お金を管理するAIエージェントを監査する方法
財務のプロが実際の口座をClaudeに任せるときの管理手順。ルールで範囲を決め、変更はすべてプレビューし、結果を監査する。使ったプロンプトもそのまま紹介します。
AIエージェントは、財務チームに入った新人のように扱いましょう。できることの範囲をルールで決め、データに手を加える前にすべての変更をプレビューさせ、実行したあとは監査します。定型的な9割は任せ、判断の難しい1割は自分に戻してもらう。ツールは変わり続けますが、管理の仕方は変わりません。
これがMike Dionさんのやり方です。Mikeさんは他人の数字を照合するのが仕事なのに、自分のお金の管理には毎月数時間を手作業で費やしていました。そこで実際の口座34件をEraにつなぎ、30日間Claudeに作業を任せながら、すべての段階をコントローラーの目で押さえました。このガイドでは、Mikeさんが使ったプロンプトとともにその方法を紹介します。あなたの口座でも同じ確認ができます。
お金を管理するAIエージェントに必要な3つの管理とは？
範囲を決める、プレビューする、監査する、の3つです。ルールは、Claudeが自分の判断で行えることの範囲を決めます。プレビューは、ルールを実行する前に、何が変わるのかを正確に見せてくれます。監査では、どのルールが動いたか、一度も動かなかったルールはどれか、Claudeがどこで推測していたかがわかります。
| 管理 | 役割 | Claudeへの頼み方 | 確認するポイント |
|---|---|---|---|
| 範囲を決める | あなたの判断を常設のルールにする | 「問題の上位3つについて、それぞれ自動化ルールを書いて。まだ何も作らないで」 | 各ルールに、わかりやすい名前、平易な言葉のフィルター、1つのアクション、優先度があるか |
| プレビュー | 何も保存せずに、過去の取引でルールを試す | 「ルール1を直近90日分でプレビューして」 | 一致件数と、自分でも同じように分類したと思えるサンプル取引 |
| 監査 | ルールが実際に何をしたかを確認する | 「直近30日分のルールのヒットレポートを出して」 | 重複しているルール、一度も動かないルール、Claudeが自信を持てなかった判断 |
順番には意味があります。それぞれの管理が、前の段階で見落としたものを拾います。
Claudeに口座へのアクセスを許可するには？
Eraで口座をリンクし、Era ContextをClaudeにコネクタとして追加して、アクセスを承認します。Eraは、取引、カテゴリ、ルール、タグといった、あなたのお金に関するコンテキストを保持します。作業をするのはClaudeです。あなたが承認しない限り、何もつながりません。
- Eraで銀行とカードをリンクする。 Eraが、すべての接続の取引を1か所にまとめます。
- Era ContextをClaudeに追加する。 Era ContextをClaudeに接続すると、ClaudeのコネクタディレクトリでEra Contextが開きます。
- サインインして承認する。 Eraにサインインし、同意画面で承認します。
画面のスクリーンショットやほかの接続方法は、Claudeを銀行口座に接続する方法をご覧ください。
Claudeは操作の前にあなたの許可を求めます。また、銀行側のものは何も変更できません。Claudeが作業するのは、Eraにあるあなたのデータのコピーで、あなたの承認のもとで行います。
Eraの調整セクションでは、Claudeが整えたカテゴリ、ルール、タグを確認できます。作業はAIの中で行われ、コンテキストはEraに残ります。
ChatGPTでも同じことができますか？
できます。Era ContextはChatGPTとCodexの公式プラグインとしても使えます。ルール、カテゴリ、タグ、メモリは特定のアシスタントではなくEraにあるため、ChatGPTもClaudeと同じコンテキストをもとに動きます。Mikeさんも動画でまさにこの点に触れています。ChatGPTに切り替えて同じ質問をすれば、同じ答えが返ってくるはずです。
- プラグインを追加する。 ChatGPTのEra Contextを開いて追加します。
- サインインして承認する。 Eraにサインインし、Claudeのときと同じように同意画面で承認します。
