AI AUTOMATION
RPA の次の壁、
AIで超えませんか
RPA 導入後に残る「書類突合・例外処理・独自フォーマット」。
ここから先は、AI / OCR / LLM という別次元の技術が必要です。
研究・物流・監査領域で培った実装経験と運用学習サイクルで、次の壁を越える支援をします。
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AI活用診断
あなたの会社で削減できるコストが分かります
ステップ 1/4
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－ REAL PAIN POINTS ー
こんな限界ありませんか？
直近 3 案件のヒアリングで最多だった 6 つの悩み
RPA 入れたのに、まだ手作業が残る
書類形式が変わるたびにルールが壊れる。荷主・貿易形態ごとの無数のパターン分岐で保守負荷が爆発。→ 意味理解は別次元の技術
書類間の内容突合が属人化
Invoice と P/L で「Toyota Corolla 2015」と「T. COROLLA 中古 2015 年式」。表記ゆれの意味的一致判定がベテラン頼み
SaaS が増えすぎて UI がバラバラ
UiPath / ZEIN 保守 / 複数 SaaS の積み上げで月額だけで数百万円。入力・承認・検索・連携の単一インターフェースが欲しい
AI 使いたいがデータ持ち出しが怖い
貿易書類・顧客データ・機密情報を LLM に渡せない。国内拠点・LLM 送信最小化・匿名化・経済安全保障まで考慮した設計が必要
AI 進化が早すぎて 1 社ロックインが怖い
ChatGPT で組んでも、Claude / Gemini / Copilot のどれに移る日が来るか分からん。LLM プロバイダー切替可能な設計が欲しい
補助金の期限内に間に合わせたい
実施期間 10 ヶ月で全機能納品。ゼロから作っていたら間に合わんが、モジュール資産の流用で 40-60% 工数圧縮できる
OUR FRAMEWORK
GXO のアプローチ
RPA は「構造化データの転記・決定論的処理」には強いが、「非構造データの意味理解・突合」は原理的に解けません。 GXO は 「RPA は役割を終えた。次のボトルネックは AI / OCR / NLP という別次元の技術が必要」 と捉え直します。 書類形式が変わっても壊れない、むしろ使うほど賢くなる運用学習サイクル（検索・評価・プロンプト・ナレッジグラフの継続改善）を中核に、貴社固有の業務特化として進化する AI プラットフォームを構築します。
ルールベース → 構造化
定型入力・転記・決定論的処理
AI → 非構造化
意味理解・突合・例外判断
運用学習サイクル
検索・評価・プロンプト・ナレッジグラフの 4 層で貴社特化に育てる
両者を統合
既存 RPA を残しつつ、上位層に AI レイヤーを追加
－ SOLUTIONS ー
5 つのソリューション
「何を AI でやるか」ではなく「何を削減するか」から設計します
書類統合 AI プラットフォーム
貿易書類・請求書・契約書など、複数の独自フォーマットを AI-OCR + LLM + 意味的突合で統合処理。月数万件規模の業界典型ケースで工数大幅削減を試算（PoC で実測）
－ CAPABILITY DIFF ー
RPA単体 vs RPA+AI 統合
具体的な削減金額は業界・規模で変動。ここでは「何ができるか」の能力差で比較
| 項目 | RPA 単体 | RPA + AI 統合（GXO） 推奨 |
|---|---|---|
| 定型フォーマット転記 | ◎ | ◎ |
| 意味的突合（表記ゆれ判定） | — | ◎（運用学習サイクルで継続改善） |
| 書類形式変更への追従 | ルール書換（数日〜週） | AI 学習（数時間） |
| 手書き・独自フォーマット対応 | △ | ◎（AI-OCR） |
| 大量書類横断検索 | — | ◎（自然言語検索） |
| AI 判定根拠の可視化 | — | ◎（Explainability 標準装備） |
| 監査エビデンス | 手動ログ作成 | 自動生成 |
| 例外処理の設計 | 個別ルール追加 | 自動処理 + 人手レビュー運用 |
| 経済安全保障対応 | ベンダー依存 | ◎（米系 + 国産優先選定） |
－ USE CASE PATTERNS ー
業界別想定シナリオ
業界横断で共通する典型課題と AI 適用パターン。実際の効果は業務規模・書類種別・既存 IT 環境により変動します。
通関業・大量書類処理の典型ケース
RPA 導入後も書類突合・例外処理に人手が残り、処理コスト削減が頭打ちになるパターン
意味的突合
AI 自動判定
例外処理
人手+AI ハイブリッド
