危険物申告書と品目マスタを照合し、航空輸送前の確認漏れや記載不整合をAIで抽出。
航空貨物フォワーダーでは、化学品、電池、塗料、エアゾールなどの危険物を航空輸送する際、荷主から提出された危険物申告書を確認し、航空輸送に必要な条件を満たしているかを審査します。 確認対象はUN番号や正式輸送品名だけではありません。危険物クラス、包装等級、数量、容器種別、包装指示、ラベル・マーキングなど複数項目が相互に関係します。書類上では一見整っていても、UN番号と正式輸送品名の組み合わせが不自然、数量に対して包装条件が合わない、必須項目が空欄といったケースがあり、経験のある担当者でも確認に時間がかかっていました。 さらに、締切直前に書類が届く案件も多く、確認が遅れると荷主への差し戻し、再提出、搭載便の変更につながります。そこで、担当者の判断を置き換えるのではなく、確認すべき箇所を先に絞り込む仕組みとしてAIによる書類レビューを導入しました。
PDFやスキャンされた危険物申告書から、UN番号、正式輸送品名、クラス、包装等級、個数、数量、荷送人情報などを項目単位で抽出します。帳票の位置ずれや記載形式の違いがあっても、確認に必要な情報を構造化して扱えるようにしました。
抽出したUN番号や品名を品目マスタと照合し、番号と品名の組み合わせ、危険物クラス、包装等級などに矛盾がないかを確認します。完全一致だけでなく、表記ゆれを吸収したうえで照合します。
申告された個数・容量・重量と包装条件をもとに、追加確認が必要な案件を抽出します。AIが自動承認するのではなく、担当者が見るべき論点を先に提示する設計としました。
単に『エラー』と出すのではなく、『UN番号と正式輸送品名の組み合わせを要確認』『包装等級の記載が品目マスタと異なる』など、確認理由を具体的に表示します。
担当者は申告書の全項目を同じ粒度で確認するのではなく、AIが抽出した不整合候補や不足項目から優先的に確認できるようになりました。
経験者が頭の中で行っていた『この組み合わせは怪しい』『ここは追加確認が必要』という確認観点をシステムに組み込み、経験年数による確認品質のばらつきを抑えました。
書類受領後すぐにAIレビューをかけることで、荷主への確認が必要な案件を早い段階で把握でき、締切直前に不備が判明するリスクを抑える運用につながりました。
OCRで申告書を項目ごとに構造化し、品目マスタや確認ルールと照合します。表記ゆれを吸収したうえで、項目間の矛盾、必須情報の不足、追加確認が必要な条件を抽出し、その理由と根拠を案件単位で整理します。
カ月
対象帳票、品目マスタ、既存システム連携範囲により変動します。
万円
対象書類数、照合ルール、システム連携範囲により個別に算定します。