{"templateName":"blog-page","cssClassNames":"blog-page page basicpage summit-page","canonicalLink":"https://www.snowflake.com/ja/blog/agentic-intelligence-contract-review-snowflake/","robotsTags":["index","follow"],"allowedRenditionsWidth":["320","480","640","768","960","1200","1440","1920"],"description":"Snowflakeがエージェント型AIを活用して契約審査時間を70%削減し、監査カバレッジを向上させ、収益制御ワークフローを拡張した方法をご確認ください。","language":"ja","title":"Snowflakeでの契約審査におけるエージェント型インテリジェンス","analyticsPageType":"homepage","analyticsCategory":"general","analyticsSubCategory":"","excludeFromAnalytics":false,":mappedPath":"/ja/blog/agentic-intelligence-contract-review-snowflake/",":type":"snowflake-site/components/structure/page",":items":{"root":{"columnCount":12,"gridClassNames":"aem-Grid aem-Grid--12 aem-Grid--default--12","columnClassNames":{"experiencefragment-banner":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","experiencefragment-sub-header":"aem-GridColumn 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Intelligence\u003C/a\u003E\u003C/i\u003E\u003C/p\u003E\n\u003Ch2\u003E従来の審査プロセス\u003C/h2\u003E\n\u003Cp\u003Eリスクの高いエンタープライズソフトウェアの世界では、見積もりから現金化までのライフサイクルは、契約審査のスピードと正確さに大きく依存しています。従来、経理業務を拡張するには、手作業による人員を追加し、カスタマイズされた顧客の注文書、基本合意書（MSA）、および修正契約を苦労して審査する必要がありました。この手作業によるアプローチは、運用上のボトルネックを生み出し、収益認識に影響を与える非標準的な条項を特定する際に、ヒューマンエラーのリスクをもたらす可能性があります。\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003Eエンタープライズ規模において、Snowflakeは、構造化されたキャパシティコミットメントから特殊なマーケットプレイス契約まで、大量の顧客契約を処理しています。これらの各契約イベントには、キャパシティコミットメント、割引構造、請求頻度、インセンティブ条項など、独自の商業条件が含まれており、収益認識のコンプライアンスと内部監査の制御のために細心の注意を払って審査する必要があります。\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003Eこのプロセスに対する内部制御をテストする際、監査担当者は各PDFを1行ずつ読み、標準または非標準の条件がもたらす影響を確認し、関連する収益処理の妥当性を審査します。しかし、Snowflakeの取引量が増加するにつれて、このモデルはスケールしなくなります。四半期ごとに何千もの注文書があり、それぞれに人間による慎重な審査が必要です。\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E「監査チームは、非標準的な条件を見つけるためにPDFを手作業でスキャンするのに何時間も費やしていましたが、全体のサンプルに対してしか保証を提供できていませんでした」と、Internal Audit担当VPであるAmrita Kapoorは述べています。「私たちはこのモデルを覆す必要がありました。AIに全体を網羅的に読み込ませることで、監査担当者は例外処理に専門知識を集中させることができます。これにより、最終的に保証範囲が大幅に拡大し、将来的にはこの時間の節約をプロセスオーナーに還元することも可能になります」\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/blog/blog-text"},"blog_text_971992418":{"id":"blog-text-2168579f3f","text":"\u003Ch2\u003Eブラックボックスではなく、監査担当者のコパイロットを構築\u003C/h2\u003E\n\u003Cp\u003Eチームの設計原則はシンプルでした。検出レイヤーを自動化する一方で、「非標準」とみなすものについては監査担当者が包括的な制御を維持するというものです。これは判断を置き換えることではなく、干し草の山から針を探すような退屈な時間をなくし、専門家がその後の対応の決定に集中できるようにすることでした。\u003C/p\u003E\n\u003Ch4\u003E契約審査エージェントは、次の3つのレイヤーで機能します。\u003C/h4\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E取り込みと抽出：\u003C/b\u003E注文書のPDFは、ソースシステムからGoogle Driveを経由し、Snowflake Openflowを通じてSnowflakeステージに流れます。Cortex AI関数を搭載したCortex Agentがレイアウトの抽出を処理し、AI Extractを使用して、顧客名、キャパシティ量、割引条件、支払いスケジュール、および数十の収益関連データポイントなどの構造化されたフィールドを抽出します。