© LayerX Inc. 「気づいたら仕事が終わっている」体験を⽬指す Ambient Agent と Document AI の実践事例 2026/03/02 DEIM2026 株式会社LayerX Yuya Matsumura(@yu-ya4) T1-8B-05: ⽣成AI応⽤ [技術報告] 

© LayerX Inc. 2 バクラク事業部 AI‧機械学習部 部⻑ / 機械学習エンジニア 経歴 2018/3：京都⼤学⼤学院 情報学研究科 修⼠課程修了 2018/4：ウォンテッドリー株式会社 ⼊社 ● ⼀⼈⽬データサイエンティストとして推薦システム開発チーム の⽴ち上げなど ● その後、テックリードやEM、PdMなどを兼任 ● 退職後は機械学習領域の技術顧問に就任 2022/10：株式会社LayerX ⼊社 ● 機械学習とかLLMとかAgentとかやってます その他、⼤学にて⾮常勤講師やスタートアップの技術⽀援等 画像を入れてね ⾃⼰紹介 松村 優也（Yuya Matsumura） @yu__ya4 

背景 LayerX / バクラクについて 

4 © LayerX Inc. LayerX の Mission 

5 © LayerX Inc. LayerX が解決しようとしている課題 （※）2025年11⽉時点 

6 © LayerX Inc. LayerX のバクラク事業 

7 © LayerX Inc. バクラク事業 事業領域 （※）2025年11⽉時点 

8 © LayerX Inc. バクラクAIエージェント バックオフィスに特化したAIエージェントに よって、⽇常業務の中で⾃然にAIを活⽤いただ けるような体験を提供します。 データが⾃然につながる「エージェントが働 きやすい環境」を構築し、企業全体の⽣産性 を⾼めます。 AIエージェントを標準搭載 

バクラクAIエージェントが⽬指すもの 「気づいたら仕事が終わっている」体験を提供する Ambient Agent 

© LayerX Inc. 10 バクラクAIエージェントが⽬指すもの たとえば、出張予定をカレンダーに登録すると出張に伴う業務が完了している 「気づいたら仕事が終わっている」体験 出張予定が カレンダーに登録 トリガー バクラク AIエージェント 出張内容をもとに 事前の出張申請を作成 社内規定に沿った 交通⼿段や宿泊施設を⼿配 出張期間中の経費精算など 事後の申請を作成 ユーザー 確認 承認 業務の遂⾏ 

© LayerX Inc. 11 バクラクAIエージェントが⽬指すもの 仕事の主体はあくまで⼈間。仕事の完了速度や並列性は、⼈間の認知的な限界がボトルネックとなる。 従来のチャット起点のAgent チャット起点の AIエージェント チャットで依頼 ⼈間 エージェントが実⾏ 仕事完了 従来のチャット起点のエージェント 

© LayerX Inc. 12 バクラクAIエージェントが⽬指すもの 業務ごとに特化したAIエージェントが主体となり、⾃律的に仕事が完了している。 バクラクが⽬指す Ambient Agent 従来のチャット起点のエージェント ⼈間 メール通知 フィードバックを もとに精度向上 出張⼿続きが⾃動で完了 承認作業が⾃動で完了 請求書処理が⾃動で完了 スケジュール登録 業務の⾃動化 サイクル ⾃律的に判断‧実⾏ イベント検知 確認‧修正‧承認 仕事完了 Ambient Agent 領収書アップロード 業務ごとに特化した AIエージェント 必要に応じて ⼈に確認 

© LayerX Inc. 13 バクラクAIエージェントが⽬指すもの 私たちは⼈間が仕事をするためのツールを提供するのではなく、「仕事の完了」そのものを 届けます。 業務ごとに特化した数多のAIエージェント が、ユーザーの操作や業務上の出来事をきっかけ に裏側で⾃律的に起動し、読み取り‧確認‧申請‧承認といった⼀連の処理を最後まで進め ます。 チャットで指⽰を待つのではなく、業務イベントを合図に⾃ら動き出す。私たちはこれを Ambient Agent と呼んでいます。 「気づいたら仕事が終わっている」体験 

© LayerX Inc. 14 バクラクAIエージェントが⽬指すもの バクラクは Ambient Agent で “業務の完全⾃動運転” を⽬指す 

バクラクAIエージェント事例 「気づいたら仕事が終わっている」体験を提供する Ambient Agent の実例 

© LayerX Inc. 16 バクラクAIエージェント事例 AIエージェントがメールを確認、URLやパスワードなどを取得して、⾃動で証憑を取得してデータ化 証憑取得エージェント 

© LayerX Inc. 17 バクラクAIエージェント事例 領収書やカードの明細情報を読み取り、⾦額、⽇付、内訳などを⾃動で⼊⼒ 経費精算申請エージェント ⾃動分割 

© LayerX Inc. 18 バクラクAIエージェント事例 請求書の明細情報などと過去のデータを組み合わせ、最適な仕訳を⾃動で⼊⼒ 明細仕訳エージェント 

© LayerX Inc. 19 バクラクAIエージェント事例 社内規定や過去の申請差し戻し履歴から学んだ企業ごとの申請ルールに基づき、申請内容を⾃動レビュー 申請レビューエージェント 

© LayerX Inc. 20 バクラクAIエージェント事例 経営視点からのデータ分析を⾏い、コスト削減やガバナンス向上のためのアクションまで伴⾛ コスト分析エージェント 

