ZENPORT、AIエージェント「ZenRead」の文脈データ照合を強化

グローバルサプライチェーンの現場では、船積書類に記載される品名が取引先ごとに異なる形式や呼び方で届きます。AI-OCRの普及により文字を読み取る工程の自動化は進みましたが、読み取った内容が自社のどの品目にあたるのか、どの注文のどの明細に対する書類なのかの判定は、依然として担当者の経験と手作業に残っています。書類の読み取りとデータ化が進むほど、その先の突合作業が負担の大きな手作業となっていました。

Zenportが書類AIに置く基準は、文字を読めることだけではありません。読み取った内容がお客様のどの品目で、どの注文のどの明細に対するものかまで接続されることです。ZenReadは、書類の到着を起点に、品目の特定から注文明細への突合までを一連で進めます。判定そのものをなくすのではなく、人の確認が必要なものに限って人が確定することで、判定業務の負担を大きく軽減します。現在はAIエージェントとして、読み取りから突合までを一連で実行します。取引先の書式にも、お客様の基幹システムにも、変更は求めません。

ZenReadは、船積書類に記載された商品がお客様の品目マスタ上のどの品目にあたるかを特定します。品目の判定に確率的なスコアは用いません。取引先・数量・単価などの付帯情報と、同期された基幹データ上の各取引先との取引実績を照合し、その取引の文脈の中で品目を特定します。これにより、取引先ごとに異なる体系で記された品目名をお客様の品目へ読み換えます。また、読み取った書類がどの注文のどの明細に対するものかまでひも付けます。書類の到着を起点に、どの注文分が輸送中にあり、どの注文残が残っているかを更新します。訂正・分割・複数の書類がまたがる場合も、注文明細との関係を保って管理します。

船積みを終え、まだ着荷していない洋上在庫は、実地棚卸ができず、数量や内訳の根拠が取引先ごとの書類に分散しています。ZenReadの突合により、どの品目がどれだけ輸送中にあるかを、注文明細の単位で、書類の到着を起点に把握できます。日々の輸出入業務の中で扱う船積書類から、洋上在庫を捉えることが可能です。台帳をつけるための記録が、業務の流れの中で積み上がります。

取引先ごとの業務・書式や、既存の基幹システムとの連携を前提に導入できます。既存のデータを活用することで、新たな手入力を原則として増やしません。お客様が本サービスに入力・連携したデータおよび生成結果は、他のお客様が閲覧・利用できないよう管理します。また、これらのデータが共用AIモデルの学習・改善に使用されない契約・設定の生成AIサービスを利用します。お客様の明示的な同意または指示がない限り、当社がこれらのデータをモデル学習に利用することもありません。

A. 船積書類を読み取り、取引先ごとに異なる品目名を自社の品目に読み換え、どの注文のどの明細に対する書類かを自動で判定するAIエージェントです。

A. 書類に記載された取引先・数量・単価などの付帯情報と、基幹データ上の取引実績を照らし合わせ、取引の文脈から品目を特定する方法です。確率的なスコアは用いません。

A. いいえ、取引先の書式やお客様の基幹システムに変更を加えることなく導入できます。既存のデータを活用し、新たな手入力も原則として増やしません。

• Zenport公式サイト
• Zenport代表note

O!Productニュース編集部からのコメント

取引先ごとに品名の表記が異なる問題は、貿易実務で大きな負担になります。確認が必要な案件だけ人が判断する設計なら、担当者の経験を生かしつつ突合作業を減らせそうです。

引用元：PR TIMES