金融と審査
金融と審査
金融と審査
ユースケース
USE CASE 1
確定申告書OCR―別表間整合と指標抽出まで
この業務の課題
法人税申告書は別表一から別表十六まで、フォーマットが複雑で別表間の数値連携も多い書類です。従来型OCRでは構造化が難しく、多くの現場ではPDFを印刷してExcelに手入力し、別表間の数字を電卓で検算する運用が残っています。金融機関の審査では、100ファイル届けば100ファイル手で打ちます。「審査の本番」ではなく「数字の取り込み」で消耗する構造が続いています。
AIで何が変わるか
別表構造を理解した構造化データ出力
AIは、別表ごとの記載項目構造を理解したうえで、構造化データを出力します。別表四の加算・減算項目、別表五(一)の利益積立金額の内訳、別表七の繰越欠損金、別表十六の償却限度額。各別表の意味を踏まえた抽出なので、出力されたデータはそのまま後続処理に使えます。
別表間整合性の自動チェック
別表一の納付税額と別表五(二)の税額控除の整合、別表四の課税所得と別表五(一)の期末残高の整合。電卓で確認していた突合が、AIで常時検証されます。
審査指標・不正指標の自動抽出
償却前売上総利益率、経常収支比率、自己資本比率、業績トレンドといった審査指標を自動抽出します。同時に、雑収入・雑損失の異常計上、役員貸付金の急増、仮払金の大口計上といった不正観点の指標も拾います。
勘定科目内訳明細書のテーブル化
勘定科目内訳明細書はテーブル構造でそのまま取り出せるので、売掛金明細、買掛金明細、借入金明細を、審査モデルやDDツールに直接流し込めます。
導入の効果
「申告書を読み込む」工程が、「分析と判断をする」工程に置き換わります。税理士、金融機関、M&A実務者が、本来の専門性を発揮する時間を取り戻します。
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
別表間の数値連携をLLM抽出と決定論的検算の分離で検証し、自動パスと要確認を仕分ける技術
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
別表の複雑な記載項目を、抽出仕様と誤抽出パターンをセットで提示することで高精度に抽出する技術
複数データソース横断の文脈矛盾検知技術
特願2025-148218
申告書・決算書・勘定科目内訳明細書の3者を横断して、雑収入・役員貸付金などの不正兆候を検出する技術
USE CASE 1
確定申告書OCR―別表間整合と指標抽出まで
この業務の課題
法人税申告書は別表一から別表十六まで、フォーマットが複雑で別表間の数値連携も多い書類です。従来型OCRでは構造化が難しく、多くの現場ではPDFを印刷してExcelに手入力し、別表間の数字を電卓で検算する運用が残っています。金融機関の審査では、100ファイル届けば100ファイル手で打ちます。「審査の本番」ではなく「数字の取り込み」で消耗する構造が続いています。
AIで何が変わるか
別表構造を理解した構造化データ出力
AIは、別表ごとの記載項目構造を理解したうえで、構造化データを出力します。別表四の加算・減算項目、別表五(一)の利益積立金額の内訳、別表七の繰越欠損金、別表十六の償却限度額。各別表の意味を踏まえた抽出なので、出力されたデータはそのまま後続処理に使えます。
別表間整合性の自動チェック
別表一の納付税額と別表五(二)の税額控除の整合、別表四の課税所得と別表五(一)の期末残高の整合。電卓で確認していた突合が、AIで常時検証されます。
審査指標・不正指標の自動抽出
償却前売上総利益率、経常収支比率、自己資本比率、業績トレンドといった審査指標を自動抽出します。同時に、雑収入・雑損失の異常計上、役員貸付金の急増、仮払金の大口計上といった不正観点の指標も拾います。
勘定科目内訳明細書のテーブル化
勘定科目内訳明細書はテーブル構造でそのまま取り出せるので、売掛金明細、買掛金明細、借入金明細を、審査モデルやDDツールに直接流し込めます。
導入の効果
「申告書を読み込む」工程が、「分析と判断をする」工程に置き換わります。税理士、金融機関、M&A実務者が、本来の専門性を発揮する時間を取り戻します。
