Basis が GPT‑6 Astra で税務ワークブックを 2 倍の速さで完成

Basis⁠（新しいウィンドウで開く） は、会計士が日々行う手作業の多くを自動化する AI エージェントを開発しています。反復的な作業を減らし、戦略的な業務に時間を振り向けられるよう支援しています。同社は、長時間かかるタスクを確実に完了できるエージェントの研究に注力しています。GPT‑6 Astra では、会計士が何を達成したいのかを、より深く理解できるようになったと評価しています。

Basis は、50 個のタブがある複雑な税務ワークブックを使い、GPT‑6 Astra と GPT‑5.6 Sol を比較しました。課題は、そのワークブックを正確かつ確実に完成させることでした。GPT‑6 Astra は、これを大幅に短い時間で達成しました。

Basis は、GPT‑6 Astra がタスクの開始時点でより適切な判断を下す点にも注目しています。これにより、同社のエージェントはミスの修正に費やす時間を減らし、より無駄なく作業を進められます。Troyanovsky 氏によると、これによりモデルのトークン使用効率も向上しています。

Basis はまた、タスクの進行に応じて GPT‑6 Astra に推論量を調整させています。難しいステップでは計算量を増やし、簡単なステップでは減らします。モデルは、キャッシュを保持したまま、こうした調整を行えます。Troyanovsky 氏によると、これによってコストと応答時間が削減され、Basis とその顧客は、長時間かかるタスクをより低コストで実行できるようになります。

Basis の社内評価では、GPT‑6 Astra によってスコアが約 20% 向上しました。質問すべき場面や前提を明示すべき場面、指示に従うべき場面など、ユーザーの意図をより的確に理解できるようになったことが、この向上につながっています。

Basis は、エージェントの作業過程と最終的な回答の両方を評価しています。テンプレートに従っているか、税務に関する質問では一次資料を参照しているか、自らの作業を検証しているかなどを確認します。GPT‑6 Astra は、明示的な指示が少なくても、より広い文脈からこうした期待を読み取れます。

これにより、Basis が個々の状況に合わせてルールを記述する必要性が減ります。また、社内テストで扱っていない状況にもエージェントが対応できるという、チームの確信が強まっています。