RECERQA 受発注エージェント

受発注業務の生産性を高める
AIエージェント

顧客からの商品問い合わせ、見積書の作成、受注登録、在庫確認、注文書の作成、納品消込など、貴社のあらゆる受発注業務のプロセスをAIエージェントが革新。サプライチェーンマネジメントの計画精度と実行速度を高め、生産性を飛躍的に高めます。

受注から発注まで、
あらゆる入力と判断をAIがサポート

貴社のあらゆる受発注業務のプロセスをAIエージェントが革新。
サプライチェーンマネジメントの計画精度と実行速度を高め、生産性を飛躍的に高めます。

機能説明

見積査定エージェント

100ページの見積明細も、AIが全行自動査定。購買部の交渉をサポート

数十から数百ページの複雑な見積明細も、PDFをアップロードするだけでAIが全行を自動で読み取りデータを構造化。過去の取引単価だけでなく、個別条件や外部情報と自動で比較・査定し、購買部のコスト交渉をサポートします。

＜内容＞【間接材の発注時に購買交渉を行うケース】
従来OCRでデータ化できなかった非定型フォーマットの⾒積書を明細単位でデータ化・蓄積し、査定の元情報に。外部情報や取引先毎のルールも参照させ、見積査定業務を自動化。

＜内容＞【間接材の発注時に購買交渉を行うケース】
従来OCRでデータ化できなかった非定型フォーマットの⾒積書を明細単位でデータ化・蓄積し、査定の元情報に。外部情報や取引先毎のルールも参照させ、見積査定業務を自動化。

100ページの見積明細も、AIが全行自動査定。購買部の交渉をサポート

数十から数百ページの複雑な見積明細も、PDFをアップロードするだけでAIが全行を自動で読み取りデータを構造化。過去の取引単価だけでなく、個別条件や外部情報と自動で比較・査定し、購買部のコスト交渉をサポートします。

＜内容＞【間接材の発注時に購買交渉を行うケース】
従来OCRでデータ化できなかった非定型フォーマットの⾒積書を明細単位でデータ化・蓄積し、査定の元情報に。外部情報や取引先毎のルールも参照させ、見積査定業務を自動化。

＜内容＞【間接材の発注時に購買交渉を行うケース】
従来OCRでデータ化できなかった非定型フォーマットの⾒積書を明細単位でデータ化・蓄積し、査定の元情報に。外部情報や取引先毎のルールも参照させ、見積査定業務を自動化。

機能説明

見積作成エージェント

顧客の曖昧な注文に対して、AIが商品DBから即座に候補を選定。

顧客からの曖昧な依頼内容でも、AIがデータ化された膨大な製品カタログや過去の取引実績から文脈を理解して適合する製品候補を瞬時に特定。属人的で時間のかかっていた商品調査をなくし、即座に見積作成を可能にします。

＜導⼊効果＞【商品特定〜見積作成までをAIが一気通貫で実行】
見積依頼に対して、どのメーカーから仕入れるのが適切なのか？カタログを開いて調べていた工数を削減。さらに、諸条件を自動的に考慮することで、後続の見積作成業務も効率化。

＜内容＞【品番が特定されない見積が来るケース】
メーカーの取り扱いカタログや取引条件をまとめてデータ化し、見積依頼先を自動判定。更に、企業特有の条件を考慮して、見積作成までを自動化。

顧客の曖昧な注文に対して、AIが商品DBから即座に候補を選定。

顧客からの曖昧な依頼内容でも、AIがデータ化された膨大な製品カタログや過去の取引実績から文脈を理解して適合する製品候補を瞬時に特定。属人的で時間のかかっていた商品調査をなくし、即座に見積作成を可能にします。

＜導⼊効果＞【商品特定〜見積作成までをAIが一気通貫で実行】
見積依頼に対して、どのメーカーから仕入れるのが適切なのか？カタログを開いて調べていた工数を削減。さらに、諸条件を自動的に考慮することで、後続の見積作成業務も効率化。

＜内容＞【品番が特定されない見積が来るケース】
メーカーの取り扱いカタログや取引条件をまとめてデータ化し、見積依頼先を自動判定。更に、企業特有の条件を考慮して、見積作成までを自動化。

機能説明

納品消込エージェント

届いた納品書を、AIが自動で発注内容とスピード照合。

これまで目視確認していた消込業務を自動化。納品書をスキャンするだけで、AIが発注データと明細単位で自動照合します。金額や数量のズレ（不備）のみを瞬時に検出し、人はエラー修正に集中できるため、日々の確認工数を劇的に削減します。

＜導⼊効果＞【納品書の入力作業、消込照合作業が不要に】
人が納品書を全て目検でチェックし、その結果を基幹システムへ手入力していたところ、データ化・突合を自動化することで、最低限のチェックで業務が完了し、大幅に工数削減。

＜内容＞【明細レベルで発注データと消込しているケース】
届いた納品書をまとめてデータ化し、基幹システム内の発注データと自動照合。商品、金額、数量等、任意の項目でAIが自動消込を行う。

届いた納品書を、AIが自動で発注内容とスピード照合。

これまで目視確認していた消込業務を自動化。納品書をスキャンするだけで、AIが発注データと明細単位で自動照合します。金額や数量のズレ（不備）のみを瞬時に検出し、人はエラー修正に集中できるため、日々の確認工数を劇的に削減します。

＜導⼊効果＞【納品書の入力作業、消込照合作業が不要に】
人が納品書を全て目検でチェックし、その結果を基幹システムへ手入力していたところ、データ化・突合を自動化することで、最低限のチェックで業務が完了し、大幅に工数削減。

