自動化から拡張へ：企業財務機能におけるエージェント型AI採用の制約認識フレームワーク

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:AI in finance governance frameworks; potential to extend to ESG reporting.

🏢実務担当者:Guidance on implementing AI agents in finance with control considerations.

企業財務機能は、新たなデジタル変曲点を迎えている。財務における初期の自動化の波は、ロボティック・プロセス・オートメーション、ルールエンジン、ワークフローツール、予測分析に焦点を当てており、これらは大量取引の標準化とサイクルタイムの短縮を実現した。現在の波は異なる。大規模言語モデル、生成AI、エージェント型システムが、非構造化データを解釈し、ツール間で調整し、多段階の意思決定を推奨または実行できるからである。しかし、財務機能は、規制の少ない業務領域と同じように自律性を採用することはできない。財務報告、計画、コントローラーシップ、トレジャリー、税務、内部監査、投資家向けプロセスは、内部統制、職務分離、監査可能性、データ系統、ポリシー遵守、そして取締役会、規制当局、外部保証提供者に対する説明責任によって制約されている。本レビュー論文は、2020年から2026年までの文献が、自動化から増強への移行をどのように説明しているかを検討し、企業財務におけるエージェント型AI採用のための制約認識型フレームワークを開発する。最近の学術研究、基準、実務家レポートの構造的レビューと内容分析に基づき、本論文は4つのテーマを統合する：財務・会計におけるAIユースケースの進化、自動化・増強・制約付き自律性の区別、展開を形作る組織的・技術的制約、そして信頼性の高い価値獲得に必要なガバナンスメカニズムである。本レビューは、財務にとって最も現実的な経路は無制限の自律性ではなく、段階的増強であり、そこではAIエージェントが分析能力を拡張し、決算・計画サイクルを加速し、ステークホルダーの整合性を改善する一方で、重要な判断や不可逆的な行動に対する説明責任は人間が保持すると論じる。統合に基づき、本論文は、ユースケース選定、自律性設計、統制要件、人間による監視、業績指標を整合させる5層フレームワークを提案する。このフレームワークは、組織がエージェント型能力をタスクの重要度、データ品質、可逆性、規制エクスポージャーに適合させるのに役立つ。本論文は、エージェント型採用の財務固有の概念化、独自の研究目的、CFO組織のための実装シーケンス、そして統制再設計、説明可能性、オペレーティングモデル、財務専門家の役割の変化に焦点を当てた将来の研究課題に貢献する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Corporate finance functions are moving through a new digital inflection point. Earlier waves of automation in finance centered on robotic process automation, rules engines, workflow tools, and predictive analytics that standardized high-volume transactions and reduced cycle times. The current wave is different because large language models, generative AI, and agentic systems can interpret unstructured data, coordinate across tools, and recommend or execute multi-step decisions. Yet the finance function cannot adopt autonomy in the same way as less regulated business areas. Financial reporting, planning, controllership, treasury, tax, internal audit, and investor-facing processes are constrained by internal controls, segregation of duties, auditability, data lineage, policy compliance, and accountability to boards, regulators, and external assurance providers. This review paper examines how the literature from 2020 to 2026 explains the shift from automation to augmentation and develops a constraint-aware framework for adopting agentic AI in corporate finance. Following a structured review and content analysis of recent academic studies, standards, and practitioner reports, the paper synthesizes four themes: the evolution of AI use cases in finance and accounting; the distinction between automation, augmentation, and bounded autonomy; the organizational and technical constraints that shape deployment; and the governance mechanisms needed for reliable value capture. The review argues that the most realistic pathway for finance is not unrestricted autonomy but graduated augmentation, in which AI agents expand analytical capacity, accelerate close and planning cycles, and improve stakeholder alignment while humans retain accountability over material judgments and irreversible actions. Building on the synthesis, the paper proposes a five-layer framework that aligns use-case selection, autonomy design, control requirements, human oversight, and performance metrics. The framework helps organizations match agentic capability to task criticality, data quality, reversibility, and regulatory exposure. The paper contributes a finance-specific conceptualization of agentic adoption, unique research objectives, an implementation sequence for CFO organizations, and a future research agenda focused on control redesign, explainability, operating models, and the changing role of finance professionals.

• semanticscholar https://revista.domhelder.edu.br/index.php/veredas/article/download/5632/27522first seen 2026-05-06 00:25:33 · last seen 2026-09-21 05:07:50