Finance OS for AI agents

会計を、月末作業ではなくリアルタイム処理に変える。

銀行取引、請求、支払い、経費を event として受け取り、rules → history → AI の順で判断して仕訳化。P/L と runway を、常に現在地で見られるようにします。

Private beta は招待制です。founders、finance teams、accounting firms から順に案内しています。

招待済みの方はこちら
Business EventAWS bill arrives

bank txn / invoice / expense / payroll / manual input

Judgment Engine
  • Rule match
  • History match
  • AI inference
  • Escalate if needed
Live Financials
P/Lupdated
Runway14.2 months
Statusaudit logged
rules-firstaudit-loggedMCP-native

Target metrics

10-20h月次記帳で削減したい manual work
95%target auto-post rate after learning
< $1target AI cost / company / month

Why It Feels Different

会計ソフトを AI 化するのではなく、会計そのものの流れを作り直す。

Real-time accounting

銀行取引、請求、支払い、経費をイベントとして受け取り、月末ではなく発生時点で会計を進めます。

Learning judgment engine

ルール、履歴、AI の順で判断し、確認された知見を次の自動処理に変えていきます。

Agent-native finance layer

アプリだけでなく AI agents も同じ ledger に安全に触れられる金融データ基盤です。

Features

Landing page に載せるべき機能は、workflow を前に進めるものだけでいい。

Real-time ingestion

銀行、請求、支払い、手入力、agent input をひとつの accounting event に正規化します。

Rules -> History -> AI

毎回 AI に頼らず、判断コストを減らしながら自動化率を上げる設計です。

Live P/L and runway

仕訳が更新されるたびに P/L と runway の現在地を見直せます。

Human approval for exceptions

低信頼度のものだけ人が確認し、すべてのイベントを手作業で触る必要をなくします。

Scenario branches

採用、支出増、価格変更の影響を仮想仕訳で比較し、そのまま意思決定に使えます。

MCP / API access

agents、internal tools、外部プロダクトが同じ金融データレイヤーに接続できます。

How It Works

複雑な会計処理でも、流れ自体は 4 ステップで説明できる必要がある。

01

Events enter

銀行明細、請求、支払い、経費、手動入力が event として流れ込みます。

02

Engine judges

Judgment engine が rules、history、AI の順に見て仕訳候補を作成します。

03

Humans confirm exceptions

迷うものだけ確認し、確定した判断は次回以降の自動処理へ還元します。

04

Numbers update instantly

journal entry が反映されると P/L、trial balance、runway がすぐ更新されます。

Why lim Wins

違いは機能数ではなく、会計をどうモデル化しているかにある。

Legacy toolslim
Accounting model

Legacy tools月末にまとめて処理する batch accounting

lim発生時点で処理する event-driven accounting

Automation cost

Legacy tools取引ごとに AI や手作業のコストが積み上がる

lim学習するほど rules に寄り、AI 依存を減らせる

System surface

Legacy tools人が UI を触る前提の accounting tool

lim人と AI agents が同じ ledger に触れる protocol layer

Trust

AI を使っても、ledger の正しさを曖昧にしない。

lim の source of truth は AI ではなく double-entry ledger です。AI は判断の補助として使い、低信頼度のものだけ人に戻します。すべての更新は audit trail に残り、日本の会計実務の文脈で扱えるように設計します。

Double-entry ledger
Full audit trail
Human approval for exceptions
Japanese accounting context

Persona Paths

同じプロダクトでも、見せるべき価値は相手によって違う。

Founders

P/L と runway を月末ではなく今見る

資金の現在地、費用の流れ、次の意思決定に必要な数字を常に現在形で把握できます。

private beta を申し込む

Finance teams

全件入力ではなく、例外確認に集中する

判断の土台と監査ログを残したまま、close のための手戻りと繰り返し作業を減らします。

導入の前提を知る

AI agents / developers

会計データを MCP と API で扱う

financial workflows を app の外へ開き、agents が正しい ledger を読み書きできるようにします。

ドキュメントを見る

Private Beta

今は、リアルタイム会計の設計パートナーを集めている段階です。

founders、finance owners、accounting firms、agent-native workflows を作る team から順に案内します。プロダクトの前提や API を先に知りたい場合は docs から確認できます。