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商品の付帯情報と取引実績を照合し、取引先ごとに異なる体系の品目名を、お客様の品目へ読み換え

株式会社Zenport(本社：東京都千代田区、代表取締役：太田文行、以下「Zenport」)は、船積書類を読み取り、お客様の基幹データの定義へ読み換えるAIエージェント「ZenRead」において、文脈データ照合による判定能力を強化しました。

ZenReadは、書類に記載された取引先・数量・単価などの付帯情報と、同期された基幹データ上の各取引先との取引実績——取引の文脈を示すデータ——を照合します。これにより、取引先ごとに異なる体系の品目名をお客様の品目へ読み換え、対応するPO(注文)明細にひも付け、どのPOのどの明細に対する書類かを確定します。

■ 背景——負担の重い、読み取った内容の判定業務

グローバルサプライチェーンの現場では、インボイスをはじめとする船積書類上の品名が、取引先ごとに異なる形式や呼び方で届きます。AI-OCRの普及により「文字を読む」工程の自動化は進みましたが、読み取った内容が自社のどの品目にあたるのか、どのPO(注文)のどの明細に対する書類なのかの判定は、依然として担当者の経験と手作業に残っています。書類の読み取りとデータ化が進むほど、その先——自社の品目とPOへの突合(とつごう)——が、読み取り後に残る、負担の大きな手作業になります。

■ 本サービスの位置づけ

Zenportが書類AIに置く基準は、文字を読めることだけではありません。読み取った内容が、お客様のどの品目で、どのPO(注文)のどの明細に対するものかまで接続されることです。

ZenReadは、書類の到着を起点に、品目の特定からPO明細への突合(とつごう)までを一連で進めます。判定そのものをなくすのではなく、人の確認が必要なものに限って人が確定することで、判定業務の負担を大きく軽減します。

AI-BPOサービスとして提供を開始したZenReadは、その後、判定の自動化を進めてきました。現在はAIエージェントとして、読み取りから突合までを一連で実行します。

取引先の書式にも、お客様の基幹システムにも、変更は求めません。

■ 特長

1. 文脈データ照合による品目特定

ZenReadは、船積書類に記載された商品が、お客様の品目マスタ上のどの品目にあたるかを特定します。品目の判定に、確率的なスコアは用いません。取引先・数量・単価などの付帯情報と、同期された基幹データ上の各取引先との取引実績を照合し、その取引の文脈の中で品目を特定します。

これにより、取引先ごとに異なる体系で記された品目名を、お客様の品目へ読み換えます。

2. PO(注文)明細への突合(とつごう)

読み取った書類が、どのPOの、どの明細に対するものかまでひも付けます。書類の到着を起点に、どのPO分が輸送中にあり、どの注文残が残っているかを更新します。訂正・分割・複数の書類がまたがる場合も、PO明細との関係を保って管理します。

※PO明細への突合は、POデータが同期されている場合にご利用いただけます。

3. 人が関わるのは、確認が必要なものだけ

書類の読み取りと、業務上の判定は別の仕事です。ZenReadは、読み取りから品目の特定、PO(注文)明細への突合(とつごう)までを、AIが一連で進めます。人の確認が必要なものに限り、人が確定します。

AI-OCRによる読み取り結果を、文字データのまま終わらせず、自社品目とPO明細に接続して業務上の判定へ進める——ZenReadが提供開始以来つらぬいてきたHuman in the loopの設計です。

■ 活用——洋上在庫の把握

船積みを終え、まだ着荷していない洋上在庫は、実地棚卸ができず、数量や内訳の根拠が取引先ごとの書類に分散しています。ZenReadの突合(とつごう)により、どの品目がどれだけ輸送中にあるかを、PO(注文)明細の単位で、書類の到着を起点に把握できます。日々の輸出入業務の中で扱う船積書類から、洋上在庫を捉える——台帳をつけるための記録が、業務の流れの中で積み上がります。

■ 導入にあたって

取引先ごとの業務・書式や、既存の基幹システムとの連携を前提に導入できます。既存のデータを活用することで、新たな手入力を原則として増やしません。

お客様が本サービスに入力・連携したデータおよび生成結果は、他のお客様が閲覧・利用できないよう管理いたします。また、本サービスでは、これらのデータが共用AIモデルの学習・改善に使用されない契約・設定の生成AIサービスを利用します。お客様の明示的な同意または指示がない限り、当社がこれらのデータをモデル学習に利用することもありません。

