"AI管理部長"の研究から実装へ
―― 実務に耐える管理部門AIは「標準フロー×独自データ×検証×学習ループ」で作る
ISAOは、東証上場のあるIT企業（以下「同社」）と、数年にわたり「AI管理部長」――管理部門の業務をAIが担う仕組み――に併走して研究してきました。「そもそもLLMで管理部門のAIはどこまで実現できるのか」「そのLLMは自社で作るべきか、汎用のものでよいのか」「自社で作り込むべき"仕組み"は何なのか」を、実務に即して検証。検証を重ねる中で、実務に耐える管理部門AIは「標準フロー×独自データ×検証×学習ループ」で作るのが正しいという確信に至り、いまはその実装を進めています。
- 業種
- 東証上場のIT企業
- ご支援形態
- 研究・検証 →（現在）実装（管理部門AI「AI管理部長」の研究に数年にわたり併走）
- 主な問い
- LLMで管理部門AIはどこまでできるか／LLMは自社開発か汎用か／自社で作り込むべき"仕組み"は何か
- たどり着いた方向
- 標準的な業務フローは汎用LLMで作れる。実務に耐えるには独自データ・独自の検証・専門知見を足して学習ループを回す必要があり、自社で作り込むべきはその"仕組み"
研究の出発点
研究を始めた当初、LLMは今ほど優秀ではありませんでした。その中で「管理部門の実務でどこまで使えるのか」を、さまざまな技法や論文を一緒に検証しながら、実務に合わせて研究してきました。当時は「会計試験に特化したLLM」をうたう会社もありましたが、モデルそのものを自前で特化させる路線が本当に有効なのか――という点も含めて、実地に確かめていきました。
研究で見えてきたこと
- 最新の汎用LLMなら、標準的なことはできる：モデルは日進月歩で進化し、いまや最新の汎用LLM（OpenAI・Google・Anthropic 等）を使えば、管理部門業務の"標準的な部分"はかなりこなせます。標準的な業務フローを作ること自体も、今のLLMならそう難しくありません。
- 本当に難しいのは、その先：実務に耐えるAIにするには、標準フローの上に、①会社特有の業務フロー（＝会社独自のデータベースが必要）、②会社特有の検証方法（出力が"合っているか"をどう確かめるか）、③実務ベースの専門知見（監査法人など専門家が持つ暗黙知）を足していく必要があります。
- 学習ループを回してこそ実務に耐える：これらを足したうえで、学習ループ（データ整備 → AI活用 → 検証 → 業務の作り替え → 再学習）を回さないと、実務で本当に使えるAIにはなりません。
- いま研究しているのは"回しやすい仕組み"：その学習ループを、現場で無理なく回せるようにする仕組みづくり。ここを同社と一緒に研究し、実装し始めています。
研究から実装へ（現在）
検証を重ねる中で、「汎用LLMに任せる部分」と「自社で作り込むべき部分（独自データ・独自の検証・専門知見を組み込んだ"仕組み"）」の線引きが明確になりました。現在は、その自社で作り込むべき仕組みづくり――業種・企業規模ごとの標準フローに、各社の独自データと検証、専門知見を重ね、学習ループを回しやすくするアプリケーション化――を、同社と実装フェーズで進めています。
ISAOの視点
モデルの流行を追うのではなく、会計・実務・ITの知見を土台に「どの業務を・どのデータで・どう検証し・どう回すか」を設計する。3年超の研究を通じて見えてきたのは、管理部門AIの本質がモデルそのものではなく、業務設計とデータ、検証、そして学習ループの回し方にある、という一点でした。