財経部門の業務プロセスを変える生成AI活用実証実験の裏側――チャットボットの枠を超えて、真の生成AI変革を実現
業務プロセスの改革を目指す大手商社の三菱商事株式会社とPwC Japanグループは、共同で生成AIを用いた財務経理領域の業務自動化の実証実験を行いました。専門的な知見とテクノロジーを掛け合わせ、実験を成功に導いたプロジェクトメンバーの声を聞きました。
CbCR Data Hubを活用したCbCR作成支援
CbCR（国別報告書：County by Country Report）作成の課題
2015年に経済協力開発機構によるBEPS行動計画の最終報告書が公表され、日本では行動計画13「多国籍企業情報の報告制度」に沿う形でさまざまな法整備がされました。なかでもCbCRの制度化は、日本に親会社が所在する多国籍企業グループに対し、BEPS導入前にはなかった詳細な情報収集と報告を求めることとなり、どのように実務に落とし込んで対応していくべきかという検討が必要となりました。
各構成会社等が集計したデータを最終親会社等が各構成会社等から個別に収集するCbCR作成の一連の業務プロセスは、構成会社等の数が多ければ多いほど煩雑になりやすく、データ収集・集計のプロセスの改善が主な課題です。
この課題を解決し、より効率的なCbCR作成を実現するのが、CbCR Data Hub*1です。CbCRの作成に必要なデータを表計算ソフトで集計したり、各構成会社等から情報を収集したりする必要はなく、構成会社等がウェブ上に直接アップロードしたデータから自動的に必要な数値を集計し、提出用のCSVファイルを作成することが可能です。
*1 CbCR Data HubはPwCがCbCR作成支援サービスの一環で使用するツールであり、いわゆるSaaS（Software as a Service）ではありません。
PwCのアプローチ
CbCRの表1から表3まで自動生成
インプットするデータの読み取りルールと自動集計ルールを事前に設定しておくことで、データをアップロードするだけでCbCRの表1から表3までの自動生成が可能となります。
CbCR作成の作業負荷の軽減
勘定データや財務データからCbCRに必要な情報を自動計算するため、最終親会社だけでなく構成会社等側を含むグループ全体の作業負荷および人件費の軽減につながります。
自動化でより正確なCbCR作成が可能に
CbCR Data Hubの活用によって手作業によるエラーを削減し、正確なCbCR計算が可能となります。
さまざまなフォーマットに対応
買収会社、非連結子会社、サブ連結子会社など、構成会社等ごとに異なるさまざまなフォーマットに対応するため、作成作業を効率化できます。
Country by Country Report (CbCR) Data Hub
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