日用品卸のAIエージェント業務効率化
規制確認と営業資料作成をAIエージェントに移し、人の確認を残したまま年間数千時間の人的リソース創出(想定)を狙う
※数値・期間・体制は想定事例に基づく試算です。
課題
日用品卸では、輸出先ごとの規制確認や営業支援資料の作成といった定型業務を人が担っていた。AIに置き換えられる業務の棚卸しと企画書は、担当者がすでに済ませている。だが規制確認は担当者の経験に依存し、成分や表示の見落としは出荷停止や回収に直結する。資料作成に時間を取られれば、提案の質と速度が落ちる。生成AIの進化は速く、作って終わりのベンダーでは仕組みがすぐ陳腐化する — 導入後も長期に保守できる、実績のあるパートナー選びが経営の意思決定事項だった。
アプローチ
「AIに全部任せる」設計は、判断ミスの責任を誰も取れない仕組みになる。BREAKEDGEは業務ごとにエージェントを分け、判断が必要な箇所には人の確認ステップを組み込む構成を先に固める。規制確認エージェントは各国の規制情報データベースをRAGで参照し、出典を添えた一次判定を返す。営業資料エージェントは社内テンプレートと実績データから下書きを生成する。実行履歴と根拠はすべて記録して監査可能にし、React/TypeScriptの統合ダッシュボードで実行状況と確認待ちを一覧できるようにする。LangChainとClaude APIを用い、新しい業務はモジュール追加で拡張できる設計とし、まず規制確認から段階的に構築する。
想定される成果
規制確認業務の工数は約70%削減、営業支援資料の作成時間は半日から30分程度への短縮を見込む。定型業務全体で年間数千時間の人的リソースを創出し、提案や顧客対応など付加価値の高い業務に再配分できる。判断の根拠と履歴が残ることで属人化が解消され、監査への説明も容易になる。エージェントごとの処理件数と人の介入率はダッシュボードで可視化され、投資対効果を経営層が継続的に測定できる。
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