受発注AIは、注文書の読み取りだけでなく、読み取った内容の確認・修正や商品マスタとの照合、基幹システムへのデータ連携など、受注処理の工程ごとに活用範囲を検討できます。導入前に業務の流れと例外処理を洗い出し、何を改善するか、人がどこで判断するかを決めてから、必要な機能を選ぶことが重要です。

先に決めること

AIを導入する工程と、導入後に改善を測る指標を先に定めます。サービス名や読み取り精度だけで比べず、自社の帳票と受注ルールで検証できるかも選定基準に含めましょう。

受発注AIで自動化できる業務範囲

自動化できる業務範囲

受発注AIを検討するときは、注文を受け付けてから基幹システムへ登録するまでを、読み取り・照合・変換・連携に分けて考えます。AI-OCRは、注文書などの画像やPDFから文字や項目を読み取る工程に使われます。読み取った後には、商品名や数量の確認、社内の商品コードへの変換、受注データの出力といった作業が続きます。

パナソニックは「WisOCR for 注文書」について、注文書・見積書の項目や明細行をAI-OCRで認識し、販売管理など他システムへ連携するデータを出力できるとしています。つまり、導入範囲を考える際は「文字を読む」だけでなく、読み取った情報をどの形式にし、どのシステムへ渡すかまで確認する必要があります。

パナソニックの導入事例では、バーテックがFAX注文書PDFを「WisOCR for 注文書」にアップロードし、OCR結果を確認・修正した後、CSVで出力して基幹システムに取り込んでいます。AIが処理する部分と担当者が確認する部分、既存システムへ渡す方法が、工程として分かれている例です。

この事例では、月300件分の注文書入力時間を月50時間から25時間に削減したと紹介されています。ただし、これはバーテックの事例であり、自社で同じ削減が得られることを示すものではありません。自社の受付方法や帳票、確認作業を踏まえて検証する必要があります。

導入前に現状の受発注業務を洗い出す

現状業務を可視化

サービスを比較する前に、注文受付から受注登録までの手順を分解します。営業部門がメールで受け取る注文書、受注担当がFAXから入力する注文、取引先の指定書式など、受付経路と帳票の種類を並べると、どの業務にAIを適用できそうかが見えてきます。

  • 受付経路：FAX、メール添付など、注文が届く方法
  • 帳票：取引先ごとの書式、注文書の種類、明細の記載方法
  • 手作業：注文内容の入力、商品・得意先の照合、入力内容の確認
  • 例外処理：判読しにくい注文書、登録情報と一致しない商品名、内容確認の差し戻し

作業時間や件数だけでなく、担当者が何を見て判断しているかも記録します。たとえば、商品名の表記が社内マスタと異なるときに、受注担当が過去の注文や取引先への問い合わせで特定しているなら、その判断は単純な文字読み取りとは別の工程です。

棚卸しメモは、帳票や受付経路ごとに同じ項目を記入すると、後の比較に使いやすくなります。数量を事前に推測せず、まずは実際に把握できる範囲を記録し、件数や処理時間が必要なら自社の記録から集計します。

受付経路：
帳票・取引先：
入力する項目：
照合するマスタ：
担当者の確認・判断：
差し戻し・例外処理：
登録先システム：

事例の数字は、現状を見直すきっかけとして参照できます。NTT東日本が掲載するずゞやの「AIよみと～る」導入事例では、毎日行っていた注文書入力が、導入後はひと月2～3日の作業になったと紹介されています。自社の目標値としてそのまま当てはめず、どの帳票と作業が変わったのかを踏まえて比較しましょう。

導入目的と評価指標を決める

目的と指標を設定

導入目的は「受発注を効率化する」だけでなく、どの作業をどう変えたいかまで具体化します。たとえば、受注入力の時間を減らしたいのか、転記ミスを抑えたいのか、特定の帳票で発生する確認作業を軽くしたいのかで、導入後に見る指標は異なります。

  • 処理時間：注文書の入力や確認にかかる時間
  • 確認作業：読み取り結果を修正・照合する量や内容
  • 正確性：受注登録後に見つかった入力の修正や差し戻し
  • 対象範囲：どの受付経路・帳票・取引先を評価したか

評価では、導入前と導入後で対象業務や測定方法をそろえます。たとえば、FAX注文書の入力を対象にするなら、入力時間だけでなく、OCR結果の確認・修正にかかった時間も記録します。入力作業が短くなっても、修正や問い合わせが増えていれば、業務全体の改善とは判断しにくいためです。

バーテックの事例では、月300件分の注文書入力時間が月50時間から25時間に削減されています。富士フイルムビジネスイノベーションの販売業事例では、AI-OCR導入により注文書の仕分け・確認・入力工数を約3分の1に削減し、APIで販売管理システムへデータ連携したとされています。対象業務や測定条件は各事例で異なるため、数値を自社の達成見込みとして扱うのではなく、評価項目を考える材料にします。

事例数値の扱い

導入事例の削減時間や工数は、特定の企業・業務での結果です。自社の効果を見積もるときは、対象帳票や確認作業を含む測定範囲をそろえ、検証で確かめましょう。

AIに任せる工程と人が判断する工程を分ける

AIと人の境界線

読み取りや決まったルールでの照合はAIに任せる候補になります。一方、文字が読みにくい注文書や、商品名とマスタの候補が一致しない注文など、ルールだけでは決められないケースは、人が確認する工程として設計します。最後に誰が受注内容を確定するのかも、導入前に決めておきます。

経済産業省・総務省の「AI事業者ガイドライン」利用者向け資料は、人間が最終判断する場合、判断すべき項目を事前に明確化することを具体的な手法として挙げています。たとえば、商品コード、数量、納期のうち何を担当者が確認するのか、読み取り結果のどの状態で差し戻すのかを決めておくと、確認のばらつきを抑えやすくなります。

