【2026年最新】経理業務をAI化する方法｜Claude Code／Codexで仕訳・経費精算・請求書管理を無人で回す完全ガイド
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この記事の内容
「経理業務をAI化したいが、何から始めればいいか分からない」——中小企業の経営者や経理担当者から、AI鬼管理に寄せられる相談の中で最も多い類型のひとつです。
結論から言います。経理業務のAI化で最初に狙うべきは「毎月同じ手順で繰り返す処理」です。仕訳入力・経費精算の照合・請求書の発行と突合・入金消込・月次報告書の作成——これらはルールが明確で、手順が毎回ほぼ同じ、かつミスの影響が大きい。Claude Code／Codex（AIエージェント）との相性が最も良い業務群です。
この記事では、経理業務のAI化を「どこから・どの順番で・どうやって」進めるかを、AI鬼管理を運営する株式会社GENAIがクライアント企業での実践をもとに解説します。理論だけでなく、実際に動く仕組みの作り方まで踏み込んでお伝えします。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
01 DEFINITION 経理業務のAI化とは何か――「効率化」と「自動化」の決定的な違い ここを混同すると「ツールを導入したのに何も変わらない」で終わる
📚 用語解説
経理業務のAI化：人間が手作業で行っていた経理処理（仕訳入力・照合・集計・報告書作成など）を、AIエージェントが自律的に実行する仕組みを構築すること。ChatGPTに「仕訳を教えて」と聞く「効率化」とは異なり、AI化は人間の操作なしにトリガーによって処理が走り続ける「自動化」を意味する。
経理業務のAI化を語るとき、「効率化」と「自動化」を混同している会社が非常に多い。この違いを最初に整理しておかないと、AIを導入しても「結局人間が作業しているじゃないか」という状態から抜け出せません。
| 効率化（AI活用） | 自動化（AI化） | |
|---|---|---|
| 人間の役割 | 作業の主体。AIは補助 | 最終確認のみ。AIが処理主体 |
| 典型的な使い方 | ChatGPTに仕訳の仕方を聞く | 月次の仕訳入力をAIが自動実行 |
| 作業負荷の変化 | 1件あたりの時間は短縮 | 件数が増えても人の工数は増えない |
| ミスのリスク | 人間が都度作業するため残る | 検証済みロジックが毎回実行されるため激減 |
| 向いている局面 | 判断が必要な一時的な作業 | ルールが決まった繰り返し処理 |
AI鬼管理が目指すのは右列の「自動化」です。Claude Code／CodexをはじめとしたAIエージェントは、デスクトップアプリ上で日本語の指示だけで動く仕組みを作れます。「毎月25日に売掛金の一覧をスプレッドシートから読み込み、入金データと突合して未入金リストを作成し、担当者にメール下書きを送る」という処理全体を、一度設計してしまえばあとはトリガーで自動実行できます。
📚 用語解説
AIエージェント：ChatGPTのような「質問に答えるAI」と違い、ファイル操作・データ集計・外部サービス連携などの「作業そのもの」を自律的に実行するAI。Claude Code（Anthropic社）やCodex（OpenAI社）が代表格。日本語の指示だけで動かせるため、プログラミング知識なしに業務自動化の仕組みを構築できる。デスクトップアプリとして提供されている。
もちろん、経理業務の中には「自動化」よりも「効率化」の方が向いているものもあります。例えば、初めて出くわした種類の取引の勘定科目を確認したいときや、決算書のコメント文案を考えたいとき——これらは判断要素が多く、毎回手順が異なるため、AIに聞きながら人間が作業する「効率化」の方が合理的です。「この業務はどちら向きか」を見極めることが、経理AI化の第一歩です。
AI鬼管理山崎
02 BUSINESS MAP AI化に向いている経理業務の全体マップ どの業務からAI化すべきか。優先度の高い領域を一覧で整理する
経理業務の全体像をAI化の適性別に整理します。「ルールが明確」「毎月同じ手順」「件数が多い」の3条件が揃うものほど、AI化の効果が大きくなります。
| 業務 | AI化適性 | AI化のポイント |
|---|---|---|
