AMBL（アンブル）は、生成AIが大きな注目を集める以前の2019年から、すでにその可能性に着目し、AI活用を積極的に推進してきました。
現在では150名を超えるAIの専門家体制を確立し、多くの企業が生成AIの導入を検討する中で、長年の実績と専門知識を活かし、幅広い業界・業種におけるお客様のデジタルトランスフォーメーション（DX）を伴走支援し、力強く後押ししています。
また、本年よりその知見を活かし、企業の生成AI導入から高度化・運用改善までを包括的に支援する「Generative AI Suite」の提供を開始しました。
また、お客様への提供と並行して、AMBLでは自社でも「Generative AI Suite」を導入しました。その第一弾として、経理財務部門における生成AI活用による業務効率化検討プロジェクトの試験運用を開始しています。
AMBL、経理財務部門の生成AI活用により最大80%の業務効率化を推進
背景と課題
経理財務部門では、「仕訳チェック」「レポート作成」「契約書確認」といった日常業務において多くの時間を費やしており、また、法令に基づく判断や過去データとの突合作業がボトルネックとなり、業務の属人化リスクも顕在化していました 。具体的には、以下の課題が挙げられていました。
・経費関連業務における手戻りの多発（月約10時間の確認作業）
・会計基準改定や税法改正に伴う専門知識アップデートへの多大な負荷
・月次決算後のレポート作成に要する工数
・仕訳チェックにかかる時間とチェック漏れのリスク（月約5～8時間）
・契約書チェックの属人化とリードタイムの長期化
・ヘルプ経理対応やナレッジ共有の非効率性（月に5時間程度のQ&A対応）
主な適用業務と定量・定性効果について
ヒアリングおよびワークショップを通じて、「業務ボリューム」「AI適合性」「社内環境」「効果ポテンシャル」の観点から生成AIの適用機会を評価し、特にRAGを導入しやすい「定型・ナレッジ参照」「テキストマッチング」「ルールチェック」業務は実現性が高いと判断しました。
主な適用業務と期待される効果は以下の通りです。
■ 仕訳チェックの自動化
過去3年分の仕訳データをRAGに取り込み、企業会計原則・税法ルールと新規伝票を突合
定量効果: チェック工数を約70～80％削減（5～8h/月 → 1～2h/月想定）
定性効果: ミス検出率向上、属人知識依存度低減、月次決算のスピード向上
■ 経理レポートの自動作成
月次損益・貸借レポート、部門別収支表などのレポートの元になるデータ集計
定量効果: 集計・フォーマット調整工数を約70％削減
定性効果: 属人化解消、意思決定スピード向上、ナレッジ平準化、レポート品質向上
■契約書チェックの半自動化
過去OK/NG契約書をRAGに取り込み、契約条件（リース判定基準・会計処理要件）を自動抽出
定量効果: 1件あたりの時間を約60～70％削減（30～60分/件 → 10～15分/件）
定性効果: 法令遵守リスク低減、レビュー精度向上、レビュー待ち時間短縮、チェック品質向上
■ヘルプ経理のチャットボット化
過去質問・回答をRAG化し、「FAQ」の自動応答
定量効果: Q&A対応工数を約80％削減（5h/月 → 1h/月）
定性効果: メンバー満足度向上、ナレッジ蓄積
「Generative AI Suite」の導入効果について
「Generative AI Suite」の導入による投資対効果（ROI）は、各テーマともに2年以内の回収見込みであり、高い費用対効果が期待されます 。
AMBLは、「Generative AI Suite」を通じて、今後も企業の生成AI導入に関するあらゆる障壁を取り除き、お客様と共に企業の持続的な成長と変革に貢献してまいります。
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