# 月次仕訳異常検知レポート — 運用ガイド

## 基本情報

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 業種 | 経理 |
| ユースケース | 月次仕訳異常検知レポート |
| WFパターン | `start → code(異常検出・閾値判定・パターン分類) → llm(解釈・確認依頼文生成) → end` |
| RAG | なし |
| 検証結果 | E2E pass |
| デモURL例 | http://localhost/workflow/d6HFHnZXVq0XFOaw |

## 概要

月次仕訳データを入力として受け取り、異常仕訳（金額超過・科目不整合・日付逆転・摘要欠落・前月比急変）を検出し、リスクレベル付きで担当者向け確認依頼レポートを生成する。月次決算前の事前チェックに使用する。

## デモ手順

1. DDF Web UI (`/dashboard`) を開く
2. 「月次仕訳異常検知レポート」の「デモ生成」ボタンをクリック
3. 業種「経理」、UC「月次仕訳異常検知レポート」が自動入力される
4. 「デモ生成開始」をクリック
5. 生成完了後、デモURLを顧客に共有


## テスト入力例

### 入力例1
```
【2026年4月度 仕訳データ（一部抜粋）】

◆ 当月仕訳（異常候補含む）
- 伝票A001: 4/3 借方:旅費交通費 5,000 / 貸方:現金 5,000 / 摘要:出張交通費
- 伝票A002: 4/5 借方:消耗品費 1,200,000 / 貸方:未払金 1,200,000 / 摘要:オフィス家具一括購入 ※前月平均 80,000
- 伝票A003: 4/8 借方:広告宣伝費 350,000 / 貸方:未払金 350,000 / 摘要:Web広告
- 伝票A004: 3/28 借方:交際費 45,000 / 貸方:現金 45,000 / 摘要:接待 ※計上日が前月
- 伝票A005
```


## 顧客への説明ポイント

- 「これは自動生成されたプロトタイプです。本番利用には追加の設計・開発が必要です」
- 「御社の実データ/ドキュメントを使えば、さらに精度の高いデモをお見せできます」
- 「Self-hostedなので、御社のデータは外部に出ません」

## AI品質評価コメント

このデモ出力は、ユースケース要件「月次仕訳異常検知レポート」を完全に満たしています。出力はJSON形式で構造化されており、合計仕訳数、フラグ付き仕訳数、高リスク仕訳数が明確に示されています。各仕訳項目についても、異常の種類（amount_spike, posting_date_mismatch, description_missing, account_mismatch, balance_mismatchなど）が具体的に特定され、リスクレベルが適切に割り振られています。さらに、担当者向けの確認依頼であるrecommendationが、各異常仕訳の具体的な状況（例: オフィス家具一括購入、システム開発委託、貸方科目『売上』、貸借不一致）に言及し、取るべきアクションを詳細かつ個別具体的に提案しています。汎用的な定型文ではなく、入力データに基づいて生成された質の高い内容であり、顧客デモとして十分な品質です。

## 次のステップ（受託提案）

1. 顧客の実データでカスタマイズデモ（POC: 5-10万円）
2. 本番環境設計・構築（受託開発）
3. 既存システム（kintone/Salesforce等）とのAPI連携
4. 運用保守サポート