ジュリオ株式会社_事業説明

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1. ジュリオ 説明資料 メディア掲載 2023年5月２日 ChatGPTで企業財務分析　ジュリオ - 日本経済新聞 2023年7月4日 企業経営にAIは欠かせない存在にーーChatGPTでエクセル財務情報分析「ジュリ エット」開発のウラ側を聞く - BRIDGE（ブリッジ） (thebridge.jp) 2023年7月4日 ChatGPTで財務エクセル分析業務を半減「財務AIジュリエット」公開ーーエンジ ニア公認会計士が開発 - BRIDGE（ブリッジ） (thebridge.jp) 2023年10月4日 企業会計2023年11月号 | 中央経済社ビジネス専門書オンライン (biz-book.jp) 2023年12月6日 中堅企業、AIで財務分析 - 日本経済新聞 2024年01月18日 生成AIが日々の業務に自然に組み込まれる：日経クロストレンド (nikkei.com)
2. 代表取締役　姥貝 賢次（うばがい　けんじ） ▪エンジニア ▪公認会計士 ▪公認不正検査士 ▪公認システム監査人 趣味のプログラミングが昂じてWebサイト制作や受託開発に携わり、自らも起業して、プロダクトを次々と開発。 早稲田大学大学院では会計を学び、公認会計士の資格を取得。監査法人トーマツにて多岐にわたる経験を積み、各 種専門資格を有するプロフェッショナルに。ジュリオ株式会社を創業し、「IT技術」と「財務」の専門性を融合し た【生成AIシステム】の開発に取り組む。異分野の専門性を掛け合わせ、新たな価値創造に挑戦し続けています。 事業 生成AI導入コンサルティング 財務AIジュリエット 自社専用AI開発サービス 住所 東京都品川区西品川１丁目１番１号 住友不動産大崎ガーデンタワー 9F TUNNEL TOKYO 代表 代表取締役 姥貝 賢次（うばがい　けんじ） 設立 2021年3月 株主 サイバーエージェント・キャピタル等 Web https://jurio.jp/corp ジュリオ株式会社
3. 財務AIジュリエットは、以下の機能を備えたチャッ ト型AIです。 ・財務分析機能 ・SWOT分析機能 ・財務モニタリング機能 ・業務プロセス図描画機能 これらの財務に特化した独自のAI機能により、財務 部門の業務を強力にサポートします。 また、データ蒸発型設計による強固なセキュリティ を実現しているため、機密情報を扱う財務部門の 方々にも安心してご利用いただけます。 ｜事業の紹介（３つのソリューション） 生成AIの情報収集 生成AIのトライアル利用 生成AI組織的導入 研修や効果測定 生成AI利用率を向上 生成AIの精度を向上 システムに組み込み 導入サポートでは、生成AIの導入に関する様々な課 題に対して並走します。具体的には以下のような サービスを提供しています。 ・研修やワークショップの実施 ・生成AI活用戦略の立案 ・業務分析・事例探索 ・実現可能性評価 大手企業での数万人規模の人員に対する生成AI導入 サポート実績があり、初級編から技術や現場への応 用を踏まえた上級編まで、幅広くご対応が可能で す。また、個別事例に応じたプロンプト作成や チューニングなども行っています。 多くのお客様から、生成AIの活用を実際に進めると きのパートナーとして選んでいただいております。 財務AIジュリエット 導入サポート 自社専用AI開発 基礎技術 応用 技術 ▪複数のAI技術の組合せ ▪AI技術とアルゴリズムの組合せ ▪最適なUI/UX開発 ▪基礎モデル開発（例 ：GPT-4、Claude3Opas、 Gemini等） ▪ファインチューニング ▪ベクトルDBモデル開発 ▪機械学習 生成AIを応用したシステム開発
4. ニーズ と 解決策 生成AIの活用へ
5. 文書業務の合計時間 月198時間 無駄な業務 （47.4%） 月 94 時間 無駄な業務の内訳 1. フィードバックの収集・統合：14時間 2. 異なるファイルやフォーマットからの情報の統合：12時間 3. 紙に関する問題や時間のかかるタスクへの対処：12時間 4. フォームからのデータ統合：10時間 5. フィードバックの解読：10時間 6. 文書の検索 (見つからない場合)：10時間 7. 見つからない文書の再作成：10時間 8. バージョン管理の問題の解消：10時間 9. ほか：6時間 定時 月160時間 残業38時間 生産的な業務 （52.6%） 月104時間 ｜残業38時間が恒常的に発生している / 業務時間の47.4%を無駄な業務に費やしている 出展：Bridging the Information Worker Productivity Gap: Challenges and Opportunities for IT (warekennis.nl)
