RPAのその先へ：AIが受発注業務の全プロセス自動化を実現する！大企業向けウェビナー【再放送】

RPAとAIによる受発注業務自動化ウェビナー

RPA導入済みの企業が直面する受発注業務の「壁」

現代のビジネスにおいて、業務効率化は企業の競争力を高める上で不可欠な要素です。特に、製造業、小売業、物流業界といった多くの企業では、日々の受発注業務が大量に発生し、その処理には多くの時間と人的コストがかかります。こうした課題を解決するため、多くの大企業が「RPA（Robotic Process Automation）」と呼ばれる技術を導入し、業務の一部自動化に取り組んできました。

RPAは、定型的なPC操作やデータ入力などをロボットが代行することで、特定の業務プロセスを効率化する強力なツールです。しかし、受発注業務の現場では、RPAを導入したにもかかわらず、「なぜか期待したほどの効率化が実現しない」「結局、人の手作業が残ってしまう」といった声が聞かれることがあります。これは一体なぜなのでしょうか。

RPAの限界と部分的な効率化

RPAは、あらかじめ決められたルールに従って正確に作業を繰り返すことを得意とします。例えば、特定のフォーマットで送られてくる注文書から情報を抽出し、基幹システムに入力するといった定型的な作業には非常に有効です。しかし、受発注業務は常に定型的な作業ばかりではありません。

  • フォーマットの多様性: 取引先によって注文書の形式が異なったり、手書きのFAXが送られてきたりすることもあります。

  • データ不備の発生: 注文内容に誤りがあったり、必要な情報が不足していたりすることも少なくありません。

  • 例外処理の多さ: 特殊な納期指定や、緊急性の高い注文、過去にない取引条件など、通常のルールでは対応できない「例外」が頻繁に発生します。

これらの非定型的な要素や例外処理が発生すると、RPAは途端に対応が難しくなります。RPAは「もしAならばBを実行する」という明確な指示がなければ動けないため、想定外の状況には柔軟に対応できないのです。結果として、RPAで自動化できるのは全体のプロセスの一部に留まり、残りの大部分は依然として担当者の手作業に依存せざざるを得ない状況が生まれてしまいます。

なぜRPAだけでは受発注業務の全プロセス自動化が難しいのか？

受発注業務がRPAだけで全プロセス自動化に至らない主な原因は、その業務が持つ「非定型性」と「例外処理の多さ」にあります。具体的にどのような問題が発生しているのか、詳しく見ていきましょう。

OCRの誤認識と手作業による修正

紙の注文書やPDF形式の帳票をデジタルデータに変換する際によく利用されるのが「OCR（光学的文字認識）」技術です。OCRは非常に便利なツールですが、文字の認識精度は100%ではありません。特に、手書き文字、低品質な画像、複雑なレイアウトの帳票などでは誤認識が発生しやすくなります。

RPAはOCRが読み取ったデータをそのまま処理するだけなので、誤認識があった場合、そのエラーを自動で修正することはできません。結局、担当者がOCRの読み取り結果を一つ一つ確認し、誤りがあれば手作業で修正する手間が発生します。この修正作業は、件数が多ければ多いほど担当者の大きな負担となり、業務効率化のボトルネックとなってしまいます。

取引先ごとのマスタ不備と整合性の課題

企業が扱う商品や顧客、取引先などの情報は、「マスタデータ」としてシステムに登録されています。受発注業務では、注文書に記載された商品名や取引先名と、自社のマスタデータとを照合し、正確な情報をシステムに反映させる必要があります。

しかし、取引先ごとに商品コードの表記が異なったり、新しい商品が追加されても自社のマスタデータが更新されていなかったり、あるいは取引先名が略称で記載されていたりするなど、マスタデータとの不一致が頻繁に起こります。RPAは、マスタデータに完全に一致しない情報を自動で判断し、修正したり整合性を取ったりすることが苦手です。そのため、ここでも担当者が手作業で情報を確認・修正し、マスタデータとの整合性を確保する作業が発生し、業務が滞る原因となります。