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
別表間の数値連携をLLM抽出と決定論的検算の分離で検証し、自動パスと要確認を仕分ける技術
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
別表の複雑な記載項目を、抽出仕様と誤抽出パターンをセットで提示することで高精度に抽出する技術
複数データソース横断の文脈矛盾検知技術
特願2025-148218
申告書・決算書・勘定科目内訳明細書の3者を横断して、雑収入・役員貸付金などの不正兆候を検出する技術
USE CASE 2
試算表・帳簿レビュー―取り込みから解釈への軸足移動
この業務の課題
試算表と総勘定元帳のレビューは、与信判断・M&A DD・監査の初期分析で必ず通る工程です。プロはここを1時間見ただけでかなりのことを読み取りますが、問題はそこにたどり着く前の工程です。紙・PDF・Excelが混在する試算表を受け取り、3期分の推移表を作る作業に半日かかります。推移表ができあがった頃には、本来頭を使うべき「読み取り」に、コンディションの悪い状態で入る構造になっています。
AIで何が変わるか
試算表の自動取り込みと推移表生成
PDF試算表をアップロードすると、科目・期末残高・前期比増減を抽出し、複数期分をまとめて投入すれば自動で推移表に組み替えます。半日かかっていた下ごしらえが、数分で終わります。
科目別の増減要因分析と一次仮説の生成
「売掛金が前期比+40%だが、売上は+5%しか伸びていない」といった科目間の不整合を検出し、「なぜか」の仮説コメントを自動生成します。担当者はゼロから仮説を立てるのではなく、仮説の妥当性を検証する立場になります。
総勘定元帳へのドリルダウン分析
推移表で異常が見つかった科目は、総勘定元帳にドリルダウンできます。相手科目・金額・摘要の観点で深掘り分析を実施し、異常取引候補を提示します。「試算表レベルで異常」→「元帳レベルで特定の取引」まで、シームレスにつながります。
後続業務に合わせた出力形式
与信稟議書テンプレート、DDレポートテンプレート、ファンドの月次レポートフォーマット。「取り込んで、整理して、清書する」一連の工程が、AIの中で完結します。
導入の効果
取り込みと整形で使っていた体力を、解釈と判断に振り向けられるようになります。与信審査・DD・監査の初動スピードが上がり、深掘り領域の特定も早まります。
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
試算表PDFからの数値抽出と推移表組み替えに、検算トリアージのレイヤーを適用する技術
段階的エスカレーション型文書処理技術
特願2025-207977
試算表のフォーマット多様性に対応するため、品質評価駆動で処理エンジンを切り替える技術
関係性グラフの多次元歪み検出技術
特願2025-157280
科目間バランス・時系列推移・取引先依存度などの関係性を多次元で評価し、異常を浮かび上がらせる技術
USE CASE 2
試算表・帳簿レビュー―取り込みから解釈への軸足移動
この業務の課題
試算表と総勘定元帳のレビューは、与信判断・M&A DD・監査の初期分析で必ず通る工程です。プロはここを1時間見ただけでかなりのことを読み取りますが、問題はそこにたどり着く前の工程です。紙・PDF・Excelが混在する試算表を受け取り、3期分の推移表を作る作業に半日かかります。推移表ができあがった頃には、本来頭を使うべき「読み取り」に、コンディションの悪い状態で入る構造になっています。
AIで何が変わるか
試算表の自動取り込みと推移表生成
PDF試算表をアップロードすると、科目・期末残高・前期比増減を抽出し、複数期分をまとめて投入すれば自動で推移表に組み替えます。半日かかっていた下ごしらえが、数分で終わります。
科目別の増減要因分析と一次仮説の生成
「売掛金が前期比+40%だが、売上は+5%しか伸びていない」といった科目間の不整合を検出し、「なぜか」の仮説コメントを自動生成します。担当者はゼロから仮説を立てるのではなく、仮説の妥当性を検証する立場になります。
総勘定元帳へのドリルダウン分析
