見積書から商品マスタを自動作成。ユーザックシステムらがAI活用の共同検証を開始

発表内容のポイント

• 見積書や規格書から商品名、規格、JANコード、アレルギー情報などを自動抽出
• 抽出した情報を自社の商品マスタ項目に合わせて整理し、登録候補を自動生成する
• 属人化しやすいマスタ登録業務を標準化し、入力ミスや作業時間の削減を検証

発表の背景

製菓材料卸業では取扱商品が極めて多く、容量や荷姿が異なる類似商品も多数存在するため、商品マスタの整備が極めて重要です。しかし、新商品登録時には仕入先ごとに異なる形式の見積書や規格書を目視で確認し、自社のルールに合わせて手入力する必要がありました。この作業は担当者の経験や知識に依存しやすく、登録ミスや作業時間の増加、品質のばらつきが課題となっていました。

何が発表されたのか

今回の共同PoCでは、注文書読取や商品照合を行う『Knowfa受注AIエージェント』の技術を応用します。AIが、見積書から商品名、規格、単位、入数、価格などを抽出し、規格書からはJANコード、保存条件、賞味期限、アレルギー情報などを読み取ります。さらに、これらの情報を自社マスタの項目に合わせて変換し、商品カテゴリや温度帯などの分類を推定した上で、人間が確認・承認するための「登録候補」を作成します。

製造業・生産管理への見方

製造業や生産管理において、部品や原材料の「品目マスタ（商品マスタ）」の精度は、発注、在庫管理、生産計画、物流などすべての基盤となります。マスタ登録が属人化し、表記揺れや誤登録が発生すると、後続のシステム連携や自動化の障害になります。今回の検証は、複雑な仕様書や見積書からマスタデータを自動生成するアプローチであり、製造現場における部品マスタ整備や調達業務のDX、データ標準化を進める上でも非常に参考になる取り組みです。

現場で確認したいポイント

• 仕入先ごとに異なるフォーマットの見積書や規格書を、どの程度の精度で読み取れるか
• 自社独自の複雑な商品分類ルールや温度帯などの判定を、AIが正しく推定できるか
• AIが作成した登録候補を人間が確認・承認する運用フローが、現場で機能するか

確認しておきたい点

本取り組みは共同PoC（概念実証）の段階であり、実業務への本格導入時期や、具体的な削減時間などの数値効果については現時点で明らかにされていません。

関連リンク

• 関連ページ（Knowfa）：共同PoCに関する詳細情報
• 発表企業サイト：ユーザックシステム株式会社の公式サイト
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報