物流・輸送
AIが見合う領域
- 実態はほぼ再入力である、運送業者・税関・パートナー間の書類の流れ。
- コストが、システムをまたいで情報を追いかける人手である例外処理。
- 日中に変化する制約に対する計画と配車。
- 貨物ステータスに関する顧客問い合わせ対応。
物流・輸送
よくあるユースケース
- 船荷証券、税関書類、請求書からデータを抽出し検証する。
- 納期を逃す恐れのある貨物を検知し、取りうる選択肢をまとめる。
- 追跡データからステータス照会に答え、例外を繰り返すのではなく説明する。
- 運送業者の請求書を合意運賃と突合し、差異を洗い出す。
物流・輸送
制約となるもの
- 税関と貿易規則の誤りは、直接的な金銭的・法的帰結をもたらす。
- 業務の性質上データが法域をまたぐため、所在の設計が必要になる。
- パートナーからのデータは形式が揃わず、きれいだと想定できない。
主なお客様