AIエージェントを実現するための技術課題 業務の完了ためのDocument AI 

© LayerX Inc. 22 業務の完了ためのDocument AI これまで：⽐較的シンプルなDocument タスクの取り組み 旧AI-OCR：情報抽出（Key Information Extraction） 書類種別判定：情報分類（Document Classification） https://speakerdeck.com/yuya4/layerx-ai-deim2025?slide=16 

© LayerX Inc. 23 業務の完了ためのDocument AI これから：より複雑で広義の Document AI へ 単にドキュメントを読み取るのではなく、業務の完了につなげていく ドキュメント内の複雑 な表や要素どうしの暗 黙的な関係性を解釈 Structure Understanding Context-aware Reasoning ドキュメント外の Contextも踏まえ、業務 課題を解決する形での 処理を実⾏ 

© LayerX Inc. 24 業務の完了ためのDocument AI これから：より複雑で広義の Document AI へ 単にドキュメントを読み取るのではなく、業務の完了につなげていく ドキュメント内の複雑 な表や要素どうしの暗 黙的な関係性を解釈 Structure Understanding Context-aware Reasoning ドキュメント外の Contextも踏まえ、業務 課題を解決する形での 処理を実⾏ 

© LayerX Inc. 25 業務の完了ためのDocument AI Table Structure Recognition（TSR） 帳票内の表を正確に読み取ることは、依然として難易度の⾼いタスクである https://arxiv.org/abs/2110.00061 

© LayerX Inc. 26 業務の完了ためのDocument AI 表の例：⼈間にとって読みやすい補助罫線（⾦額） ※例はLLMで作成した合成データであり、実在するデータではありません。 Sample 

© LayerX Inc. 27 業務の完了ためのDocument AI 表の例：罫線がなく境界の認識が困難 ※例はLLMで作成した合成データであり、実在するデータではありません。 Sample 

© LayerX Inc. 28 業務の完了ためのDocument AI Semantic Structuring, Table Interpretation 表を正確に読み取った上での意味づけ。表の解釈および表外の情報と表の関連付けなど。 

© LayerX Inc. 29 業務の完了ためのDocument AI 表の例：独特なヘッダー形式 ※例はLLMで作成した合成データであり、実在するデータではありません。 Sample 

© LayerX Inc. 30 業務の完了ためのDocument AI 表の例：多段組 ※例はLLMで作成した合成データであり、実在するデータではありません。 Sample 

© LayerX Inc. 31 業務の完了ためのDocument AI 表の例：ひとつのカラム‧セル内に複数の情報が混在 ※例はLLMで作成した合成データであり、実在するデータではありません。 Sample 

© LayerX Inc. 32 業務の完了ためのDocument AI これから：より複雑で広義の Document AI へ 単にドキュメントを読み取るのではなく、業務の完了につなげていく ドキュメント内の複雑 な表や要素どうしの暗 黙的な関係性を解釈 Structure Understanding Context-aware Reasoning ドキュメント外の Contextも踏まえ、業務 課題を解決する形での 処理を実⾏ 

© LayerX Inc. 33 業務の完了ためのDocument AI Context-aware Key Information Extraction 運⽤⽅法や業務の⽂脈など、顧客ごとのユースケースによって読み取りたい値が変わる 

© LayerX Inc. 34 業務の完了ためのDocument AI 顧客コンテキストによる条件付け Personalized AI-OCR: 過去の申請ログなどを参考に、抽出ロジックを顧客ごとにパーソナライズする 

© LayerX Inc. 35 業務の完了ためのDocument AI Document to Action 最終的な「仕訳」に変換するための変換：表外や外部のロジックをもとに分割‧統合‧推論 按分割合、マスタ ‧組織図照合 …etc. 「サーバー保守」という ことは「修繕費」...？ この品⽬で⾦額というこ とは税率は...？ 

© LayerX Inc. 36 業務の完了ためのDocument AI Extraction of business rules from documents 社内規定などのドキュメントからAIエージェントが理解し守るべき業務ルールを抽出 

© LayerX Inc. 37 業務の完了ためのDocument AI Policy‒Practice Alignment 正式な規定と実際の運⽤の間にズレがあるケースが多い。あるべきを定義した上で⾃動化する。 Policy(should-be) 正式な社内規定 Practice(as-is) 実際の現場の運⽤ Target(to-be) ⾃動化に向けた 理想の運⽤ 

© LayerX Inc. 38 まとめ ● 「気づいたら仕事が終わっている」体験を提供する Ambient Agent ○ 業務ごとに特化した数多のAIエージェント が、ユーザーの操作や業務上の出来事をきっかけ に裏側で⾃律的に起動し、読み取り‧確認‧申請‧承認といった⼀連の処理を最後まで遂⾏ ● バクラクAIエージェントの紹介 ○ 証憑取得エージェント、経費精算申請エージェント、明細仕訳エージェント、申請レビュー エージェント、コスト分析エージェント ● 業務の完了につなげるための Document AI 領域の挑戦 ○ Structure Understanding：ドキュメントの意味‧構造をより正確に理解 ○ Context-aware Reasoning：ドキュメント外のコンテキストを踏まえたタスクの遂⾏ バクラクは Ambient Agent で “業務の完全⾃動運転” を⽬指す