推移表で異常が見つかった科目は、総勘定元帳にドリルダウンできます。相手科目・金額・摘要の観点で深掘り分析を実施し、異常取引候補を提示します。「試算表レベルで異常」→「元帳レベルで特定の取引」まで、シームレスにつながります。
後続業務に合わせた出力形式
与信稟議書テンプレート、DDレポートテンプレート、ファンドの月次レポートフォーマット。「取り込んで、整理して、清書する」一連の工程が、AIの中で完結します。
導入の効果
取り込みと整形で使っていた体力を、解釈と判断に振り向けられるようになります。与信審査・DD・監査の初動スピードが上がり、深掘り領域の特定も早まります。
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
試算表PDFからの数値抽出と推移表組み替えに、検算トリアージのレイヤーを適用する技術
段階的エスカレーション型文書処理技術
特願2025-207977
試算表のフォーマット多様性に対応するため、品質評価駆動で処理エンジンを切り替える技術
関係性グラフの多次元歪み検出技術
特願2025-157280
科目間バランス・時系列推移・取引先依存度などの関係性を多次元で評価し、異常を浮かび上がらせる技術
USE CASE 3
財務分析―暗黙知を共有可能な形式に
この業務の課題
プロの財務分析者は、B/S・P/L・CFSを一目見て「在庫回転期間が延びている」「売掛金の回収サイトが長期化している」と察知し、兆候から仮説まで瞬時につなぎます。問題は、この判断がベテランの暗黙知で若手に伝わりにくいことです。結果として若手の分析は定型的な比率計算で終わりがちになり、プロの視点に到達するまでに何年もかかる構造が続いています。
AIで何が変わるか
指標群の自動算出と可視化
B/S・P/L・CFSのデータをアップロードすると、収益性・安全性・効率性・成長性の指標群を決定論的な計算エンジンで算出します。時系列の推移、業種ベンチマークとの比較まで、自動で可視化されます。
ベテランの察知パターンの言語化
「売上増、営業CF減」「在庫急増、売上総利益率低下」「売掛金滞留」といった、ベテランが経験的に察知するパターンを、LLMがテキストで説明します。「この兆候は販売不振を示唆する可能性が高い」「売上計上の質を見直すべきサインとして解釈できる」といった、プロの視点を若手にも共有できる出力です。
不正兆候のスクリーニング
営業CFと営業利益の乖離、その他流動資産の急増、関係会社間取引の集中、雑収入・雑損失の異常。公認不正検査士の知見から定義したレッドフラグが、機械的にチェックされます。
意思決定プロセスに直結するレポート出力
分析結果のレポート出力まで含めて自動化されるので、社内稟議書、投資委員会資料、ファンドの月次レポートといった後続の意思決定プロセスに直結します。
導入の効果
財務分析が「計算する」から「解釈する」に軸足を移します。ベテランの暗黙知が若手にも使える形で共有され、分析品質の属人性が解消されます。
関連特許(出願中)
取引ネットワークのナレッジグラフ解析技術
特願2025-200835
売掛金・買掛金・関係会社取引をグラフ化し、連鎖倒産リスクや循環取引リスクを構造的に検出する技術
複数データソース横断の文脈矛盾検知技術
特願2025-148218
財務諸表・開示資料・ニュースを横断して、売上計上の質や関連会社間取引の不自然さを炙り出す技術
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
会計基準に定める開示要件と実際の開示内容を突き合わせ、ズレを再現性をもって検出する技術
USE CASE 3
財務分析―暗黙知を共有可能な形式に
この業務の課題
プロの財務分析者は、B/S・P/L・CFSを一目見て「在庫回転期間が延びている」「売掛金の回収サイトが長期化している」と察知し、兆候から仮説まで瞬時につなぎます。問題は、この判断がベテランの暗黙知で若手に伝わりにくいことです。結果として若手の分析は定型的な比率計算で終わりがちになり、プロの視点に到達するまでに何年もかかる構造が続いています。
AIで何が変わるか
指標群の自動算出と可視化
