Knowfa 受注AIエージェントの導入事例
プロダクト詳細導入企業｜株式会社マツヤ
当社とマツヤ、『受注AIエージェント』による受注業務の完全自動化を目指す実証実験結果を公開
掲載日: 2025/10/18
課題・目的
得意先ごとに異なるURLへのアクセスと発注伝票のダウンロード作業に手間がかかる
発注伝票に得意先独自の商品コードが記載されており、基幹システム入力前に自社商品コードへの変換が必要
商品コードの変換と販売管理システムへの入力作業が営業担当者の負担となり営業効率を阻害している
導入後の効果
注文書情報の取得精度が93.03%達成。
基幹システム取込みレイアウト出力が100%自動化。
自社商品コードへの変換が100%自動化。
まとめ
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導入前の課題
得意先ごとに異なるURLへのアクセスと発注伝票のダウンロード作業に手間がかかる
発注伝票に得意先独自の商品コードが記載されており、基幹システム入力前に自社商品コードへの変換が必要
商品コードの変換と販売管理システムへの入力作業が営業担当者の負担となり営業効率を阻害している
得意先ごとの処理ルールや人の判断を要する非定型受注業務はRPAのみでは自動化が困難
導入の目的
売上が増えても業務量が増えない受注業務体制の構築を目指す
人手不足や働き方改革に対応する
IPORTER経由の受注データ取得から基幹システム連携までの一連の受注業務の完全自動化を目指す
新たに類似の取引が発生した場合は自動処理を行う
導入後の効果
注文書情報の取得精度が93.03%達成。
基幹システム取込みレイアウト出力が100%自動化。
自社商品コードへの変換が100%自動化。
一連の動作による検証結果が100%達成。
導入の決め手
生成AIとRPA『Autoジョブ名人』との連携により非定型受注業務の完全自動化が可能
過去の取引データを学習・蓄積させたAIエージェントが新規類似取引を自動処理できる
実証実験で93.0%以上の自動化に成功し、本格導入検討に値する結果が得られた
対応パターンの事前登録によりOCR読み取り結果をAIエージェントが再補完し、基幹システム連携で高結果が得られる
導入のプロセス
IPORTERからの受注データ取得、基幹システム取込みレイアウト出力、自社商品コードへの変換の一連のプロセスを実証実験し、各工程の自動化精度を検証した。
活用方法
IPORTER経由の受注データを取得し、過去の取引データを学習したAIエージェントが商品コードを自社用に変換して基幹システムに連携する。
社内の反応
マツヤからは、受注AIエージェントの導入を本格検討するに値する結果であると高く評価された。
今後の展望
ユーザックシステムはIPORTER利用企業に対し受注AIエージェントの提案活動を強化する。マツヤは完全受注自動化に向けてさらに進めていきたいと考えている。
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株式会社マツヤ
卸売業, 製造業, 飲食業界
51〜100名
非上場
大阪府
西洋料理食材の企画・開発・製造・販売(畜産品素材・加工品,水産品素材・加工品,農産品素材・加工品,乳製品素材・加工品,製菓・製菓材料,調味料,飲料類,酒類等)
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