＜内容＞【明細レベルで発注データと消込しているケース】
届いた納品書をまとめてデータ化し、基幹システム内の発注データと自動照合。商品、金額、数量等、任意の項目でAIが自動消込を行う。

機能説明

商品検索エージェント

属人的な商品知識を、蓄積されたデータとAIで標準的な知識へ。

商品規格書やカタログに記載された正規化しずらい商品情報を自動データ化。データが蓄積されることで、曖昧な検索や商品探索を知識がない人でも誰でもできるように。

＜導⼊効果＞
お客様からの問い合わせに対して商品情報を調べ、回答に時間が掛かっていたところ瞬時に回答することを実現。更に、属人的に回答をしていた内容も平準化し、顧客対応力を向上。

＜内容＞【品番のない曖昧な情報で注文が来るケース】
商品情報を隈無くデータベースに格納することで、お客様からの問い合わせに対して、営業やカスタマーサクセスが誰でも同じ品質で回答することを可能に。

属人的な商品知識を、蓄積されたデータとAIで標準的な知識へ。

商品規格書やカタログに記載された正規化しずらい商品情報を自動データ化。データが蓄積されることで、曖昧な検索や商品探索を知識がない人でも誰でもできるように。

＜導⼊効果＞
お客様からの問い合わせに対して商品情報を調べ、回答に時間が掛かっていたところ瞬時に回答することを実現。更に、属人的に回答をしていた内容も平準化し、顧客対応力を向上。

＜内容＞【品番のない曖昧な情報で注文が来るケース】
商品情報を隈無くデータベースに格納することで、お客様からの問い合わせに対して、営業やカスタマーサクセスが誰でも同じ品質で回答することを可能に。

機能説明

受注登録エージェント

複雑な注文書の内容と引当条件を自動的に判断し、登録を自動化。

あらゆる記載方式で受ける注文書の内容を自動的に構造データ化。さらに、顧客毎の取引条件や倉庫毎の在庫情報等、引当ルールを自動的に判別し複雑な受注登録業務を自動化。

＜導⼊効果＞
あらゆるフォーマットの発注書を正規化データに自動変換することで入力工数を削減。更に、諸条件を加味した発注受け入れを自動化することで更なる省力化を実現。

＜内容＞
FAXやPDFで届いたあらゆる種類の注文書を自動でデータ化。更に、顧客毎の取引条件や倉庫毎の在庫情報までを確認し、発注登録を自動化。

複雑な注文書の内容と引当条件を自動的に判断し、登録を自動化。

あらゆる記載方式で受ける注文書の内容を自動的に構造データ化。さらに、顧客毎の取引条件や倉庫毎の在庫情報等、引当ルールを自動的に判別し複雑な受注登録業務を自動化。

＜導⼊効果＞
あらゆるフォーマットの発注書を正規化データに自動変換することで入力工数を削減。更に、諸条件を加味した発注受け入れを自動化することで更なる省力化を実現。

＜内容＞
FAXやPDFで届いたあらゆる種類の注文書を自動でデータ化。更に、顧客毎の取引条件や倉庫毎の在庫情報までを確認し、発注登録を自動化。

機能説明

発注最適化エージェント

仕入先の条件を自動判定し、発注内容を最適化。

最低発注ロットや配送リードタイムなど、仕入先毎の複雑な条件を判断し発注内容を最適化。自社在庫を効率的に回すためのアクションを効率的且つ効果的に自動実行可能とします。

＜導⼊効果＞
日々、取引先によって異なる仕入条件と注文量を確認しながら、発注調整をしていた業務が効率化。また、非常に複雑な調整業務を平準化することで、業務リスクを削減。

＜内容＞
受注内容に紐づいて、仕入先への発注案を自動作成。拠点毎の在庫情報や仕入条件、仕入時の配送条件等に基づいて、発注内容をサジェスト。

仕入先の条件を自動判定し、発注内容を最適化。

最低発注ロットや配送リードタイムなど、仕入先毎の複雑な条件を判断し発注内容を最適化。自社在庫を効率的に回すためのアクションを効率的且つ効果的に自動実行可能とします。

＜導⼊効果＞
日々、取引先によって異なる仕入条件と注文量を確認しながら、発注調整をしていた業務が効率化。また、非常に複雑な調整業務を平準化することで、業務リスクを削減。

＜内容＞
受注内容に紐づいて、仕入先への発注案を自動作成。拠点毎の在庫情報や仕入条件、仕入時の配送条件等に基づいて、発注内容をサジェスト。

USERS

私たちは、AIの社会実装で業務のあらゆる壁を越えていきます。

  • 花王株式会社

  • 日鉄物産株式会社

  • 味の素AGF株式会社

  • 三菱商事ケミカル株式会社

  • 栗田工業株式会社

  • 丸紅情報システムズ株式会社

  • 山下医科器械株式会社

  • サンメディックス株式会社

  • 株式会社久世

  • エイチ・エス損害保険株式会社

  • スターティアテクノス株式会社

  • 株式会社メディアテック一心

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  • ヤマモリ株式会社

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  • 株式会社No.1

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RECERQAの技術 - 独自のアーキテクチャ

L4+

Self-Improving Operations

エージェントが実行。
AIが自律的に業務を遂行し、人は例外対応に集中できる。

L4

Execution

人間が実行。
AIの推薦を人が確認・承認し、業務を完遂する。

L3

Agent

データとルールを参照し、エージェントが自律的に実行する。

L2
RECERQA Rules And Flow Templates

業界・個社固有のルールを、AIが扱う手順書（AOP）へと変換・保持する。

L1
RECERQA Unified Ontology Normalizer

あらゆる形式のデータを、AIが扱いやすい形に変換・蓄積する。

FAQ

よくある質問

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