決算と開示
決算と開示
決算と開示
ユースケース
USE CASE 1
決算仕訳レビュー ― 全件を同じ基準で
この業務の課題
決算仕訳のレビューで最も辛いのは、「何を見逃しているかわからない」という感覚です。退職給付費用の計上漏れ、税効果の期ずれ、子会社修正仕訳の連結未反映。サンプル30件で異常なしでも、残り9,970件の安全は誰も保証できません。担当者は前期比増減表を見ながら頭の中で過去仕訳を追い、計上漏れは最終盤で誰かが思い出したときか、監査人の指摘で初めて見つかります。チャット型AIに仕訳データを貼る運用も試されていますが、数千行は貼れず、数値集計が揺れ、実務には定着していません。
AIで何が変わるか
CSV一括走査による全件レビュー
会計システムからエクスポートした仕訳CSVをAIにアップロードすれば、数万件を一括で走査できます。基幹システムとのAPI連携は情シス審査や開発工数のハードルが高く、多くの現場では現実的ではないため、担当者が手元にあるCSVを投入するだけで動く形を採っています。人間がサンプルを抜く作業自体が不要になります。
前期比較による計上漏れの自動検出
前期にあって当期にない仕訳をAIが抽出します。退職給付、前払費用、未払費用、決算修正仕訳、子会社追加仕訳。「去年あったあの仕訳、今年は?」という不安が、「この5件が前期にあって当期にない」という具体リストに置き換わります。
金額乖離の自動検知と仮説コメント生成
前期比±30%かつ金額500万円超、前期比±50%超は金額によらず、といったしきい値に該当した仕訳を、「なぜ乖離しているか」の仮説コメント付きで一覧化します。担当者はゼロからコメントを書くのではなく、生成されたコメントを確認・修正する仕事になります。
不正観点の同時走査と再現性の確保
決算日後計上、承認者と起票者の一致、端数仕訳、同日同額の相殺、摘要空欄といった不正検査の観点も同時に走ります。設計の肝は、数値計算をLLMではなく決定論的な計算エンジンに分離していることです。集計・比率計算・突合は常に同じ結果を返し、LLMは異常の言語化と解釈に専念します。再現性が監査証跡の前提になる、という業務特性に合わせた構造です。
導入の効果
「全件見ていない」を抱えたまま開示する状態から抜け出せます。レビュー担当者の仕事は、「見つける」から「判断する」に変わります。判断に時間を使えると、経験の浅い担当者も早く育ちます。
関連特許(出願中)
重要度対比型テキスト適切性評価技術
特願2025-155522
案件の重要度と説明文の質を突き合わせ、「1億円案件に対して『打合せのため』では不適切」といった相対評価を行う技術
関係性グラフの多次元歪み検出技術
特願2025-157280
取引・承認・組織関係をグラフ化し、統計的／構造的／時間的／文脈的の4軸で異常な偏りを検出する技術
複数データソース横断の文脈矛盾検知技術
特願2025-148218
稟議書・契約書・経費精算・ログなど非構造化データを横断し、「点」ではなく「面」で文脈の整合性を監視する技術
USE CASE 1
決算仕訳レビュー ― 全件を同じ基準で
この業務の課題
決算仕訳のレビューで最も辛いのは、「何を見逃しているかわからない」という感覚です。退職給付費用の計上漏れ、税効果の期ずれ、子会社修正仕訳の連結未反映。サンプル30件で異常なしでも、残り9,970件の安全は誰も保証できません。担当者は前期比増減表を見ながら頭の中で過去仕訳を追い、計上漏れは最終盤で誰かが思い出したときか、監査人の指摘で初めて見つかります。チャット型AIに仕訳データを貼る運用も試されていますが、数千行は貼れず、数値集計が揺れ、実務には定着していません。
AIで何が変わるか
CSV一括走査による全件レビュー
会計システムからエクスポートした仕訳CSVをAIにアップロードすれば、数万件を一括で走査できます。基幹システムとのAPI連携は情シス審査や開発工数のハードルが高く、多くの現場では現実的ではないため、担当者が手元にあるCSVを投入するだけで動く形を採っています。人間がサンプルを抜く作業自体が不要になります。
