ユーザックシステムとマツヤが受注AIエージェントで業務自動化へ、IPORTERからの受注処理効率化を実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

ユーザックシステムとマツヤが受注AIエージェントの実証実験を開始
ホテル購買システムIPORTERからの受注業務を完全自動化
生成AIとRPAの連携で非定型業務の自動化を実現

受注AIエージェントによるホテル購買システムの完全自動化

ユーザックシステムとマツヤは2024年11月29日、ホテル購買システム「IPORTER」からの受注業務を完全自動化する実証実験を開始した。この実験では生成AIとRPA「Autoジョブ名人」を連携させることで、得意先ごとに異なる処理ルールや人の判断を要する非定型業務の自動化を目指している。^[1]

マツヤは2021年10月にRPA「Autoジョブ名人」を導入し、発注伝票の印刷作業までを自動化していたが、得意先固有の商品コードを自社コードに変換する作業は営業担当者が手作業で行っており、業務効率の低下を招いていた。今回の実証実験では、過去の取引データを受注AIエージェントに学習させることで、新規取引の自動処理を実現する予定だ。

実証実験の対象は「IPORTER」経由で受注している得意先のうち3件に限定され、注文書情報の取得精度検証や商品情報の検索精度検証、注文情報の精度検証、社内ルール反映精度検証、フォーマット検証など、多角的な検証が行われることになった。生成AIとRPAの連携による業務自動化の実現可能性を探る重要な取り組みとなるだろう。

受注AIエージェントによる自動化の検証内容まとめ

項目	詳細
対象システム	ホテル購買システム「IPORTER」
実験規模	IPORTER経由の得意先3件
既存の自動化範囲	発注伝票の印刷作業まで（2021年10月～）
検証内容	OCR読取、商品情報検索、注文情報精度、社内ルール反映、フォーマット検証
使用技術	生成AI、RPA「Autoジョブ名人」

生成AIについて

生成AIとは、機械学習モデルを用いて新しいデータやコンテンツを創出する人工知能技術のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

過去のデータから学習し、新しい情報を生成する能力
非定型的なパターンの認識と処理が可能
人間の判断に近い柔軟な対応が可能

今回の受注AIエージェントでは、生成AIの特性を活かし、得意先ごとに異なる商品コードや注文パターンを学習することで、人手による変換作業を自動化する。RPAと組み合わせることで、より高度な業務の自動化が期待できるだろう。

受注AIエージェントに関する考察

受注AIエージェントによる業務の完全自動化は、人手不足や働き方改革という社会課題に対する効果的なソリューションとなる可能性を秘めている。特に非定型業務の自動化は、これまでRPAだけでは実現が困難だった領域であり、生成AIとの連携によって新たな可能性が開けるだろう。

一方で、AIの判断精度や異常値への対応、セキュリティの確保など、実運用に向けては様々な課題が存在する。特に商品コードの変換ミスや注文内容の誤認識は、業務に重大な影響を及ぼす可能性があるため、段階的な導入とエラー検知の仕組みの構築が重要となってくる。

将来的には、AIの学習データが蓄積されることで精度が向上し、より多くの得意先に対応可能になることが期待される。受注業務以外の分野への展開や、他社システムとの連携など、応用範囲の拡大も視野に入れた開発が望まれるところだ。

参考サイト

^ PR TIMES. 「人手不足や採用難を見据え、ユーザックシステムとマツヤが『受注AIエージェント』による受注業務の完全自動化を目指す実証実験を開始 | ユーザックシステム株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000187.000012889.html, (参照 24-11-30).

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