生成AIは物流の書類管理をどのように最適化するか
生成AIの活用方法として最も一般的なものはチャットボットの開発ですが、書類の作成・管理・変換とも非常に相性が良いと考えられます。
今回は物流の業務の中で登場する書類と、それに対する生成AIの活用方法を紹介していきたいと思います。
そもそも生成AIの価値はなにか
物流の書類管理と生成AIの活用方法を紹介する前に、そもそも生成AIが持つ価値はなにかを考察してみたいと思います。
人によって生成AIが持つ価値はさまざまだと思いますが、その中でも大きな価値の1つとして、「データの統合を自動化すること」が挙げられると私は考えています。
それにはまずデータの抽出を正確に行う必要があり、この業務は従来使用していたシステムから取得するか、PDFやExcelの書類であればOCRという技術でテキストを取得する必要があります。
そして抽出したデータを、プロンプト（生成AIへの指示文）を用いて1つのデータフォーマットに統合することができれば、複数のシステム上で動いていた個別のデータを一元化することができます。（実際にはもう少し技術的に難易度の高いプロセスを踏む必要がある場合がほとんど）
これは物流に限らない話ですが、多くのステークホルダーが複雑に関わりあっていて尚且つ、各々のステークホルダーが個別のシステムでデータを管理しているとなれば、情報の伝達やフォーマットの加工に時間がかかると思われます。
物流業界で考えると、大手企業であればERPや輸送管理システム（TMS, Transportation Management System）、倉庫管理システム（WMS, Warehouse Management System）といったシステムが導入されていると思います。
これらのシステム内の、非構造や半構造化されているようなデータの統合ができるようになれば、取引相手とのデータ転送が自動化できるはずです。
運送委託契約時の発注書の受付
現状として、荷主はメールや電話、メッセージアプリなどで運送業者に荷物の見積もりを依頼しているか、または運送業者が荷主のシステムにログインして注文情報を取得し、そのデータを運送業者が使っているシステムに転記しています。
1日数千件やり取りされる荷物に対し、毎回この業務が発生するとなると、合計で何十時間もかかってしまいます。
生成AIをこの業務にうまく適用させることができれば、どのような形式であっても積載データを抽出し、それを運送業者側のシステムに合う形に加工してデータ受信することが可能です。
輸送完了後の請求書の管理
仮にある物流会社が、数十以上の取引先を持っている場合、請求書をやり取りする件数は非常に多くなります。
また….
続きはこちらのメディアに記載しています。
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皆様の情報収集に役立てば幸いです。
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