大手化学メーカー様

新規見積依頼時の参考情報となる大量の過去実績は、PDF等検索性を欠く非構造化データの形式で帳票種類毎に異なるシステムに保管されており、体系的な整理が困難な状況であった。
また、参考情報の検索プロセスは標準的な指標が存在しておらず、各担当者の経験と勘を頼りにした属人的な業務を行っており、業務のあるべき姿を定義することも困難な状況であった。
そのため、非構造化データを使用した当該業務の負荷が高いことに加え、業務知見に富むベテランバイヤーと新人バイヤー間の業務効率差が著しい状態にあった。

プロジェクトの対象となった業務プロセスは、帳票に記載されている仕様情報を項目単位で抽出し、抽出した仕様情報を担当者がマニュアルで組み合わせて分析・意思決定を行っていた。
当該プロセスでは、紙媒体の使用による業務負荷の高さと意思決定プロセスの属人化が課題となっていた。
課題解決を目指した際、既存ソリューションを活用したアプローチでは、項目単位での仕様情報の構造デジタル化と判断プロセスの自動化を実現することは困難であったため、AI・DXを活用した改革が必要となった。
AI・DXを活用したアプローチを採用し実務に耐えうる「データ構造化」と「アルゴリズム開発」を実現するために、クライアント業務担当者との綿密なセッションを通して以下のような既存業務で使用する生情報を集め、To-Be業務で活用すべき重要な情報を特定することに努めた。

• 業務で使用する帳票が保持する情報項目と記載品質
• 担当者の過去類似実績検索時の重要項目と判断プロセス
• 担当者が過去類似実績検索時に暗黙知的に活用している表記ゆれ、同義語や材質等の分類体系概念

結果として、業務上必要な情報が統合・付与されたデータ構造化とベテランバイヤーの知見に基づいたアルゴリズム開発を実現できた。
それにより、必要情報の検索性が高まり、また担当者間の業務効率差を改善することができた。