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契約書PDFから当事者・契約期間・支払条件・違約金など、レビューで確認したい情報を抽出し構造化データとして整理。「契約書全文を最初から最後まで人が確認する運用」から、「AIが確認し人は最終判断だけ行う運用」へ移行することが可能です。
レビュー工数を圧縮し、交渉条件の検討や事業部との論点整理など優先すべき業務に集中できます。

契約データを外部AIの学習に使われない形で専用ナレッジに蓄積。過去契約・自社ひな形・案件条件を、社内に閉じた環境で横断的に照合できます。
さらに、オンプレミス環境やセルフホスト型での構築にも対応。機密文書の外部クラウドへのアップロードを避けたい企業でも、自社のセキュリティ要件に応じた運用が可能です。

日本語の請求書に対応した事前学習済みのAIモデルスキルを搭載。テンプレートの設定やAIの個別トレーニングを行うことなく、短期間で現場に定着します。
導入直後からデータ抽出が可能なため、月末でも処理を滞りなく対応。入力作業に追われていた時間を、確認や承認の判断に充てられるでしょう。

RPAツールやSAP・OracleなどのERPとの連携環境があらかじめ整備されている点が特徴。社内システムへの登録まで一連の流れとして設計しやすくなっています。
月末月初に集中しやすい入力作業を後続システムまで自動化できるため、承認判断に時間を充てやすくなります。

独自開発AIにより「この位置に品番がある」といったパターン認識ではなく、サプライヤーごとに形式が異なる書類から品番を特定します。
「3,000個以上で送料無料」などの数量条件や特殊条件まで読み取れるため、書類を読み解く手間や比較資料づくりの負担を軽減。価格交渉やサプライヤー選定に注力できます。

レイアウトを視覚的に理解するコンピュータビジョンにより、再学習なしで初めての形式にも対応。新規サプライヤーが増えても再設定の手間がかかりません。
取引先ごとに異なる見積書や発注書のレイアウトもそのまま読み取り、登録まで自動化。対応負担が軽くなるぶん新規開拓に専念できます。