AI技術による革新的ビジネスプロセス – Miletos株式会社が『STREAM AI ARM』をリリース、入金消込スピード日本一が実現

AI技術による革新的ビジネスプロセス – Miletos株式会社が『STREAM AI ARM』をリリース、入金消込スピード日本一が実現

革新的ビジネスプロセス『STREAM AI ARM』、入金消込スピード日本一を目指す

Miletos株式会社は、AI技術を活用した入金消込AI SaaS『STREAM AI ARM』をリリースすることを発表しました。この製品は、効率的な探索アルゴリズムやヒューリスティック手法を利用し、入金消込のスピードと精度を大幅に向上させるもので、およそ1000件以上の入金データに対するN対Mの入金消込作業を行うことが可能です。入金消込作業は、企業規模によっては月に数万から数十万件の処理が必要となり、これを効率化することで企業の業務改善に繋がります。Miletos株式会社はこの製品により、入金消込のスピードで日本一を目指しています。

この記事の要約

  • Miletos株式会社がAI技術を活用した入金消込AI SaaS『STREAM AI ARM』をリリース。
  • 入金消込作業を効率化し、スピードと精度を大幅に向上。
  • この製品を用いて入金消込スピードで日本一を目指す。

AI テクノロジーでビジネスプロセスをレガシープロセスからモダンプロセスへと変革させ る Miletos 株式会社(本社:東京都中央区、代表取締役社長 兼 CEO:髙橋 康文)は、AI 技術を駆使し、効率的な探索アルゴリズムやヒューリスティック手法を活用することで、分析速度を大幅に機能改善させた入金消込 AI SaaS『STREAM AI ARM』を来月より本格的にリ リースさせることをお知らせします。

※入金数 1000 件以上の N 対 M の入金消込において(自社調べ)

【入金消込とは】

入金消込とは、発行した請求書の情報と、銀行入金明細などを突合しながら、請求通りに 入金されているかどうかを一件ずつ確認し、相違がなければ帳簿の売掛金データを消去する 業務です。企業規模によっては、月に数万~数十万件の入金消込が必要となりますが、発行 した請求書情報と銀行から提供される入金情報との間に揺らぎがあることが多く、煩雑な作 業となっています。

【日本特有の経営課題である入金消込】

① 月次締め請求の商慣習

欧米では個別での請求が一般的な一方で日本では月次締めの請求が一般的で、これが自動化を難しくしています。月末に一括で請求が行われるため、入金と請求の紐付けが複雑になります。

 ② 複雑な名寄せパターン

欧米が ABC のアルファベットで表記を行うのに対し、日本では漢字、ひらがな、カタカナアルファベットなど、同一企業でも複数の表記パターンが存在します。これによりシステムによる自動マッチングが困難になっています。

 ③ 振込手数料の処理

日本では振込手数料を差し引いた金額で入金されることが多く、請求額と入金額が一致しな いケースが頻繁に発生します。このような不一致は自動消込の障害となります 現状、入金消込ソリューションは選択肢が極めて少なく Enterprise 企業も未だに人海戦術によって解決を図っていました。

【STREAM 機能改善概要】

『STREAM AI ARM』は、AI を搭載した SaaS 型の入金消込自動化サービスです。 日本の入金消込業務では、月次締め請求や振込手数料差し引きによる金額不一致、多様な表記揺れが課題となります。STREAM では、これらの課題を解決するマッチング処理と名寄せ処理を開発したことで、自動消込率と消込スピードの向上を実現しました。

【入金消込とその難しさ】

よくある請求情報と入金情報の揺らぎ例

 1. 名称の不一致:支店名や個人名が入金者情報として表示されている

2. 金額差異:請求金額と入金額に差がある(原因としては、消費税や銀行手数料など。銀行手数料は、海外から送金される場合、パターンが把握しにくい)

3. 複雑な入金 ※入金:請求(入金予定)=N:M:例えば、同じ請求先に対して担当営業が異なるため複数回(M 回)に分けて発行した請求書があり、得意先の入金も請求と等しくな い回数(N 回)で行われている。

膨大な組み合わせパターン

大企業では、M 件の請求に対してN 件の入金があるのが一般的であり、その場合は約 2^(N+M)通りの組合せパターンが存在することになります。 例えば、入金明細 50、入金予定明細 60 の場合、計算式は下記となります。 

約 2^(50+60)=1,298,074,214,633,706,907,132,624,082,305,024 

つまり、「一正二千九百八十垓七千四百二十一京四千六百三十三兆七千六百九億七千百三十 二万六千二百四十億八千二百三十万五千二十四」通りの組み合わせパターンが存在することになります。

