| # | 資産名 | 当期償却額 | 期待償却額 | 差異 | 類型 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 配送用車両A | 3,600 | 3,600 | — | OK |
| 2 | 冷凍設備B | 4,571 | 9,200 | ▲4,629 | Type A |
| 3 | 倉庫建物 | 1,647 | 1,647 | — | OK |
| 4 | 事務機器C | 0 | 480 | ▲480 | Type B+ |
| 5 | 生産設備D | 4,800 | 4,800 | — | OK |
| No. | 資産名 | 取得年月 | 耐用年数 | 当期償却額 | 帳簿価額 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 配送用車両A | 2020/4 | 5年 | 3,600 | 2,400 |
| 2 | 冷凍設備B | 2018/4 | 7年 | 4,571 | 8,100 |
| 3 | 倉庫建物 | 2010/4 | 34年 | 1,647 | 45,000 |
| 4 | 事務機器C | 2022/10 | 5年 | 0 | 1,200 |
| 5 | 生産設備D | 2019/4 | 10年 | 4,800 | 28,800 |
金融機関・M&Aアドバイザリーファームに導入いただいています
汎用AIや既存ツールでは解決できない、財務資料特有のペインです。
AIが生成したレポートの最終品質保証は人間が行わなければならない。しかしPDFやPowerPointの状態では、数字が正しいかどうかを検証するのが困難です。
受領資料だけでは最終アウトプットを完成できず、インタビューが不可欠。「何を聞くべきか」というノウハウが個人に依存し、資料の品質にばらつきが生まれます。
高品質なドキュメントは案件ごとに情報量や構成を変える必要がある。しかしPowerPointでは余白やデザインの手直しに多大な工数がかかります。
AIが生成した分析結果を、人間が正確に検証するための専用UIを設計しました。最終的なPDF・PowerPointではなく、構造化されたデータとして結果を提示します。
| 資産名 | 期末簿価 | 正常償却後 | 不足額 | 判定 |
|---|---|---|---|---|
| 配送用車両A | 2,400 | 15,000 | ▲12,600 | A |
| 冷凍設備B | 8,100 | 26,300 | ▲18,200 | A |
| 倉庫建物 | 45,000 | 45,000 | — | OK |
| 事務機器C | 1,200 | 1,200 | — | OK |
作成するレポートの種類を指定するだけで、専門的な知識に基づく質問項目を自動生成します。「何を聞くべきか」の属人的なノウハウを、組織全体で標準化できます。
PowerPointのように余白・フォント・デザインをユーザーが操作する必要はありません。SmartDDはデザインの自由度を意図的に制限する代わりに、AI編集によってコンテンツの表現力を担保します。
対象会社の固定資産台帳を検証した結果、18資産のうち4件において償却不足（合計46,800千円）が確認された。特に配送用車両Aおよび冷凍設備Bについては、実態と帳簿価額の乖離が大きく、買収対価の算定において留意が必要と判断する。
Salesforce・HubSpot等の既存CRMとAPI連携し、SmartDD上で生成・検証したデータを顧客情報へ直接紐付けることができます。資料作成と案件管理の分断を解消します。
銀行・信用金庫・M&Aアドバイザリーファームの担当者から届いた声です。
検算UIが決め手でした。AIの出力を信頼して使えるかどうかは、検証の仕組みが整っているかどうかで決まります。最終的な数字の責任を持つ立場として、これがあるだけで導入の判断ができました。
QAシートの自動生成で、若手でも見落としなくインタビューを設計できるようになりました。これまでベテランの頭の中にあったノウハウが、チーム全体のスタンダードになりつつあります。
これまでは財務DDレポートの作成に1週間以上かかっていましたが、SmartDDの導入後は大幅に短縮されました。デザインを気にせず内容の質だけに集中できるのが想像以上に快適です。