管工機材、住宅設備、建材などを扱う卸商社において、請求業務は「最も神経を削る業務」の一つです。 一つの現場で数百〜数千の部材が動くため明細行数は膨大になり、かつ掛売りの商習慣上、請求ミスは即座に信用の失墜につながります。
今回のインタビューに応じた担当者も、かつてはその重圧の中にいました。
「以前は人力で2日ほどかけて夜遅くまで処理をしていたと聞いています」
この言葉通り、多くの現場では「システムに入力したデータが正しいか」を、人間が目視で一行ずつ突き合わせる作業を行っています。ここにRPAやAIツールを導入しても、「機械が間違えていないか不安」という心理から、結局人間がすべての数字を再確認してしまうケースが後を絶ちません。これでは、入力の手間は減っても「確認の時間」は減らず、抜本的な解決にならないのです。
自動化プロジェクトを成功させるために必要なのは、ツールそのものの性能以上に「運用ルールの変更」です。
本事例で確立されたのは、全件をチェックするのではなく、AIが処理しきれなかった「例外」と、ビジネス上の最大リスクである「請求漏れ」だけに人間のリソースを集中させる「監査型運用モデル」です。
失敗しやすい「従来型の自動化」と、今回成果を上げた「監査型の自動化」の違いを整理しました。
インタビューの中で、担当者は現在の運用についてこう語っています。
「ステータスが合っていないものがあれば確認をしていますが、『請求が抜けていないか』だけを重点的に見ておけば良い状態です」
この運用設計が優れているのは、「金額の間違い（計算ミス）」のリスクを捨てているわけではなく、システム連携さえ正しければ計算ミスは起きないという前提に立ち、人間が最も気づきにくい「データの連携漏れ（請求抜け）」にチェック機能を絞っている点です。
「AIさくらさん」のような高度なAIソリューションであれば、処理が正常に完了しなかったデータや、イレギュラーなステータスを持つデータだけをアラートとして吐き出すことが可能です。人間はこの「アラートリスト」だけを処理すればよく、正常な99%のデータを見る必要はありません。
「監査型運用」への移行による効果は、劇的なものでした。かつて丸2日、夜遅くまでかかっていた業務は、現在「自動化されたものをチェックするだけ」の状態になっています。
「現在は安定して動いていて、とても助かっています。（中略）今は自動化したものをチェックするだけで済むようになりました」
定量的（時間的）な削減効果に加え、定性的な「働き方の質の変化」も見逃せません。
「大きいのはやはり『時間の使い方が変わった』ことですね。請求処理に追われることがなくなった分、他の業務に余裕を持って取り組めるようになりました」
毎月決まった時期に訪れる「絶対にミスできない長時間労働」からの解放は、担当者に大きな「心の余裕」をもたらしています。確認作業も慣れればスムーズになり、安心してシステムに任せられる領域が広がっていく。これこそが、DXが目指すべき「人とデジタルの協働」の理想形です。
今後については、「気づいた点をフィードバックし、より精度の高い仕組みにしていく」としており、運用しながらAIを育てていく姿勢が、さらなる業務効率化を生む好循環に入っています。
A: 基本的に大丈夫です。システム間のデータ連携（API連携やCSV取り込み）さえ正常であれば、プログラムが計算ミスをすることはありません。人間は「データが連携されていない（請求漏れ）」や「エラーログ（ステータス不一致）」の確認に集中することで、全体のリスクを効率よく管理できます。
A: 対応可能です。むしろ明細行数が多い業種ほど、人間による目視確認の限界を超えているため、AIによる自動処理と「監査型運用」の導入効果が最大化します。
AIさくらさん（澁谷さくら）
ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。
AIエージェント さくらさん
サービスを詳しく知りたい方はこちら
