半自動運用の現在
AIによるバックオフィス(主に経理)の半自動運用を、診断から構築、毎月の運用まで一気通貫で提供します。

毎月、実際に回っている
運用です。

2/3
経理業務の削減割合(月20時間超・実測)
月1,100件超
月間明細の自動処理(最大)
2週間
構築期間(設計〜実装)

半自動運用の実例

現在、毎月実運用している仕組み
FEATURED

経理の半自動運用で、業務全体の2/3超を削減AI系ソフトウェア企業

課題

事業拡大で取引明細が月1,000件超に。少人数のバックオフィス体制では、明細処理が月次の締めを圧迫する構造でした。

結果

経理業務は、チャットでの承認と回答だけに。定型はスタンプで承認、例外は言葉で答えるだけ。証憑添付まで済んだ状態で仕訳が揃い、件数が増えても処理時間が比例しない体制として、現在も毎月実運用中です。

弊社の解

定型の取引はルールが即時に処理し、AIが過去の実績から仕訳を提案。担当者はスタンプで承認するだけで、仕訳が自動起票されます。判断が要る例外はチャットに届き、言葉で答えれば、AIがその回答を理解して処理し、次からのルールにします。証憑の収集・アップロード・仕訳への添付までAIがエンドツーエンドで完結。会計システムを開かない経理です。

2/3
経理業務の削減割合|月20時間超(実測)
1,100+
月間明細の自動処理(最大)
2週間
構築期間(設計〜実装)
# 経理-確認
S
Singulight AgentAPP9:12
未処理の明細があります。過去の実績では科目が分かれているため、確認をお願いします。
内容: 会議スペースの利用料(仲介サイト経由)
候補: 会議費。過去には地代家賃で登録した類似例もあります。
1会議費で登録 2地代家賃で登録 3別の科目を指定 4保留
経理担当9:14
1で。以降も同じサービスは会議費で。
会議費で登録し、自動登録ルールを追加しました。次回からの同じ利用は、確認なしで計上されます。
実際にチャットで交わされるやり取りの再現です。判断に迷う明細だけが選択肢つきで届き、ひと言返せば、その答えが次からのルールになります。
BEFORE明細1,000件超を人力処理AFTER業務2/3超を削減・例外判断だけ人へ

役員会用の報告資料を、エージェントが下書きまで自動作成AIロボティクス企業

課題

四半期ごとに、連結精算表から役員会用の報告資料を手作業で作成。数値の拾い出しと転記だけで、担当者の丸1日が消えていました。

弊社の解

精算表が揃うと、AIエージェントが数値を読み取り、単四半期の実績値を算出して、資料に反映するところまで自動で進めます。人に残るのは、最終確認だけです。

BEFORE作成に丸1日AFTER1時間・人は最終確認だけ
自社でも

自社の経理も、同じ仕組みで

週次の帳簿巡回と月次のレビューを、同じ仕組みで回しています。まず自社の経理で毎月回し、うまくいった仕組みだけをお客様に届けています。

AIが進める範囲と、人が決めること

破線の上はAIが進め、下だけが人の仕事です。

請求書の処理
AIが進める
受け取り内容の読み取り証憑つきの下書き起票
人が決めること
初めての取引先かどうか金額が大きいもの読み取りが不確かなもの
明細の仕訳と消込
AIが進める
明細の取り込み過去の実績から仕訳を提案証憑の収集と添付
人が決めること
過去に例のない取引の科目消込先が一つに決まらないもの
月次の締め
AIが進める
未処理の明細を洗い出す基準を満たすものは処理判断が要るものだけチャットへ
人が決めること
差異が出た理由その月だけの特殊な処理
報告資料の作成(四半期)
AIが進める
連結精算表から数値を読み取る単四半期の実績値を算出役員会用資料の下書きを作成
人が決めること
何を報告に載せるか数字の背景の説明

人がすることの形は、どの業務でも同じです。承認するか、言葉で答えるか。違うのは、何を判断するかだけ。だからこの線は、業務ごとに引き直します。

一日が、こう変わる

判断だけが人に残り、時間が戻ってきます。
BEFORE |現状の一日
9:00未処理明細を1件ずつ確認し、手で仕訳手作業
10:30請求書を見ながら会計システムへ手入力手作業
15:00締めのための残高突合・転記手作業
17:00承認待ちの照会対応に追われる手作業
AFTER |導入後の一日
9:00未処理明細のチェックと自動仕訳、証憑の収集・添付まで完了完了
9:05受領した請求書を読み取り、証憑つきで下書き起票完了
10:00判断が要る例外だけ、チャットに言葉で質問が届く→ 人へ
15:00定型はスタンプ承認。例外は言葉で答えれば、AIが理解して処理し、次からのルールに完了
それ以降空いた時間を、資金調達・経営会議へ

高単価人材の時間が、戻ってくる。

経理の仕事は、チャットでの承認と回答だけに。定型は、AIの提案にスタンプで承認するだけ。判断が要る例外は、チャットに言葉で答えれば、AIがその回答を理解して処理し、次からのルールにします。証憑の収集から仕訳への添付まではAIが済ませ、解放された時間は、資金調達・予算管理・投資家対応へ。増えた取引を、残業と追加採用で受け止めなくてよくなります。管理部門の採用を後ろ倒しにでき、2人目、3人目を採らずに件数の増加を吸収できます。仕組みは、辞めません。件数に比例して費用が増えることもありません。
※ 実運用をもとにしたイメージです。

構造を整えた実績

AI以前に、業務の土台を再設計した記録
CASE 01

債権管理再構築Pre-IPO / SaaS

課題

数百社の売掛金管理が人力で限界に。監査法人より上場準備における「重要な欠陥」として指摘。

弊社の解

業務規模と運用リソースを踏まえ、AIでシステムを構築するよりも、管理用のスプレッドシートを新しく設計する方が、工数と監査対応の両面で最適と判断。追加のシステム投資ゼロで、自動検証の仕組みを実装しました。

結果

指摘事項を完全に解消し、正確性と再現性を担保した自走できる組織になりました。

BEFORE監査指摘「重要な欠陥」AFTER指摘解消・追加投資ゼロ
CASE 02

バックオフィス垂直立ち上げStartup / R&D

課題

創業期のベンチャー。管理機能が未整備だが、専任者を雇う予算・人員が不足。

弊社の解

IT導入補助金の活用提案に加え、拡張性のあるSaaS群の選定と標準運用をパッケージ化しました。

結果

専門スタッフ不在でも、月次決算・労務が完結する自走体制を構築しました。

BEFORE管理の専任者ゼロAFTER月次・労務が自走
CASE 03

大規模データ移行の自動化Enterprise

課題

数万件のマスタ整理が基幹システム刷新のボトルネックに。手作業では納期遅延が不可避。

弊社の解

独自のクレンジング・スクリプトを開発し、定型的な移行業務を自動化しました。

結果

移行工数を80%削減し、タイトなタイムライン通りに新システムを稼働させました。

BEFORE数万件を手作業で移行AFTER移行工数 80%削減
CASE 04

グローバル連結決算の早期化Global Scale

課題

海外拠点の決算遅延により、連結確定が月末に。経営判断の鮮度が著しく低下。

弊社の解

業務の「月内分散化」を提唱。共通タスクリストを導入し、報告リズムを再設計しました。

結果

毎月10日までの連結結了を標準化し、スケーラブルな管理基盤を確立しました。

BEFORE連結確定が月末AFTER毎月10日に結了