B/S・P/L・CFSのデータをアップロードすると、収益性・安全性・効率性・成長性の指標群を決定論的な計算エンジンで算出します。時系列の推移、業種ベンチマークとの比較まで、自動で可視化されます。
ベテランの察知パターンの言語化
「売上増、営業CF減」「在庫急増、売上総利益率低下」「売掛金滞留」といった、ベテランが経験的に察知するパターンを、LLMがテキストで説明します。「この兆候は販売不振を示唆する可能性が高い」「売上計上の質を見直すべきサインとして解釈できる」といった、プロの視点を若手にも共有できる出力です。
不正兆候のスクリーニング
営業CFと営業利益の乖離、その他流動資産の急増、関係会社間取引の集中、雑収入・雑損失の異常。公認不正検査士の知見から定義したレッドフラグが、機械的にチェックされます。
意思決定プロセスに直結するレポート出力
分析結果のレポート出力まで含めて自動化されるので、社内稟議書、投資委員会資料、ファンドの月次レポートといった後続の意思決定プロセスに直結します。
導入の効果
財務分析が「計算する」から「解釈する」に軸足を移します。ベテランの暗黙知が若手にも使える形で共有され、分析品質の属人性が解消されます。
関連特許(出願中)
取引ネットワークのナレッジグラフ解析技術
特願2025-200835
売掛金・買掛金・関係会社取引をグラフ化し、連鎖倒産リスクや循環取引リスクを構造的に検出する技術
複数データソース横断の文脈矛盾検知技術
特願2025-148218
財務諸表・開示資料・ニュースを横断して、売上計上の質や関連会社間取引の不自然さを炙り出す技術
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
会計基準に定める開示要件と実際の開示内容を突き合わせ、ズレを再現性をもって検出する技術
USE CASE 4
ソリューション提案―ポートフォリオ全体に同じ深度で
この業務の課題
金融機関の法人営業、コンサルティング会社、会計事務所。顧客企業を深く理解したうえで提案できる担当者は高く評価されますが、1社分の情報を読み込むだけで半日から1日かかります。担当ポートフォリオが100社ある営業が全社を深く見るのは現実的ではなく、「深く見るのは月5社、残り95社は浅い付き合い」という配分になります。提案の質が担当者間で大きくばらつく構造が続いています。
AIで何が変わるか
顧客情報の横断解析
担当者が顧客企業の決算書・申告書・開示資料をまとめてアップロードすると、AIが横断解析します。業界レポートやニュースも合わせて投入できれば、顧客の財務・事業状態を多面的に把握する材料が整います。
顧客固有のソリューション仮説の提示
運転資金が逼迫しているなら運転資金融資、売掛金回転が遅いならファクタリング、在庫が膨らんでいるなら在庫担保融資。機械的な当てはめではなく、顧客固有の状況を踏まえた提案候補が出ます。提案書ドラフトも社内テンプレートに沿って自動生成されます。
ポートフォリオ単位の一括スクリーニング
複数社の決算書を一括でアップロードし、AIに一次スクリーニングを走らせれば、「今週アプローチすべき顧客はこの5社、理由はこれ」が優先順位付きで戻ってきます。営業活動がリアクティブからプロアクティブに変わります。
担当者間の品質ばらつき解消
ポートフォリオ全体に同じ深度で目を配れるようになります。提案の量と質が同時に上がり、担当者間の品質ばらつきも縮小します。
導入の効果
担当ポートフォリオ全体に同じ深度で目を配れるようになります。提案の量と質が同時に上がり、担当者間の品質ばらつきも縮小します。
関連特許(出願中)
取引ネットワークのナレッジグラフ解析技術
特願2025-200835
顧客企業の取引関係・依存度・キャッシュフローをグラフ化し、運転資金逼迫・ファクタリング適格性・在庫担保余地を構造的に判定する技術
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
「運転資金＜売掛金×3か月分の場合、運転資金融資を推奨」といったソリューション判定ルールを疑似コードで記述して運用する技術
複数データソース横断の文脈矛盾検知技術
特願2025-148218
