大手運輸企業：処理効率を10倍に向上
DocFlowが運輸企業の船積書類処理のボトルネックを解決
お客様の概要
本お客様は、中国を代表する特殊貨物輸送サービスプロバイダーであり、大手海運グループ傘下の企業です。重量物・大型設備、建設機械、風力発電設備、パルプ、自動車、高速鉄道車両、生畜、コールドチェーン物資など、多様な特殊貨物の遠洋輸送および付帯サービスを主力事業としています。
背景と課題
日常業務において、同社は貨物リスト、船荷証券(B/L)、SOF(Statement of Facts:事実記録書)など、多種多様な輸送書類を処理する必要があります。これらの書類はWord、PDF(スキャン版・電子版)、Excel、画像など形式が多岐にわたり、顧客や代理店ごとにレイアウトが異なり、項目名称も統一されていません。
同社は独自開発の海運書類システムを運用していましたが、従来の深層学習モデルとRPAによる自社開発ソリューションでは、以下の課題に直面していました。
主な課題
汎化能力の不足
深層学習モデルは固定レイアウトのサンプルには有効ですが、レイアウトが変わる(例:異なるフォーマットのSOF)と認識率が急激に低下し、頻繁な再学習とルール調整が必要でした。
維持コストの高騰
技術チームがモデルとルールの保守に継続的に多大な労力を投入する必要があり、業務体験が悪く、エラーも頻発していました。
書類処理の全体自動化率が低い
多くの書類は依然として人手による入力・確認・照合が必要でした。特にSOF(船舶の入港・着岸・積卸時刻を記録し、滞船料計算に使用)や船荷証券(貨物受領書、運送契約、物権証書の三大法的機能を兼ねる)などの重要書類の処理には、極めて多くの時間を要していました。
ある港での実例では、2-3ページのSOF書類1件を、契約条項を参照しながら手作業で表に整理すると、平均39分を要していました。この「人手入力+ルール保守」モデルは、業務のスケール拡大における中核的なボトルネックとなっていました。
具体的な課題:
- レイアウト不統一・フォーマット複雑: 書類はWord、PDF、画像、Excelなど多様で、レイアウトも千差万別。従来ソリューションでは効果的にカバーできませんでした。
- 書類間の整合性検証が困難: 各種書類間で貨物品名・数量の完全一致を保証する必要がありますが、人手による照合は時間がかかり、ミスも発生しやすい状況でした。
- 社内Agentプラットフォームのハルシネーション問題: 内部のインテリジェントエージェントプラットフォームは、複雑な書類を理解する際に不安定性がありました。
DocFlowのソリューション
厳格なPOCテストを経て、お客様は最終的に DocFlow を船積書類システムのインテリジェント文書処理コアエンジンとして採用し、従来の深層学習ソリューションの汎化性不足という根本的な課題を解決しました。
1. 全フォーマット・多レイアウト書類の汎用的なインテリジェント抽出
DocFlowは船荷証券、SOFなどの運輸業界書類に対応し、異なる顧客・異なる代理店の多様なレイアウトをカバーします。カスタムテンプレートは不要です。
2. 重要項目の高精度抽出
船荷証券(B/L): 荷送人、荷受人、通知先、船名航次、積揚港、船荷証券番号、貨物数量・重量・容積など14項目の情報を抽出。
SOF: 船舶の入港、着岸、積卸開始、積卸完了などの具体的な時刻を抽出し、滞船料/早出料の計算に活用。
3. 自社開発書類システムと深く統合、全プロセスの自動化を実現
DocFlowはお客様の書類システムとシームレスに連携し、書類アップロード、自動解析、重要項目抽出、書類間整合性照合からプロセス駆動まで、エンドツーエンドの自動化を実現。予約、コンテナ詰め、通関、船積み、決済、通関など全工程をカバーします。
導入効果
導入以降、DocFlowは2つの港で試験運用を完了し、書類処理効率と自動化レベルを顕著に向上させました。
1. 処理効率を10倍以上に向上
試験期間中に493件を処理し、238.3時間の工数を削減しました。
ある港でのSOF処理を例にすると、人手では39分(契約条項の確認、手作業での表整理を含む)を要していましたが、DocFlow導入後は5〜10分で自動的に結果が出力され、効率は4〜8倍向上。全体の書類処理プロセスは「人手入力」から「インテリジェント秒速処理」へと飛躍し、効率は10倍以上向上しました。
2. 認識精度を大幅に改善
従来の深層学習による学習モデル方式では、サンプル項目の認識率は60〜70%でしたが、DocFlowソリューションではサンプル項目の認識率が90%以上に達しました。
3. 技術開発・保守コストを大幅に削減
新ソリューションは文書解析+大規模言語モデルに基づいており、レイアウトごとのカスタムテンプレート作成やルールの頻繁な調整が不要となり、技術部門のエンジニアリング開発負担を大幅に軽減しました。業務精度が向上し、従業員体験が改善され、書類処理の全体自動化率が顕著に向上しました。
まとめ
DocFlowの導入により、この運輸企業は多フォーマット・多レイアウトの海運書類のインテリジェント処理という難題の解決に成功しました。データ処理能力を「人手集約型+高保守コスト」から「インテリジェント解析+全プロセス自動化」の高効率体制へとアップグレードし、グローバル貨物輸送業務のスケール拡大を支える確実な技術基盤を構築しました。
※ 本事例の数値データは導入企業提供資料に基づきます(2024年時点)
