事業者の課題に応える衛生管理ソリューションを提供

事業者向けに業務用洗剤などを販売されていますね。

カスタマートレードセンター 統括部長（以下、統括部長）：
私たち花王プロフェッショナル・サービスは、一般家庭で使われる日用品とは違い、業務用の洗剤をはじめとした衛生管理製品の製造販売を行っています。

主な取引先は、病院、介護施設などのメディカル・ヘルスケアサービス分野、飲食店や食品加工場などのフードサービス分野、その他にホテルやアミューズメントパークなどのレクリエーションサービス分野と、幅広い業種にご利用いただいています。

カスタマートレードセンター 統合オペレーショングループ部長（以下、部長）：
製品だけでなく、顧客の衛生業務全体を考慮したオペレーション改善も提案しています。そうすることで、事業所のアルバイトやパートの方たちは少ない人数で安全かつ高品質な清掃ができ、人材不足の解消につなげています。

どうしても残ってしまうFAX発注書の手入力作業

受注業務のコストが課題と伺いました。

統括部長：
受注業務はアウトソーシングしていたのですが、取引先が増えるにつれコストも増えていったため花王グループ内で内製化しました。全国に8カ所の営業拠点があり、卸業者からの注文を各拠点のオペレーターが受けています。注文の6割がFAXなので、総勢40名ほどが業務用品の発注書1日1400枚ほどを販売管理システムに手入力していました。

手作業の手間や時間を減らすため、2017年に取引先が無料で使える受発注システム『BtoBプラットフォーム受発注ライト』を導入しました。導入後は、営業スタッフがFAX発注から受発注システムでの発注に切り替えるよう取引先にお願いしてきました。その成果もあり、FAX注文の割合は6割から4割まで減ったのです。

しかし、新たな取引先が増えたこともあり、FAX発注書の件数はほぼ変わっていません。さらに、発注側と受注側の双方が基幹システムでデータ管理していても、発注側の基幹システムはFAX発注を前提として発注書を出力しているため、結局のところ受発注する際にFAXでアナログ化されるケースが多いのです。そうした背景で、当社のFAXの手入力が減らない要因になっていました。

FAX発注書はどのように処理されるのでしょうか？

統括部長：
FAX発注書は当社書式と取引先書式の2種類あります。当社書式の発注書は取引先コード、JANコード、納期などを記載しています。一方、取引先の書式は項目が少なく、受注処理が難しい場合が多いのです。

そのためオペレーターは、常に“間違ってはいけない”というストレスのなかで仕事をしなければなりません。受注内容がどうしてもわからない場合は、営業スタッフに問い合わせなければならず、受けた営業スタッフは一旦業務をストップして対応しますし、必要であれば取引先に直接問い合わせをしてオペレーターにフィードバックするという余計なやり取りも発生します。この効率の悪さを解消しなければなりませんでした。

AI-OCR導入前の事前準備が重要

オペレーターの負担解消は、どう進めていったのでしょう。

統括部長：
結局、取引先のシステムや業務フローは変えられません。だからといって残った4割のFAX受注をそのままにしては、オペレーターの負担は軽減できません。そこでFAXをOCRで読み取る必要があると考え、2022年秋に『BtoBプラットフォーム受発注ライト』のオプション機能『発注書AI-OCR』を導入したのです。

最初は試験的に、一番難しい取引先10社の発注書からチャレンジしました。難しいというのは、例えば発注する担当者によって商品名がバラバラということがあります。中には、1つの商品に対して30パターンの商品名が存在するものもありました。そのため、読み込みの自動化に向けて入念な準備をしていったのです。

どのように準備されたのでしょうか？

部長：
過去３ヶ月分のFAX発注書を確認して、1つの商品に対して複数ある商品名を洗い出します。そのパターンを『発注書AI-OCR』に登録することで、FAXが届いた際に商品名と商品マスタを自動的に紐付けるようにしました。
統括部長 ：
AIがどこまでできるか想像していませんでしたし、導入しても事前の準備がなければ、取引先の情報を記憶して自動化するまでに、結局は人の手と時間が必要になります。事前の準備が大切なのです。

基幹システムとのCSV連携もスムーズ

OCRは効果があったのでしょうか？

部長：
事前の準備もあり、読み込ませたFAXから商品が正しく特定されているのが分かったときには、素晴らしいと感じました。事前の準備で記憶させた複数の商品名とは別の名称が来たとしても、その都度商品マスタと紐づけてしまえば、次からは自動で商品を特定してくれます。

統括部長 ：
システムによる自動化では、何より重要なのは読み取った商品名を社内の基幹システムが持つ商品マスタと紐づけることです。『発注書AI-OCR』は『受発注ライト』の商品マスタと連携できるので、基幹システムにCSVデータを取り込めば出荷まで完全に自動化できます。

『発注書AI-OCR』の導入前は、FAX発注書1枚を処理するのに平均5分かかっていました。それが導入後は1分で終わります。現在、取引先書式のFAX発注書は月間6000枚あります。まずはテストで稼働した取引先10社のFAX発注書3000枚を対象に自動読み込みを始めて、徐々に枚数を増やして手入力の削減をしています。AIで入力の精度も高くなりますし、内容が不明な場合に営業スタッフの時間を割くこともなくなりました。何より、オペレーターが抱えていた“間違ってはいけない”というストレスからも解放することができました。

目指すは受注業務の100％デジタル化

今後の展望についてお聞かせください。

統括部長 ：
2017年から受注の電子化をスタートして、『発注書AI-OCR』では、安心・安全な受注業務にするという思いを抱いて取り組んできました。さらに2025年には社内の受注作業を100％デジタル化して、手入力をなくしたいと思っています。

もう1つの展望は、私も営業スタッフと一緒に取引先の事務所をお伺いすると、発注書、納品書、請求書など、まだまだ紙が多いことに気づきますし、手作業での入力や計算も多いと聞いています。今後は、取引先の課題に対して、弊社から省力化や効率化のご提案をしていきたいと考えています。

部長：
取引先とその先のユーザー様との間で、非常に煩雑な形で紙のやり取りがあることが分かりましたので、弊社での取り組みを活かしながら効率化のお手伝いをしていきたいですね。