製造業のFAX注文書をAIで受注入力する活用イメージ

業種

製造業

規模

11〜30名

売上高

1億〜5億円

地域

岡山県

対象業務

FAX注文書から販売管理表への品番・数量・納期の入力

AIで補助

注文書の画像から必要な項目を読み取り、入力候補を整える

私たちは、最初に得意先ごとの注文書を1枚ずつ集め、書式の違いと例外の出方を棚卸しします。ここで見るのは、品番や数量、納期がどの位置に載るか、先方の品番と自社の品番がどう対応するか、数量の単位（「箱」「ケース」など）が得意先ごとにどう違うかです。先方の品番から自社の品番への読み替えは、担当者の頭の中にしかないことも多いため、対応表として書き出し、品番マスタが最新かどうかも確かめます。元になる品番マスタが古い、または対応表が欠けている状態では、AIも正しい入力候補を出せません。この抜けを先に見えるようにすることが第一歩です。

次に、AIの出力を「入力候補」「根拠（画像のどの欄から読んだか）」「要確認」の3つに分けます。私たちが重視する判断基準は、すべての候補が原票のどこを根拠にしたかへ戻れること、読めない箇所をAIが推測で埋めないこと、担当者が止めるべき箇所を見分けられることです。文字のつぶれ、品番マスタとの不一致、手書きの訂正や訂正印、いつもと違う特別単価は、自動では確定させず人が判断する、という責任の境界を手順書に明記します。試行は、書式が定型で例外の少ない1社分から始め、読み取りの精度と、確認にかかる時間を測ってから、手書きや特別単価の多い得意先へ広げるかを判断します。

1か月8時間は、12分×80件×50%÷60分で置く試算であり、効果を保証する値ではありません。私たちは、入力そのものだけでなく、原票との照合や、要確認に回した注文の差し戻しにかかる時間も、試行の前と後で同じ条件にそろえて測ります。8時間に担当者の時間単価を掛けた金額と、品番マスタや読み替え表の初期整理、設定、運用にかかる費用を並べれば、費用を上回る価値を見込めるかを自社の数字で判断できます。まず1業務で確かめてから対象を広げる順序なら、最初の持ち出しを小さく抑えられます。