バラバラの財務PDFを、AIが構造化・検算。信頼できるデータに変換し、チーム全員がアクセスできる基盤を提供します。
| # | 資産名 | 当期償却額 | 期待償却額 | 差異 | 類型 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 配送用車両A | 3,600 | 3,600 | — | OK |
| 2 | 冷凍設備B | 4,571 | 9,200 | ▲4,629 | Type A |
| 3 | 倉庫建物 | 1,647 | 1,647 | — | OK |
| 4 | 事務機器C | 0 | 480 | ▲480 | Type B+ |
| 5 | 生産設備D | 4,800 | 4,800 | — | OK |
| No. | 資産名 | 取得年月 | 耐用年数 | 当期償却額 | 帳簿価額 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 配送用車両A | 2020/4 | 5年 | 3,600 | 2,400 |
| 2 | 冷凍設備B | 2018/4 | 7年 | 4,571 | 8,100 |
| 3 | 倉庫建物 | 2010/4 | 34年 | 1,647 | 45,000 |
| 4 | 事務機器C | 2022/10 | 5年 | 0 | 1,200 |
| 5 | 生産設備D | 2019/4 | 10年 | 4,800 | 28,800 |
金融機関・M&Aアドバイザリーファームに導入いただいています
汎用AIや既存ツールでは解決できない、財務資料特有のペインです。
AIが生成したレポートの最終品質保証は人間が行わなければならない。しかしPDFやPowerPointの状態では、数字が正しいかどうかを検証するのが困難です。
受領資料だけでは最終アウトプットを完成できず、インタビューが不可欠。「何を聞くべきか」というノウハウが個人に依存し、資料の品質にばらつきが生まれます。
高品質なドキュメントは案件ごとに情報量や構成を変える必要がある。しかしPowerPointでは余白やデザインの手直しに多大な工数がかかります。
AIが生成した分析結果を、人間が正確に検証するための専用UIを設計しました。最終的なPDF・PowerPointではなく、構造化されたデータとして結果を提示します。
| 資産名 | 当期償却額 | 期待償却額 | 判定 |
|---|---|---|---|
| 冷凍設備B | 4,571 | 9,200 | 要確認 |
| 配送用車両A | 3,600 | 3,600 | OK |
| 倉庫建物 | 1,647 | 1,647 | OK |
| 事務機器C | 0 | 480 | 要確認 |
| No. | 資産名 | 取得年月 | 耐用年数 | 当期償却額 | 帳簿価額 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 配送用車両A | 2020/4 | 5年 | 3,600 | 2,400 |
| 2 | 冷凍設備B | 2018/4 | 7年 | 4,571 | 8,100 |
| 3 | 倉庫建物 | 2010/4 | 34年 | 1,647 | 45,000 |
| 4 | 事務機器C | 2022/10 | 5年 | 0 | 1,200 |
| 5 | 生産設備D | 2019/4 | 10年 | 4,800 | 28,800 |
作成するレポートの種類を指定するだけで、専門的な知識に基づく質問項目を自動生成します。「何を聞くべきか」の属人的なノウハウを、組織全体で標準化できます。
検算が完了した信頼できるデータをインプットに、AIが償却不足の検出、取引先集中リスク、粉飾兆候の検知など高度な財務分析を実行します。
| 資産名 | 期末簿価 | 正常償却後 | 不足額 | 判定 |
|---|---|---|---|---|
| 配送用車両A | 2,400 | 15,000 | ▲12,600 | A |
| 冷凍設備B | 8,100 | 26,300 | ▲18,200 | A |
| 倉庫建物 | 45,000 | 45,000 | — | OK |
| 事務機器C | 1,200 | 1,200 | — | OK |
精度の判定をAI自身に委ねない。200以上の検算ルールで、数学的に検証可能な基準で合否を判定します。
単一書類のOCR精度だけでは信頼性は不十分です。Chamberは複数の財務書類間で同一数値を突合し、帳簿体系全体の整合性を数学的に検証します。
Salesforce・HubSpot等の既存CRMとAPI連携し、SmartDD上で生成・検証したデータを顧客情報へ直接紐付けることができます。資料作成と案件管理の分断を解消します。
銀行・信用金庫・M&Aアドバイザリーファームの担当者から届いた声です。
検算UIが決め手でした。AIの出力を信頼して使えるかどうかは、検証の仕組みが整っているかどうかで決まります。最終的な数字の責任を持つ立場として、これがあるだけで導入の判断ができました。
QAシートの自動生成で、若手でも見落としなくインタビューを設計できるようになりました。これまでベテランの頭の中にあったノウハウが、チーム全体のスタンダードになりつつあります。
これまでは財務DDレポートの作成に1週間以上かかっていましたが、SmartDDの導入後は大幅に短縮されました。デザインを気にせず内容の質だけに集中できるのが想像以上に快適です。