元帳や減価償却明細にも対応。PDFの財務書類をAIが自動的に分類・構造化。
独自の検算画面で確認してから、財務分析を始めることができます。
デモンストレーションやトライアル利用など、お気軽にご要望をお聞かせください
決算書をはじめ10種類以上の財務書類に対応。なかでも、数百ページに及ぶ科目内訳書や総勘定元帳、減価償却明細もアップロードするだけで自動分類・構造化します。
※架空の会社の架空の財務資料です
金融機関グループ会社様よりご出資いただいております
独自開発の構造化エンジンが圧倒的な精度を実現し、手作業での修正を最小限に抑えます。
単一書類のOCR精度だけでは信頼性は不十分です。構造化エンジンが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。
汎用AIや既存ツールでは解決できない、財務分析ならではの悩みです。
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りません。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成果物を完成できず、対象会社へのヒアリングが不可欠です。「何を聞くべきか」というノウハウが個人に依存し、成果物の品質にばらつきが生まれます。
報告書のフォーマットを標準化しても、案件ごとに必要な分析項目や情報量は異なります。テンプレートの流用だけでは対応しきれず、毎回ゼロから体裁を調整する工数が発生します。
| 資産名 | 耐用年数 | 期末簿価 |
|---|---|---|
| 配送用車両A | 5年 | 2,400 |
| 冷凍設備B | 7年 | 8,100 |
| 倉庫建物 | 34年 | 45,000 |
| 事務機器C | 5年 | 1,200 |
| 生産設備D | 10年 | 28,800 |
| 空調設備E | 15年 | 12,600 |
| 電話設備F | 6年 | 540 |
| 内装工事G | 18年 | 7,200 |
| No. | 資産名 | 取得年月 | 耐用年数 | 帳簿価額 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 配送用車両A | 2020/4 | 5年 | 2,400 |
| 2 | 冷凍設備B | 2018/4 | 7年 | 8,100 |
| 3 | 倉庫建物 | 2010/4 | 34年 | 45,000 |
| 4 | 事務機器C | 2022/10 | 5年 | 1,200 |
| 5 | 生産設備D | 2019/4 | 10年 | 28,800 |
| 6 | 空調設備E | 2015/4 | 15年 | 12,600 |
| 7 | 電話設備F | 2021/7 | 6年 | 540 |
| 8 | 内装工事G | 2012/4 | 18年 | 7,200 |
検算が完了した信頼できるデータをもとに、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 |
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。
検算画面が決め手でした。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。
質問項目の自動生成で、若手でも見落としなくヒアリング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、チーム全体の標準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。