財務部門のリーダーの間では、単に質問に答えるだけでなく、ワークフロー内でアクションを実行するAIシステムである「エージェント」が現在大きな注目を集めています。その構想は非常に魅力的です。照合、決算、差異分析をエージェントに任せて自動で実行させるというものです。手作業に費やす時間を削減し、より迅速に回答を得られるようになり、特定の担当者の知識への依存度も低減できます。
ここで、これらが実際に機能するかどうかを左右する重要な問いがあります。「エージェントは実際に何に基づいてアクションを実行するのでしょうか？」
財務計算の多くには唯一の正解がある
財務部門が行う業務のほとんどは曖昧なものではありません。ロイヤリティ計算には唯一の正解があります。税金の配分には、ただ一つの正しい答えがあります。配送パートナーへの支払いとPOS記録の照合にも唯一の正解があり、それは通常どこかの表計算ソフトのフォーミュラに組み込まれているもので、LLM（大規模言語モデル）が毎回一から推論すべきものではありません。これは決定論的な作業であり、モデルによる推測ではなく、財務部門がすでに把握しているルールに基づいて処理されるものです。エージェントがもたらす価値は、計算方法を考え出すことではなく、すでに正しい計算結果に基づいて迅速にアクションを実行し、理由を問われたときにその根拠を示せることにあります。
この「なぜ」という部分こそが、財務分野におけるAI活用の取り組みの多くが直面する課題です。回答がどのルールに基づいて導き出されたのかを追跡できないためです。
ロジックが欠けているのではなく、ガバナンスが効いていないだけ
これは決して新しい問題ではありません。財務部門では、表計算ソフトが登場した当初からロイヤリティの計算式、配分ルール、決算手順を組み込んできましたが、それらは通常、1〜2人しか完全に理解していないファイルの中に存在しています。かつては、それでも管理可能なリスクでした。アナリストが退職しても、誰かが表計算ソフトを作り直せば、業務を継続できたからです。
しかし、同じプロセスをエージェントに任せるとなるとリスクは高まります。ルールをAIを含む誰もが実際に確認できる場所で管理する必要があるからです。それこそがビジネスロジックレイヤーの役割です。財務部門がすでに保有しているロジックを特定の担当者しか理解できないファイルに閉じ込めるのではなく、可視化され、繰り返し利用でき、監査可能な形で管理できる場所を提供します。
Papa Johns社ではどのように実現したのか
Papa Johns社はフランチャイズ方式で世界中に6,000以上の店舗を展開しており、Uber EatsやDoorDashなどの配送パートナーを通じて入る注文はすべて正しく照合する必要があります。その照合結果によって、フランチャイズ加盟店に実際に支払われる金額が決まるからです。照合エラーの影響は一箇所にとどまりません。フランチャイズ加盟店への支払いや、決算に反映される数値にまで波及します。
チームはすでにGoogle CloudとBigQueryに投資していましたが、照合ロジック自体は財務ロジックによくあるように、複数のシステム、表計算ソフト、ダッシュボードに分散しており、決算サイクルのたびに手作業で組み直されていました。Papa Johns社でエンタープライズデータおよびコーポレートソリューション担当バイスプレジデントを務めるMichael Wyant氏は、このギャップについて「不足していたのは、財務固有のビジネスロジックです」と述べています。
そこで、チームはこの課題への対応から着手しました。エージェントをデプロイするのではなく、まず照合ロジック自体を可視化してAlteryx One内でガバナンスを効かせ、BigQueryに対してネイティブに実行できるようにしました。その結果、手作業による財務業務を年間最大400時間削減できました。また、SOX統制が自動的に文書化されるため、別ファイルで管理するうちに情報が古くなることもなくなりました。この基盤が整って初めて、Geminiを搭載した照合エージェントの回答をビジネス側が安心して信頼できるようになりました。
基盤が整うことでエージェントが得られるもの
Papa Johns社は、単にAIエージェントを導入しようとしたから実現できたわけではありません。基盤となるロジックをエージェント、監査人、新入社員の誰もが同じように確認し、信頼できるものにすることで実現しました。Model Context Protocolを通じて進むAlteryxとGoogle Cloudなどのプラットフォーム間の連携は、こうした取り組みがさらに進展していく可能性を示しています。エージェントがその場で見つけたデータに直接アクセスするのではなく、適切なコンテキストと権限があらかじめ設定され、ガバナンスの効いたデータに基づいてアクションを実行できるようになるということです。
こうした仕組みが、財務部門がプロセスにおいて行う判断に取代わるわけではありません。むしろ、その判断を一度適用して明確に文書化し、その後は毎回同じ方法で利用できるようにするということです。プロセスがどのように機能すべきかについて、特定の担当者の記憶に頼る必要がなくなります。
チームで次にエージェントについて話し合う前に確認すべきこと
チームで次にエージェントについて話し合う前に、この記事の冒頭で紹介した問いを自社のワークフローに当てはめてみてください。「エージェントは実際に何に基づいてアクションを実行するのでしょうか？」Papa Johns社は照合ロジックをエージェントに任せる前に可視化することで、この問いに答えました。このアプローチこそ、決算や監査、あるいはチームが次にエージェントの導入を検討しているあらゆる業務に適用すべき考え方です。
Papa Johns社、Alteryx、Google Cloudがどのようにその基盤を構築したのか、そしてその結果をエージェントに委ねられるほどの信頼を得るために何が必要だったのかを、このオンデマンドウェビナーで詳しく解説します。チームがエージェントに関する同じ質問に繰り返し対応しているなら、一見の価値があるウェビナーです。