輸出入業務では、取引先から受領した注文書の内容を確認し、自社のフォーマットに転記して貿易書類を作成する場面があります。

しかし、注文書の書式は取引先ごとに異なるため、担当者が必要な情報を目視で探し、Excelへ転記する作業が発生しがちです。こうした作業には一定の時間がかかるほか、入力間違いやコピー漏れなどのリスクも伴います。
今回の法務AI研究所では、物流・サプライチェーン領域における業務効率化の一例として、注文書から商業送り状を自動作成する仕組みが紹介されました。

今回作成されたのは、取引先から受領したパーチェスオーダー（注文書）をAIが読み取り、自社のコマーシャルインボイス（商業送り状）のExcelフォーマットへ必要な情報を転記するシステムです。
注文番号や取引日、売主・買主、金額、通貨などを抽出し、指定されたセルへ自動で書き込むところまで実装されました。
従来のRPAでは、あらかじめ指定した位置の文字を読み取る方法が中心となるため、帳票のレイアウトが変わると正常に処理できない場合があります。
今回の仕組みでは、AIが文書全体の意味を捉えることで、取引先ごとにフォーマットが異なっていても、必要な情報を特定できるかを検証しました。

また、新たな取り組みとして今回はクラウド上の生成AIではなく、パソコン内で動作するローカルAIを採用しています。

注文書やインボイスには、取引先情報や商品価格などの機密情報が含まれます。ローカル環境で処理を完結させることで、入力したデータを外部サービスへ送信せずにAIを利用できる可能性があります。
実演では、注文書のPDFから必要な情報を抽出し、自社のExcelテンプレートに反映したファイルが生成されました。

研究会では、ローカルAIの活用が適している業務や、実運用に向けた課題について議論しました。
特に、次のような観点が論点となっています。

• 複数の注文書をまとめて処理できるようにする方法

• 取引先ごとにファイルを分類、保存する仕組み

• 一般的な業務用パソコンで実用的な処理速度を確保できるか

• 社内でローカルAIを利用する際のセキュリティルールや承認方法

   

ローカルAIは情報を外部に送らずに処理できる一方で、利用するモデルやパソコンの性能によって速度、精度が変わります。そのため、セキュリティ要件だけでなく、業務量や求める処理速度も踏まえて、クラウド型AIと使い分ける必要がありそうです。

今回の仕組みは輸出入書類を題材にしていますが、異なるフォーマットの書類から必要な情報を抽出し、指定の様式へ転記する業務には幅広く応用できる可能性があります。

法務AI研究所では、今回取り上げた研究テーマについて、今後も検証を重ねながら、セミナーやレポートなどを通じて発信していく予定です。

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