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食品卸K社の受注入力AIエージェント

対象業務の選定から、データ準備、誤り対応、評価指標、横展開の判断まで / 目安 35分・10問 / 公開 2026-10-02

本番の試験と同じ「1つのケース本文に10問」の形式です。本文と表1〜3を読んでから答えてください。各問の頭に「何を判断する問題か」を示しています。一般論として正しい選択肢ではなく、本文の条件に合う選択肢を選ぶ練習です。目安は35分です。

ケース本文

K社は、飲食店や給食事業者向けに食材を卸す中堅の食品卸で、首都圏に3つの物流センターと8つの営業所を持つ。得意先からの注文は1日およそ2,400件あり、そのうち約6割はFAXとメールの添付書類で届く。各営業所の受注担当者が注文書を読み、基幹システムの受注画面に得意先コード、商品コード、数量、納品日を手で入力している。注文書の書式は得意先ごとに異なり、手書きのものも多い。入力は1件あたり平均4分かかり、締め時刻の15時前には担当者に処理が集中する。

入力の誤りは月に約180件発生している。内訳は、商品の取り違え(同じ名前で規格が違う商品)、数量の桁違い、納品日の読み違いが大半である。誤りは出荷後に得意先からの連絡で発覚することが多く、再配送と返品の費用が月に約90万円かかっている。得意先マスタと商品マスタは基幹システムに整備されているが、得意先が注文書に書く商品名は正式名称と一致しないことが多く、担当者は過去の注文履歴を見て判断している。

各部門の役割は次のとおりである。受注担当者は、注文書を読んで受注を入力し、不明点を得意先に電話で確認する。営業担当者は、得意先ごとの取り決め(指定の規格、納品日の制約、特売の数量)を把握し、新しい得意先の登録を申請する。物流センターは、受注データをもとに翌日のピッキングと配車を組む。情報システム部は、基幹システムとマスタの管理、外部サービスとの接続を担当する。経営企画部は、AI導入のPoCの設計と効果検証を担当し、各営業所の所長が現場の調整役を務める。

Discovery(課題と導入候補を見つける段階)では、経営企画部が受注入力のほかに、得意先からの納期問い合わせへの回答、営業担当者の日報作成、物流センターの配車計画を候補に挙げ、件数、現行の工数、利用できるデータ、人の判断が必要な箇所を比較した(表1)。現場への聞き取りでは、受注担当者は「注文書を読んで入力する作業そのものより、どの商品コードに当たるかを調べる時間が長い」と答え、物流センターは「15時の締め後に誤りが見つかると翌日の配車に響く」と答えた。

Definition(目的・対象範囲・条件を定める段階)では、初回PoCの目的を「受注入力の時間短縮と誤入力の削減」とし、対象、AIエージェントの権限、人の役割、提案を止める条件を表2のように定めた。AIエージェントは、FAXとメールの注文書を読み取り、得意先コード・商品コード・数量・納品日の候補を根拠(注文書の該当箇所と過去の注文履歴)とともに受注画面に表示する。受注担当者が候補を確認して確定し、基幹システムに登録する。AIエージェントが受注を確定することはない。

情報システム部からは、注文書の画像データは各営業所の複合機に保存されていて基幹システムには取り込まれていないこと、過去の注文履歴はあるが「注文書のどの記載がどの商品コードに対応したか」の記録は残っていないことが報告された。経営企画部は、PoCの評価指標と目標値を表3のように設定し、8週間の検証後に、横浜営業所以外へ広げるかを判断する方針である。PoCの費用は、AIエージェントの利用料と情報システム部の接続作業を合わせて8週間で約120万円と見積もられている。

表1 業務候補の比較
候補業務月間件数現行工数主な課題利用可能データ初回PoCでの懸念
FAX・メール注文の受注入力約30,000件4分/件締め前の集中、誤入力による再配送得意先マスタ、商品マスタ、過去の注文履歴注文書の画像が基幹システムに未取込。商品名と商品コードの対応記録がない
納期問い合わせへの回答約4,000件6分/件在庫と配車の確認に時間がかかる受注データ、在庫データ配車の確定は物流センターの判断で、当日午後まで変わる
営業担当者の日報作成約3,500件15分/件記載内容が担当者ごとにばらつく訪問記録(自由記述)日報の活用方法が決まっておらず効果を測れない
物流センターの配車計画約70件120分/件担当者の経験に依存受注データ、車両データ交通や得意先の受入条件など、システムにないデータが多い
表2 初回PoCの計画案
項目内容
対象横浜営業所に届くFAX・メール注文のうち、既存の得意先からの注文
AIエージェントの権限得意先コード・商品コード・数量・納品日の候補と、その根拠の表示に限定
人の役割受注担当者が候補を確認して確定し、基幹システムに登録する。不明点は従来どおり得意先に電話で確認する
提案を止める条件新規の得意先、商品マスタに該当候補がない商品、数量が過去の注文の3倍を超える
検証期間8週間
表3 評価指標と目標値
指標現状目標測り方
入力時間(1件あたり)4分2分受注画面の開始から確定までの時間を基幹システムで記録
誤入力の件数(月間、横浜営業所)約40件20件以下出荷後に得意先から連絡があった件数を物流センターが集計
候補の採用率—80%以上AIエージェントの候補を修正せずに確定した割合
提案を止めた件数と理由—記録する停止条件ごとに件数を集計し、条件の過不足を見る