同省の2025年版資料では、人間の判断をどこに介在させるか検討する要素として、AI出力の信頼性、判断に必要な時間、判断者に期待される能力などが挙げられています。出力の信頼性が十分でない項目や、間違いが受注後の処理に影響する項目は、人の確認を残す判断が必要です。

確認担当を決める際は、単に「人が見る」とせず、確認対象・判断基準・差し戻し先を一組にします。例外が出たときの連絡先が曖昧だと、AIによる読み取り後に処理が止まる可能性があります。

受発注AIの選定基準を整理する

選定基準を比較

候補サービスは、自社の帳票に対応できるか、商品・得意先マスタと照合・変換できるか、既存システムにデータを渡せるかという順で比較すると、必要な機能が明確になります。操作性やサポート、費用も確認項目ですが、まずは対象業務を処理できるかを見極めます。

帳票・マスタへの対応

取引先ごとに書式が異なる注文書や、商品名・単位の表記が社内マスタと異なる注文を、どのように扱えるか確認します。読み取れる項目だけでなく、明細行や商品特定、マスタにない値があったときの処理も検証対象です。

インフォマートの花王プロフェッショナル・サービス事例では、発注書AI-OCRと「BtoBプラットフォーム 受発注ライト」の商品マスタを連携しています。テストでは取引先10社のFAX発注書3,000枚を対象にしたと紹介されています。自社でも、帳票の種類や取引先を絞った検証を設計し、マスタと照合できない場合にどうなるかまで確かめることが判断材料になります。

既存システムとの連携

受注データの受け渡し方法は、CSV出力なのかAPI連携なのかなど、候補サービスと既存システムの組み合わせで確認します。データを渡した後に担当者が行う作業や、取り込み時にエラーが出た場合の対応も洗い出すと、導入後の運用を具体的に想定できます。

富士フイルムビジネスイノベーションの販売業事例では、APIで販売管理システムへデータを連携したとされています。一方、バーテックの事例では、OCR結果を確認・修正した後にCSV出力し、基幹システムに取り込んでいます。連携方法が異なるため、自社で必要なのが自動連携なのか、確認後のファイル取り込みなのかを先に決めて比較します。

料金や連携仕様、精度の評価条件は、事例の記載だけで自社に当てはめられません。バーテック事例では「WisOCR for 注文書」が初期費用なし、月額3万円（税抜）からと紹介されていますが、これは事例に掲載された内容です。料金・機能・提供条件を自社の契約条件として断定せず、候補サービスの提供元に最新の内容を確認しましょう。

AI-OCR・AIエージェント・受発注システムの違いを整理する

方式の違いを理解

名称だけでは、どこまでの業務を処理できるか判断できません。ここでは役割を、AI-OCRは注文書の読み取り、AI受注エージェントは業務ルールに沿った判断や処理、受発注システムは受発注データの管理や取引の仕組みとして整理します。サービスごとに対応範囲は異なるため、実際の比較では対象工程を一つずつ確認します。

  • AI-OCR：帳票から注文情報を読み取る工程が対象か
  • AI受注エージェント：どの業務ルールに沿って判断・処理できるか
  • 受発注システム：受発注データをどこで管理し、取引にどう使うか

たとえば、注文書の読み取りだけを効率化したい場合と、商品マスタとの照合や販売管理システムへの連携まで変えたい場合では、比較すべき範囲が異なります。インフォマートの注文書AI-OCR導入事例一覧には、受注工数削減・業務標準化やFAX受注処理の自動化を扱う導入事例が掲載されています。事例のタイトルやサービスの呼び名だけで判断せず、自社で必要な工程と照らし合わせましょう。

小さく検証し、運用方法を整える

検証から運用へ

導入前の検証では、対象業務や帳票を絞り、実際の受注処理で使う書類を用いて読み取り結果と修正内容を確かめます。見るのは読み取りの結果だけではありません。担当者が何を確認したか、どのような例外で処理が止まったか、最終登録までにどの作業が残ったかも記録します。

検証対象の決め方に迷う場合は、件数だけでなく、帳票の違いと判断の難しさを基準にします。まずは書式が比較的そろった注文書から始め、次に商品名の表記ゆれや読みにくい明細がある帳票を加える、といった段階的な進め方なら、どの条件で確認負荷が増えるかを把握しやすくなります。

検証結果を受けて対象範囲と確認手順を見直し、導入後の問い合わせ先や例外時の対応ルールも整えます。たとえば、商品を特定できないときは受注担当が確認し、注文内容の確認が必要なときは営業部門へ連絡するなど、現場の担当者が次に取る行動まで決めておくことが大切です。

検証で見る項目

読み取り結果、修正内容、担当者の確認時間、例外時の処理を記録します。対象帳票を増やす前に、どの条件で誤りや確認負荷が生じたかを整理し、運用ルールに反映しましょう。

まとめ

受発注AIの導入では、サービス選びの前に、注文受付から登録までの業務を工程ごとに洗い出します。次に、削減したい作業や抑えたいミスを明確にし、導入前後で比べる指標と測定方法を決めます。そのうえで、AIに任せる工程、人が判断する項目、帳票・マスタ・既存システムへの対応を候補ごとに確かめます。

次の一歩は、現在使っている帳票と受付経路、手入力、例外対応を一覧にすることです。対象業務を絞った検証に備え、読み取り後に誰が何を判断するのかも書き出しましょう。業務の実態と評価基準を先に整えることが、受発注AIの機能を自社に合った形で選ぶ出発点です。

akinAI 編集部

参考・出典