業務の一例です。
※振込作業の代行には同意書の締結が必要です。
※税額計算・確定申告など税理士独占業務は対象外です。
ご利用の流れ
オンボーディングから本稼働までの5ステップ（オンボーディングは初月〜3ヶ月目が目安）
どちらがどこまでを行うのかを確認します
お客様からキャスターへ業務を引き継ぎます
要件定義は人が行い、データ化をAIが担います。Claudeで業務フローを整理・構造化し、Scribeで作業手順書を作成（PDFでお渡し可能）
受託を行う担当者へ引き継ぎます
2ヶ月目から引き継ぎが完了した業務の受託を開始し、イレギュラー業務も把握したうえで3ヶ月目に完了
導入後、ここまで変わる
人の記憶と手作業
業務フロー・作業手順書に
基づく標準化された運用
担当者1人の稼働に依存
フロント・監修者・作業者の
チームで対応
担当者の頭の中（ブラックボックス）
業務フロー・手順書をデータ化し、
お客様にもお渡し
退職・休職で業務がストップ・混乱
チーム体制と手順書で業務を継続
採用費用、教育費用、人による作業
採用・教育は不要。
かかった時間分の従量課金
セルフチェックによるヒューマンエラー
監修者によるダブルチェックと
自社システムでの作業管理
AI×経理チームだからできる3つの価値
「外部の経理部」として
丸ごと巻き取り
月次・年次決算、システム導入、最適化提案、IPO伴走まで、経理部主担当クラスのチームが対応します。
AI活用による
「業務の標準化」
オンボーディングでClaudeを活用して業務フローを把握するため、把握の仕方が統一され、標準化が進みます。
AI活用による
「ご請求額の低減」
人によるオンボーディングの一部をAIに置き換えます。従量課金のため、その分ご請求額が低減されます。今後は経理作業（第二弾・開発中）、フロントコミュニケーション（第三弾）へとAIの活用範囲を広げていきます。
AIを使える会社にも、使えない会社にも、
現実的な効率化を
経理業務でAIを活用しようとすると、企業の状況によって二つの課題が生じます。
GASによる定型作業の自動化、会計ソフトの標準機能・API連携の活用、外注の最適化をご提案。難しい場合も、従来通り人がすべての業務を受託します。
Coming soon
AIに任せる範囲と人が担う範囲の整理、安全な運用ルールの設計と手順書化、実業務での定着まで伴走します。
シンプルな料金体系
CASTER NEO Accounting ACCプラン
月次決算をまるごと巻き取り、経理の主担当がほしい企業向け。例）月次・年次決算まで
月額 ¥ 225,000 ～ (税込 ¥247,500～)
¥7,500／時間（BASICプランの場合）
▼料金詳細
BASICプラン
LONGプラン
