概要
https://product.st.inc/entry/2025/10/14/113105
詳細内容
## 生成AIを用いたバックオフィス業務の効率化事例
https://product.st.inc/entry/2025/10/14/113105
STORESは、生成AIを活用し、これまで手動で1〜2日かかっていたSTORES決済の入出金突合作業における差異原因の特定を数分に短縮することに成功した。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Language**: ja
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 71/100 | **Annex Potential**: 70/100 | **Overall**: 72/100
**Topics**: [[生成AI, バックオフィス自動化, 入出金突合, 業務効率化, データ差異解決]]
記事は、STORESが生成AIをバックオフィス業務、特にSTORES決済の入出金突合作業に応用した事例を報告しています。STORES決済では、ユーザーへの振込金額と実際の取引明細の合計額を検証する内部統制プロセスがありますが、返品やシステムエラーなどにより、両者の間に差異が生じることが頻繁にありました。従来、この差異の原因特定にはデータチームと経理チームが個別会議を重ね、手動で調査を行うため、複雑なケースでは1〜2日を要していました。
この課題に対し、STORESは生成AIを活用。出金データと取引明細データのカラムの意味、および金額一致の条件をプロンプトとして与えることで、大量の取引データの中から差異の原因となる特定の取引候補を数分で洗い出すことに成功しました。例えば、特定の振込日に一部取引が漏れてしまうといった、事前に想定されていないシステムの不具合による差異も、生成AIが具体的な原因（例：07/25の取引分13,000円が抜け落ちている）を特定する能力を示しました。
この生成AIの導入により、これまで目視や手作業で困難だった数百件に及ぶ取引データの中から、金額の差分を基点として漏れている取引を瞬時に見つけ出すことが可能になりました。その結果、データチームと経理チームのコミュニケーションコストが削減され、経理担当者はデータチームに相談することなく、生成AIを通じて非定型なエラー特定作業を自動化・システム化できるようになったと筆者は強調しています。これは、生成AIが定型的な事務作業だけでなく、複雑な問題解決にも有効であることを示す、実用的なバックオフィス効率化の事例として重要です。