卸売・運送業者の受注業務を、注文書の読み取りから配車の提案まで一つの仕組みに

注文書の読み方には、取引先ごとのくせがある

取引先から FAX とメールで届く注文書を、人が読んで受注として登録し、在庫から引き当て、配車と引取の担当を決め、既存の倉庫・運送システムに入力していた。

注文書の様式は取引先ごとに違う。同じ会社でも店舗ごとに納品先のコードが違う。月間の定期注文書は1枚に1か月分が載っているが、出荷するのはその日の分だけ。品によって、重さで数えるものと箱で数えるものがある。こうした読み方のルールは、打ち合わせの場で実物の注文書を見ながら一つずつ確かめた。

注文書を受け取る段階では AI を呼ばず、原本を先に保存する。読み取りはその後に行う。添付ファイルごとに処理の状態を持たせ、メールが再送されても、処理が二重に走っても、受注を二重に作らないようにした。受注にならなかった添付は、人が画面で判断するまで未対応の一覧に残る。

読み取った品名は、商品マスタと名寄せする。親会社の名前だけで納品先を決めると誤配送になるので、候補が複数あるときは担当者に選ばせる。在庫の引当は人が確認して確定し、配車について AI は提案だけを返す。確定したときにほかのシステムへ自動で送る機能は、運用の決まりができるまで有効にしていない。

AI に長い ID を渡すと、勝手に短くして返すことがあった。それ以来、受け取った値はそのまま持ち、AI にキーを書き換えさせない作りにしている。また、同じデータでも CSV と API では値の表し方が違った。CSV で動いていたからといって、API で同じように動くとは限らない。

AI の呼び出しごとに、使ったモデル・使用量・かかった時間・成否を記録している。費用と精度を見直すときの材料になる。

よくある質問

読み取り精度はどのくらいですか？

実際の注文書での精度の確認は進めている途中で、まだ数字として出せる段階ではありません。精度が出るまでの間も業務が回るよう、引当は人が確認して確定し、受注にならなかった添付は人が判断するまで一覧に残す作りにしています。

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