| 仕訳入力 | ◎ 高 | 銀行明細・レシートデータを読み込み、勘定科目ルールに従って自動仕訳 |
| 経費精算の照合 | ◎ 高 | 申請データとカード明細を突合し、差異を自動抽出 |
| 請求書発行 | ◎ 高 | 受注データから請求書を自動生成し、メール送信まで自動化 |
| 入金消込 | ◎ 高 | 銀行入金データと売掛金一覧を突合し、消込と未入金リストを自動生成 |
| 月次報告書の作成 | ○ 中〜高 | 会計データから数値を引き出し、レポートフォーマットに自動入力 |
| 資金繰り予測 | ○ 中 | 過去データと受注残から予測計算。異常値検知も自動化可能 |
| 税務申告書の作成 | △ 中 | データ集計部分はAI化可能。最終判断は税理士との確認が必要 |
| 新規取引の勘定科目判定 | △ 中 | AIで候補を提示し人間が確認するハイブリッドが現実的 |
| 経営判断・資金戦略 | ✕ 低 | 定性的判断が主。AIは情報整理の補助に留める |
優先順位のつけ方は単純で、「◎ 高」の業務から始めるです。仕訳・経費照合・請求書・入金消込は毎月必ず発生し、件数が多く、ミスが財務数値に直結する。まさにAI化の「ど真ん中」です。
仕訳入力→入金消込→残高確認→月次報告という「月次締めサイクル」を一連のワークフローとして設計すると、AI化の効果を最大化できます。各ステップを個別に自動化するのではなく、前のステップの出力が次のステップの入力になるパイプライン型のワークフローが理想です。AI鬼管理では、この月次サイクル全体を一つの自動化ワークフローとして設計・構築することを標準アプローチにしています。
また、AI化の対象を選ぶ際に見落としがちなのが「例外処理の頻度」です。ある業務を100件処理したとき、そのうち何件が通常ルールで処理できるか、何件が例外判断を必要とするかを事前に把握しておきましょう。例外が5%以下なら「通常処理をAIに任せ、例外だけ人間が処理する」という分担が機能します。例外が多い業務は、例外判断のルール化を先に行う必要があります。
代表菅澤
03 PREREQUISITES AI化の前提：「業務ルールの言語化」なしに始めると失敗する 「やること」を書き出す前に、「判断基準」を言語化することが先決
経理業務のAI化で最も多い失敗パターンは、「ツールを入れたが思ったように動かない」です。その根本原因はほぼ必ず「業務ルールを言語化していないまま進めた」ことにあります。
📚 用語解説
業務ルールの言語化：AIが処理を正確に実行するために必要な「判断基準の文章化」。例えば仕訳自動化なら「A社からの振込は売上/売掛金で処理、ただし"前受"と付いている場合は前受金で処理する」という条件分岐を明文化すること。これが曖昧なままAIに指示を出すと、AIは正確に「曖昧なルールを曖昧なまま実行」してしまう。
言語化が必要なルールの例を挙げます。入金消込であれば「入金者名が得意先名と完全一致しない場合はどう処理するか」「振込手数料が差し引かれた場合は差額を許容するか、雑損失で処理するか」「期をまたぐ前払いはどう区分するか」——これだけでも自社固有のルールが存在するはずです。
この言語化作業は、AI化の準備ではなく業務の棚卸しそのものです。「自分たちが何をどう判断してやっているか」を文章にする。やってみると、属人化していた暗黙知が浮き彫りになります。担当者が退職してもAIも人も同じ処理ができる状態にする、というのが経理AI化の本質的な効果の一つでもあります。
会計ソフトからエクスポートしたCSVやExcelをそのままAIに渡そうとするケースがありますが、列名・フォーマットがソフトによって異なり、個人情報を含むケースもあります。AI化の際は「AIに渡す入力データの定義」を最初に決めておくことが重要です。どのフィールドを渡し、どのフィールドは渡さないか、それがAI化設計の基本です。
代表菅澤
04 LIMITATIONS 手作業経理の限界と典型的な事故パターン なぜ今、経理のAI化が必要なのか。手作業が破綻する瞬間を知る
「うちの経理はそれほど複雑ではない」という会社でも、事業が成長するにつれて必ず壁にぶつかります。取引件数の増加・スタッフの離職・繁忙期の集中——そのたびに経理担当者の負荷が上がり、やがてミスが発生します。手作業経理の典型的な事故パターンを整理します。
