開示書類の整合性チェックAIにおいてハルシネーションを排除。ルールベース開発による業務効率化事例
2026.10.27
導入背景・課題
あるディスクロージャー支援会社の開示書類リーガルチェック部門では、顧客企業が作成した有価証券報告書等の開示書類について、数値の整合性、法令・会計基準への準拠性、記載不備などを目視および手作業で確認・校正を行っていた。
確認する書類は百ページ以上に及ぶこともあり、とくに「電卓を用いた手作業での数値の整合性のチェック」には膨大な時間と労力がかかっていた。膨大な書類全体の整合性を人手のみで担保することには限界があり、文章中の表記ゆれ、単位の齟齬、金額不一致などの見落としがリスクとして避けられずにいた。
このような手作業による作業負荷とヒューマンエラーのリスクを解消するため、AIによる自動化かつ正確な数値チェックによる省力化を必要とされていた。
確認する書類は百ページ以上に及ぶこともあり、とくに「電卓を用いた手作業での数値の整合性のチェック」には膨大な時間と労力がかかっていた。膨大な書類全体の整合性を人手のみで担保することには限界があり、文章中の表記ゆれ、単位の齟齬、金額不一致などの見落としがリスクとして避けられずにいた。
このような手作業による作業負荷とヒューマンエラーのリスクを解消するため、AIによる自動化かつ正確な数値チェックによる省力化を必要とされていた。
解決策
正確性を重視したため、ハルシネーションリスクのあるLLMは使用せず、各チェック項目ごとにロジックを定義し、ルールベースにて数値の照合・整合確認を可能とした。本モデルを搭載したアプリケーションにチェックしたいドキュメントをインプットすると、結果トップ画面でエラーの有無を一覧表示し、エラー箇所をクリックすると、インプットしたドキュメントの該当箇所へスムーズにジャンプし、文中がハイライトされた状態で確認できる仕組みを構築した。
効果
自動チェックを行うことで、ヒューマンエラーを低減するだけでなく、エラーや不整合が疑われる箇所のみを人が提示・可視化できるようになったことで、確認範囲を絞り込みチェック時間の大幅な削減が期待される。
