経理財務領域における生成AIの活用

1. 経理財務領域における生成AIの可能性

そもそも生成AIとは、どのようなものなのでしょうか。生成AIに明確な定義はありませんが、生成AIとは、深層学習の技術を用いて、文書や画像などの様々なデータを自動生成するシステムを指します。生成AIは、いわゆる機械学習（Machine Learning）や深層学習（Deep Learning）といった人工知能（AI）の技術を応用し開発されました。

その特徴として以下のような点が挙げられます。

• 自然言語で指示することができる汎用性
  生成AIへの指示は、「プロンプト」と呼ばれる自然言語による文章で行います。これによりプログラミングなどの知識がなくても使用することができ、また多様な指示を受け付けることができます。
• 高い性能と高頻度のアップデート
  生成AIの性能は、しばしば従来の特化型AIを上回る場合もあるという報告がされています。またモデルのアップグレードのたびに性能が大きく向上しており、今後もさらに進化していくことが予想されます。
• 様々な形式のデータの利用可能性
  RPAなどの従来のデジタルソリューションとは異なり、生成AIは文書・画像・音声等の「非構造化データ」を扱うことができます。生成AIはこれまで利用できていなかった膨大な「非構造化データ」を扱えることで、他のデジタルソリューションよりも広範な領域で活用が見込まれます。

これらの特徴から、これまでは自動化や機械化が難しかった領域においても、業務の効率化を図ることができると考えられます。また効率化のみならず、業務の高度化にも資するような活用の可能性も十分に考えられます。

経理財務業務はその業務の複雑さ、煩雑さによって属人化が進みやすい領域でした。このような領域においては、業務を引き継いでいくために時間をかけてナレッジを継承していく必要があります。しかし今後、日本の人材の流動性の高まりや少子高齢化の影響から、長期にわたって育成できる人材の確保が困難になっていくものと考えられます。経理や財務に関する専門性を持った人材はより希少なものとなっていくでしょう。

このような背景から、経理財務領域における業務効率化・自動化のニーズは年々高まっており、生成AIは、そのニーズに応える可能性を秘めています。デロイト トーマツでは、アナリティクス分野で培った知見を活かしてその活用用途の模索や技術開発を行っています。

2. 生成AIを活用したユースケース

経理財務領域における生成AIの活用例をご紹介します。

① 文書からのデータ抽出・仕訳データ等の自動生成

生成AIに文書データをアップロードすることで、文書データから任意の情報を抽出し、任意の形式でアウトプットさせることができます。生成AIにはあらかじめ抽出すべき情報の種類及びアウトプットの形式を指定しておきます。また回答の生成の際に参照すべき社内規程等をあらかじめインプットしておくことで、インプットした規程等に基づく回答を生成させることができます。例えば、事前に経理規程をインプットしておいた生成AIに売買契約書をアップロードすることで、その契約書の契約条項等を抽出し、抽出した情報に基づいて仕訳データを作成させることが可能です。これにより煩雑な手作業や簡単な内容の仕訳生成を自動化し、日々の定型業務に係る工数を軽減できます。

② 経理部への問い合わせ対応のチャットボット

生成AIに特定の規程類やマニュアル、FAQ等をインプットしておくことで、インプットした情報に関するチャットボットとして利用することができます。例えば、経費精算に関するマニュアルや規程、過去の問い合わせとその回答をインプットしておくことで、経費に関するチャットボットを構築することができます。チャットボットの構築により、日々フロント部門から経理部に寄せられる問い合わせへの対応負荷を軽減し、また経理部の繁忙期においても安定的な問い合わせ対応が可能になります。

③ 財務分析

生成AIに財務数値を含むデータを学習させることで、データを分析し、さらに分析結果に対するインサイトを出力させることができます。データの分析方法はあらかじめ指定しておくことができ、報告資料の作成等を効率化できます。例えば、複数社、複数年度の財務情報を生成AIにインプットし、財務データからリスクが高いと判断できる会社を抽出の上、そのリスクと発生原因をインサイトとして出力させることができます。生成AIには分析の際に参照すべき情報として、リスクシナリオとよばれる一般的なリスク発生パターンをインプットしています。財務分析への生成AIの活用により、データ加工に係る時間を軽減するだけでなく、会社固有の状況に合わせた精度の高いインサイトの導出を手軽に実施できます。

