Rivian が Amazon Bedrock 上の AI エージェントで財務オペレーションを加速した方法

Rivian は、Amazon Bedrock AgentCore 上に構築したインテリジェントな ERP AI エージェントを導入することで、急成長を支えるべく月次決算プロセスを最適化し、サイクルあたり 15 日を超える手作業を削減しました。財務チームが手作業の ERP ワークフロー、長期化する決算サイクル、あるいは事業成長に伴うスケーリングの課題に直面しているなら、Rivian の取り組みはビジネスプロセス変革のための実証済みの青写真となります。

本ブログでは、Rivian の SAP 財務オペレーションがどのように制約を超えてスケールしたか、Amazon Bedrock AgentCore と主要な LLM モデルを用いた技術アーキテクチャ、そして皆様の組織に適用できる測定可能な成果と得られた教訓を共有します。

課題: 新製品ローンチに向けた財務のスケーリング

カリフォルニア州アーバインに本社を置く Rivian は、電気自動車イノベーションのリーダーであり、イリノイ州ノーマルで R2 SUV、R1T ピックアップ、R1S SUV、および電動デリバリーバン（EDV）を製造しています。約 15,000 名のグローバルチームを擁する同社は、R2 車種や電気自動車ソフトウェアを前進させるフォルクスワーゲンとの合弁事業を含む戦略的施策によってもたらされる指数関数的なオペレーション成長に対応しています。

Rivian は製造成長を支えるためにオペレーションを加速させる中で、機能的かつ堅牢でありながらも、財務システムをさらにスケールさせる機会に直面しました。Rivian は、月次・四半期の決算書類作成、リソース予測、サプライヤーオンボーディングといった手作業の要素を自動化しようとしました。これらの既存の SAP ERP オペレーションを最適化することで、Rivian はパフォーマンス分析を加速し、インサイトをより即座に計画サイクルへ取り込めるようにすることを目指しました。予測される車両需要による大幅な成長を支えるため、Rivian は生産性をさらに引き出しプロセスを効率化すべく、GenAI を積極的に採用しました。

GenAI が解決策となった理由

ハードコードされたスクリプトのような従来の自動化アプローチでは、Rivian の複雑な財務ワークフローを解決できませんでした。ビジネスロジックがあまりにも動的で文脈依存的だったためです。発注（PO）の会計計上には、金額のしきい値、PO の特性、納期、GAAP 要件に基づく条件付きルールを備えた詳細な標準作業手順書（SOP）を解釈することが求められました。これらの手順を従来のコードに落とし込むには、数千行にも及ぶ if-then-else ロジックが必要になり、脆弱化しやすく、ビジネスルールが変わるたびに開発者の介入が必要になっていたでしょう。

生成 AI エージェントは根本的に異なるアプローチを提供しました。自然言語で書かれた SOP を読み取って解釈し、それぞれの状況に応じた文脈認識型の意思決定を行い、再プログラミングなしに手順の変更へ適応する能力です。複雑な指示を理解し、適切なワークフロー経路を動的に判断するこのオーケストレーション能力こそが、Rivian が財務オペレーションをスケールさせるために必要としていた技術、すなわち GenAI でした。

Amazon Bedrock AgentCore の AI エージェントは、手作業のプロセスを自動化しモダナイゼーションできます。

Rivian のエージェンティック戦略の台頭

Rivian は改善候補となるいくつかのワークフローを携えて AWS に相談しました。その一例が、カスタム治工具購入に関する発注（PO）の会計計上でした。これは多数の有効な発注にわたって年間相当額に及ぶポートフォリオです。この労働集約的なプロセスには、ERP システムからのデータ抽出、複雑なスプレッドシートモデルの構築、発注担当者へのメールによる納期確認、そして GAAP 準拠を支えるための期間按分による会計計上額の算出が含まれていました。

ビジネス上の機会は多面的でした。スタンピング金型や射出成形金型といった自動車製造向けのカスタム治工具は、12〜24 か月に及ぶ開発期間を伴いますが、請求書は発注作成から 18 か月以上経ってから届くことがよくあります。GAAP のもとでは、費用は請求書到着時に一括で認識するのではなく、治工具の開発期間にわたって段階的に会計計上しなければなりません。つまり財務チームは、外部監査人向けに完全な監査証跡を維持しながら、数百件の発注を同時に追跡し、納期スケジュールを検証し、按分による会計計上額を算出し、SAP を更新する必要がありました。

この複雑さは 1 つのワークロードだけでなく、財務、サプライチェーン、リソース計画を含む複数のオペレーション領域に存在していました。加速された概念実証（PoC）は 5 週間で成功裏に完了しました。有望な結果を踏まえ、Rivian はソリューションを本番環境へと迅速に移行し、最小限の重複で他チームへ展開できる再利用可能な基盤の準備を開始しました。

