FAX・メール受注の AI 化（注文書の読み取りから在庫引当まで）

よくある困りごと

• 朝に届く FAX の注文書を、数人がかりで基幹システムに打ち込んでいる
• 品名の書き方が取引先ごとに違い、どの商品か判断できるのがベテランだけ
• 在庫の割り当てや配車の判断が属人化していて、担当者が休むと回らない

置き換えた後の流れ

1. FAX・メール・PDF の注文書が届くと、AI が取引先・品名・数量・納品日などを読み取ります
2. 品名を自社の商品マスタと名寄せし、自信のない候補には印をつけます
3. 在庫（ロット・賞味期限など）から引当の候補を出します
4. 担当者は一覧画面で確認・修正して確定するだけ
5. 確定した内容を、倉庫・運送・基幹システムに書き戻します

人が確定した内容は、あとから AI が再処理しても上書きしない設計にします。

進め方

1. PoC — 実際の注文書（個人情報を伏せたもの）で、読み取り精度と1枚あたりのコストを測ります
2. 本開発 — 受注・在庫・配車の画面と、既存システムとの連携を作ります
3. 並行運用 — しばらくは今の手入力と並べて使い、差を確かめてから切り替えます

実際の事例

卸売・運送業者で、FAX・メールの注文書の読み取りから、在庫の自動引当、配車・引取担当の提案、倉庫・運送システムへの書き戻しまでを一画面にまとめました（事例）。