前期比較による計上漏れの自動検出
前期にあって当期にない仕訳をAIが抽出します。退職給付、前払費用、未払費用、決算修正仕訳、子会社追加仕訳。「去年あったあの仕訳、今年は?」という不安が、「この5件が前期にあって当期にない」という具体リストに置き換わります。
金額乖離の自動検知と仮説コメント生成
前期比±30%かつ金額500万円超、前期比±50%超は金額によらず、といったしきい値に該当した仕訳を、「なぜ乖離しているか」の仮説コメント付きで一覧化します。担当者はゼロからコメントを書くのではなく、生成されたコメントを確認・修正する仕事になります。
不正観点の同時走査と再現性の確保
決算日後計上、承認者と起票者の一致、端数仕訳、同日同額の相殺、摘要空欄といった不正検査の観点も同時に走ります。設計の肝は、数値計算をLLMではなく決定論的な計算エンジンに分離していることです。集計・比率計算・突合は常に同じ結果を返し、LLMは異常の言語化と解釈に専念します。再現性が監査証跡の前提になる、という業務特性に合わせた構造です。
導入の効果
「全件見ていない」を抱えたまま開示する状態から抜け出せます。レビュー担当者の仕事は、「見つける」から「判断する」に変わります。判断に時間を使えると、経験の浅い担当者も早く育ちます。
関連特許(出願中)
重要度対比型テキスト適切性評価技術
特願2025-155522
案件の重要度と説明文の質を突き合わせ、「1億円案件に対して『打合せのため』では不適切」といった相対評価を行う技術
関係性グラフの多次元歪み検出技術
特願2025-157280
取引・承認・組織関係をグラフ化し、統計的／構造的／時間的／文脈的の4軸で異常な偏りを検出する技術
複数データソース横断の文脈矛盾検知技術
特願2025-148218
稟議書・契約書・経費精算・ログなど非構造化データを横断し、「点」ではなく「面」で文脈の整合性を監視する技術
USE CASE 2
ワークシートレビュー―構造情報を保ったまま検証
この業務の課題
決算ワークシートのレビューは、科目ごとにExcelを開いて数字を指でなぞる作業です。前期末残高を別ファイルで確認し、SUM関数の範囲漏れを数式バーで確かめ、前期比60%増の科目にコメントがあるか一行ずつ目で追います。これを何十科目分、決算期の中で繰り返します。見落としがあっても、気づくのは監査人の確認時か開示後の訂正対応時です。チャット型AIにワークシートを貼ってもセル参照・数式・非表示行・別シート参照といった構造情報はテキスト化で消え、実務には使えません。
AIで何が変わるか
構造情報を保持したファイル単位の取り込み
AIはワークシートをファイル単位で受け取り、セル参照・SUM範囲・別シート参照・非表示行・数式依存関係を構造情報のまま保持します。これはチャット型AIでは原理的に実現できない領域です。担当者はExcelファイルをそのままアップロードするだけで、細かい前処理は発生しません。
残高照合の自動化
前期末残高、試算表、補助元帳との数値一致をAIが自動で行います。合っている箇所は「確認済み」、ずれている箇所だけが上がってきます。担当者は「合っているはず」という推定ではなく、「合っていることが確認済み」という事実の上に立てます。
増減コメントの矛盾検証と科目間整合チェック
「売上増加に伴う増加」と書かれているのに売上自体は前期比マイナスだった、といったコメントと数値の矛盾を、LLMが文脈で拾います。さらに売掛金と売上高、棚卸資産と売上原価、減価償却費と固定資産、支払利息と借入金といった科目間のストック・フローの不整合も横断で検出します。
優先順位付きのステータス整理
結果は科目ごとに「確認済み」「要確認」「異常あり」のステータスで整理され、優先順位付きで戻ってきます。着手順に迷うことはありません。
導入の効果