生成 AI への戦略的転換

Rivian の財務・技術チームは AWS のスペシャリストと協働し、Amazon Bedrock AgentCore 上に構築した SAP 発注会計計上自動化システムを開発しました。このシステムはいくつかの中核原則を軸に設計されました。

SOP 主導のインテリジェンス

ビジネスロジックをアプリケーションコードにハードコードするのではなく、チームはすべての会計計上処理手順を詳細な SOP として文書化し、Amazon Bedrock ナレッジベースに保存しました。AI エージェントはこれらの SOP を「操作マニュアル」として使用し、各発注の具体的な特性に基づいて関連する手順を取得します。このアプローチは、ビジネスの俊敏性（財務マネージャーはコード変更を依頼するのではなく、ドキュメントを編集して手順を更新する）、監査の透明性、ドメイン知識の取り込み、一貫した規制準拠を実現します。

重要性（マテリアリティ）ベースのワークフロー

このシステムは、重要性のしきい値に基づく高度な意思決定ロジックを実装しています。重要性は、金額に応じて異なるレベルの精査を適用するという財務会計の基本的な概念です。AI エージェントは金額に基づいて発注を自動的に異なる検証ワークフローへとルーティングし、経験豊富な財務アナリストが労力を優先付けする方法を再現します。

自律型エージェントアーキテクチャ

このシステムの中核をなすのは、主要な LLM モデルを搭載し、Amazon Bedrock AgentCore 上に構築された Strands Agent です。このエージェントは継続的に稼働し、高度なオーケストレーションパターンに従います。すなわち、SAP OData イベントによる例外の検出、DynamoDB とナレッジベースからのコンテキスト収集、インテリジェントなルーティング判断、Model Context Protocol（MCP）サーバー経由でのツール実行による SAP S/4HANA との連携とメール送信、定額法（straight-line）を用いた期間按分の会計計上額の算出、財務レビュー用の仮伝票（parked journal entry）の作成、そして承認ワークフローの管理です。エージェントは硬直的な経路をたどるのではなく、各発注の具体的な状況に応じてアプローチを適応させます。

MCP ベースのモジュール性により、メールプロバイダー、データベース、SAP コネクターといった個々のコンポーネントを、コアとなるエージェントロジックを変更せずに差し替えることができます。これにより、Rivian の技術スタックが進化してもソリューションは柔軟であり続けます。

ヒューマン・イン・ザ・ループの設計

自律的な能力を備えながらも、システムは重要な意思決定ポイントで人による監督を維持しています。財務マネージャーは、いかなる仕訳伝票も SAP に転記される前に最終承認権限を保持します。これは内部統制の要件と外部監査の期待の双方を満たしつつ、大幅な時間削減を実現します。また、継続的改善も可能にします。マネージャーがエージェントの作業をレビューすることで、手順の精緻化が必要なエッジケースを特定し、時間とともに精度を高めるフィードバックループを生み出します。

技術アーキテクチャ

Rivian のシステムは、SAP HANA Enterprise Cloud（HEC）上で稼働する SAP S/4HANA システムと統合された包括的な AWS サービス群を活用しています。

• Amazon Bedrock AgentCore — SOP の解釈やマルチエージェント検索のオーケストレーションのために、自然言語理解と複雑な意思決定能力を提供するインテリジェントな推論エンジン
• Amazon Bedrock Knowledge Bases — SOP と SAP API ドキュメントを保存し、検索拡張生成（RAG）を用いて文脈に応じた意思決定支援を提供
• AWS Lambda — SAP の例外ポーリングや承認メールの処理を含むスケジュールタスクを処理し、インフラのオーバーヘッドなしに自動でスケール
• Amazon DynamoDB — 状態管理と、SOX 準拠を満たすタイムスタンプ付きの完全な監査証跡
• Model Context Protocol（MCP）サーバー — SAP REST API コネクター、Amazon SES 経由のメール、ケース管理のためのカスタムツール
• Amazon SES — パーソナライズされたメールを送信し、自動化された返信の解析を処理
• アイデンティティとセキュリティ — MCP サーバー向けの AgentCore Identity、ロールベースアクセスのための AWS IAM と Cognito、認証情報のための Secrets Manager、モニタリングのための CloudWatch、そして Infrastructure as Code のための AWS CDK

このアーキテクチャは AWS Well-Architected Framework の原則に従っており、特にセキュリティと運用上の優秀性を重視しています。

ビジネス上の成果とインパクト

この変革は複数の側面で測定可能なメリットをもたらしました。

時間削減: エージェントは年間で総額の大きい多数の発注を管理し、その結果 Rivian の経理チームの手作業を毎年大幅に削減しました。以前は業務時間の大部分を会計計上額の計算に費やしていた財務アナリストは、財務分析、差異調査、戦略的意思決定支援といったより付加価値の高い活動に集中できるようになりました。

