近距離交通費の事後チェックと財務AIアシスタントの導入事例

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
　　MIXI MEETUP！AI DAY 2026 - SESSION ARCHIVE
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

近距離交通費の事後チェックと財務AIアシスタントの導入事例

経理財務部門のAIツールの活用事例を紹介します。
財務関連の社内問い合わせに対してAIアシスタントを実装することで、問い合わせ対応の迅速化とナレッジ共有を支援しています。
また、近距離交通費精算の承認後サンプルチェックにAIツールを使用することで、経理承認ステップを省略し、経理担当者の作業工数削減を実現しました。

コーポレートファイナンス本部/財務企画部
三森 ひろか
コーポレートファイナンス本部/経理税務部
望月 大輔

────────────────────────────
□セッション情報
https://mixi.connpass.com/event/380889/
□イベントハッシュタグ
#miximeetup2026
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

◇◆◇ Information ◇◆◇
◎ エンジニアSNS/メディア
X
https://x.com/mixi_engineers
MIXI Developers Blog (medium)
https://mixi-developers.mixi.co.jp/
Slide (SpeakerDeck)
https://speakerdeck.com/mixi_engineers/

◎デザイン職メディア
MIXI DESIGN note
https://note.com/mixi_design/
MIXI DESIGN Cocoda
https://cocoda.design/teams/mixi-design
Slide (SpeakerDeck)
https://speakerdeck.com/mixi_design/

◎採用情報
https://mixigroup-recruit.mixi.co.jp/

HP
https://mixi.co.jp/
X
https://x.com/mixi_PR
connpass
https://mixi.connpass.com/