決算書・申告書・開示資料・ニュースを横断し、顧客のリスクと機会を多面的に特定する技術
USE CASE 4
ソリューション提案―ポートフォリオ全体に同じ深度で
この業務の課題
金融機関の法人営業、コンサルティング会社、会計事務所。顧客企業を深く理解したうえで提案できる担当者は高く評価されますが、1社分の情報を読み込むだけで半日から1日かかります。担当ポートフォリオが100社ある営業が全社を深く見るのは現実的ではなく、「深く見るのは月5社、残り95社は浅い付き合い」という配分になります。提案の質が担当者間で大きくばらつく構造が続いています。
AIで何が変わるか
顧客情報の横断解析
担当者が顧客企業の決算書・申告書・開示資料をまとめてアップロードすると、AIが横断解析します。業界レポートやニュースも合わせて投入できれば、顧客の財務・事業状態を多面的に把握する材料が整います。
顧客固有のソリューション仮説の提示
運転資金が逼迫しているなら運転資金融資、売掛金回転が遅いならファクタリング、在庫が膨らんでいるなら在庫担保融資。機械的な当てはめではなく、顧客固有の状況を踏まえた提案候補が出ます。提案書ドラフトも社内テンプレートに沿って自動生成されます。
ポートフォリオ単位の一括スクリーニング
複数社の決算書を一括でアップロードし、AIに一次スクリーニングを走らせれば、「今週アプローチすべき顧客はこの5社、理由はこれ」が優先順位付きで戻ってきます。営業活動がリアクティブからプロアクティブに変わります。
担当者間の品質ばらつき解消
ポートフォリオ全体に同じ深度で目を配れるようになります。提案の量と質が同時に上がり、担当者間の品質ばらつきも縮小します。
導入の効果
担当ポートフォリオ全体に同じ深度で目を配れるようになります。提案の量と質が同時に上がり、担当者間の品質ばらつきも縮小します。
関連特許(出願中)
取引ネットワークのナレッジグラフ解析技術
特願2025-200835
顧客企業の取引関係・依存度・キャッシュフローをグラフ化し、運転資金逼迫・ファクタリング適格性・在庫担保余地を構造的に判定する技術
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
「運転資金＜売掛金×3か月分の場合、運転資金融資を推奨」といったソリューション判定ルールを疑似コードで記述して運用する技術
複数データソース横断の文脈矛盾検知技術
特願2025-148218
決算書・申告書・開示資料・ニュースを横断し、顧客のリスクと機会を多面的に特定する技術
USE CASE 5
企業分析―実在性リスクを番号付き引用で
この業務の課題
M&Aターゲット評価、与信判断、KYC/KYB、サプライヤー審査。「その会社は実在するか、健全か、問題はないか」を判断するには、法人登記・信用調査レポート・開示情報・ニュース・SNS・判例・行政処分情報を横断的に調べる必要があり、1社に数時間から数日を要します。特に難しいのはペーパーカンパニーやフロント企業の見抜き方で、違和感を言語化して証拠と論理で裏付けられる担当者は限られています。
AIで何が変わるか
多ソース横断の情報収集と実在性評価
対象企業の名称を入力すると、AIが法人登記、ウェブサイト、ニュース報道、開示情報を横断して取得し、実在性リスクを評価します。すべての判断には、証拠インベントリと番号付き引用が付きます。「どの情報源の、どの記述に基づく判断か」がすべて明示されます。
4段階チェーンによる構造化された判断
「確認済み事実 → 証拠評価 → リスク判断 → 残存不確実性」の4段階で判断が構造化されます。主観と客観、確定と推定が分離されて出力されるので、読み手は各レイヤーの妥当性を独立に検証できます。
不正シナリオ型スクリーニング
過去倒産歴、代表者の異常交代、頻繁な移転、設立直後の高額取引、定款の怪しい記載、関連会社との不自然な資金流れ。審査部の実務ノウハウをAIとして実装し、機械的にスクリーニングします。
後続ワークフローへの直接接続
出力レポートは、与信稟議書、DDレポート、取引開始稟議にそのまま添付できる形式で整います。後続ワークフローとの接続がスムーズです。
導入の効果
