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EY（世界四大会計事務所）が経理の仕訳承認プロセスをAIエージェントで93%短縮。20件の仕訳承認が15分→60秒未満に。統制を維持しながら劇的な時短を実現した手法を解説します。

世界150か国・約40万人を擁するEYのグローバルファイナンスチームは、総勘定元帳（GL）への仕訳投稿・承認プロセスの非効率さに悩んでいました。Microsoft Power Platform上にPowerPostアプリを構築し、さらにCopilot StudioでAIエージェントを追加。承認フロー自体はそのまま維持しつつ、入力支援・照合・一括処理の前工程をエージェントに任せることで、処理時間を93%削減しました。

このエピソードでは、EYの成功の設計思想と、日本の経理現場で「承認を壊さずに速くする」ための具体的なアプローチを独自に分析しています。

関連キーワード：経理AI自動化、仕訳効率化、月次決算短縮、AIエージェント、Copilot Studio、Power Platform、SAP連携、コスト削減事例、経理DX

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英BPO大手Capita（従業員34,000人）が、メール問い合わせ対応にMicrosoft Copilot StudioのAIエージェントを導入。返信時間60%短縮、月19,000時間の工数削減を3ヶ月で実現した事例を深堀りします。

Capitaは毎日数千通届く問い合わせメールのトリアージ（分類・振り分け・一次対応）をAIエージェントで自動化。エージェントが受信メールを読み取り、緊急度を判定し、適切な担当者に振り分けるだけでなく、パーソナライズされた返信を自律生成する仕組みを構築しました。

さらに、複数のAIエージェントが連携する「エージェントネットワーク」により、業務プロセス全体をカバー。Responsible AIのガバナンスを前提とした設計で、安全にスケールさせています。

このエピソードでは、成功の3つのポイント（対象業務の選定、段階的展開、ガバナンス設計）に加え、日本企業の「代表メール・共有受信箱」にそのまま応用できる具体的なアクションプランも解説しています。

カスタマーサポート、BPO、メール対応、AI自動化、コスト削減に関心のある経営者・事業責任者の方はぜひお聴きください。

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米SaaS企業Icertisが、Microsoft Security CopilotのAIエージェントでSOCアラート対応時間を75%削減し、インシデント量を50%減少させた事例を解説します。

■ 今回の事例企業：Icertis（米国・ワシントン州ベルビュー／契約ライフサイクル管理SaaS）対象部門：セキュリティ・オペレーション・センター（SOC）導入ツール：Microsoft Security Copilot（カスタムエージェント）主な成果：・アラートトリアージ時間：60分→15分（75%削減）・平均解決時間（MTTR）：40分→25分・SOCインシデント量：50%削減・アラートトリアージ全体：最大80%短縮

■ エピソードの見どころ・契約データという高機密情報を扱うSaaS企業が、なぜセキュリティ運用のAI自動化に踏み切ったのか・AIエージェントが高優先度アラートを自律要約し、統合タイムラインと推奨アクションを提示する仕組み・実際のフィッシング攻撃で、悪性ドメイン特定からパスワードリセットまでを数分で完了した実例・スピードと監査性を両立させた設計思想・自社のSOC運用標準をカスタムエージェントに埋め込む方法・日本企業がSOCのAI自動化を始めるための2つのファーストステップ

■ こんな方におすすめ・セキュリティ運用コストの増大に課題を感じている経営者・CISO・SOCの属人化・アラート疲れに悩むIT部門責任者・AIエージェントによるセキュリティ自動化の具体的な効果を知りたい方・Microsoft Security Copilotの実導入事例に関心がある方

■ 関連キーワードAI セキュリティ自動化 / SOC 効率化 / アラートトリアージ AI / Microsoft Security Copilot 事例 / セキュリティ運用 コスト削減 / AIエージェント SOC / MTTR短縮 / インシデント対応 自動化 / Icertis / コストセンター改革

■ 番組について「ゼロコストセンター｜AI×コスト削減の事例」は、海外企業がAIを活用してコストセンター（間接部門・管理部門）の圧縮に成功した実例を、経営者・事業責任者・部門責任者に向けてわかりやすくお届けするポッドキャストです。