Transcript

1. ©MIXI 近距離交通費の事後チェックと 財務AIアシスタントの導入事例 三森ひろか・望月大輔 コーポレートファイナンス本部　財務企画部・経理税務部
2. ©MIXI 財務問い合わせAIアシスタント導入による 「差し戻し削減」と「工数最適化」 問い合わせ品質の平準化へ 三森 ひろか コーポレートファイナンス本部　財務企画部
3. ©MIXI ｜財務への問い合わせ負荷の増大 月間約40件に及ぶ定型対応 問い合わせ件数は増加傾向 内容は定型的だが、確認に多大な時間を奪われる 業務の属人化が深刻 本質的な課題：「往復（戻し）」が最大負荷
4. ©MIXI ⾼頻度利⽤者 ルールを熟知しており、添付書類や情報に不備がない ｜問い合わせ品質の「経験差」への依存 初回‧低頻度利⽤者 何が必要か不明確なまま依頼し、財務側での確認が発生 戻し率：約19％ 「経験差＝往復回数の差」をAI導入により標準化 戻し率：約40％ *2025年3月～11月実績(導入前)*
5. ©MIXI 解決策：AIアシスタントの役割
6. ©MIXI ｜回答者ではなく「事前整理役」 決裁確認‧照合 財務に届く時点で、「すべての情報が整っている」状態を創出 マニュアル提⽰ 必要情報チェック 依頼内容に基づき、必要な書類・ 情報を予め提示。 財務に届く前に不備をゼロに。 社内規定やマニュアルと照らし合 わせ、適切なルートでの依頼かど うかをAIアシスタントが判断。 利用者が迷っているポイントを察 知し、関連するマニュアルをピン ポイントで提示。
7. ©MIXI ｜戻し発生率の比較 問い合わせ品質は「経験量」に依存している アシスタントAIも継続利用による経験を蓄積し続け、 構造的ばらつきの是正をすすめる 導入3か月で… 残念ながらほぼ横ばい…
8. ©MIXI ｜年間工数削減見込み 年間で❝年間❝約1.5営業日分❞の削減ポテンシャ ル 約 11時間/年 削減見込み 現状 約81時間/年 ⽬標 約70時間/年 約11時間 戻し対応削減 財務側 再提出⼿間の解消 依頼側 双方で工数削減が見込まれる ※年間約480件、戻し対応10分、戻し率を高頻度利用者水準（19％）にて試算
9. ©MIXI ｜本質的価値と今後の展望 問い合わせ品質の平準化 新入社員育成コスト削減 AIは“⼈を代替”するのではなく、 “ばらつきを整える” 知識の届け方の再設計 継続的な精度改善と運用高度化
10. ©MIXI 近距離交通費精算における AI事後チェックの導入 〜経理を悩ませる「全件目検」解消プロジェクト〜 望月大輔 コーポレートファイナンス本部　経理税務部
11. ©MIXI 背景・課題
12. ©MIXI 経理の悩み：増え続ける「目検」の山
13. ©MIXI ターゲットは「近距離交通費精算」 金額リスクも小さいため、「全件目検」をやめて「 AI事後チェック」へ移行 近距離交通費 立替経費 贈答交際 Volume：全体の30-40％ Cost：毎月10時間 経費精算3申請 -申請数：約450件／月 -うち近距離交通費 --申請数：約160件／月 --経理のチェック時間：約4分／件
14. ©MIXI 立ちはだかる「APIの壁」 ・既存システムにはAPIがない ・外部OCR連携は高コスト GenAI Approach 現行のワークフローシステム システムがつながらないなら、 人間のようにAIに読んでもらおう
15. ©MIXI ルールを変える：事前承認から事後チェックへ before 申請 after 承認① 承認② 承認③ 完了 経理で⽬検チェック ⼦会社で⼀次 チェック 申請 承認① ⼦会社で⼀次 チェック 完了 承認② 経理承認 AIサンプルチェック ＆経理確認 四半期に1回事後チェック
16. ©MIXI AI導入プロセス
17. ©MIXI AIのお仕事内容を決める ①ランダム抽出 ②照合 (領収書vs申請書) ③〇×判定 ④リスク検知 (タクシー高額利用)
18. ©MIXI AIのお仕事①：照合と判定 形式チェック 正確性チェック 規程・不正チェック 金額の妥当性 申請金額と領収書金額が 一致しているか 証憑添付の有無 領収書が添付されて いるか 領収書原本確認 領収日からアップロード まで2ヶ月を経過してい ないか 記載内容の正確性 出発地・到着地・目的等が 明記されているか 経路の妥当性 渋谷から100km圏内かどうか 重複申請の有無 同日・同区間の重複申請が ないか プライベート利用の疑い 利用日が休日ではないか
19. ©MIXI AIのお仕事②：リスク検知 自動抽出とデータの可視化 実績ファイルから タクシー利用のみを抽出 利用者ごとにピボット テーブルを作成 利用料を降順に並べて ファイル出力
20. ©MIXI 精度が出るまで、プロンプトを磨く ①モデル選定 ChatGPTo3 ②カスタムGPT作成 ③検証と修正 ④運用開始
21. ©MIXI 初期プロンプト プロンプト磨き①：網羅性の確保 修正プロンプト 「抽出した申請番号は、承認済データに複数⾏含まれ る場合があります。その場合は、⾏ごとにチェックを して、回答をお願いします。」 1申請につき1⾏しかチェックしない 複数⾏ある明細が無視される 「申請書に複数⾏の記載がある場合は、すべての⾏に ついてチェックを⾏ってください。」 「#出⼒形式：ひとつの申請に複数⾏含まれる場合は、 ⾏ごとにチェック結果を記載してください。」 全⾏に対して指定した調査を実⾏ 調査対象の網羅性が確保された 曖昧な指示を排除し、複数行データの読み飛ばしを防ぐ
22. ©MIXI 初期プロンプト プロンプト磨き②：精度向上 修正プロンプト 「領収書が添付されているか。領収書が添付されてい るものは、別途アップロードする領収書データも参照 し承認済データと⾦額及び⽇付に相違がないか確認す る」 限定的な領収書のみを読み取る 意図しない箇所を読み取る 「証憑の添付が必要と判断する項⽬は以下です。 ‧「領収書紐付」欄にファイル名の記載がある場合 ‧「その他添付」欄にファイル名の記載がある場合 ‧‧‧」 ルールを明⽰することによりチェッ ク結果の精度が向上 具体的なルールを明示し、誤判定をゼロにする 証憑添付判定 領収書チェック 指定箇所を確認 web検索 証憑なし 正しい判断
23. ©MIXI 結果と今後の展開
24. ©MIXI 毎月10時間　　四半期30分 人間は単純作業から解放され、別の仕事に時間を使えるようになった 10時間/月 (単純作業) 30分/四半期 (分析のみ)
25. ©MIXI NextStep：さらなる自動化へ 小さな業務、大量の業務からAIに任せていくことが経理DXの第一歩！ ChatGPTからGeminiへ移行→スプレッドシート直接出力へ ファイル出力 ChatGPT スプレッドシート出力 Gemini
26. ©MIXI