6. この研究では、人工知能（AI）技術であるチャット ボット「ChatGPT」が、中級レベルのプロフェッショ ナルな文章作成タスクにどのような影響を与える かを調査した。
 業務効率化 40% / 品質向上 18% 出展：文書作成におけるチャットGPTの効果（MIT研究）Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence 作業時間の変化 40%短縮 文章の品質変化 18%向上 作業者間の成果の差 縮まる 調査後のAIに対する関心と興奮 高まる ｜生成AIは、業務効率化と品質向上を実現する 6
7. 7 7 東京都 生成AI導入も 利用する職員 対象の 1割にとどまる ｜生成AIの導入は、結構むずかしい
8. 研修の負担 社内全員が生成AIを効率良く利用するために必要な研修 は、コストと時間の面で大きな負担をもたらします。研修 にかかる費用、従業員の時間、そして適切な研修プログラ ムの開発・実施が課題となっています。 効率化と成果の乖離 生成AIによる業務の効率化が進んでも、その効果を売上拡 大やコスト削減といったビジネス成果に直結させる活動へ と移行する従業員が少ないため、期待される成果が得られ にくい状況があります。 汎用の生成AIアプリの限界 汎用的な生成AI製品は、解決できる問題の範囲やアウト プットの精度に限界があります。これは特定の業務要件や 複雑な問題解決を求める場合に不十分である可能性があり ます。 実践的研修と機運づくり 実践的な研修プログラムの開発と提供を通じて、この課題に対処します。具体 的には、生成AIの効果的な使い方を学ぶための研修を実施し、従業員が業務に 直接応用できるスキルを身につけられるようにします。また、経営層による積 極的な推進とコミュニケーションを促進し、社内でのAI利用を促します。 生成AIを前提とした業務設計 生成AIを活用した業務プロセスの見直しとチューニングを行います。これによ り、AIの活用による効率化が直接的なビジネス成果へと結びつくよう、業務プ ロセスを再設計します。具体的な活動にAIの成果を組み込み、効率化から成果 創出への流れを確立します。 自社専用AIの導入 社内の特定ニーズに合わせた自社専用AIの開発と導入により、この問題を解決 します。カスタマイズされたAIは、特定のタスクにおいてより精度高く、効率 的に作業を行うことを可能にし、汎用AIでは対応困難な問題にも対応できるよ うになります。 課題 解決策 ジュリオ社の ソリューション 導入 サポート 技術 コンサル 自社専用 AI開発 サービス ｜生成AI導入の課題と解決策
9. 導入サポート
10. 生成AIの基礎知識（入門レベル） • 生成AIとは何か、その仕組みと特徴 • 代表的な生成AIモデルの紹介 • 生成AIの活用事例と可能性 プロンプトエンジニアリング入門（初級レベル） • プロンプトの基本的な構造と作成方法 • 効果的なプロンプトを書くためのテクニック • プロンプトの改善と最適化 業務への生成AIの適用（中級レベル） • 各業界での生成AIの活用事例 • 参加者の業務に生成AIを適用するアイデア出し • 生成AIを活用したワークフローの設計 高度なプロンプトエンジニアリング（上級レベル） • 複雑なタスクに対応するプロンプトの作成 • 生成AIの特性を活かしたプロンプトの最適化 • プロンプトのテストと評価方法 生成AIを活用した新規事業・サービス開発（発展レベル） • 生成AIを活用した新規事業のアイデア創出 • 生成AIを組み込んだサービス設計 • 生成AIの倫理的・法的課題とその対応 業務プロセスの可視化と分析 • 現状の業務プロセスの詳細なマッピング • 各業務タスクの目的、インプット、アウトプット、所要 時間などの分析 • 業務プロセス全体の効率性と課題の評価 生成AI活用の可能性検討 • 業務プロセスにおける生成AI活用の可能性の洗い出し • 生成AIの適用によって期待される効果（工数削減、品質 向上など）の試算 • 生成AI活用の優先順位付けと実現可能性の評価 生成AI活用事例の調査と分析 • 同業他社や他業界での生成AI活用事例の収集 • 事例の詳細分析（活用目的、効果、課題など） • 自社への適用可能性と示唆の導出 