株式会社TKCがAIエージェント「FXエージェント」「OMSエージェント」の提供を発表、2026年9月末より本格提供開始

公開：2026年5月30日更新：2026年5月30日

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株式会社TKCは2026年5月、AIエージェント「FXエージェント」および「OMSエージェント」の提供を発表しました。「FXエージェント」は、クラウド会計システム「FXクラウドシリーズ」に、「OMSエージェント」は会計事務所向け業務管理システム「OMSクラウド」にそれぞれ組み込まれたAIエージェントです。2026年6月よりOMSエージェントの一部機能の先行提供を開始し、2026年9月末より本格提供を開始します。

FXエージェントとOMSエージェントの3つの設計思想
FXエージェント・OMSエージェントの機能詳細
FXエージェントにおけるMCPサーバー非提供方針とMicrosoft Foundry採用の背景
FXエージェントの推論範囲を限定する設計と学習ループ
FXエージェントとOMSエージェントの概要
trends編集部の一言
References

FXエージェントとOMSエージェントの3つの設計思想

両エージェントには、3つの大きな特長があります。第一は「Governance by Design」、第二は「Platform-Native AI」、第三は「Human in the Loop」です。

「Governance by Design」は、関与先企業の財務や請求、給与といった秘匿性の高いデータの漏えいを防ぐためのルールを、製品設計そのものに組み込む考え方です。両エージェントは、独立したサービスとしてではなく、「FXクラウドシリーズ」および「OMSクラウド」の内部に組み込まれた機能として動作します。関与先企業のデータがTKCの管理するシステムの境界を越えて外部に流出する経路は、設計上そもそも存在しません。

「Platform-Native AI」は、AIエージェントを単独の新サービスとしてではなく、顧客が日常的に使っているTKCシステムの中で動作するよう設計する方針です。AIが動く範囲は決められた業務の範囲に限定されており、データは常にTKCのシステム内部で処理されます。税理士法および個人情報保護法に基づく責任体系が、システム全体のしくみと一貫した形で設計されています。

「Human in the Loop」は、AIエージェントだけで業務を完結させるのではなく、税理士や関与先企業の経理担当者が必ず確認・承認するプロセスを組み込む設計です。誰が・いつ・どのような決定を下したかを記録し、明確にします。

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FXエージェント・OMSエージェントの機能詳細

「FXエージェント」は、中小企業の経営者・経理担当者の業務を支援するAIエージェントです。主な支援内容は次の通りです。

仕訳入力の自動化(過去の確定済み仕訳パターンの参照)
インターネットバンキングや業務システムとの自動データ連携
Webサイトに掲載されるインボイスの回収自動化
要注意仕訳の抽出(月次チェック報告書)
「FX2クラウド」（会計、販売管理、給与計算）の横断分析と作表支援
経営計画の策定と資金繰り予想の支援
経理実務・仕訳に関する一般的な質問への回答

「FXエージェント」は、TKC会員を通じて、関与先企業に提供されます。TKC会員による提供と月次巡回監査を組み合わせることで、品質が担保された自計化(企業が自社で日々の記帳を行うこと)が実現します。

「OMSエージェント」は、「OMSクラウド」に蓄積された財務情報・税務情報および会計事務所内の業務データをもとに、会計事務所の業務を支援するAIエージェントです。主な支援内容は次の通りです。

巡回監査の効率的な実施
税務と会計の一気通貫(デジタルシームレス)の強化
国税庁のチェックリストとのクロスチェック
経営助言のための財務分析支援
所内の業務知識・ナレッジ・過去事例の蓄積と学習支援
関与先企業からの問合せに対する回答のドラフト生成
「TKCワークストリームクラウド」との連携による業務効率化支援

「OMSエージェント」は、AIが税理士の判断を肩代わりするのではなく、税理士がより質の高い判断をより短い時間で下せるようにすることを目的としています。会計事務所の生産性向上への貢献が期待されます。

FXエージェントにおけるMCPサーバー非提供方針とMicrosoft Foundry採用の背景

TKCは、「ChatGPT」などの外部の汎用AIサービスから、TKCシステム内のデータに直接アクセスするしくみ(技術的には「MCPサーバー」と呼ばれます)を提供しません。これは外部接続を「閉じている」のではなく、法律業務を行う専門家が利用するAIエージェントであるがゆえの安全装置(セーフガード)という位置づけです。

