AIが売上データを分析し、注目すべき変化を自動要約。取引先別の増減を分かりやすく文章化し、見落としがちな中規模取引先の変化にも気づけるようになった。経営層と営業部の認識を揃えて迅速な判断につなげる。
1. 課題：取引先別売上の大規模化で変化が埋もれる
MokuMokuクラウド社の経理部は3名体制で、会計データの取込みから月次の取引先別売上集計、前月比の算出までを仕組み化していました。これらの定例業務は安定して運用されており、集計結果は経営層や営業部にも共有されていました。
しかし、取引先数の増加により、取引先別売上高一覧（前月比付き）は数百行規模となり、経理担当者が一覧を目視で確認しても、どの取引先を重点的にチェックすべきか判断できない状態になっていました。
実際の月次確認作業では、上位数社については売上金額や前月比の増減を把握できていました。一方で、売上規模が中程度の取引先では、前月比に大きな変動があっても一覧の中に埋もれ、営業部や経営層に共有すべき変化を十分に拾い上げられていませんでした。
2. 解決策：AIに売上変化の要点を文章で説明させる
プロセスオーナーは、集計後の工程にAIエージェントを追加し、数値一覧に加えて変化の内容がテキストでアウトプットされるようにしました。
具体的には、AIエージェントに「前月と当月の差分データから、特筆すべき売上変化を簡潔に説明する」というプロンプトを設定しました。これにより、差分データの中から変化が大きい点や特徴的な動きが抽出されます。月次処理が実行されるたびに、AIは取引先別売上の変化を文章で要約します。
Before
ワークフロー図詳細を見る
2ファイルを登録
当月ファイルと前月ファイルを登録し、月次比較の処理を開始します。
ピボット集計
取引先 × 補助科目単位で売上金額を集計し、月次の売上構造を一覧化します。
ピボット結合
当月と前月の集計結果を共通項目で結合し、比較可能なデータを作成します。
差分と変化率の算出
前月比の増減額および変化率を算出し、売上の変化を数値として明確にします。
経営層および営業部へ自動通知（共有）します。
After
ワークフロー図詳細を見る
2ファイルを登録
当月ファイルと前月ファイルを登録し、月次比較の処理を開始します。
ピボット集計
取引先 × 補助科目単位で売上金額を集計し、月次の売上構造を一覧化します。
ピボット結合
当月と前月の集計結果を共通項目で結合し、比較可能なデータを作成します。
差分と変化率の算出
前月比の増減額および変化率を算出し、売上の変化を数値として明確にします。
AIエージェント
差分データをもとに、前月から当月にかけて特筆すべき売上変化をAIが文章で要約します。
上位取引先だけでなく、中規模取引先の重要な変化も抽出します。
AIが整理した注目ポイントを、経営層および営業部へ自動通知（共有）します。
3. 効果
重要な変化の即時把握
集計表を開く前に、売上が大きく増減している取引先を文章で把握できます。
中規模取引先の変化の可視化
上位取引先だけでなく、売上規模が中程度の取引先で起きている変化にも気づきやすくなりました。
関係者間の認識統一
経営層と営業部が、注目すべき取引先や売上変化を同じ前提で把握できます。
分析・説明負荷の軽減
集計結果の読み取りや説明にかかる手間が減り、改善策の検討に時間を使えるようになりました。
4. その他の業務への応用
問い合わせ対応状況の把握
日別・担当者別に集計された問い合わせ件数をもとに、対応件数や遅延が目立つポイントをAIが文章で要約することで、管理者は詳細な一覧を見る前に、対応が滞っている領域を把握できます。
プロジェクト進捗の確認
タスク数や進捗率をまとめた一覧表から、遅延が広がっている工程や、想定外に工数が増えている作業をAIが抽出し、注目点として提示することで、早めの軌道修正につなげられます。
人事・勤怠データのチェック
部署別・月別に集計された残業時間や休暇取得状況をもとに、前月から大きく変化している部署や個人をAIが整理して伝えることで、管理職は注意すべき傾向をすぐに把握できます。
