課題
注文はチャットに複数の言語で、営業時間外にも届きます。担当者がそれを読んで受注データに整形し、出荷後の集計も手作業でした。表記ゆれの多い商品名と、時間帯の偏りが負担を大きくしていました。
取り組み
- まず一定期間のメッセージを分析し、時間帯・言語・重複の実態を数えてから設計
- チャットで届く多言語の注文をAIで構造化し、それ以外の経路は人が入力する形に分離
- 注文本文そのものは保存しない設計で、取引情報の扱いを限定
- 商品名の表記ゆれを吸収する対応表を整備し、精度の土台に
- 出荷用の帳票まで自動生成し、現場の端末で扱いやすい形に
結果
PoCとして一連の動作を確認し、確認した仕組み・整備した対応表・設計を左右する発見をまとめた成果報告を納品しました。本番稼働前のため、業務時間の削減量は未計測です。
この案件から言えること
マスタデータの有無と品質は、現物で確認する。 検証に使える正解データの量が設計を左右します。成果報告は作業量ではなく成果物で書く、という点も学びです。