AI鬼管理のクライアント企業のある製造業では、月次の仕訳入力から報告書作成まで経理担当2名で合計40時間以上かけていました。Claude Code／Codexによるワークフロー自動化後は、確認作業を含めて月5時間程度に短縮されています。短縮された35時間は「ミスを探す時間」ではなく「数字を経営に活かす時間」に変わった——これが経理AI化の本質的な価値です。
📚 用語解説
月次締め：毎月末（または翌月初）に行う経理上の締め処理。銀行残高の確認・売掛金・買掛金の残高確認・仕訳の入力・財務諸表の作成などを行う。手作業では件数が多い月は数日かかることもあり、経営者への報告が遅れる原因になる。AI化による月次締めの高速化は、経営判断のスピードにも直結する。
もう一つ見落とされがちな限界が「経理担当者の属人化リスク」です。長年担当している一人の社員が辞めたとき、その人の頭の中にしか存在しない処理ルールも一緒に消えてしまいます。採用・引継ぎには3〜6ヶ月かかることも珍しくなく、その間は経理が正しく回らない。AI化を進める際に業務ルールを言語化することは、この属人化リスクの解消にも直結します。
AI鬼管理山崎
05 PRIORITIZATION どこから着手するか――AI化の優先順位の決め方 いきなり全部やろうとすると失敗する。最初の1業務の選び方
経理業務のAI化は一度に全部やろうとすると必ず挫折します。最初の1業務を正しく選んで成功体験を作ることが、その後の横展開を決定的に楽にします。
最初の1業務として最適なのは、次の4条件を満たすものです。
この条件に最も合致する業務として、AI鬼管理が多くのクライアント企業で最初の題材に選ぶのは「入金消込の自動化」または「月次報告書の自動生成」です。どちらも毎月発生し、手順が明確で、人手がかかっていて、ミスの影響が大きい——まさに理想的な「最初の1業務」です。
また、月次の「経費精算の照合」も有力な最初の候補です。クレジットカード明細と申請データを突合して差異を抽出する作業は、ルールが明確で、AIに手順を覚えさせやすい。月10〜30件程度の規模でも、手作業より正確かつ速く処理できます。経費精算のAI化に特化した解説はこちらでも詳しく紹介しています。
「時間がかかっている」と「AI化しやすい」は別です。時間がかかっている作業が複雑な判断を含む場合は後回しにして、「手順が決まっている」業務を最初に選んでください。成功体験を作ることが最優先です。
月次決算業務のAI化については、月次決算AIの具体的な実装方法も参考にしてください。経理AI化の全体設計については経理・会計業務のAI自動化 完全ガイドでより詳しく解説しています。
AI鬼管理山崎
06 AUTOMATE WITH AI 【核心】Claude Code／Codexで経理業務を自動化する具体的な方法 ここからが本番。AIエージェントで「無人で回る経理」を作る
📚 用語解説
Claude Code／Codex：Claude CodeはAnthropic社、CodexはOpenAI社が提供するAIエージェント。ChatGPTのような対話型AIと異なり、ファイル操作・データ集計・フォーム入力などの「作業そのもの」を自律的に実行できる。プログラミング不要で、日本語の指示だけで業務ワークフローを構築できる。経理業務のAI化では、既存のExcelやCSVをそのまま活用できるため、大規模システム移行なしに自動化を実現できる。
ここからが記事の核心です。以降の操作イメージは弊社が主に使うClaude Codeで説明します（Codexでも同じことができます）。
6-1. 「AIに聞く」と「AIが自動でやる」は全く別物
ChatGPTで仕訳の仕方を調べるのは効率化です。「AIを活用している」感覚はありますが、人間は作業の主体のまま。毎月同じ調べ物を繰り返し、入力ミスも発生し続けます。
一方、Claude Code／Codexで実現する自動化は、処理の流れ（ワークフロー）そのものをAIが担います。「毎月末に銀行CSVを読み込み、勘定科目ルールに従って自動仕訳し、異常値があればアラートを上げる」という一連の処理を、一度設計したら毎月自動で実行できます。人間の仕事は、完成したレポートを確認することだけです。
6-2. 経理業務を無人で回す：自動化ワークフローの設計図
| これまで人間がやっていた作業 | Claude Code／Codexに任せた後 |
|---|---|
