会計業務にAIを導入して得られた成果

このプロジェクトは、経理担当者が ML チームに請求書を読む AI の導入を依頼したことから始まった。請求書は混沌としたフォーマットで届いていた。旧式の Excel ファイル、CID フォントの文書、Word の表、複数ページの PDF、さらには写真まであった。チームは、機密性の高い商業データを社内に留めておくために、オンプレミスの LLM を選択し、スキャンや画像には OCR（PaddleOCR）を使用した。前処理ステップでは、すべての入力を Markdown に変換して構造を保持し、その後 LLM がフィールドを抽出して JSON コントラクトにまとめ、1C と統合する。その後、ハードな検証チェックが続く。フィールドの型と長さの形式的なチェックに加えて、ロシアの銀行詳細（BIK、特派員口座、KPP、INN のチェックサムなど）に関する業務固有のルールである。チームは当初、qwen3-thinking-30b-a3b を使用していたが、本番環境では openai/gpt-oss-120b に切り替えた。そこで、モデルが口座番号を数値として扱い、先頭のゼロを落とすというバグに遭遇した。このパイプラインはテストセットで 100% の精度を達成し、本番稼働から 6 か月後には手作業を減らし、請求書処理を高速化した。今後は、さらに多くの文書タイプを扱う計画である。