Hubble、Peachの約6,000件の契約から新リース対応候補をAI抽出

株式会社Hubbleは、Peach Aviation株式会社のHubble mini活用事例を公開しました。
Peachは約6,000件の既存契約から、新リース会計基準の該当候補をAIで一括抽出しました。
AIが示す判定理由を経理担当者の目視確認に活用し、人とAIの役割分担を実現しています。

記事の概要

Hubble miniは、契約書PDFをアップロードするとAIが契約内容を解析し、契約台帳を構築するクラウドサービスです。
Peachでは、手入力による法務・事業部門の事務負担や、入力ミスによる過去契約の検索性が課題でした。
経理部門は、2027年4月以降に強制適用が始まる新リース会計基準への対応に向け、約6,000件の契約を精査する必要がありました。
Hubble miniの導入後は、約6,000件の契約群から新リース該当候補を一括抽出できるようになりました。
AIが提示する判定理由を、経理チームが目視で最終確認する際の判断材料として利用しています。
AIによる契約書要約や更新・解約通知も活用し、過去の契約情報や期限を管理しています。
反社条項の導入状況は、カスタム項目AI自動入力機能で自動抽出しています。

記事のポイント

1. 約6,000件を一括抽出： Peachは既存契約約6,000件を対象に、新リース会計基準に該当する候補契約をAIで抽出しています。
2. AIの判定理由を確認： AIが示す判定理由を経理担当者の目視確認に活用し、AIによる抽出と人による最終判断を分担しています。
3. 契約管理にも活用： 契約書要約や更新・解約通知、反社条項の自動抽出により、情報検索と期限管理も効率化しています。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 大量の既存契約を新基準の観点で洗い出す際、AIの候補抽出と判定理由を初期調査に使い、最終判断を担当者が担う分業を設計しやすくなります。
• 契約管理サービス提供者： 契約情報の台帳化だけでなく、会計基準や自社固有の条項確認まで対象が広がっています。抽出結果の理由提示と人による検証を組み込む設計が求められそうです。
• 経理・法務部門： 新リース会計基準への対応では、契約の確認作業を手作業だけで抱えずに済む可能性があります。AIの判定理由を共通の確認材料にする運用づくりが必要になります。

このニュースの背景

Peachでは、手入力による契約情報のミスやルールの不統一が、過去契約の検索性を下げる要因になっていました。
経理部門は、2027年4月以降に強制適用が始まる新リース会計基準への対応に向け、約6,000件の契約を限られたリソースで精査する必要がありました。
こうした大量契約の確認と日常的な期限管理を並行するため、契約情報の抽出や整理を効率化する手段が必要になっていました。

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