■ 関連情報

One Grid Journal「洋上在庫の発注明細への突合」（https://note.com/fumiyuki_ota/n/n6398524ec87a）輸入者の洋上在庫を題材に、突合(とつごう)の単位がなぜ書類ではなく発注(PO)明細でなければならないのかを、会計・監査の観点から解説しています。

■ ZENPORT：認知多様性から豊かさと革新が生まれる世界へ

ZENPORTは、全世界のデータ・人・経済がシームレスに繋がり、認知多様性の活用を通じ、豊かさと革新が持続する世界の実現をめざしています。

このような理念のもと、取引書類を業務データへ接続する「ZenRead」と、基幹システム・各種マスタへ再現可能かつ追跡可能にデータをつなぐ「ZenMapping」により、お客様が相手を変えることなく組織を超えてつながるためのデータ基盤を提供しています。

■ 会社概要

会社名: 株式会社Zenport

所在地: 〒100-6611 東京都千代田区丸の内1-9-2 グラントウキョウサウスタワー11階

代表者: 代表取締役太田文行

ビジョン：「互いの違いが、活きる世界へ。」

ミッション：「組織やプロセスを超えて、データをつなぐ。ビジネスが加速する。」

事業内容: AIネイティブなグローバルサプライチェーンのオントロジープラットフォームの開発・提供。”Fit to Ontology”を提唱。 URL: https://zenport.io

■ 本件に関するお問い合わせ

株式会社Zenport 広報担当 E-mail: info@zenport.io

組織やプロセスを超え、即座に構築し、更新し続けられる基幹連携へ

株式会社Zenport（本社：東京都千代田区、代表取締役：太田文行）は、グローバルサプライチェーンの全データを一括管理するデータハブ「ZENPORT」において、お客様の基幹システム・各種マスタとのデータ連携構築を担うAIエージェント「ZenMapping」を全面刷新し、本日提供を開始いたしました。

刷新後のZenMappingでは、AIがマスタ構造を解析し、確定した意味体系からマッピングを導く構造とすることで、人によるマッピングの作成と検証の時間を大幅に削減します。

これにより、多大な時間を要していた基幹システム・各種マスタとのデータ連携を即座に構築できます。またマスタに変更があった際も、マッピングを速やかに更新し続けることが可能です。そして結果は人や時期に左右されず、判断の根拠も記録に残ります。

ZENPORTは、この方式を「導出」と呼びます。

■ 企業のAI導入の課題 — 「AIの答えを、人が全件検証する」という逆転

取引先ごとに体系の異なるマスタデータのマッピングと基幹システムとの連携は、これまで多くの企業で人手に依存してきました。近年はAIによる自動化が広がる一方、その多くは確率的な推測に基づくため、次の課題が残っていました：

結果の正しさを、人が全件検証しなければならない
マスタの更新時に、前回と違う結果になりうる
担当者交代やエラーの際に、なぜその結果になったのかが後から辿れない

AIが作業を肩代わりしたはずが、検証という新しい作業を人に返してしまう——この逆転が、基幹領域へのAI導入を押しとどめてきました。

■ 刷新の内容 — 推測ではなく、確定した意味体系からマッピングを導出

刷新後のZenMappingでは、AIがマスタ構造を自動解析します。そのうえで、確定した意味体系（オントロジー）から、マッピングを一意に導出します。

データ構造の解析にAIを使い、そこから先の導出は、確定した意味体系から機械的に行います。このため同じ入力からは同じ結果になります。

この方式により、ZenMappingは次の性質を備えます：

構築・更新の速さ：AIが解析から導出までを担うため、連携を即座に構築でき、マスタに変更があった際も速やかに更新できます。人による確認が大幅に削減できます
再現性：マスタが同じなら、いつ・誰が構築しても、同じマッピングに到達します
追跡可能性：導出の根拠が記録に残るため、原因を特定でき、判断も引き継げます
顧客側の変更ゼロ：お客様のマスタは一切変更しません。取引先ごとに異なるデータの形式や構造を、AIがお客様の側の定義に合わせて解析し、変換します