| 銀行明細を見て手動で仕訳を入力（1件2〜5分） | CSVを読み込んでルールで自動仕訳（100件でも1分未満） |
| 申請書とカード明細を突合して差異を手動チェック | 突合結果と差異リストを自動生成し、差額のある件だけを通知 |
| 売掛金リストと入金明細を照合して消込 | 入金データと売掛金一覧を自動突合、未消込リストを自動出力 |
| 月末に数字を集めて報告書フォーマットに入力 | 会計データから数値を引き出して報告書を自動生成 |
| 異常値・未処理を人間が目視チェック | 基準値を超えた取引・未処理件数を自動検知してアラート |
大切なのは、既存のExcelやスプレッドシートをそのまま活用できることです。会計ソフトを乗り換えなくても、今のデータ管理の枠組みを維持したまま「手作業の部分だけ」をAIに任せられます。投資コストは最小限で、効果は最大化できます。
6-3. AI化後の経理フローのイメージ（クライアント企業の事例）
AI鬼管理のクライアント企業であるサービス業（従業員30名）の事例です。月次の経理処理は「経費申請の照合→仕訳入力→入金消込→月次レポート作成」という4ステップで構成されており、これを全てClaude Code／Codexのワークフローに落とし込みました。
このクライアント企業での月次経理工数は、AI化前の週平均12時間から週平均2時間（確認・承認作業）に削減されました。削減した10時間は「正しいかチェックする時間」ではなく、「数字を使って考える時間」に変わっています。
……ここまで読むと「明日から始められそうだ」と感じるかもしれません。しかし正直にお伝えすると、Claude CodeやCodexを検索しながら独学で経理業務に組み込もうとした会社の多くが、ある段階で止まります。次の章でその「壁」の正体を説明します。
代表菅澤
07 IMPLEMENTATION 実践3ステップ：「無人で回る経理ワークフロー」の作り方 Claude Codeで経理を自動化するための、具体的な着手手順
プログラミング不要で経理業務をAI化する手順を、クライアント企業での実践をもとに3ステップで整理します。
📚 用語解説
ワークフロー自動化：複数の処理ステップ（データ読み込み→変換→チェック→出力→通知）を連結し、トリガー（特定の日時・ファイルの到着など）で自動起動する仕組みを作ること。Claude Code／Codexでは、日本語の指示だけでこのワークフロー全体を設計・実行できる。一度作成すれば、同じトリガーが来るたびに人間の操作なしに処理が走り続ける。
ここで一点重要な補足があります。ステップ2の「動作テスト」は省略しないでください。過去データで突合してみたら5%の件数で判断が合わなかった、という発見は珍しくありません。本番前にこの差を埋めておくことが、AIに誤った処理を自動で量産させないための唯一の防壁です。
AI鬼管理山崎
08 THE 3 WALLS 独学で止まる「3つの壁」――AI鬼管理が最短で越える方法 Claude Codeは強力だからこそ、最初の設計を誤ると逆効果になる
経理業務のAI化を独学で進めようとした企業が止まるポイントは、ほぼ次の3つに集約されます。
壁1：自社ルールを「正確に言語化」できない
Claude Code／Codexは指示した通りに正確に動きます。つまり、曖昧なルールを渡すと、曖昧なまま自動化されます。「振込手数料が差し引かれた場合の処理」「期をまたぐ前払いの区分」——こうした細かいルールを言語化しないまま進めると、毎月正しくない処理が自動で走り続けます。財務数値への影響が出て初めて気づく、という最悪のケースも起こりえます。
壁2：検証の型を知らない
「動いたから本番に入れた」は危険です。過去データとの突合・異常値を意図的に混ぜたテスト・月次境界の処理確認——こうした検証の型を知らずに本番運用を始めると、「処理はしているが正しいかは誰も知らない」状態になります。経理AI化の独学で最も多い失敗パターンです。
壁3：担当者1人に依存した「第二の属人化」
手作業経理の属人化をAI化で解消したはずが、「AIワークフローを作った担当者しか直せない」という新たな属人化が生まれることがあります。担当者が異動・退職したとき、仕組みが止まって誰も手を出せなくなる——これはエクセル属人化と同じ構造です。複数人が読み書きできる状態まで持っていくことが、AI化を会社の資産にするために必要です。