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広告審査の差し戻し地獄をAIで解消。米Haast社が500時間以上のレビュー工数を削減し、生産性80%改善を実現した事例を徹底解説します。

■ 今回の事例米国サンフランシスコのRegTech企業Haastは、マーケティングコンテンツのコンプライアンス審査をAIエージェントで自動化。Amazon Bedrock上に構築したマルチエージェントシステムにより、広告・動画・Webコンテンツの法務レビューを劇的に効率化しました。

■ 注目の成果（Before → After）・コンプライアンスレビュー時間：500時間以上削減・チーム生産性：80%以上改善・キャンペーン立ち上げ速度：3倍に高速化・分析可能な動画長：4倍に拡大・従来10回以上あったレビュー往復を大幅短縮

■ AIエージェントの仕組みAmazon Bedrock上でClaude・Llama・Mixtralなどの基盤モデルを活用し、複数のAIエージェントが協調動作するマルチエージェント型アーキテクチャを構築。①コンテンツ解析 → ②リスク検知 → ③重大度分類 → ④修正案提示この4ステップを自動実行し、指摘箇所をタイムスタンプや位置情報で特定。担当者が即座に該当箇所へジャンプして修正できる設計。

■ 成功のポイント・マーケ×法務間のレビュー往復というボトルネックをピンポイントで解消・「どこが・なぜ・どう直すか・重大度」の4点セットで返す出力設計・マルチエージェントによる工程分担で各ステップの精度を担保・ユーザーフィードバックで企業固有のリスク許容度に適応

■ 日本企業への示唆・広告審査の「差戻し理由の文章化」と「根拠規程の提示」の属人化を解消するヒント・指摘→根拠→重大度→修正案の4点セット設計は、AI未導入でも審査改善に有効・サイバーエージェント「審査AI」、DNP AI審査サービスなど国内でも同領域のAI活用が加速中・代理店・ブランド・法務が絡む場合は「差戻し票テンプレート」として標準化し横展開が現実的

■ 企業情報企業名：Haast本社：米国サンフランシスコ（創業：オーストラリア・キャンベラ、2022年）業種：マーケティングコンプライアンス（RegTech/MarTech）従業員規模：11〜50名使用プラットフォーム：Amazon Bedrock（AWS）

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#AI #コスト削減 #広告審査 #コンプライアンス #自動化 #マーケティング #AmazonBedrock #生成AI #AIエージェント #DX #業務効率化 #RegTech #事例紹介

今回のエピソードはnoteでも要約しています。

https://note.com/zerocostcenter/n/nc526ca2ffc9a

今回のエピソードでは、米国アパレル大手Levi Strauss & Co.（リーバイ・ストラウス）が、Microsoft 365 CopilotのAIエージェントを活用し、経理財務部門のSOP（標準業務手順書）監査にかかる時間を劇的に短縮した事例を深堀りします。

■ 取り上げる企業Levi Strauss & Co.（リーバイ・ストラウス）業種：アパレル（リテール/消費財）本社：米国サンフランシスコ売上高：約64億ドル（2024年）従業員：10,000人以上世界約120カ国で事業展開

■ 今回のAI導入のポイント・経理財務部門の1,100件のSOPをAIエージェントが1日で分析・18,000の個別タスクを自動カタログ化・複雑度分類・自動化可否を判定・人手なら最大1年かかる作業がたった1日で完了・福利厚生Q&Aボット「Ask Ben」はコンセプトからデモまでわずか3週間・全社的な「スーパーエージェント（Rivet）」構想でTeamsを統一入口に

■ 使用したAIツール・プラットフォーム・Microsoft 365 Copilot・Copilot Studio（エージェント構築）・Microsoft Teams（社内ポータル）・Azure AI Foundry / Semantic Kernel

■ 日本企業への示唆・SOP/規程類のテンプレート統一とメタデータ付与が導入効果を最大化する・「裏側は複数エージェント、入口は統一ポータル」でツール乱立を防止・文書量が多く手つかずの業務を最初のターゲットに選ぶと効果が可視化しやすい・小さく始めて素早く成果を見せ、横展開を勝ち取るアプローチが有効

