財務レポート自動生成システムの実装 - Day 11

たき@財務RAGチャレンジ中

2024年12月11日 23:28

たき@財務RAGチャレンジ中です。昨日は時系列分析による予測機能を実装しましたが、今日はいよいよ分析結果を実務で使えるレポートとして自動生成する機能を実装していきます。

なぜレポート自動生成が必要か？

ここ10日間で様々な分析機能を実装してきました。

異常値の検知（Day 7）
予算実績の管理（Day 8）
KPIダッシュボード（Day 9）
将来予測（Day 10）

ただ、これらの分析結果は「データ」であって「洞察」ではありません。経営判断に活用するためには、人間が解釈して文章化する必要がありました。この作業を自動化することで、以下のメリットが期待できます。

レポート作成時間の短縮
一貫性のある分析と表現
人的ミスの低減
リアルタイムな更新

実装したコア機能

1. 基本レポート生成エンジン

class FinancialReportGenerator:
    def __init__(self, kpi_data, prediction_data, anomaly_data):
        self.kpi_data = kpi_data
        self.prediction_data = prediction_data
        self.anomaly_data = anomaly_data
        
    def generate_executive_summary(self):
        """経営層向けサマリーの生成"""
        summary = {
            'revenue': self._analyze_revenue(),
            'profit': self._analyze_profit(),
            'trends': self._analyze_trends(),
            'alerts': self._get_critical_alerts()
        }
        return self._format_summary(summary)
        
    def _analyze_revenue(self):
        """売上分析"""
        current = self.kpi_data['revenue'].sum()
        prev = self.kpi_data['prev_revenue'].sum()
        growth = (current - prev) / prev * 100
        
        return {
            'current': current,
            'growth': growth,
            'forecast': self.prediction_data['revenue_forecast'][-1]
        }

2. データ連携の実装

class DataIntegrator:
    def __init__(self, config: Config):
        self.kpi_loader = KPIDataLoader(config)
        self.prediction_loader = PredictionLoader(config)
        self.anomaly_loader = AnomalyDataLoader(config)
        
    def get_integrated_data(self, report_date: datetime) -> Dict:
        """統合データの取得"""
        return {
            'kpi': self.kpi_loader.load_latest(),
            'predictions': self.prediction_loader.get_forecast(),
            'anomalies': self.anomaly_loader.get_recent_anomalies()
        }

3. LLMを活用した分析コメント生成

from langchain import PromptTemplate, LLMChain
from langchain.llms import OpenAI

class AnalysisCommentGenerator:
    def __init__(self):
        self.llm = OpenAI(temperature=0.7)
        self.template = """
        以下の財務指標に基づいて、簡潔な分析コメントを生成してください：
        
        売上高: {revenue}円 (前年比: {growth}%)
        営業利益: {operating_profit}円 (利益率: {margin}%)
        主要KPI: {kpi_status}
        検出された異常値: {anomalies}
        
        分析コメント：
        """
        
    def generate_comment(self, data: Dict) -> str:
        """分析コメントの生成"""
        prompt = PromptTemplate(
            template=self.template,
            input_variables=[
                "revenue", "growth", "operating_profit", 
                "margin", "kpi_status", "anomalies"
            ]
        )
        
        chain = LLMChain(llm=self.llm, prompt=prompt)
        return chain.run(data)

レポートの構成

実装したレポートは以下の3つのセクションで構成されています。

経営サマリー（1ページ）
- 重要KPIのハイライト
- 前年/予算との比較
- 注目すべき異常値や予測
詳細分析（3-4ページ）
- 部門別の実績分析
- トレンドグラフ
- 予測結果の解釈
アラート・推奨アクション（1ページ）
- 検出された異常値の一覧
- リスク要因の分析
- 推奨される対応策

使ってみた感想

実装してみて、いくつか興味深い発見がありました。

効果があった点

時間効率の劇的な改善
- 月次レポート作成時間が短縮する
分析の一貫性向上
- 担当者による解釈の違いを排除
- KPIの定義や計算方法が統一
- 過去のレポートとの比較が容易に
新しい分析視点の発見
- 異常値検知とLLMの組み合わせで、人間が見落としていた傾向を検出
- 予測モデルの結果を常に含めることで、将来を見据えた分析が標準化

改善が必要な点

テンプレートの柔軟性
- 特殊な案件や一時的なイベントへの対応が難しい
- 部門特有の分析視点をもっと取り入れたい
- 文章表現のバリエーションを増やしたい
LLMの精度
- 文章が不自然なケースがある
- より深い洞察を得るためのプロンプト改善が必要

次のステップ

明日は、このレポート生成システムの品質を支えるデータ品質管理システムを実装します。

データ検証ルールの設定
品質スコアの計算
異常データの自動検出

その後、いよいよRAGチャットボットの開発に入ります。これまでに実装した分析基盤とレポート生成機能は、チャットボットの重要な基盤となるはずです。

#Python #FinancialAnalysis #AutomatedReporting #LLM #AdventCalendar

Written by たき@財務RAGチャレンジ中