三菱商事、生成AI活用による経理業務改革を実証–PwC税理士法人が支援

今回は「三菱商事、生成AI活用による経理業務改革を実証–PwC税理士法人が支援」についてご紹介します。

関連ワード （ソフトウェア等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

　PwC税理士法人は、三菱商事の経理業務改革に向けた実証実験を支援し、AI-OCR（人工知能を活用した光文字認識）と生成AIの組み合わせによる業務プロセス効率化の可能性を検証した。検証の結果、保証債務情報の抽出では平均97％の正解率、支払調書の提出要否判定では98％の再現率を達成するなど、実務への応用が期待できる成果を得たという。

　この実証実験は、4月から5月にかけて2カ月間実施された。保証債務に関する情報を契約書や残高証明書などの多様な形式の文書から抽出しデータベース化。さらに、請求書から情報を抽出し、支払調書の提出要否を判定する作業も自動化した。

　従来、三菱商事の財務・経理業務では、大量の文書からの情報抽出や分類、入力を手作業で行っていたが、PwC税理士法人は三菱商事と連携し、これらの作業の自動化・効率化を目指した。

　PwC税理士法人は実証実験において、生成AIによる自動処理プロセスの構築や税務に関する専門知識のプロンプトへの落とし込みなど、要件定義から開発、検証までをワンストップで支援したという。

　具体的には、4月にはPDFデータの前処理、AI-OCRによるテキスト化、生成AIによるデータ抽出、調書提出要否判定までの一連の処理フローを構築。5月には、週単位のスプリント開発で三菱商事担当者のフィードバックを反映し、最先端手法の実装やプロンプト改善などを行い精度向上を図った。

　支払調書の提出要否判定では、税法上の定義をそのままプロンプトに反映するだけでは精度が向上しなかったため、税務専門知識をプロンプトに組込み、具体的な事例や説明を追加した。また、保証債務の開示基礎資料作成では、必要項目のみを抽出する際にプロンプト改善だけでは精度向上につながらなかったため、「Multi-Agent」と呼ばれる複数のAIが協働する仕組みを実装した。