書類と、届いた貨物を照合する（港湾・国際物流）
コンテナで届く貨物と、荷主から届く書類が合っているか。荷主が数百社あり、ケースマークの書き方も品物の呼び名も荷主ごとに違うため、様式を決め打ちした自動化が効きません。書類側の記載を読み、現物側の情報と突き合わせて、合わないものだけを人に回す形をご提案しています。
取り組み事例
人が読んで、書き写している仕事を、AIエージェントに渡す。
AIエージェントで何ができるかは、機能を並べても伝わりません。実際にご相談・ご提案している仕事を、業種と業務の形でご紹介します。どれも取引先ごとに書式が違い、様式を決め打ちした自動化が効かない仕事です。
お客様の社名と、ご提案の具体的な中身は記載していません
読んで、照らし合わせて、次の作業まで進める。
ご相談・ご提案の段階のものを含みます。書式を揃える必要はなく、いま現場で使われている帳票のままで始められる形をご提案しています。
納期の問い合わせに回答する（専門商社）
「この品番、いつ入りますか」という問い合わせが、メールとFAXのPDFで1日あたり数百件届く。一件ごとは短いのに、基幹システムを開いて調べて返す時間が積み上がり、担当者が張り付く仕事になります。問い合わせ文を読み、基幹システムを参照し、回答の下書きをつくるところまでを任せる構成です。
見積の下書きをつくる（製造業）
図面のPDFを渡すと、形の似た過去案件と、そのときの見積・原価、根拠になった原本を並べて出す。さらに材料の単価を最新に当て直して、概算とExcelの下書きまで進めます。金額を機械に決めさせるのではなく、判断材料を揃えるところまでをAIに任せ、人は判断だけを行う設計です。
入出庫の依頼を、既存システムへ渡す（総合物流）
荷主ごとに様式の違う入出庫依頼書・船積書類・検品表を、様式を統一しないまま読み取り、内容を判断して既存の倉庫管理システムへ渡す。基幹システムを作り替えないこと、いまの業務環境を大きく変えないことが前提条件になる領域です。
入荷・検品をその場で記録する（金属加工・輸入貨物）
バーコードに載っていない品番・ロット・製造日を、荷が届いたその場でデータにする。入荷が小口に分かれて到着時期がばらつくため、どこまで来たかが分からなくなるという課題に対して、記録を入口で押さえる取り組みです。専用のハンディ端末を買い替えずに済ませたい、というご相談が多い領域でもあります。
5件とも、同じ条件を前提にしています。
書式を揃える必要がない
取引先ごとに様式が違うことこそが、人の時間を食っている原因です。「まず様式を統一しましょう」から始める提案は、現場が止まるので採りません。
全部は任せず、根拠が取れないものだけ人に回す
読み取った値は必ず原本と突き合わせます。自信が持てなかった箇所だけを人に回すので、間違いに気づけないまま次の工程へ流れることがありません。
既存の基幹システムを作り替えない
基幹システムの改修を伴う提案は、金額も期間も現場の負担も一段跳ね上がります。いまお使いの仕組みは残したまま、その手前と後ろを引き受ける形を先に検討します。
「うちの場合はどうなりますか」は、実際の書類を見てからお答えします。
普段お使いの帳票やメールを数十件お預かりできれば、どこまで任せられそうかを具体的にお伝えできます。見込みが薄いときは、その場でそう申し上げます。
30分の無料相談を予約する →このページを見た方からよく聞かれること
掲載されている業種と違うのですが、相談できますか？
できます。業種よりも業務の形が近いかどうかが効きます。「取引先ごとに様式が違う書類を読む」「読んだ内容を別のシステムと突き合わせる」「調べた結果を文章にして返す」のいずれかに当てはまれば、業種が違っても同じ進め方が使えることがほとんどです。
小規模な会社でも依頼できますか。予算が限られているのですが。
ご相談いただけます。むしろ1業務・1部署から小さく始める進め方を推奨しています。全社導入を前提にした大きな要件定義から入ると、効果が出る前に費用と時間を使い切ってしまうためです。まず対象業務を1つに絞り、そこで効果を確認してから広げる形をご提案しています。
社外に出せないデータでも扱えますか？
扱えます。契約上あるいは監査上データを社外に出せない場合は、貴社のネットワーク内で処理が完結する構成をご提案します。詳しくはオンプレミス版のページをご覧ください。なお、お預かりしたデータをモデルの学習に使うことはありません。
社内の文書管理の仕組みと繋げられますか？
繋げられる場合が多いです。既存の文書管理システムやファイルサーバに入っている書類を対象にすることも、読み取った結果を既存システムへ戻すこともできます。どこまで繋ぐかは既存システム側の接続方法によって変わりますので、無料相談の際にいまお使いの仕組みをお聞かせください。
現場のカメラ・センサー側も見たいのですが。
このページは事務作業を扱うAIエージェントの取り組みに絞っています。カメラや画像を扱う現場側の活用例はTinyboomの活用例のページ、共創プロジェクトでの実証成果はニュースにまとめています。
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