EraはClaude、ChatGPT、OpenClawをはじめ、数十のMCP対応クライアントで使えます。管理の仕組みを一度作れば、つないだどのアシスタントもそれに従います。設定の詳しい手順は、ChatGPTを銀行口座に接続する方法をご覧ください。
カテゴリの誤りを見つけるには？
何かを直してもらう前に、まず直近30日分の監査をClaudeに頼みましょう。知りたいのは、件数、その原因になっている店舗、そしてカテゴリの誤りが実際の予算項目をゆがめている箇所です。そのうえでルールを頼み、まだ作成しないよう伝えます。
Mikeさんが使ったプロンプトはこちらです。
「直近30日分の取引を取り出して、カテゴリ分けを監査して。知りたいことは3つ。私なら選ばないカテゴリに入った取引が何件あるか。その大部分を生んでいる店舗はどこか。実際の予算項目を過大または過小に見せるカテゴリにお金が入っているのはどこか。件数と店舗を見せて。問題の上位3つについて、それぞれ自動化ルールを書いて。ルールごとに、ルール名、平易な言葉での正確なフィルター条件、アクション、優先度を示して。まだ何も作らないで」
Mikeさんの口座では、Claudeが343件の取引を確認し、そのうち12%がMikeさんなら選ばないカテゴリに入っていました。Claudeが提案したルールは3つです。
- カードの自動引き落としは、表記の違いを問わずすべて支出ではなく振替として扱う。
- 普通預金口座に入るHSAの払い戻しを振替として扱う。
- マーケットプレイスの注文は、1件で複数のカテゴリにまたがることがあるため、確認対象としてマークする。
「まだ何も作らないで」の一言が管理そのものです。ルールが取引に1件でも触れる前に、自分で確認できる言葉で、まず紙の上に書き出してもらえます。
ルールが何かを変える前にプレビューするには？
ルールを過去の履歴で試し、一致した取引を見せるようClaudeに頼みます。プレビューは何も保存せず、何も変更しません。一致した内容が正しければ、ルールを作成し、新しい取引だけでなく既存の取引にも適用するよう伝えます。
Mikeさんのプレビュー用プロンプトはこちらです。
「ルール1を直近90日分でプレビューして。何かに手を加える前に、一致件数とサンプル取引を10件見せて」
Mikeさんの口座では、1つ目のルールに2件の取引が一致しました。内容が正しかったので、Mikeさんはこう頼みました。
「これらのルールを作成して、過去の取引にもさかのぼって適用して」
ルールが有効になり、6月、7月、8月の取引3件が変更されました。それ以降、条件に一致する新しい取引は、最初から分類された状態で届きます。
ここで役立つ点が2つあります。1つ目は、各ルールに優先度があり、2つのルールが同じカテゴリを設定しうる場合は、優先度の高いルールが勝つことです。2つ目は、あとでルールを削除するときに、そのルールが行ったすべての変更を元に戻すかどうかを選べることです。ルールは一方通行ではありません。ルールの作成には編集権限が必要で、Organizeプランから利用できます。各プランの内容は料金プランをご覧ください。
平易な言葉でルールを書く方法について詳しくは、AIでお金のルールを作る方法をご覧ください。
どの組み込み検出ルールをオンにすべき？
Eraのルールライブラリには、自分で書くルールとは別に、すぐ使えるパターン検出ルールが用意されていて、その多くは最初はオフになっています。Claudeに両方のグループを一覧にしてもらい、オフになっている検出ルールがそれぞれ何を見つけるのか説明してもらいましょう。本当に気になっている疑問に合うものだけをオンにします。
まずは一覧から始めます。
「自動化ルールをすべて、2つのグループに分けて一覧にして。Eraが用意しているパターン検出ルールと、私が書いた取引ルール。検出ルールについては、どれがオンでどれがオフかを見せて」
Mikeさんの口座では、ルールは合計75件でした。21件はEraのライブラリのもので、オンが5件、オフが16件。残りの54件はClaudeがMikeさんのために書いたルールで、その中には一度も取引に一致していないものもありました。
次に、検出ルールごとの損得を1行ずつ聞きます。
「今オフになっている検出ルールそれぞれについて、何を検出するか、そしてこれまでならおよそ何回動いていたかを1行で教えて」