確認作業の総量は減り、網羅性はむしろ上がります。「全部見たと言い切れる根拠」を担当者が持てるようになります。これはレビュー品質の問題だけでなく、担当者の精神的な負荷の問題でもあります。
関連特許(出願中)
規定文書と検証対象文書の決定論的適合性検証技術
特願2025-272452
規定側と検証対象側をそれぞれAIで構造化し、決定論的アルゴリズムで突合することで、誰が何度実行しても同一の判定結果が得られる技術
確率的変換と決定論的検証による構造化情報抽出技術
特願2025-272453
表形式・箇条書き・数式が混在するワークシートから、Markdown Key-Value形式の中間表現を経由して安定的に情報を抽出する技術。大半は自動処理し、検証に失敗した項目のみ人間確認に回す
USE CASE 2
ワークシートレビュー―構造情報を保ったまま検証
この業務の課題
決算ワークシートのレビューは、科目ごとにExcelを開いて数字を指でなぞる作業です。前期末残高を別ファイルで確認し、SUM関数の範囲漏れを数式バーで確かめ、前期比60%増の科目にコメントがあるか一行ずつ目で追います。これを何十科目分、決算期の中で繰り返します。見落としがあっても、気づくのは監査人の確認時か開示後の訂正対応時です。チャット型AIにワークシートを貼ってもセル参照・数式・非表示行・別シート参照といった構造情報はテキスト化で消え、実務には使えません。
AIで何が変わるか
構造情報を保持したファイル単位の取り込み
AIはワークシートをファイル単位で受け取り、セル参照・SUM範囲・別シート参照・非表示行・数式依存関係を構造情報のまま保持します。これはチャット型AIでは原理的に実現できない領域です。担当者はExcelファイルをそのままアップロードするだけで、細かい前処理は発生しません。
残高照合の自動化
前期末残高、試算表、補助元帳との数値一致をAIが自動で行います。合っている箇所は「確認済み」、ずれている箇所だけが上がってきます。担当者は「合っているはず」という推定ではなく、「合っていることが確認済み」という事実の上に立てます。
増減コメントの矛盾検証と科目間整合チェック
「売上増加に伴う増加」と書かれているのに売上自体は前期比マイナスだった、といったコメントと数値の矛盾を、LLMが文脈で拾います。さらに売掛金と売上高、棚卸資産と売上原価、減価償却費と固定資産、支払利息と借入金といった科目間のストック・フローの不整合も横断で検出します。
優先順位付きのステータス整理
結果は科目ごとに「確認済み」「要確認」「異常あり」のステータスで整理され、優先順位付きで戻ってきます。着手順に迷うことはありません。
導入の効果
確認作業の総量は減り、網羅性はむしろ上がります。「全部見たと言い切れる根拠」を担当者が持てるようになります。これはレビュー品質の問題だけでなく、担当者の精神的な負荷の問題でもあります。
関連特許(出願中)
規定文書と検証対象文書の決定論的適合性検証技術
特願2025-272452
規定側と検証対象側をそれぞれAIで構造化し、決定論的アルゴリズムで突合することで、誰が何度実行しても同一の判定結果が得られる技術
確率的変換と決定論的検証による構造化情報抽出技術
特願2025-272453
表形式・箇条書き・数式が混在するワークシートから、Markdown Key-Value形式の中間表現を経由して安定的に情報を抽出する技術。大半は自動処理し、検証に失敗した項目のみ人間確認に回す
USE CASE 3
開示情報の記載チェック―記載要件の網羅性から数値整合まで
この業務の課題
有価証券報告書、計算書類、招集通知。同じ数字が何箇所にも出てきて、すべて一致していなければなりません。法令で要求される記載項目の漏れ、注記の表示区分、セグメント情報と本表の整合。どれか一つでも不備があれば訂正報告書の世界です。担当者は同じ書類を何度も読み返し、校了直前にもう一度見直します。決算繁忙期の終盤、一番集中力が落ちている時期に、一番丁寧な確認が要求される構造が続いています。