1社に数時間かけていた調査が、全件1次スクリーニング、要深掘り先のみ時間投下、という配分に変わります。与信・KYB・DDの品質とスピードが同時に上がります。
関連特許(出願中)
取引ネットワークのナレッジグラフ解析技術
特願2025-200835
登記情報・取引関係・役員情報をグラフ化し、ペーパーカンパニーや循環取引の兆候を構造的に検出する技術
関係性グラフの多次元歪み検出技術
特願2025-157280
代表者交代・本店移転・取引先集中度などの関係性指標を多軸で評価し、正常企業のベースラインから乖離した異常を検出する技術
複数データソース横断の文脈矛盾検知技術
特願2025-148218
ウェブサイト・登記・ニュース・SNS間の記載矛盾を検出し、「登記住所と実態所在地が不一致」「代表者の経歴が不自然」を炙り出す技術
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
審査基準・取引開始基準と企業情報の適合性を、再現性をもって評価する技術
USE CASE 5
企業分析―実在性リスクを番号付き引用で
この業務の課題
M&Aターゲット評価、与信判断、KYC/KYB、サプライヤー審査。「その会社は実在するか、健全か、問題はないか」を判断するには、法人登記・信用調査レポート・開示情報・ニュース・SNS・判例・行政処分情報を横断的に調べる必要があり、1社に数時間から数日を要します。特に難しいのはペーパーカンパニーやフロント企業の見抜き方で、違和感を言語化して証拠と論理で裏付けられる担当者は限られています。
AIで何が変わるか
多ソース横断の情報収集と実在性評価
対象企業の名称を入力すると、AIが法人登記、ウェブサイト、ニュース報道、開示情報を横断して取得し、実在性リスクを評価します。すべての判断には、証拠インベントリと番号付き引用が付きます。「どの情報源の、どの記述に基づく判断か」がすべて明示されます。
4段階チェーンによる構造化された判断
「確認済み事実 → 証拠評価 → リスク判断 → 残存不確実性」の4段階で判断が構造化されます。主観と客観、確定と推定が分離されて出力されるので、読み手は各レイヤーの妥当性を独立に検証できます。
不正シナリオ型スクリーニング
過去倒産歴、代表者の異常交代、頻繁な移転、設立直後の高額取引、定款の怪しい記載、関連会社との不自然な資金流れ。審査部の実務ノウハウをAIとして実装し、機械的にスクリーニングします。
後続ワークフローへの直接接続
出力レポートは、与信稟議書、DDレポート、取引開始稟議にそのまま添付できる形式で整います。後続ワークフローとの接続がスムーズです。
導入の効果
1社に数時間かけていた調査が、全件1次スクリーニング、要深掘り先のみ時間投下、という配分に変わります。与信・KYB・DDの品質とスピードが同時に上がります。
関連特許(出願中)
取引ネットワークのナレッジグラフ解析技術
特願2025-200835
登記情報・取引関係・役員情報をグラフ化し、ペーパーカンパニーや循環取引の兆候を構造的に検出する技術
関係性グラフの多次元歪み検出技術
特願2025-157280
代表者交代・本店移転・取引先集中度などの関係性指標を多軸で評価し、正常企業のベースラインから乖離した異常を検出する技術
複数データソース横断の文脈矛盾検知技術
特願2025-148218
ウェブサイト・登記・ニュース・SNS間の記載矛盾を検出し、「登記住所と実態所在地が不一致」「代表者の経歴が不自然」を炙り出す技術
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
審査基準・取引開始基準と企業情報の適合性を、再現性をもって評価する技術
USE CASE 6
融資先分析―商流ネットワークの時系列可視化
この業務の課題
融資先1社の決算書だけを見ても、本当のリスクは見えません。取引先の集中度、連鎖倒産リスク、商流の実体の有無は、取引先ネットワーク全体を俯瞰しないと判断できません。しかし取引先情報は勘定科目内訳明細書や取引記録に散在しており、1社あたり数時間から数日の手作業が必要になります。担当ポートフォリオ100社の全社分の商流分析など実施できず、「決算書の数字は綺麗だが取引先の大半が関連会社」といった潜在リスクを早期に察知できない構造が残っています。
