制作範囲
①ヒューマンエラーの発生：見積書をもとに担当者が作成した発注書を、複数人による目視でチェックしていたが、人手による確認には限界があり、チェック漏れや誤記などの作成ミスが発生しやすかった。
②手戻りの発生：チェック漏れやミスにより、外注先からの修正依頼や発注書の再作成が必要となるケースがあり、業務の手戻りが発生していた。
①マルチモーダルLLM（MLLM）による文書照合
・外注先から受領した「見積書」と社内担当者が作成した「発注書」の2つの文書を、MLLMが自動で読み取り、内容を照合・分析することで、発注書のチェックを自動化した。
②主なチェック項目の自動抽出・照合
・注文年月日、契約条件、契約期間、責任者、支払条件などの重要な項目を生成AIが即座に抽出・照合し、人手による作業を大幅に削減した。
③判定理由の提示
・生成AIはチェックの判定結果（TRUE/FALSE）だけでなく、その判定理由や根拠も自動で明示します。これにより、担当者が目視で最終確認を行う際の効率が向上した。
④システム連携
・Googleドライブに保存されたファイルをGoogle Apps ScriptからAWS Lambdaに送信し、MLLMで解析した結果をGoogleスプレッドシートに記録する一連のシステムを構築し、業務フローに組み込んだ。
社内情報の検索効率とアクセス性の向上、バックオフィスへの問い合わせ対応負荷軽減。
注文書から受注台帳への転記作業の自動化、事務作業のミス（誤記・入力漏れ）と作業時間の大幅削減。
車両に取り付けた通信型ドライブレコーダーで計測される走行情報を収集・蓄積し、ドライバーの運転評価・診断や、事故発生時の詳細情報を提供。
各デバイスの情報をリアルタイムで収集・分析し、センター側から蓄電・発電操作を遠隔で制御することが可能。
オンプレミスサーバーで運用していた2種類のデータ分析基盤システムを、既存データを含む全機能とともにAWS上に移行。
