製造業・流通業の受注入力をAIで効率化するには？業務の整理と検証の進め方
製造業・流通業の受注入力では、文字を転記する以外にも、商品コードを探す、荷姿や単位を確認する、納品先を特定するといった作業が発生します。AI導入を検討するときは、注文書の読み取りから基幹システムへの取り込みまでを一続きの業務として整理することが出発点です。
受注AIで何が変わるのか
受注AIエージェントは、FAX・メール・PDFの注文書から商品名・数量・納期などを読み取り、商品・得意先マスターと照合し、人が確認したデータを後続のシステムへつなぐサービスです。営業・受注事務の担当者は、転記や検索に加えて、例外の確認や判断に時間を使う運用を検討できます。
ただし、読み取り精度や照合できる範囲は、帳票の状態、マスターの整備状況、取引先ごとのルールによって変わります。すべての注文が無人で処理できることを前提にせず、実際の帳票で確認することが大切です。
読み取りから受注データの出力まで
- 注文書を読み取る：取引先ごとに異なる帳票から、商品・数量・納期などの必要項目を抽出します。
- マスターと照合する：商品名や得意先の表記を、基幹システムで使用するコードに結び付けます。
- 人が確認・修正する：原本と抽出結果を見比べ、候補や例外を確認して受注内容を確定します。
- 受注データを出力する：CSV・ExcelやAPIを使い、取り込み先の項目・形式に合わせて連携します。利用できる方法はプラン・構成によって異なります。
人が確認するポイント
商品名が似ている別商品、ケースと個数の違い、訂正が重なった注文書、複数の納品先がある注文などは、確認ルールを先に決めておきたい例です。自社で扱う取引の中から判断が必要なパターンを集め、誰が確定するかを整理します。
特に製造業では品番・仕様・納期、流通業では得意先別の商品名・荷姿・納品先など、自社で間違えられない項目を明確にします。実際の確認対象は、業種名だけで決めず、現場の業務に合わせて設定してください。
検証前に用意したい情報
- 注文書：代表的な取引先の帳票に加え、手書き・訂正・複数ページなど判断が難しい例。
- マスター：商品・得意先・納品先の情報、略称や単位に関するルール。
- 処理量：月間の帳票数・明細数、繁忙時間帯、担当者数。
- 連携先：販売管理・ERPの名称と、現在の取り込み方法やファイル形式。
- 確認手順：入力後のチェック、訂正、差し戻しの担当者とタイミング。
営業・受注事務の担当者が帳票と判断のルールを整理し、情報システム部がマスターと連携先の仕様を確認すると、検証の対象を決めやすくなります。
効果は業務全体で測る
読み取れた文字の割合だけでなく、注文書の受け付けから基幹システムへの登録完了までに必要な時間を比べましょう。AIの処理時間、人の確認・修正時間、取り込み時のエラー対応を分けて記録すると、改善する場所が分かります。
検証では、対象の取引先、帳票数・明細数、対象期間、測定方法をそろえます。「自動化可能と評価した範囲」と「本番運用で実際に削減できた工数」は別の指標として扱うことが大切です。
コモ様の事例では、受注業務のAI活用に向けたPoCの取り組みをご紹介しています。自社でも同じ結果になることを保証するものではありませんが、検証の考え方を知る参考になります。
実際の注文書から検討する
最初は特定の取引先や帳票に対象を絞り、読み取り、マスター照合、人の確認、出力までを確かめます。その結果を踏まえて、対象の帳票や取引先を段階的に広げていきます。
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基幹システムとの連携を詳しく検討する方は、情報システム部向けの連携チェックポイントもご覧ください。
