TOKIUM — AI経費監査で全件自動検査・作業時間最大90%削減

企業概要

• サービス名: TOKIUM経費精算 / TOKIUM請求書 / TOKIUM AI経費監査
• 企業: 株式会社TOKIUM
• 導入企業数: 2,500社以上

AI機能の詳細

AI経費監査

• 全経費申請の全件自動検査（従来は抽出検査が主流）
• 不正利用・ポリシー違反を自動検出
• 監査証跡の自動記録
• 内部統制強化に直結

AI経費承認

• 社内ポリシーに準拠した経費申請をAIが自動承認
• 承認者の負担を大幅軽減
• 例外処理のみ人間が判断

AI-OCR

• レシート・請求書のデータを高精度自動抽出
• 読み取り精度90%以上

導入企業の定量効果

ヤオコー（食品スーパー・東証プライム上場）

全体効果

GPT-4o Visionを使ったAI経費監査の自作コード例

# TOKIUM的なAI経費監査システムの自作例
from pydantic import BaseModel
from openai import OpenAI
from enum import Enum

client = OpenAI()

class AuditResult(str, Enum):
    approved = "approved"
    flagged = "flagged"
    rejected = "rejected"

class ExpenseAudit(BaseModel):
    result: AuditResult
    policy_violations: list[str]
    suspicious_patterns: list[str]
    recommendations: list[str]
    confidence: float

def audit_expense(expense: dict, company_policies: str) -> ExpenseAudit:
    """経費申請をAIで自動監査"""
    completion = client.chat.completions.parse(
        model="gpt-4o-2024-08-06",
        messages=[
            {"role": "system", "content": f"""あなたは経費監査AIです。
以下の社内ポリシーに基づき、経費申請を監査してください:

{company_policies}

チェック項目:
- 金額が上限を超えていないか
- 適切な勘定科目か
- 日付・曜日の妥当性（深夜・休日の飲食等）
- 領収書の内容と申請の整合性
- 分割申請による上限回避の疑い"""},
            {"role": "user", "content": f"経費申請: {expense}"}
        ],
        response_format=ExpenseAudit,
    )
    return completion.choices[0].message.parsed

# 使用例
policies = """
- 1回の飲食は1人あたり5,000円以下
- タクシー代は深夜22時以降のみ認可
- 接待費は事前承認が必要
- 同日の複数回の同一店舗利用は要確認
"""

expense = {
    "申請者": "山田太郎",
    "日付": "2026-02-20",
    "店名": "居酒屋XX",
    "金額": 45000,
    "人数": 5,
    "勘定科目": "交際費",
    "備考": "顧客接待"
}

result = audit_expense(expense, policies)
print(f"結果: {result.result}")
print(f"違反: {result.policy_violations}")

参考URL

• TOKIUM AI経費承認
• TOKIUM AI経費監査プレスリリース
• 経理業務AI化ガイド