Vex
専門的な知識が求められる書類審査を、高い精度とスピードで。AWS・Azure・GCPなどマルチクラウド環境にも柔軟に対応します
Vex（Verify + Extract）は、生成AI × ルールベースの文書審査ソリューション。PoC実績はAWS（Amazon Bedrock / Claude Opus・Sonnet）で構築し、高精度97.4%・審査時間72%短縮を実証。アーキテクチャはクラウド非依存設計で、Azure・GCPへの移行およびGPT・Gemini等の他社LLMにも対応可能です。
97.4%
審査精度（PoC実証）
72%
審査時間短縮
75%
トークン削減（ベストプラクティス）
3大クラウド
AWS・Azure・GCP対応
01 | CHALLENGE
申請・提出書類の審査は、常に人的ボトルネックです
給付金・助成金・許認可など、申請書類の審査業務は専門知識と丁寧な確認を要するため、件数が増えると対応が追いつかなくなります。
審査には専門知識が要る
申請書類の審査は、制度・基準に詳しい担当者しか正確に進められません。
量に追われる
申請件数は増えるのに審査側の人数は増やせず、滞留が常態化します。
精度にばらつき
担当者ごとの判断差があり、同じ事例でも結論が揺れるリスクがあります。
単純な自動化では足りない
定型抽出だけのRPA/OCRでは、記述の揺れや例外判断に対応できません。
02 | PRODUCT
生成AIで読み、ルールで検証し、例外だけ人が審査する
Vexの審査パイプラインは、生成AIの「読み取り・理解」とルールベースの「機械的検証」を分業させます。これにより、LLMが苦手な確定的な判断はルールが担保し、LLMの得意な記述の解釈だけにAIを使う設計を実現しています。
1. Extract（抽出）
生成AIが申請書類・添付資料から必要項目を読み取り、構造化して抽出します。
2. Verify（検証）
ルールベース審査が抽出結果を基準と照合し、不備・矛盾を機械的に検証します。
3. 例外は人へ
判断が分かれる事例だけを担当者に回します。全件ではなく要確認件目に人的レビューを集中できます。
4. 継続改善
審査結果と差分を記録し、ルールとプロンプトを更新して精度を伸ばし続けます。
トークン削減の実践
書類の構造化・参照分割・キャッシュ戦略により、トークン消費を大きく削減するベストプラクティスを蓄積しています。
クラウド非依存設計
審査エンジンは特定クラウドを前提としない構成のため、Azure・GCPへの移行も想定した導入が可能です。
人との役割分担
AIは「全件の一次審査」を、人は「例外と最終判断」を担う。責任所在を明確にした運用を設計します。
03 | RESULTS
公共・行政系PoCで精度97.4%・時間72%短縮を実証
教育訓練給付の申請審査を対象としたPoCで、高精度97.4%・審査時間72%短縮を実証しました（AWS／Amazon Bedrock、Claude Opus・Sonnet構成）。ソリューション概要とトークン削減ベストプラクティスの2資料を、下のボタンからダウンロードいただけます。
04 | PILOT
対象書類を絞って、精度を測るところから始めます
いきなり全書類種別を対象にせず、審査基準が明確でサンプルが揃った書類からPoCを開始し、精度と時間短縮効果を定量的に確認します。
STEP 01 — 対象書類の整理
審査対象の書類種別、審査基準、例外の扱いを整理します。
STEP 02 — PoC
実際の書類サンプルで抽出・検証の精度を測定します。
STEP 03 — 本番設計
お客様環境（AWS/Azure/GCP）とモデル構成を確定し、監査・例外処理の流れを設計します。
STEP 04 — 展開・改善
本番稼働後も審査差分を分析し、ルールと精度を改善し続けます。
審査業務のボトルネックを、まずは1書類から解消しませんか。
対象書類の審査基準を伺い、PoCの範囲と環境（AWS/Azure/GCP）をご提案します。まずはお気軽にご相談ください。