設問

各問の選択肢A〜Dから、最も適切なものを1つ選んでください。答えを決めてから「答えと解説」を開きます。

  1. 問1最初の対象業務
    初回PoCの対象業務として、最も適切なものはどれか。表1の候補と、本文にある現場の聞き取りの内容を踏まえて選ぶこと。
    1. A物流センターの配車計画。1件あたりの工数が最も大きく、削減効果が最も見込めるため。
    2. B営業担当者の日報作成。自由記述のデータが豊富にあり、生成AIの得意分野であるため。
    3. CFAX・メール注文の受注入力。件数と誤入力の損失が大きく、マスタと履歴のデータがあるため。
    4. D納期問い合わせへの回答。受注データと在庫データがそろっており、回答の自動送信まで任せられるため。
    答えと解説

    正解: C

    対象業務は、課題の大きさと、データがそろって人が最終判断できる範囲かで選びます。受注入力は月約30,000件で最多、誤入力による再配送費用が月約90万円と損失が具体的で、得意先マスタ・商品マスタ・注文履歴という使えるデータがあります。配車計画は工数が大きいものの、交通や受入条件などシステムにないデータが多く、初回PoCには向きません。日報は活用方法が決まっておらず効果を測れません。納期問い合わせは配車が当日午後まで変わるため回答の根拠が安定せず、自動送信まで任せる案は人の最終判断を残す方針にも反します。

  2. 問2役割分担
    AIエージェントが候補を表示してから受注が登録されるまでの役割分担として、最も適切なものはどれか。表2の権限と、各部門の現在の役割を踏まえて選ぶこと。
    1. AAIエージェントが候補を表示し、受注担当者が確認して確定し、不明点は従来どおり得意先に電話で確かめる。
    2. BAIエージェントが候補を表示し、営業担当者が得意先ごとの取り決めと照らして確定し、受注担当者は登録だけを行う。
    3. CAIエージェントが候補をそのまま基幹システムに登録し、受注担当者は物流センターから指摘があった件だけを修正する。
    4. DAIエージェントが候補を表示し、営業所長が1件ずつ承認してから受注担当者が登録する。
    答えと解説

    正解: A

    表2では、AIエージェントの権限を候補と根拠の表示に限定し、受注担当者が候補を確認して確定し、不明点は従来どおり電話で確認すると定めています。これが受注の入力を担っている受注担当者の現在の役割に沿った分担です。営業担当者は得意先ごとの取り決めを把握する役割ですが、1日2,400件の受注を確定する役割ではありません。候補をそのまま登録する案は権限の範囲を超え、誤りが出荷後に見つかる現状の問題を繰り返します。営業所長の1件ずつの承認は、締め前に処理が集中する課題をかえって悪化させます。

  3. 問3提案を止める条件
    PoCの対象である既存の得意先からの注文のうち、AIエージェントの候補を使わず、受注担当者が従来どおり入力すべき場合はどれか。表2の「提案を止める条件」に該当するものを選ぶこと。
    1. A注文書が手書きで、得意先の担当者の名前が読み取れなかった場合。
    2. B注文の数量が、その得意先の過去の注文の3倍を超えている場合。
    3. C注文書に書かれた納品日が、翌営業日より後の日付だった場合。
    4. D得意先が前回と同じ商品を同じ数量で注文している場合。
    答えと解説

    正解: B

    表2の停止条件は、新規の得意先、商品マスタに該当候補がない商品、数量が過去の注文の3倍を超える、の3つです。数量の桁違いは本文で誤入力の主な内訳として挙げられており、過去の注文から大きく外れた数量は、候補を出しても確認なしには使えないため、提案を止めて人が判断します。担当者名の読み取りは受注の入力項目ではなく、停止条件にも含まれません。納品日が先の日付であることは通常の注文で、停止条件ではありません。前回と同じ注文は、むしろ候補の精度が高い場面です。