ライブラリには、たとえば次のようなパターンがあります。
- 二重請求 — 同じ金額が2回請求されたもの。
- サブスクリプションの値上げ — 金額が上がった定期課金。
- 後払い（BNPL）とキャッシング — そうした貸し手からの請求。
- 週末の支出の急増と週末の衝動買い。
- 寄付と医療費 — 確定申告の時期に備えてタグ付け。
- 外食の頻度とカフェ通いの習慣。
Mikeさんは、外食の頻度、カフェ通いの習慣の検出、医療費のタグ付けをオンにしました。網羅するためではなく、自分の生活に合わせて選びましょう。見ても行動につながらない検出ルールは、ただのノイズです。
ルールが実際に何をしたかを監査するには？
ルールのヒットレポートをClaudeに頼み、そのうえで最も自信のない判断はどれかを聞きます。レポートからは、役に立っているルール、重複しているルール、一度も動かないルールがわかります。自信についての質問からは、Claudeがどこで推測によって穴を埋めたかがわかります。
Mikeさんの監査用プロンプトはこちらです。
「直近30日分のルールのヒットレポートを出して。動いたルールすべてと、それぞれが触れた取引の件数を、ヒット数の多い順に。一度も動かなかったものには印を付けて。それから、あなたが分類したものの中で最も自信がないのはどれか、何を推測していたのかも教えて」
Mikeさんの監査で見つかったことと、それぞれが示す対応は次のとおりです。
- ほかのルールと重複しているルール。 統合するか、どちらかを削除します。
- Mikeさんが結果を16回手で修正したルール。 惜しいけれど間違っているルールです。フィルターを調整しましょう。
- 重なり合うルール。 正しいルールが勝つよう、優先度を確認します。
- 一度も動かなかったルール。 まれな事態への備えなら残し、そうでなければ削除します。
- 自信の低い判断。 Mikeさんの場合は、テーマパークのお土産店、リゾートの売店、地元の食べ物、写真スタジオでした。どれも、聞かずにルールが知りようのないものです。
これを毎月行いましょう。必要なのはプロンプト1つだけです。カテゴリを信頼できるか、正しいことを願うだけになるかは、ここで分かれます。
なぜ100%ではなく90%を目指すのか？
最後の1割こそ、判断が必要な部分だからです。家族旅行で買ったお土産は、旅行費にも、贈り物にも、娯楽費にもなりえます。どれが正しいかを知っているのはあなただけです。定型的な取引はClaudeに分類させ、あいまいなものは週ごとや月ごとの見直しに回しましょう。
100%を追いかけると、どんどん細かいルールを書くことになり、店舗名が変わった途端にそのルールは壊れます。90%を目指せば、ルールはシンプルなまま保てますし、あなたが価値を発揮できる場面にだけ関わることができます。監査での「自信がないのはどれか」という質問が、難しい1割をあなたの手元に戻す仕組みです。
一緒に見直すときの質問のヒントは、AIにお金について何を聞くべきかをご覧ください。
カテゴリが整ったあと、Claudeは何を作れる？
データが整理されれば、Claudeは家計の実際の回し方に合ったビューを作れます。Mikeさんが家計全体のビューを頼むと、Claudeは2分もかからずにアーティファクトとして作成しました。
そのビューに表示されたのは次の項目です。
- カテゴリ別の支出。
- 積立資金（シンキングファンド）。
- 住宅ローンを除く借入。
- ルールによる取引の分類がどれだけうまくいっているか。
- このビューでは把握できないこと。
最後の項目には、コントローラーとしての感覚が表れています。よいレポートは、自分の死角を教えてくれます。そして、コンテキストが1つの家計アプリの中ではなくEraにあるので、こうしたビューを自分のやり方で、好きなAIツールで作れます。
MikeさんがAIエージェントを実際の口座で監査する様子を見る
AI For FinanceのMike Dionさんが、口座をEraにつないでから30日後に、自分の口座で3つの管理を一通り実演します：I Gave an AI Agent Access to My Real Bank Accounts for 30 Days。動画は下で再生できます。Claudeの画面が動画と違って見える場合は、このガイドの手順に従ってください。