電通、20万件超の会計承認をGeminiでAI化 精度99％でもAIだけに任せなかった理由

電通グループが会計承認業務にGeminiを導入し、年間20万件超の発注確認を自動処理している。データの整合性チェックと社内規定への適合判定は精度99％に達し、人の負担を大幅に削減した。ただし、精度だけでは企業は動かないという、AIの現実が浮き彫りになっている。

AIの鬼が引っかかるのは、ここだ。初期検証では人とAIの判定一致率わずか15.4％、モデルをGeminiに変更して77.9％、プロンプト調整で89.4％、最終的に99％に。つまり、同じ課題を複数のAIに投げれば、判定結果が大きく異なるということだ。これは単なる「精度の差」ではなく、AIという存在そのものが「原則的には揺らいでいる」ことを意味する。さらに衝撃的なのは、精度が上がるにつれて「人の判定が社内ルール違反だった」ことが次々判明した点。30年続いた間違ったローカルルールが、AIに指摘されて初めて表面化したのだ。AIは判定の正確さを与えるだけでなく、組織の「ボタンの掛け違い」を剥き出しにする。

中小企業がとるべき実務は、「AIは便利だから全部任せよう」ではなく「AIが何を判定するのか、何を判定しないのか、その境界線を明確に設計すること」。電通はビジネス判断が必要な案件は人が確認し、データチェックだけをAIに任せるハイブリッド型を採った。この役割分担の設計こそが、AI導入の最大の工事になる。