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公開：2025-01-10

ユーザックシステムとS研が受注AIエージェントで非定型受注業務の自動化に挑戦、生成AIとRPAの連携で業務効率化を推進

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）

記事の要約

• ユーザックシステムとS研が受注AIエージェントの実証実験を開始
• 生成AIとRPAを連携し非定型受注業務の自動化を実現
• 人手不足や働き方改革への対応を目指す取り組み

受注AIエージェントによる受注業務の自動化実証実験

ユーザックシステム株式会社とスポーツ用品情報システム研究会は、2025年1月8日より受注業務の自動化を推進するため、生成AIとRPA製品Autoジョブ名人を連携させた受注AIエージェントの実証実験を開始した。この実験では、S研加盟のA社において、担当者が手作業で処理してきた受注情報を学習・蓄積させ、新たな類似取引の自動処理実現を目指している。^[1]

受注AIエージェントは、これまでシステム化が進まなかった非定型業務の自動化に焦点を当てており、品番ではなく商品名や略称での注文、チーム名での追加注文など、人間の判断が必要とされてきた業務の効率化を実現する。実証実験では、OCR読取による注文書情報の取得精度や過去取引データとの照合による商品情報の検索精度などを検証する。

スポーツ用品業界全体の情報システム化を推進してきたS研にとって、非定型業務の自動化は長年の課題であった。受注AIエージェントの導入により、人手不足や働き方改革への対応が可能となり、業務効率の大幅な向上が期待できる。実証実験の成功は、製造卸企業の受注業務に革新をもたらす可能性を秘めている。

受注AIエージェントの実証実験内容まとめ

非定型業務について

非定型業務とは、定型的なルールやパターンに従わない、人間の判断や経験が必要とされる業務のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 状況に応じた柔軟な対応が必要
• 過去の経験や専門知識の活用が不可欠
• 一律の自動化が困難な特性を持つ

スポーツ用品業界における非定型業務の典型例として、商品名や略称での注文対応や、チーム名での追加注文処理が挙げられる。これらの業務では、豊富な商品知識と過去の取引履歴の参照が必要となり、従来のシステム化では対応が困難であった。

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非定型業務の自動化は、人手不足や働き方改革という現代の課題に対する有効な解決策となる可能性を秘めている。特に生成AIとRPAの連携による学習機能は、これまで人間にしかできなかった判断業務を自動化する画期的なアプローチとなるだろう。

一方で、システムの学習精度や判断の正確性の維持には継続的な監視と調整が必要となる。誤った判断や処理が業務に影響を与える可能性もあり、人間によるチェック体制の構築や、システムの判断基準の定期的な見直しが重要な課題となってくるだろう。

今後は、受注業務以外の非定型業務への展開や、他業界への応用も期待される。特にAIの判断精度向上や処理可能な業務範囲の拡大により、より複雑な業務への対応も視野に入れることができる。業界全体のデジタルトランスフォーメーションを加速させる基盤技術として注目されている。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「人手不足や採用難を見据え、ユーザックシステムとスポーツ用品情報システム研究会が『受注AIエージェント』による受注業務の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/000000192.000012889.html, (参照 25-01-10).

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