大手医薬品卸売会社には、薬局、営業担当者、顧客から絶えず注文が届きます。その多くは、手書き用紙、写真、領収書、メッセージ、文書などです。
運用チームは注文ごとに内容を読み取り、正しい商品と顧客の記録を探し、各数量を社内システムへ手入力する必要がありました。流通規模が大きくなると、この反復作業は転記ミス、処理待ち、注文の見落としにつながる高コストなボトルネックになりました。
課題
問題はシステムではありませんでした
同社にはすでに在庫・受注管理システムがありました。問題は、現実の受注情報をそのシステムへ取り込むことでした。
従業員は手書き注文を受け取り、筆跡を確認し、各医薬品を特定して数量を判断し、正しい在庫品目を検索して受注を手作業で作成していました。数百、数千の注文明細にわたり、熟練した従業員が情報を別の形式へ移す作業に時間を費やしていたのです。
読みにくい筆跡には追加確認が必要で、繁忙期には注文が滞留し、見落とした注文は未処理の売上になり得ました。
ワークフロー
既存プロセスにAIを組み込む
注文が届くと、エージェントは非構造化文書や画像を構造化された受注データに変換し、既知の商品、包装形態、SKU、リアルタイムの在庫記録と照合します。
人による確認
目的は人をプロセスから外すことではなく、反復部分から解放することでした。
確度の高い商品・数量の一致は自動で処理されます。筆跡が不明瞭、複数商品が該当する、在庫データが矛盾する、業務ルールに該当する場合、エージェントはその例外だけを従業員へ送ります。
従業員が結果を確認または修正すると、処理が続行されます。運用チームは全注文を手入力する代わりに、人の判断が有効な少数の注文だけを監督します。
変わったこと
事業を止めずに業務を高速化
成果
有効な注文をすべてシステム記録へ
注文は数秒で処理されます。手書き文書は構造化された売上記録になり、ワークフロー内で在庫も確認されます。AIが支援を必要とするときだけ人が対応し、既存システムはそのまま維持されます。
これは従業員が操作すべき新たなAIツールではありません。届いた顧客注文と会社が信頼する既存システムの間で、反復作業を静かに担うAI運用レイヤーです。
手作業のワークフローを自動運転へ
システムを置き換えたり顧客の作業方法を変えたりせず、AIエージェントをチームがすでに使うツールへ接続できます。
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