こちらを総当たり方式で消し込もうとした場合は、1TB のメモリを使っても運が悪ければ 4 垓年以上の計算時間が必要です。

【STREAM が正確に素早い消込ができる理由】

STREAM が優れた計算速度や精度を達成している理由は、独自の高度なアルゴリズムと最適化技術により膨大な組合せの中から最適なマッチングを迅速かつ正確に計算できるからです。これは、効率的な探索アルゴリズムやヒューリスティック手法を活用し、計算を高速化することで実現しています。また、許容差額を考慮した計算を行うことで消費税や銀行振込手数料による差額も適切に処理できます。

 また、STREAM の消込ルールカスタマイズ機能では、複雑な消込処理を効率的に行うことができます。この機能により、優先度を設定し、順次消込処理を行うことが可能です。 

主な設定値には以下のようなものがあります。

  1. 入金実績データと入金予定データのキーとなるカラム名を指定

  2. 誤差の許容範囲を設定

  3. N:M の組合せを探す際の最大明細数を設定

  4. 優先的にマッチングさせる入金や請求の条件を指定

  5. マッチングに使用する入金や請求の条件を指定(null でない、最小値・最大値、一 致する値)

【STREAM の特徴】

1. SaaS 型 AI 入金消込ソリューション 

⇒入金消込に特化し、前後のプロセスや使用基幹システムに制約を受けない SaaS 型の AI

 2. 高度な入金消込のアルゴリズム

 ⇒応用的な編集距離の計算(ジャロ・ウィンクラー距離)に基づく名寄せ・マッチング処理

 3. 超高速の計算スピード

 ⇒現代のコンピュータでは”解読出来ない”計算量も、STREAM では事前にアルゴリズムで必要な計算パターン・対象を絞り込み、一秒未満の処理を実現

※諸条件あり

4. N:M の組合せも高精度/高速

 ⇒マッチング対象の入金明細:入金予定明細が N:M の複雑な組み合わせも高精度・超高速で処理可能。 

5. 多彩な外部システムとの連携

 ⇒RPA・API 連携を介して、データのアップロード・ダウンロードが可能 

⇒STREAM のメーラー立ち上げ機能を活用して、チケット管理ツールとの連携も可能

【STREAM 製品概要】

主な機能

 1. 入金データのインポート: 銀行からの入金データを CSV 形式で取り込むことができます。

 2. 請求(入金予定)データのインポート: 会計システムやERP システムから売掛金デ ータを取り込むことができます。

 3. 自動消込: 入金データと売掛金データを照合し、一致するものを自動的に消込処理します。消込ルールはカスタマイズが可能で、業務フローに合わせた設定ができます。

 4. 消込結果の確認: 消込結果はオンラインで確認することができます。不一致や未処理のデータは分かりやすく表示され、必要に応じて手動での消込対応ができます。

インターフェース 

入金消込業務を支えるシンプルで見やすい UI で、初めて触る業務担当者にも優しい設計になっています。

AI でマッチングしなかった入金明細は、画面上での手動消込が可能です。

◆お問合せ・資料ダウンロードは下記プロダクトサイトから◆

https://stream.miletos.tech/

会社概要

会社名  Miletos株式会社(ミレトス)

代表者  代表取締役社長 兼 CEO 髙橋 康文

設立   2016年6月

所在地  東京都中央区銀座6丁目2-1 DAIWA銀座ビル7階

事業内容 AIプロダクトの開発/運営、業務改善コンサルティング

Miletos株式会社コーポレートサイト:https://miletos.tech/

代表経歴

髙橋 康文

横浜国立大学卒・同大学院修了。

新卒でアクセンチュアに入社しハイテク、メディア、製造業を中心としたクライアントへのコンサルティングに従事。

シニアマネージャーを経てMiletos株式会社に参画。

財務/経理領域を中心としたプロジェクトを多数支援し、AI活用・プロセス改革を含めたDXを得意とする。

横浜国立大学非常勤講師。SaaS to SaaS Evangelist。

 

記事選定/ライター
NFT-TIMES 長尾英太

ブロックチェーン技術記者、長尾といいます。ブロックチェーンについては投資/投機的な観点よりも、技術として未来の社会でどのように取り込まれていくかを中心に発信したいです。最近ではNFTやメタバースなどに注目しています。 1989年11月7日千葉出身。大学卒業後IT企業に入社。2017年にブロックチェーンの技術ライターとして独立。 Twitter
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