
証憑の読解と仕訳候補の生成に、人による確認と監査機能を組み合わせた会計AIを製品化しました。
背景・課題
会計業務へAIを取り入れるにあたり、処理ごとのモデル選定や精度・コストの見極めが必要でした。企業固有の仕訳判断に対応しながら、誤生成への対策や監査のための記録も整えることが課題でした。
支援内容
証憑の読解、文書分類、会計判断、過去の類似取引の検索を役割ごとに分け、複数のAIモデルを組み合わせました。顧客ごとの取引履歴やマスタ情報を参照し、業務に即した仕訳候補を生成する仕組みを構築しました。
AIの読解・判断、システムによる業務ルールの適用、人による最終確認を組み合わせました。証憑の確認から修正・登録までを扱う画面と、監査ログや利用ポリシーなどの運用設計も含めて実装しました。
取り組みの到達点
技術アドバイザリーから実装まで同じ支援の流れで伴走し、顧客が自社サービスとして展開できる製品の形にしました。主要機能のシステムテストまで実施しています。
- 業界
- 金融・BPO
- 対象業務・目的
- 定型業務を自動化する
- 具体的な成果物
- 会計AIエージェントと監査機能
- 支援段階
- 本番リリース
進め方
現場伴走型
使用した技術・手法
- AIエージェント
- 人による確認
- 監査ログ