「税理士法」は、税理士業務で知り得た秘密を正当な理由なく漏らすことを禁じています。「個人情報保護法」第28条では、海外の事業者に個人データを提供する際には本人の同意が必要と定めており、海外のAIサービスへのデータ送信は関与先1件ごとに同意を取ることが前提です。TKCは、これらの法的要請と安全装置としての設計思想を踏まえた製品設計とすることによって、利便性と安全性が両立できるAIサービスの提供を目指しています。

両エージェントの基盤となるAI環境には「Microsoft Foundry」を採用しました。入力データや生成結果は他の顧客やモデル提供事業者に共有されず、AIモデルの学習にもデフォルトでは使用されません。

どのモデルが・どのデータに・どのような処理を行ったかをすべて記録・確認できる監査ログ機能を備えており、セキュリティ境界やアクセス制御、データ暗号化(保存時・通信時)の機能が標準で提供されています。

推論先が国内に閉じるデプロイタイプを指定してデプロイする場合には「Microsoft Azure」の国内拠点でデータが処理されるため、データの所在地に関する関与先企業からの要請にも対応できます。多様なAIモデルから用途に応じて選択できる柔軟性も備えており、特定のモデル提供事業者に依存しないアーキテクチャを実現した点も特徴です。

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FXエージェントの推論範囲を限定する設計と学習ループ

「FXエージェント」が仕訳を生成する際、AIエージェントに推論させるのではなく、過去に税理士によって正確性が確認された確定済みの仕訳パターンを参照します。その中から最も妥当な仕訳を選択する設計を採用しています。TKCの分析では、ある関与先企業における特定の取引先との取引について、計上される勘定科目の組み合わせが1つであるケースが約7割を占めるという事実が明らかになりました。

確実なパターンマッチングで仕訳を生成できる範囲を最大化することによって、AIの不確実な推論によるリスク(ハルシネーション:AIが自信を持って事実と異なる回答を生成する現象)を構造的に排除し、税理士による検証を容易にしています。パターンが定まらない例外的なケースについては、AIは判断を保留し、経理担当者または税理士に判断を委ねる設計です。

「Human in the Loop」は、日々の業務における確認・承認だけではなく、税理士の専門的判断をAIの継続的な改善に活かす学習のループとしても機能します。

関与先企業が「FXエージェント」に仕訳の生成を指示すると、エージェントは月次巡回監査によって正確性が確認された確定済みの仕訳データを参照して仕訳を選択します。税理士が月次巡回監査でその正確性を確認し、確定済みパターンとして参照対象に追加されることで、継続的な精度向上に結びつく仕組みです。

FXエージェントとOMSエージェントの概要

項目	詳細
提供企業	株式会社TKC(本社:栃木県宇都宮市)
代表者	代表取締役社長飯塚真規氏
対象サービス(中小企業向け)	FXエージェント(FXクラウドシリーズに組み込み)
対象サービス(会計事務所向け)	OMSエージェント(OMSクラウドに組み込み)
AI基盤	Microsoft Foundry(条件により国内拠点処理に対応)
設計思想	Governance by Design / Platform-Native AI / Human in the Loop
外部AI接続	MCPサーバーによる外部接続は非提供
提供スケジュール	2026年6月 OMSエージェント一部機能先行提供 2026年7月プロトタイプ公開 2026年9月末本格提供開始

FXエージェント・OMSエージェントの詳細はこちら

trends編集部の一言

特定の取引先との取引で計上される勘定科目の組み合わせが1つであるケースが約7割を占めるというデータは、注目に値します。AIが「推論で答えを出す範囲」を意図的に絞り込み、確実なパターンマッチングを最大化するという設計判断は、生成AIの業務活用における「どこまでAIに任せるか」という問いへの一つの答えです。マーケティング業界の文脈に置き換えると、自動化の範囲を確実性の高い領域に限定し、例外には人が関与する設計は、業界全体のAI活用における信頼性確保の議論と重なるアプローチと捉えられます。

マーケティング業界全体でも、AIツールの活用範囲をどう設定するかは継続的な論点になっています。「AIが出した結果を人が確認・承認する」というループを設計に組み込み、その履歴をすべて記録するという構造は、説明責任を重視する規制業種におけるAI活用の先行事例として、今後の市場動向に一石を投じるアプローチと言えます。

税理士法や個人情報保護法の要請を踏まえて外部AIツールからの直接接続を提供しないという判断も、「使えないのではなく、法的責任を全うするための安全装置」と説明している点が明快です。規制業種においてAIをどう導入するかという文脈では、業界全体としても参照されうる事例と言えます。