| 独学で導入 | AI鬼管理（伴走支援）で導入 | |
|---|---|---|
| 業務ルールの言語化 | 自力で書き起こす（時間と質のリスク） | 実際の帳票・CSVを見ながら一緒に言語化 |
| 最初の題材選定 | 手探りで難しい業務から始めがち | 成功しやすい業務を棚卸し時に一緒に選定 |
| 検証の型 | テストなしで本番投入しがち | 過去データ突合・異常系テストまでセットで提供 |
| 社内定着 | 担当1人に依存（属人化が再発） | 複数名が扱える状態まで研修形式で育成 |
| 横展開 | 1業務で力尽きることが多い | 月次経理全体→他業務へ同じ型で展開 |
「AI鬼管理」とは——3〜6ヶ月で経理業務のAI化を実現する伴走プログラム
AI鬼管理は、Claude Code／Codexをはじめとした最新AIによる業務自動化を3〜6ヶ月間・オンラインセッション形式で伴走するトレーニングプログラムです。ツールの説明だけの座学ではなく、受講者自身の経理業務——実際に使っている帳票・CSVファイルを教材に——実際に動くワークフローを自分の手で作り切るところまでやります。AI鬼管理を運営する弊社（株式会社GENAI）自身のバックオフィスも同じ仕組みで運用しています。
対象は従業員1名以上の会社の経営層・経理責任者で、プログラミング経験は問いません。月次経理に追われて本業に集中できない経営者、担当者が辞めたら困る属人化経理を抱えている会社ほど、効果が出やすい設計です。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
09 COMPARISON & SUMMARY 手作業 vs 会計ソフト vs Claude Code／Codex：3択の判断基準 自社の規模と体制に合った経理AI化の「正解」を選ぶ
| 手作業経理 | 会計ソフト | Claude Code／Codex自動化 | |
|---|---|---|---|
| 月次の処理工数 | 件数に比例して増加 | 入力補助で多少短縮 | トリガー起動で件数増えても工数ほぼ一定 |
| 初期コスト | ゼロ（人件費は隠れコスト） | 導入・設定費 | ワークフロー設計のみ（既存ファイル流用可） |
| 月額コスト | ゼロ（人件費換算では高い） | ユーザー数×数千円 | AI利用料のみ（複数業務に共用） |
| 属人化リスク | 高い（担当者依存） | 中（ソフト依存） | 設計時に言語化→低減できる |
| 既存業務の継続性 | そのまま継続 | データ移行が必要なケースも | ExcelやCSVはそのまま活用可能 |
| 経理以外への展開 | なし | なし（経理専用） | 給与・請求書・月次報告など横展開可能 |
判断の基準はシンプルです。
経理業務のAI化は「会計ソフトを乗り換えることではない」と繰り返し強調します。大切なのは「月次の繰り返し処理をAIに渡し、人間は判断と確認に集中できる状態を作ること」です。それを実現するツールとして、現時点では Claude Code／Codexが最も柔軟で、既存業務への導入障壁が最も低い選択肢です。
代表菅澤
経理業務のAI化を、貴社の実際の帳票で一緒に設計しませんか
「うちの入金消込はどこから自動化できる？」「Excelのまま使えるの？」「担当者が辞めたときのリスクを減らしたい」——そんなご相談、AI鬼管理の無料相談でお気軽にどうぞ。
実際に使っている帳票・CSVファイルを見ながら、どの業務をどの順番でAI化するかをその場で一緒に設計します。
AI鬼管理山崎
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AI鬼管理
Claude Code・Cowork導入支援から業務設計・社内浸透まで実践ベースで伴走。「自社で回せる組織」を90日で作る経営者向けトレーニング。
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よくある質問
Q. 経理業務のAI化とは具体的に何をすることですか？
A. 経理業務のAI化とは、仕訳入力・経費精算の照合・請求書発行・入金消込・月次報告書作成など、毎月繰り返して行っている経理処理の流れをAIエージェント（Claude Code／Codexなど）に任せる仕組みを作ることです。ChatGPTに質問して「効率化」することとは異なり、AI化では人間がボタンを押さなくても決まったトリガーで処理が自動で走り続けます。人間の仕事は最終確認と例外対応のみになります。