非定型・例外処理の多さ

前述の通り、受発注業務には「通常とは異なる」ケースがつきものです。例えば、

  • 緊急注文: 通常のリードタイムでは間に合わない特急対応の注文

  • 返品・交換: 発生頻度は少ないが、複雑な手続きが必要なケース

  • 特別価格の適用: 特定の顧客にのみ適用される割引やキャンペーン価格

  • 複数サプライヤーからの調達: 一つの注文に対して複数のサプライヤーから部品を調達する場合

これらの非定型処理や例外処理は、RPAに事前にルールとして組み込むことが非常に困難です。ルールが増えれば増えるほどRPAのシナリオは複雑化し、メンテナンスも大変になります。結果として、多くの企業ではRPAで対応できる範囲を限定し、非定型・例外処理は「人の手で対応するしかない」と割り切っているのが現状です。

業務の属人化と担当者の負担

RPAだけでは対応できない非定型・例外処理が残ることで、特定の担当者に業務が集中し、「属人化」が進んでしまいます。その担当者が不在の際には業務が滞ったり、引き継ぎに時間がかかったりするなど、ビジネスの継続性や柔軟性が損なわれるリスクがあります。

また、RPA導入後も残る手作業や確認作業は、担当者の心理的・肉体的負担を軽減するどころか、RPAが処理した部分と手作業の部分との連携によって、かえって複雑さが増すこともあります。これは、本来RPAが目指すべき「業務効率化」とは逆行する状況と言えるでしょう。

AI基盤が実現する、受発注業務の「真の自動化」

RPAが持つ限界を乗り越え、受発注業務の全プロセス自動化を実現する鍵となるのが「AI基盤」の活用です。AI（人工知能）は、RPAでは難しかった「判断」や「学習」の能力を持つため、非定型な処理や例外的な状況にも柔軟に対応できるようになります。では、AI基盤が具体的にどのように受発注業務を刷新するのかを見ていきましょう。

AIによる高度な認識・判断能力

AI基盤の最大の強みは、大量のデータからパターンを学習し、人間のように状況を認識・判断する能力です。これにより、RPAが苦手とする曖昧な情報や変動する状況にも対応できるようになります。例えば、過去の取引履歴や担当者の修正パターンを学習することで、次に同様のケースが発生した際にAIが自動で最適な判断を下すことが可能になります。

OCR読取の自動補正機能

AIを搭載したOCRは、単に文字を読み取るだけでなく、文脈を理解したり、過去の誤認識パターンを学習したりすることで、読み取り精度を大幅に向上させます。さらに、誤認識が発生した場合でも、AIが自動で最も可能性の高い候補を提示したり、過去のデータに基づいて自動的に補正したりする機能を持つものもあります。これにより、担当者が手作業で修正する手間を最小限に抑えることができます。

マスタ突合・整合の自動化

AIは、注文書に記載された情報と自社のマスタデータとの間に不一致があっても、その「意味」を理解し、自動で最適なマスタデータとの突合や整合を行うことができます。例えば、取引先名が略称で記載されていても、過去の取引履歴や類似データから正式名称を判断し、自動で紐付けを行うといったことが可能です。これにより、マスタデータの不備による手作業を削減し、データ入力の正確性を高めることができます。

例外処理への柔軟な対応

AI基盤は、あらかじめ全てのルールを定義せずとも、過去の例外処理の事例を学習することで、新たな例外が発生した際に適切な対応策を提案したり、自動で処理を実行したりすることが期待されます。例えば、緊急注文が入った際に、過去の緊急対応事例から最適な配送ルートやサプライヤーを自動で選定し、RPAと連携して処理を進める、といった高度な自動化も視野に入ってきます。

AIとRPAの連携による相乗効果

AI基盤はRPAと対立するものではなく、むしろ互いに補完し合う関係にあります。AIが「判断」や「学習」を行い、RPAがその判断に基づいて「実行」するという連携により、受発注業務の全プロセスをエンドツーエンドで自動化することが可能になります。