AIで何が変わるか
法令要件の網羅性チェック
会社法施行規則、企業内容等開示府令、各種適時開示規則に定められた記載要件について、該当条件に合致する企業・議案に対して必要な記載が漏れなく入っているかを確認します。「社外取締役候補者がいるのに社外取締役候補者である旨の記載がない」といった形式不備は、AIが拾える対象です。
前期開示との差分の要因分解
数値がどう動いたか、記述がどう変わったか、項目が追加・削除されたか。そして「なぜ変えたか」「なぜ変えなかったか」の説明ドラフトをAIが生成します。保証対応や監査対応で必ず聞かれる「変更理由」に、即座に答えられる状態を作れます。
書類内の数値相互整合の横断検証
本表と注記、附属明細書と本表、セグメント情報と経営成績の状況、関係会社取引注記と他注記との整合。同じ数字が何箇所にも出てくる開示書類で、人手では追いきれない突合を全件実施します。
異常検知型のアラート
「チェックリストをすべて並列に確認させる」設計ではなく、「前年対比や業種標準から乖離が大きい箇所を優先的に人に見せる」設計を採っています。開示担当者の限られた集中力を、リスクの高い箇所に集中させる構造です。
導入の効果
「もう一度最初から読み直す」という作業の頻度が減ります。開示前の品質担保と、開示後の訂正リスク低減が同時に成立します。
関連特許(出願中)
規定文書と検証対象文書の決定論的適合性検証技術
特願2025-272452
開示規則と開示書類を突き合わせ、「どの条文の、どの要件が、満たされているか／いないか」を、同じ文書なら常に同じ結果が得られる形で判定する技術
確率的変換と決定論的検証による構造化情報抽出技術
特願2025-272453
本表・注記・附属明細書を横断して、同じ数字が複数箇所に整合して出現しているかを安定的に検証するための抽出基盤技術
USE CASE 3
開示情報の記載チェック―記載要件の網羅性から数値整合まで
この業務の課題
有価証券報告書、計算書類、招集通知。同じ数字が何箇所にも出てきて、すべて一致していなければなりません。法令で要求される記載項目の漏れ、注記の表示区分、セグメント情報と本表の整合。どれか一つでも不備があれば訂正報告書の世界です。担当者は同じ書類を何度も読み返し、校了直前にもう一度見直します。決算繁忙期の終盤、一番集中力が落ちている時期に、一番丁寧な確認が要求される構造が続いています。
AIで何が変わるか
法令要件の網羅性チェック
会社法施行規則、企業内容等開示府令、各種適時開示規則に定められた記載要件について、該当条件に合致する企業・議案に対して必要な記載が漏れなく入っているかを確認します。「社外取締役候補者がいるのに社外取締役候補者である旨の記載がない」といった形式不備は、AIが拾える対象です。
前期開示との差分の要因分解
数値がどう動いたか、記述がどう変わったか、項目が追加・削除されたか。そして「なぜ変えたか」「なぜ変えなかったか」の説明ドラフトをAIが生成します。保証対応や監査対応で必ず聞かれる「変更理由」に、即座に答えられる状態を作れます。
書類内の数値相互整合の横断検証
本表と注記、附属明細書と本表、セグメント情報と経営成績の状況、関係会社取引注記と他注記との整合。同じ数字が何箇所にも出てくる開示書類で、人手では追いきれない突合を全件実施します。
異常検知型のアラート
「チェックリストをすべて並列に確認させる」設計ではなく、「前年対比や業種標準から乖離が大きい箇所を優先的に人に見せる」設計を採っています。開示担当者の限られた集中力を、リスクの高い箇所に集中させる構造です。
導入の効果
「もう一度最初から読み直す」という作業の頻度が減ります。開示前の品質担保と、開示後の訂正リスク低減が同時に成立します。
関連特許(出願中)
規定文書と検証対象文書の決定論的適合性検証技術
特願2025-272452
開示規則と開示書類を突き合わせ、「どの条文の、どの要件が、満たされているか／いないか」を、同じ文書なら常に同じ結果が得られる形で判定する技術
