活用事例一覧

エージェンティックAIで自動化できる業務の例 全7件中1件目

顧客から納期の前倒しの依頼が発生した際の、調整と手配

卸売会社で、顧客から納期の前倒しや分納の相談を受けた場面を例に、AIエージェントが社内確認から出荷手配までを進める業務を紹介します。100個の商品を注文した顧客から、納期を翌週火曜から来週金曜へ早めたいという依頼を受けました。全数が難しい場合は、一部の先行納品でもよいという条件です。

受信トレイ

注文した100個の納期について

田
田中 / 青葉商事宛先: 佐藤

佐藤様

先日注文した商品Aを100個、来週金曜までに届けていただくことは可能でしょうか。

難しければ、一部だけ先でも構いません。

対応できる数量と日程を教えてください。 よろしくお願いいたします。

確認、依頼を中心に多くの作業が発生

返信文をAIに書かせようとしても、伝えるべき情報がまだ揃っていません。前倒し納品が可能なのか、100個の納品は難しい場合、いくつなら可能なのか。また、返信を実行した後も、配送手配や、分納したことの記録、残りの納品作業をどうするかなど、多くのことを決定し、各所と連携していかなければなりません。

顧客からの問い合わせを受けた営業担当が、受注・在庫、入荷予定、分納時の追加送料を調べ、倉庫と仕入担当に確認し、受注更新と出荷依頼の反映を確かめる。AIは返信案の作成を補助する。

担当者は受注情報とメールを照合し、在庫と入荷予定を調べます。在庫が60個あっても、そのまま出荷できるとは限りません。倉庫に引当と出荷枠を確認し、仕入担当に残り40個の入荷日を確かめます。

返答が揃ったら分納案を作成し、追加送料の負担を相談します。回答後には受注を更新し、出荷を依頼し、正しく反映されたか確かめます。返事が来なければ催促し、条件が変われば確認をやり直します。

複数の案件でこの確認と手配が重なると、返答待ちの管理、催促、転記、反映漏れの確認に時間がかかります。

AIエージェントが確認・調整・手配を進める場合

この業務をAIエージェントに任せる場合、エージェントが受注・在庫情報を照会し、不足する情報を倉庫や仕入担当に確認して、納品できる数量・日程・追加送料をまとめます。営業担当者はTeamsで提案を受け取り、分納方法や費用負担を判断します。

Microsoft Teams
納期調整
投稿共有済み
業務エージェント

青葉商事の納期調整

佐藤さん、青葉商事の100個の件、倉庫と仕入担当に確認が取れました。

来週金曜着60個
翌週火曜着40個

100個まとめてなら翌週火曜着です。分納の場合、追加送料が1,200円かかります。当社負担で進めてよいですか?

佐藤

はい、当社負担でお願いします。分納の案でお客様への回答と手配を進めてください。

業務エージェント

最新の在庫と入荷予定に変更がないことを確かめ、受注を更新し、2便の出荷を依頼しました。

受注と出荷予定の両方で、数量・納期の反映を確認済みです。お客様へも回答しました。

受注更新・出荷依頼・反映確認・顧客への回答
スレッドで返信

この例では、担当者が行っていた基幹システムの照会、関係部署への確認、分納案の作成、受注更新、出荷依頼、反映確認をエージェントが担当します。

担当者は、追加送料の負担や顧客への提案内容を判断し、実行を承認します。エージェントは承認された範囲で手配し、受注と出荷予定への反映を確かめて報告します。

AIエージェントが受注・在庫、入荷予定、追加送料を照会し、倉庫と仕入担当に確認する。営業担当にはTeamsで提案と結果を報告し、承認を受けて受注更新、出荷依頼、反映確認を進める。

業務のきっかけと、AIエージェントの対応

Helmr上のAIエージェントは、顧客からの依頼や社内の通知をきっかけに、必要な情報を調べ、関係者への確認や承認を経て対応します。顧客対応から社内の調整まで、6つの例を紹介します。

AIエージェント

きっかけを検知して 業務開始

  • 業務が動くきっかけ

    顧客からの納期変更の依頼

    100個を金曜日までに納品できますか?

    人間が受け取る結果

    事実確認と承認を経て返信

    はい、60個を金曜日に納品できます。残りは週明け月曜日になります。

  • 業務が動くきっかけ

    新規契約の開始

    新しいお客様との契約が決まり、来月から取引を始めます。

    人間が受け取る結果

    取引開始に必要な登録と確認

    契約内容を確認し、承認済みの取引条件と請求先を登録しました。初回注文の受付準備ができています。

  • 業務が動くきっかけ

    仕入先からの価格改定

    来月出荷分から、商品Aの仕入価格が5%上がります。

    人間が受け取る結果

    影響額を調べ、対応案を提示

    対象の商品・受注・見積もりを調べました。利益への影響と、販売価格を見直す案をまとめたので、ご確認ください。

  • 業務が動くきっかけ

    生産担当メンバーの有給申請

    来週月曜日に有給休暇を取りたいです。

    人間が受け取る結果

    生産プランの見直しを提案

    担当工程と納期への影響を確認しました。作業の前倒しと担当の組み替えで納期を維持できる案をまとめたので、ご確認ください。

  • 業務が動くきっかけ

    破損商品の連絡

    届いた商品のうち、5個が破損していました。

    人間が受け取る結果

    状況を確認し、交換品を手配

    破損状況と交換条件を確認し、承認を経て5個の交換品を手配しました。回収方法と交換品のお届け日をご案内します。

  • 業務が動くきっかけ

    支払期日の超過

    支払期日を過ぎた請求書があり、入金の確認が取れていません。

    人間が受け取る結果

    入金状況を照合し、確認を依頼

    入金明細と請求書を照合しました。未入金の請求をまとめ、経理担当の確認後にお客様へ支払予定日を問い合わせました。

確認や転記といった人と人をつなぐ工程での滞留が減り、人間は持ち場にいながら対応に専念できます。

情報収集、返答待ちの管理、転記、処理結果の確認をエージェントが担うことで、担当者が複数の画面や部署を行き来する負担の軽減が期待できます。

必要な情報を確認した提案がTeamsに届くため、担当者は顧客との調整や、費用・納期に関する判断に時間を使いやすくなります。

導入時は、一つの商品群の納期相談など、対象業務を絞って検証します。回答準備にかかる時間、担当者の確認・転記作業、案件の滞留や反映漏れを評価し、任せる範囲を広げます。

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