受発注バスターズ株式会社（本社・東京都港区、代表取締役・川人寛徳）は2026年10月28日、受注処理をAIで自動化するサービス「受発注バスターズ」で、ナレッジグラフの実運用を始めたと発表しました。100社・10業種への導入で蓄積した約4.7万件の変換実績をナレッジグラフにまとめ、これをもとにAIエージェントが取引先ごとの変換プログラムを作成します。受発注バスターズは、製造業・卸売業の企業を対象に、FAXやメールで届く帳票の読み取りからデータ化、基幹システムへの連携までを支援するサービスです。
注文書の書式が取引先ごとに違うという課題
製造業・卸売業の受注業務では、FAXやPDFで届く注文書の項目の配置や呼び名（「発注No」と「伝票番号」など）、日付や数字の書き方が取引先ごとに違います。担当者が注文書を目で読んで基幹システムに打ち込む運用では、件数と取引先数が増えるほど転記ミスと人件費が積み上がると同社は説明しています。AI-OCRで文字を読み取るだけでは、基幹システムが取り込める形にはならないとも指摘しています。
過去の変換設定をAIが再利用する仕組み
同社ではこれまで、専門職である情報設計士が現場の担当者から判断基準を聞き取り、帳票のどの項目をどう変換してCSVのどの列に入れるのかという変換設定を、1社ずつ作ってきました。3年間で100社分、約4.7万件になった蓄積を、2026年7月に52,724件の要素と179,339件のつながりからなるナレッジグラフとして構造化しています。ナレッジグラフは、過去の変換実績に業務用語34語や変換パターン23種類など人が整理したルールを組み合わせ、項目の呼び名と対応する項目とを結びつけています。AIエージェントはこれを使って過去の変換ルールを再利用し、前例にない項目は推論で補います。
取引先14社分の注文書で最終データを照合
検証の対象は、製造業の取引先14社分の帳票様式です。プログラムの作成に使っていない注文書39ファイルを処理し、出力したCSV34列のすべてを正解データと1セルずつ照合したところ、4,080セルのうち3,964セルが一致し、一致率は97.2%でした。同社によると、この数値は文字の読み取り率ではなく、基幹システムに取り込む最終データが正解と一致した割合です。この値は製造業の取引先14社分の帳票で測ったもので、同社は今後、検証の対象を広げるとしています。
導入時の設定作業をAIが担う計画
これまでの導入では、顧客が帳票ごとの出力ルールを出力指示書として整理し、情報設計士がそれをもとに設定を作ってきました。導入には1〜2か月かかっています。今後は必要な設定のうち約70%をAIエージェントが作成し、確信度の低い部分だけを人が確認する形に変えていく方針です。顧客が出力指示書を作成する手間をなくし、導入期間の短縮を目指すとしています。
受発注システムを比べるときに見ておきたい点
編集部では、文字の読み取り率ではなく、基幹システムに取り込む最終データの一致率で検証結果を示している点に注目しています。受発注システムの比較ハブでも、FAXの注文をAI-OCRで取り込む構成が紹介されています。FAXやPDFの注文書が多い企業がサービスを比べる際は、読み取った項目を基幹システムのどの列に入れるかの設定を誰が作るのか、一致しなかったセルを誰がどう直すのかを確かめておきたいところです。同社は無料トライアルの申し込みを受け付けています。
出典: 受発注バスターズ株式会社プレスリリース（PR TIMES・2026年10月28日配信）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000059.000054461.html