書類からのAIオーダー取り込み機能をテスト中

LiteTMSでは現在、輸送書類を読み取り、構造化された運行指示書の下書きを作成し、ワークスペース内の既存データと照合したうえで、配車担当者に対して確定前に確認が必要な項目を的確に示す「AIオーダーインポーター」のテストを実施しています。

目指すところは極めてシンプルです。PDF、スキャン画像、オフィス文書、メールなどにすでに記載されている情報を、配車担当者が手作業で打ち直す手間をなくすことです。

白紙から始めないための2つの方法

繰り返し発生する案件には、すでに「マッチコード」が機能しています。実績のある運行パターンを保存しておけば、コードや名称で検索し、次回以降の類似業務の起点として呼び出せます。ルート、乗員、関連書類、ジオフェンシング、運賃・財務の各設定を、保存パターンにあらかじめ含めておくことが可能です。

一方、AIインポーターが対応するのは異なるケースです。社外から届くオーダーのレイアウトは顧客独自のものであり、LiteTMSの形式とは一致しません。送信元ごとに個別テンプレートを作成する代わりに、配車担当者は書類をアップロードし、LiteTMSに読み取りを指示するだけで済みます。

これにより、オーダー作成画面には2種類の実践的なショートカットが用意されます。定期的な案件にはマッチコードを使い、手作業で項目ごとに転記しなければならない外部書類にはAIを活用します。

LiteTMSが読み取り、作成するデータ項目

現在のテスト環境では、PDF、一般的な画像形式、DOC/DOCXファイル、およびEML形式のメールファイルに対応しています。テキストの一部を切り取って貼り付ける必要はなく、ファイル全体を一括で読み取ります。

読み取った内容から、構造化された1件の運行指示書データが作成されます。書類の記載内容に応じて、下書きには以下の情報が含まれます。

1. 発注元（荷主）および個別の請求先（荷受人など）。
2. 積地・着地の各拠点、住所、発着日時、時間枠、参照番号（リファレンス）、連絡先。
3. 貨物明細、重量、数量、荷姿、パレット数、ローディングメーター（LDM）、容積、ADR分類（危険物クラス）、指定温度。
4. トラクターおよびトレーラーの車両登録番号（ナンバープレート）、乗務員情報、運賃、通貨、付加価値税（VAT）、支払条件。
5. 書類に記載のない項目は、空欄のまま保持されます。抽出ルールにおいて、納税者番号、ナンバープレート、運賃など、原文に存在しない数値をAIが勝手に推測・補完しないよう厳格に制御されています。

実用性を左右する確認画面での照合処理

ファイルの読み取りは、処理全体の半分に過ぎません。LiteTMSは次に、抽出されたデータを自社データベースに登録済みのレコードと照合します。

取引先は納税者番号または会社名で照合されます。発着拠点は実際の地理情報と紐付けられ、ナンバープレートは車両台帳と突き合わされます。確認画面では、確実に一致した項目、推測による候補、未照合の項目が明確に色分け・区分されます。

この区別は極めて重要です。すべての入力欄を無批判に埋めてしまうシステムは、後々コストのかかる重大なミスを見落とす原因になります。LiteTMSではそうした挙動を避け、どの書類を読み取り、何を抽出し、どこが一致し、どれが推測候補であり、どこに人の判断が必要なのかを一目で把握できる作業サマリーを提示します。

配車担当者は、提示された候補から別の取引先を選択したり、正しい拠点を検索したり、抽出された貨物明細や運賃の数値を修正したり、特定された車両をそのまま配車するかどうかを判断できます。この確認作業を終えて初めて、通常のLiteTMSオーダー登録処理を経て案件が正式に確定・作成されます。

現在検証を進めている内容

このパイプラインはすでにLiteTMS内で稼働しており、運行管理の標準機能として組み込む前の最終テストを行っています。運送会社に送られてくる書類の形式は千差万別です。システム生成された明瞭なPDF、撮影された画像、メールのやり取り、手書きのメモが混在するスキャンデータなど、それぞれ異なる課題が存在します。

私たちは単なる抽出精度以上の項目を検証しています。照合サマリーが事実を正確に伝えているか、信頼度の低い候補が分かりやすく明示されているか、そして例外的な箇所の修正が最初から手入力するよりも迅速に行えるかどうかの確認を重ねています。

本機能は段階的に導入し、より多様な帳票レイアウトへの適合テストを進めています。正式リリースの前に、照合サマリーの精度向上と手動修正フローの改善に十分な時間を充てるためです。

配車業務の現場がどう変わるか

手作業によるデータ入力は、配車担当者の集中力を2度にわたって奪います。まず書類の内容を読み込み、次に会社名、住所、日時、参照番号、積載物、運賃レートをTMSへ転記しながら再度読み直すことになります。本当に頭を使うべき配車判断は、この入力作業が終わった後でなければ始められません。

AIオーダーインポートは、担当者の意識を「例外事項の判断」だけに集中させます。書類は自動的に下書きへと変換され、社内データとの照合が可能な限り行われ、配車担当者は確認が必要な限られたリストに目を通すだけで済みます。マッチコードが定期案件に対して行う「空のフォームではなく信頼できる社内パターンから開始する」というアプローチを、外部書類に対しても同様の形で実現するものです。

これこそが、私たちが追求する業務効率化です。転記作業を減らし、判断力が求められる本来の配車・利用運送業務により多くの時間を充てられる環境を整えます。

AIオーダーインポーターは現在最終テスト段階にあり、近日中に標準のオーダー作成機能として利用可能になります。LiteTMSのワークスペースを作成して、ブログで今後の進捗をご確認ください。

よくある質問（FAQ）

LiteTMSはPDFやメールから直接オーダーを作成できますか？

現在テスト中のAIインポーターは、PDF、画像、各種オフィス文書、EML形式のメールファイルを読み取り、構造化された運行指示書の下書きを生成できます。ユーザーはその下書きを確認・承認したうえで、LiteTMS上に正式なオーダーを作成します。

配車担当者が確認せずに、AIが自動でオーダーを確定させてしまうことはありますか？

ありません。LiteTMSはまず抽出されたデータ、照合結果、推測候補、未解決の項目を一覧表示します。配車担当者が必要に応じて修正を行い、明示的に承認して初めてオーダーが確定します。

取引先や住所が自動照合できなかった場合はどうなりますか？

確認画面において、無理に確定データとして扱うことはせず、「候補」または「未照合」として明示されます。ユーザーは別の候補を選択したり、正しいマスターデータを検索したり、不足している情報を手動で入力することができます。

AIオーダーインポートとマッチコードの違いは何ですか？

マッチコードは、LiteTMS内に保存された既存の運行パターンをもとに呼び出す機能で、定期便や反復業務に適しています。AIオーダーインポートは、外部から届いた書類を出発点とし、そこに記載された情報から下書きデータを自動生成する機能です。