確率的変換と決定論的検証による構造化情報抽出技術
特願2025-272453
本表・注記・附属明細書を横断して、同じ数字が複数箇所に整合して出現しているかを安定的に検証するための抽出基盤技術
USE CASE 4
新リース会計基準対応―契約棚卸から適用後モニタリングまで
この業務の課題
2027年4月以降開始事業年度から強制適用される新リース会計基準は、オフバランスで処理できていた契約のすべてを洗い出し、使用権資産とリース負債として計上し直す必要があります。問題は、契約書が総務・購買・現場に散在しており、経理が全容を把握していないケースも少なくないことです。契約書を集めても、1本ずつ読んでリース期間・変動料金・残価保証・購入選択権・延長オプションを識別する作業が待っています。数百本あれば作業量は年単位で膨らみます。
AIで何が変わるか
契約書バッチ処理によるリース要素の一括抽出
担当者が集めた契約書PDFをまとめてアップロードすれば、AIが全契約のリース要素抽出をバッチで走らせます。文脈理解型OCRが、取引先ごとに異なる契約書フォーマットに対して「リース期間はここ」「購入選択権はここ」を座標ではなく意味で読み分けます。手書きの変更覚書、別紙に分かれた支払条件、添付されたスケジュール表も同じエンジンで処理します。
使用権資産とリース負債の決定論的計算
抽出された要素を決定論的な計算エンジンに渡して、使用権資産とリース負債を算出します。割引率の適用、変動料金の扱い、残価保証の反映。計算ロジックは固定されているので、同じ契約からは常に同じ数値が出ます。
経過措置選択のシナリオ比較
完全遡及、累積的影響額アプローチ、簡便法の適用範囲。複数のシナリオを並列で試算し、どれを選ぶとB/SとP/Lがどう動くかを、経営判断に必要な粒度で比較できます。
基準適用後の継続モニタリング
契約条件の変更、延長オプションの行使、解約の再評価事象をAIが継続モニタリングします。「対応漏れ」を仕組みで防ぐ構造です。
導入の効果
初年度の棚卸の重さが、人海戦術から抜け出せます。適用後の継続的な管理も、契約追加・変更のたびに手作業で再計算する運用から解放されます。
関連特許(出願中)
業務ルールの疑似コード化によるLLM直接実行技術
特願2026-066428
会計基準の判定ルールを疑似コード・論理式で記述し、エンジニアが決定論的プログラムに変換せずそのままLLMに投入することで、ルールベースAIの構築コストを劇的に削減する技術
キーバリュー仕様と負例提示による文書抽出精度向上技術
特願2026-066429
契約書から「リース期間」「残価保証」などの項目を、抽出仕様と「取り違えやすい誤例」をセットで提示することで高精度に抽出する技術
抽出と検算の分離による文書トリアージ技術
特願2025-146715
契約書からの要素抽出と、使用権資産・リース負債の計算を分離し、計算側の再現性を保証する技術
USE CASE 4
新リース会計基準対応―契約棚卸から適用後モニタリングまで
この業務の課題
2027年4月以降開始事業年度から強制適用される新リース会計基準は、オフバランスで処理できていた契約のすべてを洗い出し、使用権資産とリース負債として計上し直す必要があります。問題は、契約書が総務・購買・現場に散在しており、経理が全容を把握していないケースも少なくないことです。契約書を集めても、1本ずつ読んでリース期間・変動料金・残価保証・購入選択権・延長オプションを識別する作業が待っています。数百本あれば作業量は年単位で膨らみます。
AIで何が変わるか
契約書バッチ処理によるリース要素の一括抽出
担当者が集めた契約書PDFをまとめてアップロードすれば、AIが全契約のリース要素抽出をバッチで走らせます。文脈理解型OCRが、取引先ごとに異なる契約書フォーマットに対して「リース期間はここ」「購入選択権はここ」を座標ではなく意味で読み分けます。手書きの変更覚書、別紙に分かれた支払条件、添付されたスケジュール表も同じエンジンで処理します。
