コモ、FAX受注業務のAI活用で約90％を自動化可能と評価

ロングライフパンを製造・販売するコモは、kozokaAIと受注業務のAI活用に向けたPoCを実施しました。
多様なFAX注文書の読み取りから商品マスターとの照合までを検証し、対象の約90％を自動化可能と評価しました。
受注処理時間は1件あたり約11分から約5分に短縮できると試算しています。

記事の概要

コモとkozokaAIは、生成AIを使った「コゾカAI 受注AIエージェント」のPoCを実施しました。
コモでは、取引先や支店ごとに異なるFAX注文書を月間約1,500枚受け付け、約7名で処理しています。
PoCでは、1週間分のFAX注文書338枚から85種類の帳票パターンを確認しました。
このうち52種類を検証し、初期設定で24％、帳票ごとの調整後に65％が実運用可能な水準に達しました。
合計89％にあたる対象について、PoC終了時点で即時運用が可能であり、「自動化可能」と評価しました。
残る11％は詳細な確認や調整が必要ですが、帳票別設定や商品マスター整備などで精度向上を見込んでいます。
受注処理は、AI活用後に1件あたり約11分から約5分へ短縮できると想定しています。
自動化可能と評価した89％を月間約1,500枚に適用した場合、約134時間の月間工数削減になると試算しています。

記事のポイント

1. 52種類の帳票を検証： 338枚のFAX注文書から85種類を確認し、実際の受注量を踏まえて52種類の処理精度を検証しました。
2. 商品特定までAIが支援： 注文書の構造化に加え、略称や品番などを商品マスターと照合し、注文商品の特定まで検証しました。
3. 人の最終確認を維持： AIの処理後に担当者が確認・修正・確定し、その内容を記録できる運用を重視しています。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： FAX注文が取引先ごとに異なる企業では、OCR導入の可否だけでなく、商品照合と人の最終確認を含む業務全体を実データで見極める進め方が現実的になりそうです。
• 受注システム提供者： 帳票の読み取り精度だけでなく、略称や品番からの商品特定、修正履歴の記録までが選定基準になり、既存システムとの連携を含む提案が求められそうです。
• 受注業務責任者： 月間約134時間の削減試算を手がかりに、人員削減ではなく最終確認や例外処理へ担当者の役割を移せるか、運用設計と効果測定を検討することになりそうです。

このニュースの背景

コモの受注現場では、取引先や支店ごとに異なるFAX注文書を月間約1,500枚受け付け、約7名で処理しています。
注文書をPDF化しても、必要情報の手入力や商品名の略称・独自表記の確認など、人の判断を要する工程が残っていました。
そこで、読み取りだけでなく、データの構造化や商品マスターとの照合までAIに任せられるかを、実際の注文書で検証する必要が生じました。
一方で、AIにすべてを委ねるのではなく、担当者が処理結果を確認・修正・確定し、その内容を記録できる運用も重視されています。

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