例えば、照合ツールが2つの元帳間の不一致を検出し、その差異について説明が必要になったとします。AIが生成した要約には、その不一致はタイミングのずれによるもので、一方の元帳への取引計上が遅れたことが原因だと書かれています。もっともらしい説明です。そこで、そのまま次の作業へ進みます。
しかし、その後コントローラーから「どの取引ですか」「いつの取引ですか」「なぜ予定どおりではなく遅れて計上されたのですか」と質問されます。その時点で目の前にあるのは説明ではありません。説明のように聞こえる文章に過ぎないのです。
AIの回答を支える4つのテスト
この違いこそが、前回の記事で取り上げた最後のポイントです。つまり、その回答がどこから導かれたのかを説明できるか、そしてその説明が厳しく問い直されても成り立つかどうかです。多くの実務担当者は長年にわたり、この確認を日常的に行ってきました。表計算ソフトの内容を確認するときも、部下の成果物をレビューするときも、自分の数値をレビュー会議の前に見直すときも同じです。ただ、今ではAIが「完成された答え」のように聞こえる回答を、確認作業が追いつかないほどの速さで次々と提示してきます。
このテストは、いくつかのシンプルな質問で構成されています。多くの人は無意識のうちに4つすべてを一度に確認していますが、それぞれを切り分けて考えることには意味があります。
- 可視可能性：その数値がどこから導き出されたのかを確認できますか。
- 理解可能性：理解しているのはその数値を生み出したロジックですか。それとも、それを説明する文章だけですか。
- 再現可能性：同じ入力を与えたとき、次回も同じ結果が得られますか。それとも一度限りの結果ですか。
- 監査可能性：必要になった場合、あなた以外の人でも同じ経緯をたどることができますか。
これらは4つの異なる失敗パターンです。AIが生成した説明は、そのうちどれか1つでも満たしていなくても、一見すると優れた回答のように見えてしまいます。
なぜギャップは確認作業よりも速く広がっているのでしょうか
照合の例が分かりやすいのは、ごく日常的な業務だからです。照合作業にAIを活用すべきではないと主張する人はほとんどいません。残高照合、不一致の一次説明の作成、人による確認が必要な項目の抽出 — こうした作業をAIに任せることで、本来の業務に充てられる時間を取り戻せます。問題はAIがその作業を行うことではありません。「これはタイミングのずれです」という判断の根拠となるロジックが、AIが参照できる形であらかじめ定義されている必要があるということです。そうでなければ、モデルはパターンマッチングによってもっともらしい答えを導き出しているだけです。そして「もっともらしい」ことと「追跡可能」であることは同じではありません。
Deloitteが1,300人以上の財務責任者を対象に実施した「Finance Trends 2026」調査によると、63%が自部門でAIを本格導入している一方、明確かつ測定可能なROIを報告しているのは21%にとどまっています。これは説明可能性そのものを調査したものではなく、AI導入状況を示したデータです。しかし、そのギャップは先ほどの照合の例と重なります。AIは広く使われている一方で、厳しい検証に耐えられるレベルに達しているものは、まだ多くありません。
ロジックが存在すべき場所
このギャップを埋める第一歩は、AIが回答を生成する前に、どの情報を根拠としているのかを明確にすることです。AIが生成するあらゆる説明は、どこかにあるロジックをもとにしています。例えば、何を重要と判断するかの閾値、何をタイミングのずれとみなすかというルール、2つの元帳に不一致があった場合にどちらのシステムを優先するかという前提などです。そのロジックがモデルが過去の事例から推測したパターンとしてしか存在しないのであれば、その説明は自信に満ちた表現で語られた推測に過ぎません。一方で、そのロジックが明確に定義され、管理され、毎回一貫して適用されているのであれば、AIは実際のロジックを要約することができます。
財務の現場では、このようなロジックは長年受け継がれてきました。多くの場合、何年も前に誰かが作成した表計算シートの中にあり、その仕組みを完全に理解しているわけではなくても、多くの人が信頼して使い続けています。ロジックは変わっていません。現在では、そのロジックにアクセスできる人の数と、そのスピードが大きく変化しています。そのため、その基盤となる定義は、これまで以上に多くの利用や検証に耐えられるものでなければなりません。
この部分が整えば、照合の例はまったく違ったものになります。AIの説明はすでに定義され、一貫して適用され、根拠までたどれるロジックを要約したものになります。つまり、後から質問を受けても説明しきれる回答になるのです。
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こうした仕組みが実際のワークフローでどのように機能するのかをご覧になりたい場合は、Alteryxの「AI対応スターターキット」をご利用ください。これは、特定のビジネスユースケースにAlteryxを適用する方法を紹介するために用意された、構築済みのAlteryxワークフローと合成データセットです。これらは、分析に適したデータを生成できるようデータを準備・構造化し、さらに外部のAIツールと組み合わせて活用できるよう設計されています。
照合例外解消スターターキットでは、本記事で紹介した考え方を実際のワークフローで確認できます。例外は担当者へ割り当てられ、重要度に応じて優先順位が付けられ、その解決プロセスは「なぜその結論に至ったのか」と問われても説明できるよう、一貫した形で記録されます。