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)
| 指標 | 効果 |
|---|
| 年間作業削減 | 600時間 |
| ペーパーレス | 年間5万枚の紙削減 |
全体効果
| 指標 | 効果 |
|---|
| 入力・確認作業 | 75%削減 |
| 月次決算 | 2営業日前倒し |
| 経理スタッフ作業時間 | 最大90%削減 |
GPT-4o Visionを使ったAI経費監査の自作コード例
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
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