生成AI活用のベストプラクティス共有 • 生成AI活用の成功事例や失敗事例の共有 • 生成AI活用のための組織体制、人材育成、チェンジマネ ジメントなどの知見共有 • 生成AI活用における法的課題への対応事例の共有 業務改善提案の作成 • 業務分析と事例探索の結果から業務改善提案の作成 • 生成AI活用による具体的な改善策の提示 • 改善効果の試算と実現に向けたロードマップの提案 生成AI活用の実践支援 • 業務改善提案に基づく生成AI活用の実践支援 • 生成AIの導入・運用に関する技術的サポート • 生成AI活用の効果測定と継続的な改善支援 ｜ロードマップ：従来の半分以下のコストで実現可能に 研修ワークショップ 生成AI活用戦略の立案 業務分析・事例探索 生成AI活用の目的と現状分析 • 企業の事業目標と生成AIの活用目的の明確化 • 現状の業務プロセスと課題の分析 • 生成AI活用の優先領域の特定 生成AI活用のロードマップ策定 • 短期・中期・長期の生成AI活用計画の策定 • 必要な技術・リソース・体制の明確化 • 予算と期待される効果の試算 生成AIを活用したPoC（概念実証）の実施 • 優先領域における生成AI活用のPoC実施 • PoCの結果分析と改善点の洗い出し • 本格導入に向けた課題の特定と解決策の検討 生成AI活用の本格導入とスケールアップ • 生成AI活用の社内体制の構築 （担当部署、人材育成など） • 業務プロセスの再設計と生成AIの統合 • 活用効果の測定と継続的な改善 生成AIを活用した新規事業・サービス開発 • 生成AIを活用した新規事業・サービスのアイデア創出 • 事業性の評価と実現可能性の検討 • 新規事業・サービスの開発と市場投入 生成AI活用の運用とガバナンス • 生成AI活用における法的リスクの評価と対策 • 生成AIの運用・管理体制の整備 • 生成AI活用社内ルールとガイドラインの策定
11. 自社専用AI 開発
12. 詳細設計 カスタムAI開発 最終調整 ・貴社の要求に合わせて ・最小構成で最短3ヶ月程度 ・セキュリティ要件もご相談可能 AI開発の方向性を検討 アウトプット要件定義 ノウハウの構造化 プロトタイプ開発 ・最小構成で最短3ヶ月程度 ・難易度により必要期間は変動 ・セキュリティ要件も検討 3ヶ月程度〜 3ヶ月程度〜 ｜ロードマップ：従来の半分以下のコストで実現可能に 技術コンサルティング 開発見積 開発 運用 アジャイル体制 短期長期スケジュール 保守・運用 最新AI基礎モデルへの対応 UI/UXのバージョンアップ プロンプトのチューニング
13. 導入サポート 技術コンサルティング 実現可能性評価 プロトタイピング 研修ワークショップ ✔ ✔ ✔ 生成AI活用戦略の立案 ✔ ✔ ✔ 業務分析・事例探索 ✔ ✔ ✔ 生成AI導入効果の測定 ー ✔ ✔ 実現可能性評価 ー ✔ ✔ ノウハウの構造化 ー ー ✔ 出力サンプル開発 ー ー ✔ プロトタイプ開発 ー ー ✔ ｜段階的なサポートとコンサルティング：確実な成果に向けて
14. インプット 貴社が希望するデータのイン プットを可能にします。 アウトプット 貴社の業務で利用している書類 やレポートに合わせてアウト プットの構造化が可能です。 専用自社AI ジュリオ社独自の多重AI処理技 術により、高精度なアウトプッ トを可能にしています。 ノウハウのセットアップ ジュリオ社が独自開発したプロ セスにより、暗黙知であっても AIへセットアップを可能にして います。2000超の要素をセッ トした事例もあります。 過去の 提案書 音声文字 起こし 数値 データ 企画書 提案書 財務分析レポート 経営分析レポート Web記事生成 SNS自動投稿 自社専用AI ｜ノウハウは直接AIへセットアップ AIへの指示作業を排除してプロンプト技術を不要に。出力精度も大幅に改善 考察メモ 議事メモ ノウハウ ノウハウ ノウハウ ノウハウ ノウハウ ノウハウ 自社のノウハウをAIへセットアップ インプット例 アウトプット例 レポートの自動生成 書類の自動生成
15. インタビュー 日々の業務中に考えていること を、インタビューに答える形で コンサルタントへ伝えてくださ い。今まで言語化してセイルす ことが難しかったことでも、断 片的や感覚的なものでもコンサ ルタントへ伝えください。 ノウハウの構造化 コンサルタントは、ジュリオ独 自の要素分解AIを活用して、ノ ウハウを言語化して構造化しま す。抽象化と具体化を繰り返し て、ノウハウを数百〜数千の ファクターに分解・構造化しま す。 AIが実際にアウトプット 構造化されたノウハウをAIへ セットアップする。 実際の事例データを使ってアウ トプット例を出力 ｜インタビューを中心にノウハウの構造化を実施 暗黙知も当社の技術が構造化します。 構造化された ノウハウ 技術 コンサル ティング 貴社 ベテラン社員 ジュリオ社 コンサルタント ノウハウの 構造化 伝える AI解析 ノウハウの確認とブラッシュアップ
