総合商社
Fabric Data Agentで財務分析作業を自動化
01課題と効果
導入前の課題 1
会計勘定科目毎の実績値増減理由調査を人手で行っており時間が掛かっていた
導入後の効果 1
増減理由説明の叩き台をAIで生成可能になり、120時間/年の削減が可能になった
導入前の課題 2
時間制約から主要科目のスポット確認に留まり、異常値の見落としリスクがあった
導入後の効果 2
AIが全社×全勘定科目を網羅的にチェックし、異常値の早期検知が可能になった
導入前の課題 3
増減分析に時間を要し、決算報告資料の作成が締め切り直前までずれ込んでいた
導入後の効果 3
分析の初動が自動化され、報告資料の作成着手が早まり決算早期化に寄与した
02ソリューションおよび当社選定の理由
- Fabric・Power BI・Copilot Studioを一体で支援可能
- SQLや取得ロジックを型化し、財務分析の精度向上を支援
- Teams連携やExcel出力まで業務定着を見据えて提案
03導入の効果と今後の展開
Microsoft Fabric Data WarehouseとAI Data Agentを活用し、財務データの増減要因分析文言を自動生成する検証を実施。
今後はCopilot Studioでの用語更新運用、Notebookによる四半期末バッチ生成、他データ領域への横展開を目指す。
04お客様概要
業種：総合商社
従業員数：約5,000名
05導入ソリューション概要
製品名：Microsoft Fabric AI Data Agent
対象範囲：財務データの増減要因分析、Teams連携、Excel出力、Notebookバッチ検証
導入期間：2025年10月〜2026年3月