■ こんな方におすすめ・間接部門のコスト削減に取り組んでいる経営者・事業責任者・SOP・規程類の管理や監査に課題を感じている部門責任者・AIエージェントの導入を検討している管理部門の方・Microsoft 365 Copilotの具体的な活用事例を知りたい方

■ 番組について「ゼロコストセンター｜AI×コスト削減の事例」は、海外企業が生成AIを活用してコストセンター（間接部門・管理部門）の圧縮に成功した実例を、日本の経営者・事業責任者・部門責任者の皆さんに向けてわかりやすくお届けするポッドキャストです。

米Amazonの配送パートナー企業（DSP）が、人事部門のコストを劇的に削減した事例を徹底解説。残業79%減、オンボーディング85%削減、監査対応88%削減を実現。

このPodcastの内容は記事やメルマガとしてより詳細にお伝えしています。以下のサブスタックから無料で閲覧できます

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▼ 今回のテーマAmazonのラストマイル配送を担うDSP（デリバリー・サービス・パートナー）企業が、急成長に伴う人事業務の爆発的な増加にどう対応したのか。もともと給与計算・勤怠管理に使っていたHCMプラットフォーム「Paycom」に、採用管理（ATS）・オンボーディング・コンプライアンスレポーティング機能を追加導入。単一データベースの強みを活かし、データの再入力なしで採用から監査までを一気通貫で自動化した事例を深掘りします。

▼ 主な数字・残業時間：79%削減・オンボーディング工数：85%削減・HR監査対応時間：88%削減（年間最大40時間→約4時間）・追加機能導入のROI：205%（年間）

▼ 成功のポイント・新規システム導入ではなく、既存基盤への機能拡張で実現・単一データベース（シングルDB）による、データ再入力ゼロの設計・人員倍増に対し、バックオフィス工数はソフトウェア側でスケール

▼ 日本企業への示唆・物流・小売・飲食・介護など現場型企業こそ「採用〜入社〜監査」一気通貫の効果が大きい・監査やコンプライアンス対応など「定期イベント型作業」の削減率を示すことで投資判断を通しやすい・新しいツールを増やすより、既存プラットフォームの活用範囲を広げるアプローチが高ROI

▼ 取り上げた企業・ツール・企業：米Amazon DSP（デリバリー・サービス・パートナー）※企業名非公開・ツール：Paycom（単一データベース型HCM／給与・勤怠・ATS・オンボーディング・レポーティング）・調査：Nucleus Research ROI Case Study（2025年実施、Paycom委託）

▼ 関連キーワードAI コスト削減 人事 採用 オンボーディング 自動化 HCM 物流 Amazon DSP Paycom 監査 コンプライアンス ROI バックオフィス効率化

▼ この番組について「ゼロコストセンター｜AI×コスト削減の事例」は、海外企業が生成AIやテクノロジーを活用してコストセンター（間接部門・管理部門）の圧縮に成功した実例を、日本の経営者・事業責任者・部門責任者に向けてわかりやすく届けるポッドキャストです。

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パリの急成長レストラングループMaslow Restaurantsが、AIエージェントで経理の請求書処理を自動化。毎日1〜2時間の仕分け作業を削減し、購買分析では月2日分の工数を節約した事例を深堀りします。