  • AI: 非定型データの認識、判断、補正、例外処理の提案

  • RPA: AIの判断結果に基づいた定型業務の高速実行、システム連携

このようにAIとRPAを組み合わせることで、従来のRPA単独では到達できなかったレベルの業務効率化と自動化が実現できるのです。

【再放送】ウェビナーで学ぶ、AIによる受発注業務刷新の全貌

今回、マジセミ株式会社は、株式会社システムサポートを主催として、「【再放送】【大企業向け】RPAで一部の効率化に留まる受発注業務、全プロセスを自動処理に刷新」というテーマのウェビナーを開催します。このウェビナーは、RPAの導入に成功したものの、さらなる効率化の壁に直面している大企業の担当者の方々にとって、非常に有益な情報を提供するものです。

ウェビナーでは、受発注業務における非定型処理や例外処理にAI基盤をどのように適用し、全プロセス自動化を実現するのかについて、具体的な事例を交えながら詳しく解説されます。見逃してしまった方も、この再放送の機会にぜひご参加ください。

ウェビナーで得られる具体的な情報

このウェビナーでは、以下の内容が紹介される予定です。

  • RPAだけでは解決できない受発注業務の課題: 多くの企業が直面している具体的な問題点とその背景。

  • AI基盤を活用した全プロセス自動化の仕組み: OCR読取の自動補正、マスタ突合・整合、例外処理への対応など、AIがどのように機能するのかを分かりやすく解説。

  • 導入後の継続的な最適化支援: ソリューションを導入して終わりではなく、長期的に業務を最適化していくためのサポート体制についても詳しく説明されます。

自社の受発注業務における課題に即したAI活用の具体的な方法や、導入後の運用イメージを検討できる内容となっています。

ウェビナー参加で得られるメリット

このウェビナーに参加し、AIを活用した受発注業務の自動化を検討することで、企業は以下のような具体的なメリットを得ることが期待できます。

  • 業務効率の大幅向上: 手作業や確認作業が削減され、処理速度が向上することで、業務全体の効率が飛躍的に高まります。

  • コスト削減と生産性向上: 人的リソースをより付加価値の高い業務に再配置できるようになり、労働コストの削減と企業の生産性向上に貢献します。

  • 属人化の解消とガバナンス強化: 特定の担当者に依存していた業務がシステム化されることで、業務の属人化が解消され、不正防止や業務品質の均一化にも繋がります。

  • データ活用の促進: 正確なデータがリアルタイムでシステムに反映されることで、経営層はより迅速かつ正確な意思決定を行うための基盤を構築できます。

  • 従業員満足度の向上: 定型的な繰り返し作業から解放されることで、従業員はより創造的でやりがいのある業務に集中できるようになり、モチベーションの向上に繋がります。

ウェビナー主催・協力企業について

本ウェビナーは、以下の企業によって開催・協力されます。

  • 主催: 株式会社システムサポート

  • 協力: 株式会社オープンソース活用研究所、マジセミ株式会社

株式会社システムサポートは、様々な企業のIT課題解決を支援する企業です。そして、株式会社オープンソース活用研究所とマジセミ株式会社が協力し、今回の有益なウェビナーが実現しました。

マジセミが提供するその他の情報

マジセミ株式会社は、今後も「参加者の役に立つ」ウェビナーを企画・開催していくとのことです。過去に開催されたセミナーの公開資料や、現在募集中の他のウェビナーに関する情報は、以下のリンクから確認できます。

マジセミロゴ

まとめ

RPAは業務効率化の強力なツールですが、受発注業務における非定型性や例外処理の多さという課題に対しては、その能力に限界があります。しかし、AI基盤を導入することで、OCRの自動補正、マスタデータの突合・整合、そして複雑な例外処理への対応が可能となり、受発注業務の全プロセスを真に自動化する道が開けます。

今回のウェビナーは、RPA導入の次のステップとしてAI活用を検討している大企業の皆様にとって、具体的な解決策と実践的なヒントを得る貴重な機会となるでしょう。AIとRPAの連携による相乗効果を理解し、貴社の受発注業務を劇的に効率化するための一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。

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