株式会社Archaicと東レインターナショナル、入金予測AIを本番稼働

株式会社Archaicと東レインターナショナルは、債権の入金日を予測するAIシステムを共同開発しました。
「入金予測AI」は、東レインターナショナルで11月1日に本番稼働を開始しました。
過去の債権・入金データを分析し、担当者の経験に依存していた予測業務の効率化と標準化を目指します。

記事の概要

東レインターナショナルでは、取引先からの入金時期の予測を担当者の経験に基づいて行っていました。
この業務では、作業に時間がかかることや、ノウハウが特定の担当者に偏ることが課題でした。
Archaicは過去の債権・入金データを分析し、入金日の傾向をもとに予測モデルを構築しました。
人が目視で確認すべき債権を絞り込む仕組みも設け、担当者の確認作業を効率化します。
6月から開発を進め、PoCを経て8月20日に本番開発へ移行しました。
9月と10月に並行稼働による最終確認を行い、11月1日に本番稼働を開始しました。
債権明細をアップロードすると入金予定日を予測し、結果をエクセルブック形式で出力できます。
入金実績に基づく再学習や、予測と実績の対比、予測精度の画面確認にも対応します。

記事のポイント

1. 入金予測を自動化： 債権明細をアップロードすると入金予定日を予測し、結果をエクセルブック形式で出力できます。
2. 再学習と精度確認： 入金実績に基づくモデルの再学習やバージョン切り替え、予測と実績の対比を画面で確認できます。
3. 社内環境で運用： 東レインターナショナルのAWS環境上に構築し、社内ネットワークのみで利用する構成です。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 入金予測を経験者に依存する企業は、過去の債権・入金データの整備状況と、目視確認を残す業務範囲を見極め、導入効果を測る指標も定める必要がありそうです。
• 債権管理システム提供者： 債権管理や資金繰り向けのサービス提供者は、予測に加えて再学習、精度比較、社内環境での運用まで一体で提案できるかが、差別化の論点になる可能性があります。
• AI導入支援企業： AI導入を支援する企業には、モデルの精度だけでなく、既存のエクセル業務との接続、社内ネットワーク運用、担当者による確認工程まで設計することが求められそうです。

このニュースの背景

東レインターナショナルでは、取引先からの入金時期を担当者の経験に基づいて予測しており、作業時間とノウハウの属人化が課題になっていました。
Archaicは過去の債権・入金データから入金日の傾向を分析し、予測モデルと、人が確認すべき債権を絞り込む仕組みを構築しました。
PoCと並行稼働による確認を経て、入金実績に基づく再学習や予測精度の確認にも対応するシステムを本番運用へ移行しました。
東レインターナショナルのAWS環境上に構築し、社内ネットワークのみで利用する構成が採用されています。

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