2026-05-14 ご提示資料

投資事業有限責任組合
事業報告書 作成自動化 PoC

対象: 投資先5社の「投資先各社の状況」自動抽出

生成: 2026-05-06 14:31

📋 業務ステップ別ビュー も用意しています。 業務担当者目線で「自分の作業がどこまで自動化されたか」を確認できます。 業務ステップ別ビューを開く →
🧰 タスク × 技術マトリクス ── 各セクションで採用した技術と「なぜそれを選んだか」 (採用理由) を一覧化しました。 技術マトリクスを開く →
📋 検知項目チェックリスト ── 本システムが検出した「報告書のミスかもしれない」項目を、判定・メモ付きでチェックできます。 チェックリストを開く →
📊 業務進捗ダッシュボード ── D002 業務手順をベースに「今どこまで進んでいるか」「何待ちなのか」を可視化します。 ダッシュボードを開く →

このシステムの考え方

中核は Python ルールベース

数値抽出・計算・整合性チェックは Python で明示的に実装。 コードと契約（YAML）が「何を期待しているか」を100%説明する。 入力フォーマットが変わったら該当テストが落ちて即わかる構造。

AI は補助役

AI は「気づき」と「下書き」を提供。判断・確定は必ず人間と Python ロジックに委ねる。 AI の出力には全て根拠が表示される（ブラックボックス防止）。

3 つの層

中核

① ルールベース処理

28

/ 64 契約 自動 pass

Python による抽出・計算・契約検証

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補助

② AI 支援

16

件の異常検知 + 6 件のナラティブ下書き

異常検知・ナラティブ下書き

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操作性

③ 対話 UI

4

タブ（どこから/これ違う/契約追加/サマリ）

業務担当者が日本語で操作・修正

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5/14 提示シナリオの想定

  1. ① ルール部分: 64 件の契約のうち 28 件が自動 pass、34 件が明示ブロック。残りは「OCR必要」「未実装」と理由つきで停止
  2. ② AI 補助: 数値の異常を AI が指摘（根拠つき）、業務報告書の文章を下書き（必ず人間校正）
  3. ③ 対話 UI: 業務担当者がコードを触らず「どこから？」「これ違う」と質問・修正
重要な設計ポリシー:

参考情報