  4. 問4評価指標
    PoCの効果を判断する評価指標の組み合わせとして、最も適切なものはどれか。今回の目的(入力時間の短縮と誤入力の削減)と、AIエージェントに任せる範囲に合うものを選ぶこと。
    1. A受注件数の増加、得意先数の増加、売上高、AIエージェントの応答速度。
    2. B入力時間、誤入力の件数、候補の採用率、提案を止めた件数と理由。
    3. CAIエージェントが自動登録した件数、登録後の修正件数、受注担当者の残業時間。
    4. D注文書の読み取り精度、画像の取込件数、基幹システムの稼働率、再配送の回数。
    答えと解説

    正解: B

    評価指標は、業務の成果、現場で使われたか、例外への対応の3つの面から選びます。表3のとおり、入力時間と誤入力の件数が目的に対する成果、候補の採用率が現場で使われた度合い、提案を止めた件数と理由が停止条件の過不足を表します。受注件数や売上高は営業活動の結果で、受注入力の改善と切り分けられません。自動登録はAIエージェントが行わない機能なので、その件数は測れません。読み取り精度や取込件数は内部の動作の指標で、入力時間と誤入力が減ったかを直接には示しません。

  5. 問5開始前の確認
    PoCの開始前に、情報システム部と最も優先して確かめるべき条件はどれか。表1の懸念と、情報システム部からの報告を踏まえて選ぶこと。
    1. A横浜営業所の複合機に保存された注文書の画像を、AIエージェントが読み取れる形で取り込めるか。
    2. B配車計画で使う交通情報や得意先の受入条件のデータを、物流センターから集めて整備できるか。
    3. C営業担当者の日報を、自由記述のまま基幹システムに保存して検索できるようにできるか。
    4. D基幹システムの受注画面を、AIエージェントが候補を直接登録できる仕様に変更できるか。
    答えと解説

    正解: A

    AIエージェントの入力になるのはFAXとメールの注文書です。情報システム部の報告では、注文書の画像は各営業所の複合機に保存されていて基幹システムには取り込まれていません。この画像が取り込めなければ、候補を出す仕組み自体が動かないので、開始前に最初に確かめる条件です。配車計画のデータや日報の保存は、今回の対象外の業務に関する話です。AIエージェントが直接登録する仕様は、表2で定めた権限(候補の表示に限定)の外にあり、確かめる必要がありません。

  6. 問6データの準備
    情報システム部は「注文書のどの記載がどの商品コードに対応したか」の記録が残っていないと報告した。この状況で、PoCの開始までに行うデータの準備として最も適切なものはどれか。
    1. A商品マスタの正式名称だけで照合できるよう、得意先に注文書の商品名を正式名称に書き換えてもらう。
    2. B横浜営業所の受注担当者が、過去の注文書と確定した商品コードの対応を一定数そろえておく。
    3. C記録がない以上は準備できないので、AIエージェントが商品名の類似度だけで候補を出し、精度は運用の中で上げる。
    4. D全営業所の過去2年分の注文書をすべて読み取り、商品コードとの対応を人手で付けてから開始する。
    答えと解説

    正解: B

    本文では、得意先が書く商品名は正式名称と一致せず、担当者は過去の注文履歴を見て判断していると述べています。つまり、候補を出す手掛かりは「その得意先の注文書の表記と、確定した商品コードの対応」です。この対応記録がないなら、対象の横浜営業所の分を一定数そろえてから始めるのが、8週間の検証に見合う準備です。得意先に書き方を変えてもらう案は、K社の都合で得意先に負担を移すもので、現実的ではありません。類似度だけで始める案は、同じ名前で規格が違う商品の取り違えという現在の誤りを再現します。全営業所2年分の人手作業は、横浜営業所に限ったPoCの規模に合いません。

  7. 問7誤りが起きたときの対応
    PoCの開始後、AIエージェントの候補をそのまま確定した受注で、商品の規格違いによる誤出荷が起きた。この時の対応として最も適切なものはどれか。
    1. A候補の表示をその日のうちに止め、PoCを中止して全件を従来の手入力に戻し、原因の調査は行わない。
    2. B誤った候補の根拠を確認し、同じ得意先・商品の候補の出し方を見直し、直るまでその得意先を停止条件に加える。
    3. C受注担当者に、今後はすべての候補を無視して手入力するよう指示し、候補の表示は参考情報として残す。
    4. D誤出荷は再配送で対応できるので、PoCの期間中は件数と内容の記録だけ残し、検証が終わってからまとめて見直す。
    答えと解説

