AI活用– category –

「いちばん新しいモデルを入れれば、需要予測はよく当たるはずだ」 新しいモデルの発表は、毎年のように続いています。 そのたびに、そう考えたくなるのも無理はありません。 時系列基盤モデルとは、大量の時系列データで事前に学習した、予測のためのAIの...

朝9時。営業事務の机に、昨夜からの注文が20件たまっています。 メール本文に書かれた注文、PDFの注文書、FAXで届いた手書きの注文書。 担当者は1件ずつ開き、NetSuiteの受注画面に得意先・品番・数量・納期を打ち込みます。 品番が書かれていない行は、品...

朝8時。購買担当が、在庫一覧と発注残をExcelに出します。 2つの表を品目コードで突き合わせ、発注点を割った品目に色を塗る。 別のシートで、3か月動いていない品目を探す。 それが終わるころには、10時が近づいています。 その2時間、在庫は1個も減って...

朝8時半。営業事務の担当者が、NetSuiteから前日の売上を出します。 Excelに貼り、得意先ごとに並べ替え、合計を確かめる。 それをメールに貼り、「昨日の売上です」と一言添えて営業部に送ります。 毎朝30分。月に20営業日なら、10時間です。 そのあいだ...

取引先から届いたCSVを開くと、社名が「繧ｵ繝ｳ繝励Ν…」と化けている。 直して取り込むと、今度は日付と参照のエラーで止まる。 NetSuiteのCSVインポートの前処理とは、取り込む前のファイルを、NetSuiteが読める文字コード・表記・形式・IDにそろえる作業...

「会議資料は、AIに丸ごと作らせればいい」 そう考えて試算表を渡すと、読みやすい資料が返ってきます。 ただ、差異の金額が帳簿と合わないことがあります。 経営会議資料のAI作成とは、NetSuiteで確定した予算と実績をもとに、差異の説明文・要約・スライ...

月末の午後。経理の担当者が、NetSuiteから売掛金の一覧を出します。 Excelに貼り、期日を過ぎた行に色を付け、金額の大きい順に並べ替える。 それから、どの取引先に、どんな言葉で連絡するかを考え始めます。 一覧を作るのに1時間。文面を考えるのに、も...

「AIに基幹システムをつなぐのは、まだ怖い」 経営会議でそう決まり、AIの話が半年止まる。 その裏で、営業部は一度付いたMCPの権限を使い、個人の判断でChatGPTにNetSuiteをつなぎ始めていた。 AIの安全ルールとは、AIが社内のデータに触れる範囲と、人が...

決算の2日前。 経理の責任者が、交通費の精算が売上原価に入っているのを見つけます。 同じ週、同じ仕入先の請求書が「No.1234」と「1234」で二重に計上されていたことも分かりました。 支払の予定日は、あさってです。 仕訳と支払の異常検知とは、二重計...

月末の経理部。 紙の請求書を見ながら、金額と税区分をNetSuiteに打ち込む。保存検索を何本も回し、Excelで突き合わせる。 英語のヘルプを開いて、読む前に閉じる。 NetSuiteの「あるある」とは、こうした世界中の現場で繰り返される、意味のない手間のこ...