取引先の信用不安の兆しを毎週巡回して、与信の見直しが要る先を洗い出す

処理の起点を決める

毎週月曜の早朝にスケジュール実行します。

週次にするのは、日次だと同じ記事を何度も拾って人が読み飽きるためです。月次では遅すぎます。ただし、売掛残高が大きい上位10社だけは日次で回すという二段構えにすると、費用を抑えたまま重要な先の反応を速くできます。

入力データを集める

データの取得方法を決める

官報： 令和7年4月1日から、官報は官報発行サイトに掲載されることをもって発行され、サイトに掲載される電子データが正本になりました。内閣府の電子署名とタイムスタンプが付与されています。発行から原則90日間は官報全体を閲覧・ダウンロードでき、90日を過ぎるとプライバシーへの配慮が必要な記事は閲覧できなくなります。

90日という期間は設計に直結します。 巡回で拾った公告は、その場で必要な情報を記録に取り込んでください。あとから見に行けなくなります。

自動での取得については、官報発行サイトの利用条件を必ず確認してください。 自動取得が難しい場合は、官報情報を含む商用の与信管理サービスを使う設計に切り替えます。

公開情報： Claude API の web search ツールを使います。ツール定義に allowed_domains を指定すると、検索先をそのドメインに限定できます。報道機関と公的機関のドメインに絞ってください。 絞らないと、まとめサイトや掲示板の書き込みが混ざります。max_uses で1リクエストあたりの検索回数の上限も決められます。

検索結果には引用（citations）が必ず付き、引用元のURL・タイトル・引用した本文（最大150文字）が返ります。この引用がないものは、根拠のない兆しとして捨てます。

AIへ渡す前に整形する

1. 検索語の組み立て … 正式商号だけでは足りません。旧社名、略称、「株式会社」の位置違いを含めた候補を作ります。法人番号があれば、同名他社の切り分けに使えます
2. 除外語の設定 … 自社名やグループ会社名を含む記事は外します。自社のプレスリリースが毎回ヒットします
3. 前回分の記録の読み込み … 前回拾った記事と同じURLは除きます。これをしないと、毎週同じ記事が上がってきます
4. 対象の優先順位づけ … 売掛残高の大きい順に並べ、上位から処理します。途中で止まっても重要な先は済んでいる状態にします

AIに処理させる

巡回と判定を分けます。

巡回（検索ツール）にさせること： 公開情報を集めること。ここは検索そのものです。

生成AIにさせること：

指示内容を固定する

あなたは与信管理を支援する調査担当者です。
指定された取引先について、信用不安の兆しがあるかを調べてください。

【厳守事項】
- 引用元のURLと引用文がない記述は、結果に含めないでください。
  「そのような噂がある」は書かないでください。
- 対象の会社かどうかを、所在地・業種・代表者名で必ず確かめてください。
  確かめられないときは match_confidence を low にしてください。
- 官報の公告のような確定した事実と、報道や観測を必ず区別してください。
  fact_type に "公告" か "報道" か "その他" を入れてください。
- 「倒産しそうだ」「取引を止めるべきだ」といった判断を書かないでください。
  判断は財務担当が行います。
- 何も見つからなかった場合は、見つからなかったと書いてください。
  無理に何かを見つけようとしないでください。

【対象の取引先】
{company_info}

【この取引先の取引状況】
{ar_status}

【前回までに拾った記事】
{past_findings}

「何も見つからなかったと書く」の1行が重要です。 生成AIは「調べたが何もない」を返すことを避け、業界の一般的な話や過去の古い記事を持ち出します。60社のうち55社は何もないのが普通です。何もないことを、はっきり返させてください。

出力形式を固定する

Claude API の structured outputs でJSONスキーマを指定します。

{
  "company_name": "",
  "corporate_number": "",
  "findings": [
    {
      "fact_type": "公告 | 報道 | その他",
      "category": "法的整理 | 支払遅延 | 事業縮小 | 経営陣の交代 | 主要取引先の倒産 | 資金調達 | その他",
      "summary": "",
      "source_url": "",
      "quote": "",
      "published_date": "",
      "match_confidence": "high | medium | low"
    }
  ],
  "no_findings": false,
  "ar_balance": 0,
  "days_overdue": 0,
  "suggested_action": "",
  "needs_review": []
}

売掛残高と遅延日数は、生成AIに計算させず、ERPから取った値をそのまま入れます。

システムへ連携する

出力先は3通りあります。

与信限度の自動変更はしません。 与信限度を下げると出荷が止まり、取引先との関係に直接影響します。この仕組みの出力だけで限度を動かす構成にしないでください。

人が確認する

兆しが挙がった先は、全件、人が確認します。

理由は2つあります。ひとつは、同名他社の記事を取り違える可能性が残ることです。もうひとつは、信用不安の情報が外に漏れると、それ自体が取引先に損害を与えることです。「あの会社は危ないらしい」という話が営業経由で広がると、事実でなかった場合に責任を問われます。

確認を速くするための設計が重要です。

• レポートで、引用文と引用元URLを必ず本文の横に置く（クリックで原文を開ける）
• fact_type: 公告 を先頭に、match_confidence: low を末尾に並べる
• 売掛残高の大きい順に並べ、影響額を金額で出す
• 「異常なし」の55社は件数だけを出す。一覧に並べない

例外に対処する

記録を残す

この業務では、「調べて何もなかった」記録も残します。

• 巡回の実行日時と対象社数
• 検索に使った語と、検索したドメイン
• 拾った記事（URL・引用・公開日）
• 生成AIの判定と match_confidence
• 人の判断（確認する／しない、与信の見直しの要否）
• 異常なしとした先の一覧

最後の項目が重要です。あとで支払遅延が起きたとき、「いつまで異常がなかったか」が分かります。これがないと、仕組みが効いていたのかどうかを検証できません。

信用不安の情報は、取引先の評判に直結します。保管場所と閲覧権限を厳しく設定し、保存期間も決めてください。