GXO

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。

運用学習サイクルで継続改善認定 IT 導入支援事業者研究・物流・監査領域で実装経験経済安全保障対応国内開発拠点NDA締結率 100%運用学習サイクルで継続改善認定 IT 導入支援事業者研究・物流・監査領域で実装経験経済安全保障対応国内開発拠点NDA締結率 100%

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

GXO のアプローチ

- 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

01

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)

DOCUMENT_AI

- 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。

貿易・物流想定規模: 月数千〜10 万件超の書類処理

通関業・大量書類処理の典型ケース

課題

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

貿易・物流想定規模: コンテナ処理 大量

海運物流領域の典型ケース

課題

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

- 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)

Phase 1

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

Phase 2

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

Phase 3

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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- CONTACT ー

RPA の次の壁、AI で超えましょう

貴社の業務で「まだ手作業が残っている」部分を、30 分の壁打ちで洗い出し、削減見込みをその場で概算します。