\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Cb\u003Eプレイブックに対する分類と新規条件のフラグ付け：\u003C/b\u003Eエージェントは、モデルの判断だけに頼るのではなく、抽出されたすべての条件をユーザーマネージドのプレイブック（「標準」と「非標準」の定義を示す、生きたルールのセット）と照らし合わせて評価します。プレイブックは、監査チームが所有し直接編集できるガバナンスの効いたSnowflakeテーブルであり、エンジニアリングチケットは必要ありません。エージェントはすべての条項をこれと照らし合わせてスコアリングし、標準または非標準の分類を生成します。これには、信頼度スコア、条項レベルの抜粋、ページ参照、および条件にフラグが付けられた理由の自然言語による説明が含まれます。\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E表示、審査、学習：\u003C/b\u003E検出結果は、ポートフォリオレベルの可視性を提供する管理者ダッシュボードと、詳細な審査のための契約詳細ビューを備えた、審査担当者中心のアプリケーションに表示されます。監査担当者は、すべての検出結果を承認、上書き、またはエスカレーションできます。抽出された値に対するものであっても、分類に対するものであっても、すべての修正はログに記録され、プレイブックのルールと同様に抽出のヒントとして保持されます。これらは長期メモリに保存され、その後の実行のたびにエージェントにフィードされます。各スキーマフィールドに対するカスタムのAI Extractの質問により、監査担当者はエージェントが特定の条件を解析する方法を調整でき、バッチごとに精度と再現率を高めることができます。並行して動作するSnowflake Intelligenceエージェントは、アプリに直接アクセスすることなく、監査ステータスや非標準の割合を確認できる自然言語インターフェースを関係者に提供します。\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/blog/blog-text"},"quote_item":{"id":"quote-item-c2d257b098","alignment":"left","layout":"card","quoteSourceName":"Charles Xu","quoteSourceTitle":"Engineering Manager of Applied AI","showQuoteIcon":false,"quote":"\"AIエージェントは単にテキストを解析（パース）するだけでなく、自ら『推論』を行っています。特定の文言がなぜ非標準的とみなされるのか理由を解説し、社内規定（プレイブック）のルールを引用した上で契約書の抜粋を提示するため、レビュー担当者はスムーズに確認や修正を行うことができます。さらに、下されたすべての判断はログとして記録されます。\"","showHangingPunctuation":false,":type":"snowflake-site/components/quote-item"},"blog_text_1769981022":{"id":"blog-text-87d113709e","richText":true,":type":"snowflake-site/components/blog/blog-text"},"image":{"id":"image-589dcc6559","height":"950","src":"https://www.snowflake.com/adobe/dynamicmedia/deliver/dm-aid--89db27b9-d7bc-4549-b2fe-a00b3c07467d/review-contracts.png?preferwebp=true&quality=85","alt":"review 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Data Application担当PMであるNikolai Scholz氏は、次のように述べています。「ビジネスに合わせて契約審査をスケールさせる唯一の方法は、このようなシステムを利用することです。このシステムがなければ、運用チームを直線的に拡大するしかありません。しかし、このシステムがあれば、チームを小規模に保ちながらカバレッジを拡大できます。さらに、専門家がシステムに学習させるため、四半期ごとにシステムはよりスマートになります」\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/blog/blog-text"}},":itemsOrder":["blog_text","blog_text_971992418","quote_item","blog_text_1769981022","image","blog_text_1935050943","image_1062066405","blog_text_611322206","image_1994155271","blog_text_2004631924"],":type":"wcm/foundation/components/responsivegrid"},"responsivegrid_premium_content_banner":{"columnCount":12,"gridClassNames":"aem-Grid aem-Grid--12 aem-Grid--default--12","columnClassNames":{},"appliedCssClassNames":"snowflake-responsive-component-top-padding-medium",":items":{},":itemsOrder":[],":type":"wcm/foundation/components/responsivegrid"},"container_author_chip":{"layout":"RESPONSIVE_GRID","columnCount":12,"gridClassNames":"aem-Grid aem-Grid--12 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