これらの性質は、導入前のPoC（概念実証）において、お客様ご自身のマスタとお客様の環境でご確認いただけます。

■ ZenReadへの接続 — ZenMappingが、データ突合先を用意

この刷新による効果の一つは、ZenReadへの接続です。

ZenMappingは、お客様の基幹システムのマスタ構造を解析し、マッピングを導出して紐付けます(図①)。このマッピングを通じて、ZENPORTは発注(PO)や商品マスタなどのお客様の基幹データを連携します(図②)。

ZenReadは、船積書類を基幹データへ読み換えるAIエージェントです。読み取った内容を文脈データ——ZENPORT上の基幹データ——と照合・突合し、書類上の表記をお客様の品目と発注(PO)明細へ読み換えます(図③)。（8月10日リリース機能強化）

今回の刷新により、精度の高いマッピングを短時間で導出し、ZenReadの読み換えを支えます。

■ 人とAIの分担

刷新後のZenMappingにおいて、人が行うのは意味の承認までです。マッピングの実装はAIが担います。何を正とするかの決定権は常にお客様の側にあり、AIがその決定に合わせに行きます。

なお、お客様のデータは、他社に共有されることも、当社がモデルの学習に用いることもありません。マッピングはお客様ごとに独立しており、あるお客様のデータが別のお客様の結果に影響することはありません。

ZENPORTは、”Human in the Loop”の理念のもと、テクノロジーと人の協働により、お客様の業務・経営品質の向上を支援します。

■ 導入にあたって

■ “Fit to Ontology”の製品実装

本刷新は、ZENPORTが提唱する“Fit to Ontology”——「標準化の照準を、業務・システムの層から意味体系の層へ移動し、標準に合わせる主体を、人間からAIへ交代させる進め方。ここでFitを実行するのは、人間ではなくAIである。」——の製品実装です。

概念の詳細は、定義ページ（https://zenport.io/fit-to-ontology/）をご覧ください。

■ ZENPORT：認知多様性から豊かさと革新が生まれる世界へ

ZENPORTは、全世界のデータ・人・経済がシームレスに繋がり、認知多様性の活用を通じ、豊かさと革新が持続する世界の実現をめざしています。

■ 会社概要

社名：株式会社Zenport

所在地：〒100-6611 東京都千代田区丸の内1-9-2 グラントウキョウサウスタワー11階

代表者：代表取締役太田文行

ビジョン：「互いの違いが、活きる世界へ。」

ミッション：「組織やプロセスを超えて、データをつなぐ。ビジネスが加速する。」

事業内容: AIネイティブなグローバルサプライチェーンのオントロジープラットフォームの開発・提供。”Fit to Ontology”を提唱。 URL: https://zenport.io

■ 本件に関するお問い合わせ

株式会社Zenport 広報担当 E-mail: info@zenport.io

2026年6月3日

株式会社Zenport（本社：東京都千代田区、代表取締役：太田文行）は、2026年6月10日に開催される「INTLOOP Ventures MIX 2026」に出展することをお知らせいたします。

近年、地政学リスクや物流混乱、需要変動などにより、サプライチェーンを取り巻く環境はますます複雑化しています。

ZENPORTは本イベントにて、ERP、Excel、PDF、メールなどに分散するデータを理解・統合し、サプライチェーン全体の可視化と意思決定を支援する「サプライチェーンAIエージェント」をご紹介します。

当日は、リアルタイム可視化ダッシュボードやAIによる非構造データ理解など、実際の業務シナリオを通じたデモをご覧いただけます。

イベント概要

イベント名：INTLOOP Ventures MIX 2026
日時：2026年6月10日
会場：室町三井ホール＆カンファレンス（東京・日本橋）

イベント詳細

https://www.intloop.com/intloopventures/event/mix-20260610

会社概要

社名：株式会社Zenport
ビジョン：「互いの違いが、活きる世界へ。」
ミッション：「グローバルサプライチェーンに、共通言語を。」

本件に関するお問い合わせ

株式会社Zenport 広報担当
https://zenport.io/contact/