AIで何が変わるか
商流マップの自動生成
融資先の勘定科目内訳明細書・取引記録をアップロードすると、AIが取引先を抽出し、商流マップとして可視化します。対象融資先を中心に、売掛先・買掛先・貸付先・借入先がノード、取引関係がエッジとして表示されるネットワーク図になります。
時系列の推移分析
3期分・5期分のデータを投入すれば、「取引先数の変化」「特定取引先への依存度の推移」「新規取引先の出現パターン」「取引先の消失パターン」を時系列で追跡できます。急に増えた取引先、急に消えた取引先、不自然に集中している取引先が、自動的にハイライトされます。
グラフ構造による構造的リスク検知
閉路（循環取引の兆候）、取引先集中度の異常、関連会社依存などを、グラフ構造特徴量として自動算出します。業界標準との比較も可能で、乖離が大きい企業は追加調査の候補として自動的に優先度が付与されます。
融資稟議書への直接出力
商流マップの画像、リスクスコア、主要な懸念点の自然言語サマリーが、融資稟議書テンプレートの「取引関係」セクションに貼り付けられる形で整います。
導入の効果
「全融資先を浅く見る」から「全融資先を商流ネットワーク込みで見る」という転換が可能になり、連鎖倒産や循環取引の兆候を早期に察知する構造が組織に組み込まれます。
関連特許(出願中)
取引ネットワークのナレッジグラフ解析技術
特願2025-200835
企業間取引をノード・エッジのグラフ構造として生成し、閉路検知・取引先集中度・依存度などのグラフ構造特徴量を抽出。重要特徴量を特定したうえでLLMにより自然言語の根拠を生成する技術
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
勘定科目内訳明細書の多様なフォーマットから、取引先名・金額・残高を高精度に抽出する技術
複数データソース横断の文脈矛盾検知技術タソース横断の文脈矛盾検知技術
特願2025-148218
決算書・申告書・内訳明細書・公開情報を横断し、商流の実在性を多面的に検証する技術
USE CASE 6
融資先分析―商流ネットワークの時系列可視化
この業務の課題
融資先1社の決算書だけを見ても、本当のリスクは見えません。取引先の集中度、連鎖倒産リスク、商流の実体の有無は、取引先ネットワーク全体を俯瞰しないと判断できません。しかし取引先情報は勘定科目内訳明細書や取引記録に散在しており、1社あたり数時間から数日の手作業が必要になります。担当ポートフォリオ100社の全社分の商流分析など実施できず、「決算書の数字は綺麗だが取引先の大半が関連会社」といった潜在リスクを早期に察知できない構造が残っています。
AIで何が変わるか
商流マップの自動生成
融資先の勘定科目内訳明細書・取引記録をアップロードすると、AIが取引先を抽出し、商流マップとして可視化します。対象融資先を中心に、売掛先・買掛先・貸付先・借入先がノード、取引関係がエッジとして表示されるネットワーク図になります。
時系列の推移分析
3期分・5期分のデータを投入すれば、「取引先数の変化」「特定取引先への依存度の推移」「新規取引先の出現パターン」「取引先の消失パターン」を時系列で追跡できます。急に増えた取引先、急に消えた取引先、不自然に集中している取引先が、自動的にハイライトされます。
グラフ構造による構造的リスク検知
閉路（循環取引の兆候）、取引先集中度の異常、関連会社依存などを、グラフ構造特徴量として自動算出します。業界標準との比較も可能で、乖離が大きい企業は追加調査の候補として自動的に優先度が付与されます。
融資稟議書への直接出力
商流マップの画像、リスクスコア、主要な懸念点の自然言語サマリーが、融資稟議書テンプレートの「取引関係」セクションに貼り付けられる形で整います。
導入の効果
「全融資先を浅く見る」から「全融資先を商流ネットワーク込みで見る」という転換が可能になり、連鎖倒産や循環取引の兆候を早期に察知する構造が組織に組み込まれます。
関連特許(出願中)
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