Q. 経理業務のAI化に会計ソフトの乗り換えは必要ですか？
A. 必要ありません。Claude Code／Codexによる経理業務の自動化は、既存のExcelやCSVファイルをそのまま活用できます。会計ソフトからエクスポートしたデータを読み込んで処理するワークフローを設計するため、現在使っているソフトや業務フローを大きく変えずにAI化を進められます。大規模システム移行のコストや従業員への教育コストを最小限に抑えられる点が、Claude Code／Codexによるアプローチの大きな利点です。
Q. どの経理業務からAI化を始めれば良いですか？
A. 「毎月同じ手順で繰り返す」「インプットとアウトプットが明確」「現在の手作業工数が多い」の3条件を満たす業務から始めるのが原則です。多くのクライアント企業で最初の題材として成功しているのは「入金消込の自動化」と「月次報告書の自動生成」です。どちらも毎月発生し、手順が明確で、件数が多く、ミスの影響が大きい——AI化の効果が出やすい業務です。自社に合った優先順位はAI鬼管理の無料相談で一緒に診断できます。
Q. プログラミングの知識がなくても経理業務を自動化できますか？
A. できます。Claude Code／Codexは日本語の指示だけで動くAIエージェントです。「毎月末に銀行CSVを読み込んでこのルールで仕訳して」と日本語で説明するだけで、AIがワークフローの設計と実行を担います。AI鬼管理のクライアント企業でも、プログラミング未経験の経理担当者が同様の仕組みを運用しています。ただし、「自社の業務ルールを正確に言語化する」能力は必要で、これが最初の壁です。AI鬼管理のセッションでは、この言語化を伴走します。
Q. 経理業務のAI化を独学で進める場合、どこで詰まりますか？
A. 独学でのAI化が止まる主な壁は3つです。①自社の業務ルールを正確に言語化できず、AIが曖昧なまま自動化してしまう。②検証の型を知らず、間違った処理が本番で走り続けるリスクを認識していない。③AI化を担当した1人が退職すると仕組みが止まる「第二の属人化」が起きる。特に経理は財務数値に直結するため、①②を丁寧に行わないと、正しくない帳簿を自動で作り続けるリスクがあります。AI鬼管理では言語化・検証・社内定着まで伴走します。
Q. 経理業務のAI化でどのくらい工数が削減できますか？
A. AI鬼管理のクライアント企業では、月次経理工数が週平均10〜15時間から週2〜3時間（確認・承認作業）に削減されるケースが多くあります。具体的な削減効果は業務の複雑さ・件数・現状の手作業比率によって異なります。重要なのは、削減された時間が「作業から解放された時間」になるだけでなく、「数字を経営判断に活かす時間」に転換されることです。初回の無料相談で現状の工数を確認し、自社での効果を一緒に見積もることができます。
Q. Claude CodeやCodexでの経理業務の自動化は独学でもできますか？
A. ツール自体を使い始めることは独学でもできます。ただし、経理業務のような「ルールの正確性が財務数値に影響する領域」での独学は慎重になってください。業務ルールの言語化・過去データを使った突合検証・例外処理の設計まで行わないと、「自動化されているが正確ではない」状態が発生します。最短で確実に立ち上げたい場合は、AI鬼管理のような実務ベースの伴走支援を活用することで、設計ミスによるリスクを大幅に低減できます。
Q. 経理担当者が1人しかいない小規模な会社でも経理AI化は可能ですか？
A. 可能で、むしろ経理担当者が1人の会社こそAI化を優先すべき状況といえます。担当者1人に依存している経理は、その人が不在・退職した瞬間に業務が止まるリスクを抱えています。AI化は工数削減だけでなく、業務継続性のリスクヘッジにもなります。また、1人の担当者がAI化によって月次作業から解放されれば、その時間を採用・育成・経営分析など他の業務に振り向けられます。
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- Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