使用権資産とリース負債の決定論的計算
抽出された要素を決定論的な計算エンジンに渡して、使用権資産とリース負債を算出します。割引率の適用、変動料金の扱い、残価保証の反映。計算ロジックは固定されているので、同じ契約からは常に同じ数値が出ます。
経過措置選択のシナリオ比較
完全遡及、累積的影響額アプローチ、簡便法の適用範囲。複数のシナリオを並列で試算し、どれを選ぶとB/SとP/Lがどう動くかを、経営判断に必要な粒度で比較できます。
基準適用後の継続モニタリング
契約条件の変更、延長オプションの行使、解約の再評価事象をAIが継続モニタリングします。「対応漏れ」を仕組みで防ぐ構造です。
導入の効果
初年度の棚卸の重さが、人海戦術から抜け出せます。適用後の継続的な管理も、契約追加・変更のたびに手作業で再計算する運用から解放されます。
関連特許(出願中)
業務ルールの疑似コード化によるLLM直接実行技術
特願2026-066428
会計基準の判定ルールを疑似コード・論理式で記述し、エンジニアが決定論的プログラムに変換せずそのままLLMに投入することで、ルールベースAIの構築コストを劇的に削減する技術
キーバリュー仕様と負例提示による文書抽出精度向上技術
特願2026-066429
契約書から「リース期間」「残価保証」などの項目を、抽出仕様と「取り違えやすい誤例」をセットで提示することで高精度に抽出する技術
抽出と検算の分離による文書トリアージ技術
特願2025-146715
契約書からの要素抽出と、使用権資産・リース負債の計算を分離し、計算側の再現性を保証する技術
USE CASE 5
請求書の自動読込と補正―テンプレート不要、検算込み
この業務の課題
請求書処理は、経理のなかで紙とPDFが最後まで残る領域です。取引先ごとにフォーマットが違うPDF、郵送の紙請求書、多言語のインボイス。従来型OCRは帳票ごとに座標を指定するテンプレート方式で、フォーマット変更のたびに再設定が必要になり、「OCRを導入したのにテンプレート管理担当者が増えた」という本末転倒が多くの現場で起きています。さらに、単価×数量の不一致や消費税の1円ズレといった検算も残り、放置すれば仕訳エラーやインボイス制度下の控除否認に直結します。
AIで何が変わるか
テンプレート不要の文脈ベース抽出
AIは座標設定もテンプレート作成も不要です。書類をアップロードすると、LLMベースの抽出エンジンが「これは品名」「これは数量」「これは単価」を文脈で判断します。取引先のフォーマットが変わっても、新しい取引先が増えても、テンプレート管理は発生しません。初見の帳票に対しては、抽出項目定義の初稿をAIが自動生成します。
検算トリアージによる全件検証
「単価×数量＝金額」「明細合計＝小計」「小計＋消費税＝合計」といった算術整合を、決定論的な計算エンジンが全件検証します。合計不一致、型変換失敗、数値の桁落ちなどを例外として分類し、OKだけを通す、要確認だけを人に回します。全件目視の疲弊から解放されます。
会計システムへのシームレスな連携
抽出・検算を通ったデータは、CSVやJSONで出力できるので、会計システムへの取り込みやRPAでの後続処理にそのまま引き渡せます。PDFが届いてから仕訳が登録されるまでを、一気通貫のフローに組めます。
多言語・多通貨への同一エンジン対応
輸入インボイス、海外子会社からの請求書も、日本語書類と同じ扱いで処理されます。言語や通貨ごとに別のツールを用意する必要はありません。
導入の効果
請求書処理の運用が、「全件目視 → 例外だけ目視」に変わります。担当者は件数の多さではなく、判断の難しい案件に時間を使えるようになります。
関連特許(出願中)
抽出と検算の分離による文書トリアージ技術
特願2025-146715
LLMが抽出した数値に対して決定論的な計算エンジンで「単価×数量=金額」「小計+消費税=合計」を検算し、一致すれ ば自動パス、不一致のみ人に回す技術。ハルシネーションを構造的に排除