NACCS 連携
対応
海運物流領域の典型ケース
複数システム分散による情報検索の属人化、基幹連携の分断
自然言語
書類検索
基幹 API 連携
統合 UI
独自書式
AI 学習対応
－ DIFFERENTIATION ー
GXO の独自強み
他社にはない 6 つの武器
運用学習サイクル（継続改善）
質問ログ・正誤フィードバック・社内用語・プロンプト・評価データセットを運用で継続的に蓄積する仕組み。検索・評価・プロンプト・ナレッジグラフの 4 層で貴社特化の精度に育てます。蓄積データは貴社環境内で管理、契約終了時は全量エクスポート・削除が可能
大規模書類 × AI の実装経験
研究・物流・監査の各領域で、大量文書の AI 管理・業務フロー設計を実装した経験。ミッションクリティカルな環境での運用設計ノウハウを保有
「速く作る × 正しく作る」分業
Claude Code / Codex で速く作り、PMO + シニアエンジニアで正しく作る。納期 40-60% 圧縮と品質を両立
経済安全保障配慮の AI 選定
米系クラウド + 国産/欧米系 OSS を優先、中国系・ロシア系は原則不採用。機微データを扱う上場準備企業にも対応
LLM プロバイダー切替可能設計
Claude / GPT / Gemini を LLM API 抽象化で切替可能に。AI 進化が早くても貴社の投資は無駄にならない
国内開発体制 + 認定 IT 導入支援事業者
機微な貿易書類・顧客データを国内拠点で処理。デジタル化・AI 導入補助金の認定事業者として申請〜実装まで伴走
－ PHASED APPROACH ー
段階導入プロセス
一気に作らず 3 段階で手戻りを最小化。投資額・期間は業務規模・連携範囲により変動（下記は大規模案件の想定目安）
PoC（概念実証）
想定目安 3 ヶ月 / 1,500〜2,000 万円
最もインパクトの大きい 1 業務で AI 実装。効果測定と全社展開計画の策定
本開発（Production）
想定目安 6 ヶ月 / 4,500〜5,500 万円
PoC で検証したパターンを全社展開。基幹連携・UI 統合・運用設計・セキュリティ実装
横展開 + 運用定着
想定目安 3 ヶ月 / 800〜1,200 万円
関連業務・関連部署への展開、運用ナレッジ蓄積、改善ループ確立
－ FAQ ー
よくあるご質問
いいえ、置き換える必要はありません。RPA は構造化データの転記・決定論的処理には最適です。一方で、書類間の意味的突合・例外判断など、RPA では原理的に解けない領域があります。GXO は RPA を残しつつ、上位層に AI レイヤーを追加する統合設計を得意としています。
ご安心ください。GXO は国内拠点での開発・運用を原則とし、LLM への送信データは最小限 + 匿名化 + AES-256 暗号化 + AWS WAF で保護します。研究機関・金融・監査領域で培った厳格な情報管理を標準実装しており、上場準備企業・機微情報を扱う企業様にも対応可能です。
1 社ロックインしないのが GXO の方針です。LLM API を抽象化して設計することで、後から最適なプロバイダーに切替可能にします。案件の特性（日本語精度・コスト・機密性・契約形態）で初期選定し、進化に応じて切替できる構造を標準とします。
GXO は認定 IT 導入支援事業者として、モジュール化された既存資産の再利用で工数を 40-60% 圧縮可能です。Claude Code / Codex による高速開発と、PMO + シニアエンジニア体制で品質担保を両立し、補助金の実施期間（通常 10-14 ヶ月）に収まる納期設計をいたします。
業務領域と規模によります。Phase 1 PoC で 1,500-2,000 万円（3 ヶ月）、本開発込みで 6,800-8,000 万円（12 ヶ月）が大規模案件の目安です。中規模だと 1,400-3,000 万円で完結するケースもあります。初回 30 分の無料壁打ちで概算をその場で提示します。
案件・書類種別により異なりますが、一般的な AI-OCR + 意味的突合の技術水準は 95%+ が目安です。100% を目指すのではなく、AI で自動処理 + 残りを人間レビューする運用設計が最も費用対効果が高いです。判定根拠の可視化（Explainability）も標準装備。具体数値は貴社データでの PoC 検証後にご提示します。
機微情報を扱う場合は国内拠点を推奨します。GXO は Claude Code / Codex を活用した効率化で、国内開発でもオフショアに近いコスト競争力を実現しています。経済安全保障・上場準備・データ機密性の観点でオフショア不可の案件に最適です。
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