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■ 今回の事例

企業：Maslow Restaurants（フランス・パリ）

業種：外食（ベジタリアンレストランブランド運営）

対象部門：経理・財務

使用ツール：Phacet（AIエージェントプラットフォーム）

■ Beforeの課題

Maslowはパリ市内に複数のレストランを展開する急成長グループ。店舗数の拡大に伴い、仕入先からの請求書が増加し、バックオフィスの負荷が急速に高まっていました。

・請求書メールの確認、転送、ファイリングに毎日1〜2時間を消費

・購買分析はExcel/PDFベースで属人化し、確認頻度が低い

・コストコントロールは散発的で、価格変動やデータ品質の問題を見落としがち

・厨房備品の棚卸資産リスト作成も手作業で非効率

■ AIで何をしたか

PhacetのAIエージェント（invoice intake agent等）を導入し、以下を自動化。

・請求書インボックスの自動仕分け：メールで届く請求書をAIが自動検知・読み取り・振り分け

・購買コントロール：請求データから価格の不整合やミスを自動検知

・備品インベントリの自動生成：請求書データから品目・価格を構造化し、棚卸資産リストを作成

人間は例外処理（未着・誤請求・督促対応）に集中する設計。

■ Afterの成果

・請求書の受領〜仕分け：毎日1〜2時間 → AIで大幅削減（自動化）

・購買分析：最大で月2日分の作業時間を削減

・これまで見落としていた価格ミスやデータ品質の問題を検知

・人員増なしで処理能力が向上

・備品インベントリ作成の効率化と精度向上

・新店出店時の予算策定精度も向上

■ 成功のポイント

・完全自動化ではなく、低付加価値作業（インボックス仕分け）をまずAIで消す戦略

・例外処理に人を集中させるヒューマン・イン・ザ・ループ設計

・請求書という一次データを構造化し、原価管理・データ品質統制に横展開

・小さなテストから始めて素早く展開する導入アプローチ

■ 日本企業への示唆

経理DXは「仕訳の自動化」や「月次決算の短縮」から着手しがちだが、それより前段階の「請求書の受領・仕分け・回付」という入口をAIで潰すのが最短ルート。毎日1〜2時間の削減は現場の実感が大きく、AIへの信頼醸成と継続改善のサイクルが回りやすい。さらに、入口のデータが構造化されることで、購買分析や原価管理への波及効果も期待できる。

■ 関連キーワード

AI 経理 自動化 / 請求書処理 AI / 経理DX / コスト削減 事例 / AIエージェント 経理 / 飲食店 バックオフィス効率化 / 購買分析 自動化 / Phacet / インボイス処理

情シスの保守工数を最大50%削減——米国最大の車両検査企業Opus Inspectionが、AIデータプラットフォーム「Domo」とAWSを組み合わせて実現したコスト削減事例を深堀りするエピソードです。

Opus Inspectionは、全米各地の州・郡と契約し、年間3,000万件規模の車両安全検査・排ガス検査を手がける業界最大手です。管轄ごとに異なる法規制に対応する中で、社内にはレガシーデータベースが乱立し、ソフトウェアの保守業務がIT部門の大きなボトルネックになっていました。

同社はDomoのAI搭載データプラットフォームとAWSのクラウドインフラ（Amazon RDS、Amazon Aurora、EC2）を組み合わせ、分散していたデータを統合。レポーティング、ダッシュボード、データ交換、業務ワークフローのすべてを一つのインターフェースに集約しました。DomoはAmazon Bedrockと連携した生成AI・エージェント機能を備えており、データの可視化にとどまらず、分析の自動化やワークフロー最適化までを一気通貫で実現しています。

その結果、ソフトウェア保守工数を最大50%削減。顧客への新規プログラムデリバリーの大幅なスピードアップも達成しています。さらに、各管轄の政府機関向けにホワイトラベルポータル「Opus Insights」を構築し、リアルタイムでのデータアクセスとセルフサービスレポーティングを提供。情シスの業務を「守り」から「攻め」へ転換させた好例です。

今回のエピソードでは、この事例の成功要因を3つのポイントに整理してお伝えしています。

ポイント1：AIを導入する前にデータ統合を先行させたことポイント2：データ基盤・可視化・AIを一つのプラットフォームで完結させたことポイント3：社内効率化だけでなく顧客接点まで含めた設計をしたこと

日本の中小企業でも、複数拠点・複数事業でシステムが分散し、情シスが保守に追われているケースは多いはずです。「AIで何ができるか」の前に「AIが効く状態にデータがなっているか」を確認する。この順番の重要性を、Opus Inspectionの事例は明確に示しています。

生成AIの導入ROIはプロンプトの巧拙よりも、データの統合・標準化の設計で決まります。情シスの保守工数削減をKPIに設定すれば、外注費・残業代・障害対応コストの圧縮が数字で見え、意思決定も速くなります。

コストセンターとしてのIT部門を、バリューセンターに変える第一歩のヒントとしてお聴きください。

▼ サブスタック（無料ニュースレター）https://substack.com/@zerocostcenter