段階的エスカレーション型文書処理技術
特願2025-207977
軽い処理で解ける帳票は軽く、難しいものだけ高精度エンジンに回す、品質評価駆動の処理手段切替技術。コストと精度を両立
キーバリュー仕様と負例提示による文書抽出精度向上技術
特願2026-066429
066429）：「数量」と「単価」の取り違えなど、実務で頻発する誤抽出パターンを負例として明示し、抽出精度を底上げする技術
確率的変換と決定論的検証による構造化情報抽出技術
特願2025-272453
表形式・箇条書き・自由記述が混在する多様な請求書フォーマットを、Markdown Key-Value形式の中間表現に変換して後続処理を共通化する、OCR後工程の意味理解基盤技術
USE CASE 5
請求書の自動読込と補正―テンプレート不要、検算込み
この業務の課題
請求書処理は、経理のなかで紙とPDFが最後まで残る領域です。取引先ごとにフォーマットが違うPDF、郵送の紙請求書、多言語のインボイス。従来型OCRは帳票ごとに座標を指定するテンプレート方式で、フォーマット変更のたびに再設定が必要になり、「OCRを導入したのにテンプレート管理担当者が増えた」という本末転倒が多くの現場で起きています。さらに、単価×数量の不一致や消費税の1円ズレといった検算も残り、放置すれば仕訳エラーやインボイス制度下の控除否認に直結します。
AIで何が変わるか
テンプレート不要の文脈ベース抽出
AIは座標設定もテンプレート作成も不要です。書類をアップロードすると、LLMベースの抽出エンジンが「これは品名」「これは数量」「これは単価」を文脈で判断します。取引先のフォーマットが変わっても、新しい取引先が増えても、テンプレート管理は発生しません。初見の帳票に対しては、抽出項目定義の初稿をAIが自動生成します。
検算トリアージによる全件検証
「単価×数量＝金額」「明細合計＝小計」「小計＋消費税＝合計」といった算術整合を、決定論的な計算エンジンが全件検証します。合計不一致、型変換失敗、数値の桁落ちなどを例外として分類し、OKだけを通す、要確認だけを人に回します。全件目視の疲弊から解放されます。
会計システムへのシームレスな連携
抽出・検算を通ったデータは、CSVやJSONで出力できるので、会計システムへの取り込みやRPAでの後続処理にそのまま引き渡せます。PDFが届いてから仕訳が登録されるまでを、一気通貫のフローに組めます。
多言語・多通貨への同一エンジン対応
輸入インボイス、海外子会社からの請求書も、日本語書類と同じ扱いで処理されます。言語や通貨ごとに別のツールを用意する必要はありません。
導入の効果
請求書処理の運用が、「全件目視 → 例外だけ目視」に変わります。担当者は件数の多さではなく、判断の難しい案件に時間を使えるようになります。
関連特許(出願中)
抽出と検算の分離による文書トリアージ技術
特願2025-146715
LLMが抽出した数値に対して決定論的な計算エンジンで「単価×数量=金額」「小計+消費税=合計」を検算し、一致すれ ば自動パス、不一致のみ人に回す技術。ハルシネーションを構造的に排除
段階的エスカレーション型文書処理技術
特願2025-207977
軽い処理で解ける帳票は軽く、難しいものだけ高精度エンジンに回す、品質評価駆動の処理手段切替技術。コストと精度を両立
キーバリュー仕様と負例提示による文書抽出精度向上技術
特願2026-066429
066429）：「数量」と「単価」の取り違えなど、実務で頻発する誤抽出パターンを負例として明示し、抽出精度を底上げする技術
確率的変換と決定論的検証による構造化情報抽出技術
特願2025-272453
表形式・箇条書き・自由記述が混在する多様な請求書フォーマットを、Markdown Key-Value形式の中間表現に変換して後続処理を共通化する、OCR後工程の意味理解基盤技術
