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食品卸の非定型な受注入力をAIで自動化し、作業を削減

業務の自動化を支援するソフトウェア企業が、ファクスやメールで届く注文書の読み取りと判断をAIに任せる仕組みを作り、従来の定型処理の自動化では扱えなかった食品卸の受注業務の多くを自動化した取り組み。

使用ツール:Amazon Bedrock、AWS Lambda、RPA

事例の要約

課題
食品卸ではファクスやメールの注文書を確認して社内システムに入力する作業に多くの手間がかかっていた。取引先や担当者ごとに対応が異なり、担当者が一人前になるまで長い経験が必要で、人手不足も深刻だった。
取り組み
担当者が、ファクスやメールで届いた注文書の画像を登録する。
AIが画像から商品名や数量、顧客情報などを読み取る。
読み取った内容をもとに、過去の注文データから同じ顧客や似た商品の注文を探す。
読み取り結果と過去のデータを照らし合わせ、商品コードや数量を判断する。担当者は結果の確認に専念する。
成果
判断はAI、確認は人という役割分担ができ、従来の定型処理の自動化では対応できなかった受注業務の大部分が自動化された。
少人数の開発体制で、短期間で試行版を作れた。
機密性の高いデータを扱う利用企業にとっても安心して使える仕組みになった。
出典 AWS aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-usacsystem/
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公開情報等を参考に、一般化・再構成したAI活用例です。特定企業の導入実績または当社の支援実績を示すものではありません。

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