大事なのは、AIの精度だけじゃない!〜1円のズレも許されない経理領域とAI〜
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Jun Nemoto
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⼤事なのは、AIの精度だけじゃない! 〜1円のズレも許されない経理領域とAI〜 株式会社LayerX PdM 根本 潤
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⽬次 Agenda ● ⾃⼰紹介 ● バクラク請求書受取‧AI仕訳推薦とは? ● AI仕訳推薦でこだわったこと ● 開発 ● デリバリー ● 感想‧今後の想い
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⾃⼰紹介
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© LayerX Inc. 4 ⾃⼰紹介 根本 潤(ねもと じゅん) 略歴 ● 経理(原価計算・財務) ● DX プロジェクトなど ● バクラク請求書受取 PdM(2024.9〜) ● 経理・労務 ● IPO準備など DX 経理 PdM (これから) バックグラウンド 株式会社LayerX バクラク事業部PdM
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バクラク請求書受取とは?
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© LayerX Inc. 6 バクラク請求書受取‧AI仕訳推薦とは? 受け取った請求書の処理を効率化する、経理向けのサービスです 買い⼿‧発注者 請求書受け取り 会計‧⽀払処理 企業 B 売り⼿‧受注者 請求書を発⾏ 企業 A
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© LayerX Inc. 7 バクラク請求書受取‧AI仕訳推薦とは? 請求書が届く 請求書ごとに仕訳を⼊⼒する 東京電⼒‧100万円 ∟⽔道光熱費‧A部⾨ 住友不動産‧1,000万円 ∟家賃‧本社部⾨ 東京電⼒‧50万円 ∟⽔道光熱費‧B部⾨ 仕訳に基づいて 取引先にお⾦を払う 請求書を受け取った後、経理は何してる??
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© LayerX Inc. 8 バクラク請求書受取‧AI仕訳推薦とは? 仕訳を⼊⼒する仕事のツラさ ①請求書の数が多い ∟⽉7,000件超のお客様も! ②ミスできない ∟1円でもズレたらダメ ③属⼈化しやすい ∟知⾒は「この⼈の頭の中に⼊ってる」 東京電⼒‧100万円 ∟⽔道光熱費‧A部⾨ 住友不動産‧1,000万円 ∟家賃‧本社部⾨ 博報堂‧200万円 ∟広告費‧マーケ 東京電⼒‧50万円 ∟⽔道光熱費‧B部⾨
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© LayerX Inc. 9 バクラク請求書受取‧AI仕訳推薦とは? ⼿⼊⼒ゼロで ⼯数削減&⼊⼒ミス防⽌ ⾼精度なAI-OCRによる⾃動読取で、 請求書情報をデータ化し、 ⾦額や⼝座情報⼊⼒のミスを防⽌します。 POINT 01 仕訳も振込データ作成も⾃動化し、 業務負担を削減できます。 POINT 02 読み取った情報を⾊付けした 確認しやすい画⾯! 過去の仕訳を学習し仕訳を⾃動⼊⼒!
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AI仕訳推薦とは?
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11 © LayerX Inc. バクラク請求書受取‧AI仕訳推薦とは? 請求書の内容をもとに、過去仕訳から最適なものをAIが⾃動で推薦! 東京電⼒(総務宛) 住友不動産 東京電⼒(⼯場宛) 東京電⼒‧100万円 ∟⽔道光熱費‧総務 住友不動産‧1,000万円 ∟家賃‧本社部⾨ 東京電⼒‧50万円 ∟⽔道光熱費‧⼯場 請求書をアップロード AIが最適な仕訳を推薦 AS-IS:取引先ごとに直前に⼊⼒した仕訳を呼び出す TO-BE:1取引先に対して、複数の仕訳パターンがある場合の⼊⼒も⾃動化
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AI仕訳推薦でこだわったこと
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© LayerX Inc. 13 AI仕訳推薦でこだわったこと 「ルールベース」を超えた効率化を⽬指したい!
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© LayerX Inc. 14 経理業務は「ルールベース」 AI仕訳推薦でこだわったこと 法令や会計基準を守るために、業務をひたすらマニュアル化する 東京電⼒‧100万円 ∟⽔道光熱費‧総務 住友不動産‧1,000万円 ∟家賃‧本社部⾨ 東京電⼒‧50万円 ∟⽔道光熱費‧⼯場 こういう仕訳にしたかったら・・・ システム ルール ‧東電で宛名が総務だったら‧‧‧ ‧東電で宛名が⼯場だったら‧‧‧ ルールをシステムに登録する
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© LayerX Inc. 15 AI仕訳推薦でこだわったこと 業務は効率化されるけど、ルールの維持管理が⼤変 ‧担当者が変わった時の引き継ぎは? ‧⽂⾔の表記揺れがあったら? ‧請求書が⽉1,000件あったら、ルールは1,000通り? ‧会社の組織が変わったら?
