＜ニュース概要＞
GPT-5.2がAPIとして正式に公開され、複雑な長文理解やツール呼び出し、コード生成などで前世代を上回る性能を提供する。主要顧客からは実データ分析や顧客対応業務での高評価が出ており、実務での“迷いどころ”に耐える推論力が特徴だ。既存モデルと並行して利用でき、用途やコスト感に応じた選択が可能になる。
＜非エンジニア視点から＞
UI上では単にモデルを選ぶだけで動作するが、大規模文書や連続した操作を正確に扱う場面で、社内ルールや判断基準の整理が必要になる。応答品質を安定させるには、どのレベルの思考を使うか要件設計が欠かせない。
＜公認会計士の視点から＞
正直、これだけ賢い仕組みが使えるのは魅力だが、入力データの前提や結果の責任を誰が持つかを曖昧にしたまま進めると後で揉めやすい。裏を返すと、契約条件や検証プロセスを先に固めておかないと、将来モデルが変わったときに作り直しコストが一気に出る。ここを軽く見ると、現場と管理部門の温度差が広がる。
ISAOの管理部門のAI導入事例
AIは、こうした小さな「動かない」でつまずきます。ISAOは、その先——実際の業務に
AIを乗せて回すところまでを、お客様の管理部門と一緒に進めています。
月次決算の工数を50%以上削減｜東証グロース上場企業A社
少人数の経理財務部門で、決算業務を1本ずつAI化。外注に頼らず社内で決算を完結
できる体制をつくりました。（Claude Cowork／Microsoft 365 Copilot）
全社でAIを使わない日がない状態へ｜医薬品・上場準備企業
ツールを配って終わりにせず、顧問として伴走。安全に使える環境の整備から
リテラシー向上まで。G検定の合格率は100%。
収益認識の判定をAIエージェント化｜創薬支援CRO
月100件を超える契約の収益認識判定を、監査証跡を保ったままAIがドラフト。
ドラフト・レビュー工数を75%以上削減しました。
「AI管理部長」を数年かけて共同研究｜東証上場のIT企業
管理部門の業務をAIが担う仕組みを研究。汎用LLMで足りる部分と、自社で作り込む
べき部分の線引きを実務で検証しています。