3. 生成AIの活用に向けたロードマップ

生成AI活用に向けたロードマップは、大きく3つのフェーズに分けられます。まず会社固有の状況を踏まえて生成AIの活用目的を整理し（①構想フェーズ）、次に安全に生成AIを活用するための利用環境構築や生成AI利用ガイドライン作成等の環境整備を行います（②試行フェーズ）。そして、生成AIを実装し、業務効率化、高度化による業務変革を実現します（③変革フェーズ）。デロイト トーマツでは、全てのフェーズにおいて、伴走支援を実施しています。

① 構想フェーズ：

生成AIを経理財務業務に取り入れるにあたって、まずは各社固有の状況を踏まえた生成AIの活用是非の検討、目的設定が重要です。デロイト トーマツでは、活用ユースケースの検討支援、社内の生成AIに関するリテラシー向上に向けたワークショップ支援を行っています。

② 試行フェーズ：

生成AIの導入に向けて、安全に生成AIを活用するための環境整備を行う必要があります。デロイト トーマツでは、生成AIの利用環境構築支援や、生成AI利用ガイドラインの設計支援、社員が正しく生成AIを利用しているかに関する利用状況のレポーティング支援を行っています。

③ 変革フェーズ：

生成AIを活用する環境が整備された後は、経理財務領域における業務効率化・自動化に向けてどのように生成AIを組み込むかの検討に移ります。デロイト トーマツでは、経理財務業務・社内システムなどの現状理解を行った上で、生成AIを適用する業務範囲を決定し、効果測定PoCの支援を行っています。

PoCを実施した後は、有効と評価された生成AIの組み込み、既存社内システムとの連携支援、導入後のシステム運用支援を行っています。

4. 生成AI導入のアプローチ

生成AIを実際に導入する際、まずユースケースのPoCによって生成AIの活用による効果や実現可能性を検証した後、実運用環境の構築を行い、運用開始するアプローチが一般的です。

以下、大きく3つのステップに分けて、導入アプローチを説明いたします。

• STEP1：ユースケースのPoC
  生成AIの導入目的・導入方法は企業によって多種多様であるため、生成AIを効果的に導入するために、各企業の状況を踏まえたPoC（ユースケースの効果測定及び実現可能性の検証）を実施することが重要です。PoCの評価結果を基に、生成AIの導入方針を決定します。
  なお、これまでの支援事例では、デロイト トーマツ内の安全な試用環境にてユースケースのPoCを行ったケースがあります。
• STEP2：実運用環境の構築
  PoCによって導入方針を決定した後、実運用開始に向けて、システムの環境構築を行います。安全に生成AIを活用するため、IT環境を整えると共に、ユーザーへのマニュアル整備や各種業務手順書の更新が必要となります。必要に応じて、利用方法の説明会・研修を実施します。
• STEP3：運用
  生成AI活用システムの運用開始した後は、ユーザーの利用促進に向けて、機能の見直しや課題抽出を行います。必要に応じて機能追加や精度を改善するなどの対応策を実施します。

5. デロイト トーマツの強み

デロイト トーマツでは、経理財務領域に関する専門性、AI活用並びにAIリスク対策に係る豊富な支援実績と知見を踏まえ、先進的なAIをビジネスの現場へ効率的・効果的に導入する支援を行うことが可能です。

• 「経理財務領域」に係る専門性
  デロイト トーマツが擁する経理財務分野の専門性を活かし、経理財務業務における多様な課題に柔軟に対応します。
• 「AI活用」の専門性
  AIと自然言語処理に係る先進的なデータサイエンスの知見と豊富な支援実績に基づき、生成AI実装に向けた戦略策定・人材育成・環境構築・運用支援等のあらゆる場面において、「実行可能性」と「実効性」の両面から検討を行います。
• 「AIリスク対策」の専門性
  企業におけるAIリスク対策のためのルール・体制・プロセス構築、リスク対策運用等、豊富な支援実績を保有しています。

なお、デロイト トーマツは一般社団法人 AIガバナンス協会に参画しており、また、AIリスク対策に係る東京大学未来ビジョン研究センターとの共同研究、JDLA研究会、政府提言等、産・官・学連携の取り組みも推進しています。

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