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© LayerX Inc. 16 AI仕訳推薦でこだわったこと 「気づいたら楽になっている体験」を、バクラクで作りたい! AI仕訳推薦 請求書を処理する中で、AIがルールを学習 仕訳X 仕訳Y 仕訳Z バクラクAI 学習 推薦 処理 「効率化のために頑張る(ルール登録)」を極⼩化したい
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開発
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© LayerX Inc. 18 開発 請求書をアップロード AIが最適な仕訳を推薦 AIの提案を⼈が確認 採⽤ or 修正 80点 100点 経理の仕事は、AIの間違いを無視できない。 仮にAIが99点だったとしても、1点の修正が必ず発⽣する。 「AIの精度」を⾼めることが全て!!と思っていたが‧‧‧
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© LayerX Inc. 19 開発 ⼤事なのは、AIが推薦した後の体験だった
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© LayerX Inc. 20 開発 ①AIの間違いにすぐ気づける AIが推薦した根拠を画⾯上で確認→トレースできる。
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© LayerX Inc. 21 開発 ②それをすぐ直せる AIが推薦した仕訳以外の候補をボタン1つで表⽰‧選択
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© LayerX Inc. 22 AIの提案を⼈が確認 採⽤ or 修正 AIが最適な仕訳を推薦 開発 100点 間違いに気づける‧すぐ直せるは、AIの精度改善の観点でも重要! 60点 80点 90点 請求書をアップロード
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© LayerX Inc. 23 開発 間違いのパターンを徹底的に洗い出し、その修正にあったUIを作る PdM デザイナー エンジニア ‧修正候補の並び順 ‧表⽰の仕⽅ ‧ボタンの⽂⾔ ‧既存UIの改善 ‧推薦ロジックの理解‧修正 ‧既存の仕訳を⾒まくって、AI の間違いパターン洗い出し ‧全部の修正に対応できている かの確認 ‧UI考える ‧実装、FB
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© LayerX Inc. 24 開発 AIの正解ではなく「間違い」に⽬を向ける。
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デリバリー
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© LayerX Inc. 26 デリバリー 社内でデモをしてみて気づいた‧‧‧ ‧AI機能の価値を、経理の⼈に伝えるのが難しい(ルールベースとの違い) ‧お客様にはもちろん、社内で理解を揃えるのも難しい
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© LayerX Inc. 27 デリバリー ⼤事なのは、開発した機能の伝え⽅だった
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© LayerX Inc. 28 デリバリー マーケ‧PRと、1ヶ⽉以上コンテンツを試⾏錯誤 PdM(Nemo) マーケ PR たたき台 イメージ もうちょい! どうだ! プレス LP 営業資料
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© LayerX Inc. 29 デリバリー 価値の⾔語化 Before After
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© LayerX Inc. 30 わかりやすく伝える デリバリー
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© LayerX Inc. 31 デリバリー AIが間違うパターンを網羅できてなかった(失敗) →同じようなFBが数件あったため、リリース後に即改善 お客様からのフィードバック 「AIができないこと」を網羅することの難しさを痛感
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© LayerX Inc. 32 デリバリー ⼀⽅で嬉しい声も!
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感想‧今後の想い
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© LayerX Inc. 34 AI機能の開発‧デリバリーは、イメージよりも泥臭い 感想‧今後の想い AIのイメージ ‧何でも「シュッ」っとできる ‧全部「よしなに」やってくれる ‧SNS:「すごい」「使わないとかやばい」 お客様への提供 ‧AIが間違えるパターンの洗い出し ‧AIが間違った後のUX整備 ‧お客様に価値を正しく伝える
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© LayerX Inc. 35 愚直に取り組めば、今までにない価値を提供できる⼿応え もっとやっていきたい!! 感想‧今後の想い ルールの維持管理をAIがやる ⼈とAIが共同で仕事をする 経理が誰でも簡単にできるようになる(経理の⺠主化) 経理の⽣産性向上‧⼈⼿不⾜解消に貢献!! 将来の姿
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© LayerX Inc. 36 とはいえ、まだまだやることはある!! 感想‧今後の想い 課題 アプローチ AIに学習させる時のUX 試行錯誤中 データの拡充(効果・デグレを客観 的に評価できる仕組み) 試行錯誤中 シュッとAI機能を作るためのチーム 作り 試行錯誤中
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© LayerX Inc. 37 感想‧今後の想い ご興味ある⽅、ぜひお話させてください!! ユーザー体験に、徹底的にこだわったモノづくりをしています。 カジュアル⾯談
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ご清聴、ありがとうございました!