この記事の要点: 株式会社kozokaAIは、ロングライフパンの製造・販売を行う株式会社コモと共同で、生成AIを活用した「コゾカAI 受注AIエージェント」のPoC（概念実証）を実施しました。取引先ごとにフォーマットが異なるFAX注文書を対象に、情報のデータ化から商品マスターとの照合・特定までの一連のプロセスを検証。その結果、検証対象の約90％において即時実運用が可能な「自動化可能」水準に達していると評価されました。
発表内容のポイント
- 多様なFAX注文書から商品特定までの一連の受注処理をAIエージェントで検証
- 検証した帳票の約90％で実運用可能な精度に達し、自動化可能と評価
- 1件あたりの処理時間を約11分から約5分へ短縮し、大幅な工数削減を試算
発表の背景
食品・製造業界の受注現場では、FAXや紙など多様な形式の注文書が混在し、取引先や支店ごとにフォーマットが異なる課題があります。コモでは月間約1,500枚のFAX注文書を7名体制で処理しており、PDF化などのデジタル化は進めていたものの、最終的なシステムへの手入力や、略称・独自表記の判別といった「人の判断」が介在する手作業が残り、属人化の解消やさらなる効率化が求められていました。
何が発表されたのか
今回のPoCでは、実際のFAX注文書52パターンを使用し、文字読み取りだけでなく、商品マスターと照合して正しい商品を特定するまでのプロセスを検証しました。結果として、24％は初期設定のまま、65％は個別調整を行うことで実運用レベルに到達。合計89％が自動化可能と判定されました。これにより、従来1件あたり約11分かかっていた処理時間を約5分に短縮できると想定され、月間約134時間の工数削減効果が試算されています。
製造業・生産管理への見方
製造業や食品メーカーの出荷・生産管理において、受注データの正確性と迅速性は、後続の生産計画や物流手配に直結する極めて重要な要素です。本件は、単なる文字認識（OCR）にとどまらず、表記揺れを吸収して「自社の商品マスターと紐付ける」という、これまで熟練担当者の経験に依存していた判断業務を生成AIで代替できる可能性を示しています。基幹システム（IBM i）との連携も見据えており、ERPの前工程におけるDX推進モデルとして参考になります。
現場で確認したいポイント
- 手書きの訂正や注文に関係のない記述が多い帳票に対する、AIの読み取り精度と確認工数
- 新規取引先の追加や商品マスターの改定時に、どの程度のチューニングや設定変更が必要か
- 既存の基幹システム（IBM i等）へデータを取り込む際の、CSVやAPI連携の運用設計
確認しておきたい点
本リリースに記載されている工数削減効果（月間約134時間）は、PoCの結果をもとに算出した試算値であり、実際の導入後の実績値ではありません。また、後続の基幹システムとの直接連携は今回の検証対象外となっています。
関連リンク
- 株式会社kozokaAI コーポレートサイト：発表企業である株式会社kozokaAIの公式サイトです。
- kozokaAI サービス関連ページ：提供サービスや会社概要を紹介するWebサイトです。
- 発表企業のPR TIMESページ
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 株式会社kozokaAI |
| 発表日時 | 2026-08-26 10:10:01 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
