PwC税理士法人、三菱商事の生成AIを活用した経理業務改革の実証実験を支援

図表1. AIを活用した自動処理フロー概要



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PwC税理士法人は、本実証実験において、生成AIによる自動処理プロセスの構築や税理士法人の知見・経験のプロンプトへの落とし込みなど、要件定義から開発、検証までワンストップでの支援を提供しました。

具体的には、2024年4月の1カ月間で、PwC税理士法人においてPDFデータの前処理、AI-OCRによるテキスト化、生成AIによるデータの自動抽出、調書提出要否判定までの一連処理の自動実行フローを構築しました。2024年5月には、週単位でのスプリント（短期サイクルの開発プロセス）を組むことで、三菱商事担当者のフィードバック反映や最先端手法の実装やプロンプト改善など、注力領域を適宜すり合わせながら、アジャイル開発による精度改善を実施しました。

精度改善の過程において、生成AIの専門タスクフォースや税務プロフェッショナルの知見・経験を生かしてPwC税理士法人が行った効果的な施策例は、以下3点です。

支払調書の提出要否判定にあたり、税法上の定義をそのままプロンプトに反映し投入しても精度向上につながらなかったため、PwC税理士法人ならではの税理士としての知見をプロンプトに落とし込み、より具体的な事例や説明を追加
三菱商事が保有している過去の判定結果や社内マニュアルの情報について、「Dynamic Few-Shot Learning(※1)」と呼ばれる検索AIとDBを組み合わせた手法を用い、プロンプト投入
保証債務の開示基礎資料の作成にあたり、契約書、残高証明書、保証書など多種多様なデータから必要項目のみを抽出する必要がある中、プロンプト改善のみでは精度向上につながらなかったため、「契約書専門AI」、「残高証明書専門AI」といった「Multi-Agent(※2)」と呼ばれる複数のAIが協働する仕組みを実装

図表2. 生成AIを活用した経理業務効率化／自動化の将来像


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本実証実験からは、生成AIの指数関数的な進化を見据えて業務プロセスを設計し、「自社ノウハウの蓄積」と「AIモデルの更新」サイクルを可能とする体制構築によって、中長期での経理業務の効率化・自動化の可能性を明らかにすることができました。PwC税理士法人は、今回の実証実験から得られた知見を生かし、対象とする経理業務範囲のさらなる拡大を視野に入れながら、AI処理が可能なユースケースの整理や追加検証など、実用化に向けた支援を継続します。