    正解: B

    AIエージェントは候補と根拠を表示する設計なので、誤りが起きたときはその根拠をたどって原因を特定できます。原因が特定の得意先の表記にあるなら、同じ組み合わせの候補の出し方を直し、直るまでその得意先を停止条件に加えれば、PoCを続けながら再発を防げます。1件の誤りでPoC全体を中止すると、誤りの原因も改善の余地も分からないまま終わります。すべての候補を無視する指示は、確認して確定するという役割分担を崩し、候補の採用率も測れなくなります。記録だけ残して検証後に見直す案は、再配送費用が月約90万円という損失を8週間放置することになります。

  8. 問8目標値の決め方
    表3では誤入力の目標を「月20件以下」とした。この目標値の根拠として最も適切なものはどれか。
    1. A横浜営業所の現状が月約40件で、半減させれば再配送費用の削減額を金額で示せるため。
    2. BAIエージェントを使えば誤入力は原理的に起こらないので、20件はPoC期間中の移行の猶予として設けたため。
    3. C全社の誤入力が月約180件で、その1割強にあたる20件を各営業所の上限にする全社方針があるため。
    4. D候補の採用率の目標80%から逆算すると、残り20%にあたる件数が約20件になるため。
    答えと解説

    正解: A

    目標値は、現状の数字と、達成したときに何が変わるかを結びつけて決めます。横浜営業所の誤入力は月約40件で、これを20件以下にすれば、1件あたりの再配送費用(全社で月約180件に対して約90万円)をもとに削減額を示せます。AIエージェントは候補を出すだけで、確定は人が行うため、誤入力が原理的に起こらないという前提は成り立ちません。全社方針としての上限は本文にありません。採用率の残り20%は候補を修正した割合で、誤入力の件数とは別の指標なので、逆算の根拠にはなりません。

  9. 問9横展開の判断
    8週間の検証後、横浜営業所以外へ広げるかを判断する際に、最も重視すべき観点はどれか。表3の指標と、本文の各営業所の状況を踏まえて選ぶこと。
    1. A目標の達成に加えて、提案を止めた件数と理由から、他の営業所の得意先や書式でも同じ条件で動くかを見る。
    2. B横浜営業所の受注担当者の満足度が高ければ、他の営業所でも同じ結果になるとみなして一斉に広げる。
    3. C候補の採用率が80%を超えていれば、誤入力の件数にかかわらず現場に定着したとみなして広げる。
    4. DPoCの費用約120万円を8週間の削減額で回収できたかだけで判断し、回収できていなければ中止する。
    答えと解説

    正解: A

    横展開の判断では、PoCの結果が目標に届いたかに加えて、その結果が他の条件でも再現するかを見ます。注文書の書式は得意先ごとに異なり、営業所が変われば得意先も変わるので、提案を止めた件数と理由(どの条件で候補が出せなかったか)が、他の営業所で同じ設計が成り立つかの手掛かりになります。満足度は参考情報ですが、誤入力が減ったかを示しません。採用率が高くても誤入力が減っていなければ、確認が形だけになっている可能性があります。費用の回収は8週間の検証では判断できず、横展開後の効果で見るものです。

  10. 問10費用対効果の見方
    経営企画部は、PoCの費用約120万円に対する効果を経営層に説明したい。本文の数字をもとにした説明として、最も適切なものはどれか。
    1. A入力時間が1件4分から2分になれば横浜営業所の担当者を減らせるので、その人件費の削減額をそのまま効果として示す。
    2. B再配送・返品の費用(月約90万円)のうち横浜営業所の分がどれだけ減ったかと、締め前の集中が緩和されたかを合わせて示す。
    3. CPoCの費用は8週間では回収できないので、効果の数字は示さず、次の投資判断の材料になったとだけ説明する。
    4. DAIエージェントの利用料は今後下がる見込みなので、費用は考慮に入れず、誤入力の削減率だけを効果として示す。
    答えと解説

    正解: B

    費用対効果は、本文にある損失の数字(再配送・返品の費用が月約90万円)と、PoCの目的(入力時間の短縮と誤入力の削減)に対応させて示します。横浜営業所の誤入力の減少を金額に換算し、入力時間の短縮が締め前の集中という現場の課題をどう変えたかを合わせれば、経営層が判断できる説明になります。入力時間の短縮を人員削減に直結させる説明は、本文に根拠がなく、現場の協力も得にくくなります。効果を示さない説明や、費用を考慮しない説明は、PoCの設計で評価指標と目標値を定めた意味を失わせます。

解き方の振り返り

このケースは当サイトのオリジナルです。公式サンプル問題や本番の問題を転載・改変したものではありません。形式は公式サンプル問題(2026年9月発行)と参考問題に準じています。