16. 事例 イメージ 生産性向上へ 成果の創出へ
17. ｜ユースケース・イメージ：事業部門 営業部門 マーケティング部門 カスタマーサービス部門 営業活動報告書 商談状況報告書 顧客対応記録 営業訪問計画書 販売予測レポート クレーム対応報告書 競合他社分析報告書 売上データ分析レポート 営業マニュアル 製品知識資料 顧客セグメンテーション分析報告書 市場トレンド分析レポート キャンペーン効果測定報告書 ソーシャルメディア分析レポート ブランド認知度調査報告書 顧客満足度調査報告書 製品開発提案書 価格設定提案書 プロモーション計画書 マーケティングリサーチ報告書 問い合わせ分類・回答提案書 顧客満足度分析報告書 コールセンター業務効率化提案書 チャットボット会話ログ 顧客フィードバック報告書 サービスレベル達成状況報告書 顧客離脱防止施策提案書 FAQ（よくある質問）管理台帳 顧客対応マニュアル 苦情処理報告書 生産管理・品質管理部門 投資部門 情報セキュリティ部門 品質マニュアル 作業手順書（SOP） 品質計画書 検査基準書 不良品報告書 改善提案書 内部監査報告書 教育訓練記録 デューデリジェンスレポート 投資提案書 リスク分析レポート 投資ポリシー文書 信用調査報告書 コンプライアンスチェック リスク評価書 保険契約書（ポリシー） 保険金請求書 情報セキュリティポリシー リスクアセスメントレポート リスク処理計画 情報セキュリティ目的と目標 アクセス制御ポリシー インシデント管理手順 資産管理台帳 通信と運用管理手順 供給者のセキュリティ管理手順
18. ｜ユースケース・イメージ：バックオフィス部門 開示IR部門 経営企画部門 事業開発部門 決算説明資料 株主通信 統合報告書 アニュアルレポート 株主総会議案書 株主総会議事録 コーポレート・ガバナンス報告書 サステナビリティレポート 事業報告書 中期経営計画説明資料 事業計画書 中期経営計画書 予算計画書 事業戦略資料 市場調査報告書 競合分析資料 SWOT分析資料 マーケティング戦略資料 業務プロセス改善提案書 リスク管理計画書 新規事業提案書 事業計画書 マーケティングリサーチ報告書 市場分析レポート 競合分析レポート 顧客ニーズ分析資料 製品・サービス企画書 販売戦略資料 事業提携プレゼンテーション資料 事業進捗報告書 取締役会・監査役会 経理財務部門 人事部門 取締役会議案書 取締役会議事録 経営方針決定資料 重要な契約書 内部統制報告書 取締役会規程 役員規程 取締役会運営マニュアル 取締役会資料作成マニュアル 予算実績差異分析報告書 財務分析報告書 内部統制報告書 経理財務規程 資金管理規程 予算管理規程 決算業務マニュアル 予算編成マニュアル 電子帳簿保存法規定・マニュアル 履歴書・職務経歴書スクリーニング結果報告書 適性検査結果分析報告書 従業員エンゲージメント調査分析報告書 教育研修効果測定報告書 研修プログラム最適化提案書 人事評価報告書 人材配置計画書 採用計画書 労務管理報告書
19. ｜ユースケース・イメージ：業界別 ベンチャーキャピタル・CVC - 投資検討 - 審査資料作成の工数を削減 - 投資実行までのスピードアップ - 投資判断プロセスを言語化してOJTへ活用 - 減損判定 - 減損判定資料を作成したい - LPへの報告レポート作成 ソフトウェア - 分析基盤開発 - 入力サポート - 照合精度の向上 - ユーザーサポート業務の効率化 - ユーザートレーニングコンテンツの作成 銀行・貸金業・証券業 - 融資申込書(補足説明資料)の作成 - ビジネスモデル分析 - リスク分析 - 人物評価 - マーケット分析 - モニタリング - モニタリング文章作成 - キャッシュフロー分析 - 試算表分析 - KPI分析 - 経済的実態解析 コンサルティング - 税務知識を追加学習したAIの活用 - 税務調査対策AIの作成 製薬・化学・半導体 - 品質管理業務の省力化 - 社内文書を関連規制を基に自動レビュー - AIによる査察シミュレーション 電力 - 生成AI導入研修の実施 - 生成AI導入効果測定