書類突合を
「全部見る」から
「差異だけ見る」へ。

いいえ、置き換える必要はありません。RPA は構造化データの転記・決定論的処理には最適です。一方で、書類間の意味的突合・例外判断など、RPA では原理的に解けない領域があります。GXO は RPA を残しつつ、上位層に AI レイヤーを追加する統合設計を得意としています。

入力する情報の区分、保存地域、再学習、暗号化、権限、ログ、削除方法を確認します。利用するクラウドやAIごとに条件が異なるため、特定の製品・暗号方式・運用場所は案件の要件と契約に明記します。

1 社ロックインしないのが GXO の方針です。LLM API を抽象化して設計することで、後から最適なプロバイダーに切替可能にします。案件の特性（日本語精度・コスト・機密性・契約形態）で初期選定し、進化に応じて切替できる構造を標準とします。

制度上の締切は公募要領と事務局で確認が必要です。GXOでは、実装側で必要な対象業務、見積り前提、データ連携、社内承認、開発スケジュールを整理します。

対象業務、利用者数、データ、外部連携、非機能要件、移行、運用保守により変わります。初回30分で見積もりに必要な前提を確認し、追加調査や要件整理が必要な場合は有償範囲を先に提示します。

一致率は書類、正解データ、判定条件により変わります。全件自動化を前提にせず、AIの自動処理対象と人が確認する対象を分け、判定根拠を確認できる形で実データ検証します。

単価だけでなく、PM、仕様伝達、レビュー、再委託、データ取扱い、知財、引継ぎを比較します。国内・海外のどちらに配置するかは情報区分と必要体制に応じて決め、人数と料金を見積書に明記します。

可能です。REST API 双方向連携や、必要に応じた RPA レイヤーの残置を検討します。SAP / OBIC7 / Salesforce / 電子カルテ / NACCS / 不動産向け基幹など、対象製品のAPI、契約、データ形式を確認して連携可否を判断します。

AI-OCR の読取精度は帳票種別・スキャン品質・手書き比率により大きく変動します。貴社帳票の実測値は PoC 初回で提示します（測定サンプル: フィールド単位 50〜200 件）。運用学習サイクル（検索・評価・プロンプト・ナレッジグラフの継続改善）により貴社書式への適応を運用中も進め、残りは承認ワークフローで人間レビューする運用設計を推奨します。

はい、同じ基盤で対応可能です。金融契約書 / 医療カルテ / 製造発注書 / 不動産重説 / 監査証憑 など書類種が違っても、運用学習サイクルで各業界・各書類種の特徴を継続的に蓄積していきます。1 社内の複数業務にまたがる導入（例：本社契約書 + 工場発注書 + 海外子会社 Invoice）も可能です。

対応可能です。「なぜその 2 枚の書類を一致と判定したか」の根拠ログ（Explainability）を自動生成し、監査人への説明資料として提供します。上場準備企業・監査法人様との取引で培った監査対応ノウハウを標準実装しています。

可能です。既存 AI-OCR で抽出した構造化データを、GXO の意味的突合エンジンの入力として接続するパターンと、全面刷新パターンがあります。既存投資を活かす段階移行と全面刷新の比較は、貴社環境・既存契約条件をお聞きしたうえで個別に試算しています。

Phase 1 PoC 段階では、業務現場の担当者 1〜2 名（週 2〜4 時間）と情シス担当者 1 名（週 4〜8 時間）の稼働が目安です。本開発段階では情シスのプロジェクトマネージャー 1 名を専任でご用意いただくのが成功パターンです。AI / 機械学習の専門知識は不要で、GXO 側で技術的な意思決定を伴走します。

現状の書類件数、1件あたり作業時間、人件費、自動処理対象、人の確認時間から年間費用を算出し、投資額との比較で回収条件を提示します。削減率を先に固定せず、実データ検証と業務フローを確認して個別に試算します。