鉱業 / 産業用鉱物
Sibelco：顧客メールと添付文書から購買注文を分類
- 企業
- Sibelco
- 国
- ベルギー
- 導入状況
- 運用中
- 資料公開
- 日付の基準
- 資料が公開された時点。導入を開始した日とは異なる場合がある。
- 根拠の確認方法
- 原文の本文を閲覧
業務課題
Sibelcoの共通メールボックスには、購買注文だけでなく輸送依頼、苦情、請求書も届いていた。顧客ごとに製品名やコードが異なり、顧客サービス担当者は最初に実際の購買注文を判別する必要があった。供給元のCROPLANDは、長年の業務ルールの一部が担当者の経験にしか残っておらず、例外と判断手順を共同で整理する必要があったと説明した。
使った技術とデータ
CROPLANDとSibelcoはOpenAIの言語モデルを使う注文受付エージェントを構築した。受信メールをSalesforceのケースとして記録し、技術仕様書を含む添付ファイルを個別に分析して分類する。別のモデルが無関係なファイルを除外し、重複処理も確認する。判断に自信がない文書は担当者に渡して人が処理する。既存システムと接続してまず分類業務を変え、ERPで直接操作する機能は次の段階とした。
成果
CROPLANDは、分類精度が従来の80〜85%から95%超になり、注文1件当たり約30分の手作業を削減したと発表した。顧客サービス担当者は、文書の種類を見分ける時間を注文処理、追加連絡、品質管理に振り向けられるようになったと説明した。
限界と残る課題
原文は精度評価の標本、測定期間、担当者に渡した文書の割合を示していない。次段階のERP直接操作が既に稼働している根拠もない。
出典
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。