課題
月次の請求精査は、複数のCSVを取り込んだ大きなExcelを担当者が目視で確認する作業でした。判定条件は担当者の経験と数式に分散しており、月をまたいだ比較はできませんでした。
取り組み
- 判定条件をExcelの外に出し、結果だけを書き戻す形で再現性と速度を確保
- 全データをデータベースへ投入し、月度をまたいだ異常検出を実装。検出ルールは実データで根拠を確かめてから条件化
- 顧客とのフィードバックを重ねて過検出を絞り込み、どの数字も原本まで辿れる納品形式に変更
- 顧客側が生成AIを窓口に自分で運用できるよう、手順書と変更履歴、復旧手順を整備
結果
| 項目 | 導入前 | 導入後 |
|---|---|---|
| 突合の一致率 | 9割前後 | 99%以上 |
| 要確認の異常件数 | — | 9割以上削減 |
| 処理時間 | 目視 | 数十秒 |
この案件から言えること
暫定策と本質策を別軸で進めると、顧客への説明が楽になります。 既存のExcelの中で完結する暫定策を先に出し、本質策は並行して進めました。運用を顧客側へ移すときは、双方向の変更履歴を先に決めておくことが要ります。