R2 ローンチに向けたスケーラビリティ: R2 車種が無事にローンチされた今、Rivian は予測どおりカスタム治工具の発注の大幅な増加を経験しています。AI 主導のシステムはこの指数関数的な成長に対応でき、同社の収益化への道のりを直接的に支えています。

精度とコンプライアンス: 一貫した SOP の適用と DynamoDB 上の完全な監査証跡により、精度が向上し内部統制が強化されました。外部監査人は、従来のスプレッドシートベースの計算と比較して、AI 主導プロセスの透明性を高く評価しています。

決算の早期化: 月次決算のタイムラインが短縮されたことで、投資家や経営陣への報告がより迅速になりました。これは変化の速い業界で事業を展開する上場企業にとって特に価値があります。

コスト最適化: サーバーレスアーキテクチャと Amazon Bedrock AgentCore の従量課金により、運用コストが実際のワークロードと整合します。

この実装の成功により、Amazon Bedrock AgentCore はインテリジェントな自動化のための戦略的プラットフォームとして確立されました。Rivian の財務チームは、いずれも同じ SOP 主導かつヒューマン・イン・ザ・ループのパターンに従う追加のユースケースをすでに計画しています。

Yogesh Yadav – Senior Director, Global Finance Systems, Rivian: 「AWS とのパートナーシップ、そして発注の会計計上に向けた AI 主導の自動化の実装は、私たちが財務オペレーションに取り組む方法における根本的な転換を意味します。毎月数週間分の手作業を排除しただけでなく、R2 のスケールと生産拡大を続ける中で成長を支えるスケーラブルな基盤を構築しました。これはまさに、私たちの収益に直接的なインパクトを与える種類の生産性向上です。」

まとめ

Rivian の AI 主導による財務自動化への取り組みは、同様の変革を検討している他の組織にとって重要なインサイトをもたらしました。SOP 主導の設計のために明確に定義されたプロセスから始めること、人による監督を維持すること、一貫したパターンを活用して「車輪の再発明」を避けること、そして必要に応じて専門家とパートナーを組むことです。

この成功は時間削減にとどまらず、エンタープライズソフトウェアの構築・保守のあり方における根本的な転換を意味します。ビジネスロジックをコードではなく自然言語の SOP に保存することで、Rivian は最新の AI 機能を活用しながら、ビジネスユーザーが自らのプロセスを所有し進化させられるようにしました。Rivian の AWS とのパートナーシップと Amazon Bedrock AgentCore の採用は、重要な財務オペレーションにインテリジェントな自動化を適用したときに何が可能になるかを示しています。AI エージェントは今日の課題を解決するだけでなく、ビジネスの成長に合わせてスケールし、競争の激しい市場で持続的な成長に不可欠な生産性向上をもたらします。

著者について

Sagar Tallapragada
は AWS でエンタープライズのデジタルトランスフォーメーションを支援し、ビジネスプロセスの自動化と既存システムのモダナイゼーションを専門としています。お客様が AI を活用して移行・モダナイズ・自動化できるよう支援するツールやソリューションの開発を推進しています。仕事以外では、テクノロジーへの情熱と家族との大切な時間、そして F1 への深い愛情と、Sachin Tendulkar のクリケットのレガシーへの生涯にわたる愛を両立させています。

Ramkrishna Borhade
は Amazon Web Services のシニアソリューションアーキテクトで、20 年近い SAP の専門知識を持ち、クラウド移行、S/4HANA コンバージョン、レガシー SAP ランドスケープをモダナイズするための生成 AI の適用を専門としています。エンタープライズの戦略的なクラウド導入を支援し、お客様がエージェンティック AI で SAP のビジネスプロセスを自動化できるよう導いています。仕事以外では、家族と過ごす時間やプレミアリーグの観戦、そしてマンチェスター・ユナイテッドの応援を楽しんでいます。

Matt Reed
は AWS の自動車・製造業担当のシニアソリューションアーキテクトで、Rivian と直接協働しています。Matt はお客様が AWS サービス全体で本番運用可能なソリューションを設計・実装できるよう支援しています。太平洋岸北西部で熱心なスキーヤーかつマウンテンバイカーであり、家族やペットとできるだけ多くアウトドアに出かけています。

Sandeep Kodre
は 20 年以上の SAP FICO の専門知識と 22 年にわたる財務・会計の経験を持つベテランです。複雑なビジネスプロセスを ERP システムにマッピングし、US GAAP と IFRS への堅牢な準拠を確保することを専門としています。エージェンティック、予測的、探索的な AI を通じてスケーラブルな自動化を推進し、業務効率を高めることに長けています。仕事以外では、熱心なロードサイクリストであり、サッカーとクリケットの熱心なファンです。

本ブログの翻訳は Amazon Quick による自動翻訳を行い、パートナー SA 松本がレビューしました。原文はこちらです。