ORDER & LOGISTICS AI
FAX・Excel の受発注から、
AI 統合へ
FAX・メール・Excel・電話が混在する受発注現場。
ベテランが退職したら回らない属人化を、
AI + 運用学習サイクルで統合プラットフォームに置き換えます。
1分でわかる
AI活用診断
現在の確認状況を整理します
ステップ 1/4
受発注業務の主要な手段は？
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相談前に使える関連資料
課題の整理、要件定義、社内説明に使える資料をこのサービスの文脈に合わせて選んでいます。
－ REAL PAIN ー
受発注現場の現実
Excel 属人化から抜け出せない 6 つの理由
ベテラン 1 人でしか回らない
独自 Excel マクロ + 取引先毎の暗黙ルール。退職・病欠でたちまち業務停止
受注処理に 1 件 20 分
FAX → 転記 → 在庫確認 → 納期回答 → 基幹入力 の 5 ステップ属人作業
取引先毎に独自フォーマット
大手顧客の独自書式に合わせる度に新しい Excel テンプレが増える。メンテ不能に
在庫と納期が連動しない
発注した在庫が届く前に別の注文が入る。納期遅延 → クレーム → 信用失墜
基幹 / WMS / TMS がバラバラ
複数システム間の手動転記、データ整合性チェックに月 100 時間以上かける
SaaS 受発注は貴社に合わない
汎用 SaaS は取引先独自ルールに対応できず、結局 Excel に戻る
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。
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
－ CORE FEATURES ー
3 コア機能
AI-OCR + 意味的突合 + 基幹統合
－ CASE STUDIES ー
導入事例
受発注・物流業務での実績
中堅金属加工業様
FAX 改善 + Excel 改善 + EDI 改善 の混在。ベテラン 3 人で処理
改善
処理工数
改善
納期遵守率
3 人→1 人
受注担当
－ DIFFERENTIATION ー
GXO の独自強み
受発注 DX では特に「取引先独自ルール学習」「基幹連携実績」「大規模実績」「国内開発」が鍵
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 段階的 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 + 補助金活用前の要件整理
機微な書類・顧客データを国内拠点で処理。補助金活用を検討する場合も、申請前の業務要件・対象経費・実装範囲を整理
－ PHASED APPROACH ー
段階導入プロセス
受注 1 種（例: FAX のみ）で PoC → 全チャネル展開 → 在庫・基幹連携
FAX 自動取込 PoC
3 ヶ月 / 1,000〜1,500 万円
主要取引先 5-10 社の FAX 自動取込、精度 検証 達成
全チャネル + 在庫連携
6 ヶ月 / 2,500〜4,000 万円
メール / Excel / EDI 統合、在庫・納期 AI 判定、基幹 API 連携
WMS / TMS 統合 + 運用
3 ヶ月 / 800〜1,500 万円
物流システム連携、運用定着、運用学習サイクルで新規取引先自動対応
－ 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。
制度上の締切は公募要領と事務局で確認が必要です。GXOでは、実装側で必要な対象業務、見積り前提、データ連携、社内承認、開発スケジュールを整理します。
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。
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