GPT-6 Astra: Legora 財務諸表レビューのパフォーマンス

OpenAIは、法律および専門業務向けの自律型オペレーティングシステムであるLegoraにおいて、GPT-6 Astraを使用して財務諸表の照合（tie-out）プロセスを自動化するケーススタディを発表しました。この統合により、法律の専門家は数十もの複雑な財務書類を数日ではなく数分で処理できるようになり、数値検証に必要な手作業の大幅な削減が可能になります。

複雑な財務コンテキストの高スケール処理

GPT-6 Astraは、LegoraのAgentが1回の実行で41のドキュメントにわたる財務諸表の照合を完了することを可能にします。システムはすべての残高を裏付けとなるスケジュールと照合し、金額の不一致を特定し、各チェックを記録して、専門家によるレビューのための詳細な記録を提供します。

LegoraのLegal EngineerであるPercevale Perks氏によると、主な進歩はモデルの処理能力、および大量の複雑な情報や明細項目を同時に取り込み、消化する能力にあります。

Legora Benchmark for Agentic Reasoning (BAR) によるパフォーマンス向上

Legoraは、実世界のEnd-to-Endの法律業務を利用するLegora Benchmark for Agentic Reasoning (BAR) を使用して、GPT-6 Astraのパフォーマンスを測定しました。結果は、財務諸表のワークフローにおいて大幅な向上を示しています。

• ワークフロー特化型の改善: GPT-6 Astraは、財務諸表の照合タスクにおいて、以前のモデルと比較してパフォーマンスを約40%向上させました。
• BAR全体のパフォーマンス: BAR内のすべてのタスクにおいて、モデルは平均して約3%の改善を示しました。

財務監査における正確性と信頼性

実用的なテストにおいて、GPT-6 Astraは正確性、完全性、および信頼性の向上を示しました。Legoraが勘定科目に4つのエラーを仕込んだ制御されたテストでは、モデルは収益注記における500,000ポンドの差額を含む、4つすべてを正常に特定しました。

さらに、モデルは以前のモデルが行ったすべての正しいチェックを維持しつつ、約50件の追加のチェックを完了しました。これにより、データのより包括的な初回パスが保証されますが、最終的な判断と意思決定は人間の法律専門家が行います。

Human-in-the-Loop 統合

Legoraは、AIエージェントがデータの徹底的な比較を処理し、専門家が各結果に対する最終的な判断を下すというHuman-in-the-loopアプローチを採用しています。この運用モデルは、Legoraのプラットフォームを監査、税務、コンプライアンス、およびリスク管理へと拡張するために使用されています。