富士通の購買向け3エージェント構成
富士通は2025年12月24日、NVIDIAとの協業の最初の成果として「Fujitsu Kozuchi Physical AI 1.0」を発表しました。自社LLM「Takane」をベースにしたKozuchi AI Agentと、複数のAIエージェントを連携させるフレームワークを含みます。購買業務向けの実装は、次の3つのエージェントで構成されています。
| エージェント | 役割 | 人の作業で言えば |
|---|---|---|
| 帳票理解 | 見積書・注文書などの書類を読み取り、品目・数量・単価・納期・条件を抽出する | 書類を読んで台帳に転記する |
| 購買規約解析 | 社内の購買規約や取引条件を解析し、確認すべき項目を整理する | 規程集を開いて該当条項を探す |
| 適合チェック | 抽出した内容が規約・条件に合っているかを照合する | 書類と規程を突き合わせて不備を指摘する |
富士通の購買部門での実証では、発注確認業務の工数が約50%削減されたとしています。これは富士通の社内実証の数字で、対象業務の範囲や比較期間の詳細は公表されていません。あわせて、GUIでエージェントを組み立てる画面と、異なるベンダーのエージェントを安全に接続する「セキュアエージェントゲートウェイ」を備え、マルチAIエージェントフレームワークのトライアル提供を始めたと発表しています。
3つに分ける設計がうまい理由
この構成の要点は、1つの大きなAIに「この発注は問題ないか」と聞くのではなく、読む・調べる・照合するの3役に分けていることです。
役割を分けると、次の利点があります。
- どの段階で誤ったかを特定しやすい。帳票の読み取り誤りか、規約の解釈誤りかを切り分けられる
- 帳票理解の精度は、既存のAI-OCRと同じ方法（項目ごとの読取率）で評価できる
- 規約が改定されたとき、規約解析だけを更新すればよい
帳票の読み取りは、検査成績書やミルシートの読み取りと同じ技術領域です。読み取り結果を基幹システムに登録するときの注意点はAI-OCRの結果をMES・QMSに登録すると共通です。
任せられること、人に残すこと
生成AIに任せられるのは、書類の内容を正しく読み、ルールと照合し、不一致を指摘するところまでです。次の判断は人に残します。
- 単価の妥当性。市況、過去の取引価格、数量割引、品質実績を総合した判断で、書類だけでは決まりません
- 発注先の選定。品質・納期の実績、BCP上の分散、取引関係を含む判断です
- 発注の確定。規約に合っていても、需要や在庫の状況で発注を見送ることがあります
- 規約に定めのない例外の扱い
Deloitteは製造業のエージェント活用で、調達担当・生産技術者・生産計画担当による承認ゲート（Human approval gates）を置くよう推奨しています。調達業務でも、AIの指摘を受けて最終的に発注ボタンを押すのは担当者、という線引きが基本です。承認ゲートの設計はHuman-in-the-loopの設計で扱っています。
自社で始めるときの手順
- 対象書類を絞る。まずは定型の見積書・注文書など、書式が数種類に収まるものから始める
- 照合ルールを文書化する。担当者が頭の中で確認している項目（納期の下限、支払条件、検収条件など）を書き出す
- 過去の書類100〜200件で検証する。AIが指摘した不備と、実際に担当者が差し戻した不備を比べる
- 指摘の見逃しと過剰指摘を分けて数え、運用に乗せるかを判断する
効果は工数だけでなく、差し戻しの件数や、支払条件の不一致による後工程の手戻りでも測ると、経営層に説明しやすくなります。調達・SCM全体のAI活用は製造業の調達・SCMのAIを参照してください。
よくある質問
生成AIで価格交渉の材料を作れますか
過去の取引価格や見積の推移を要約し、比較表を作る作業には使えます。ただし市況予測や交渉方針の判断は担当者が行います。市況の予測には、生成AIより時系列の予測モデルが向いています。
富士通以外の製品でも同じ構成を作れますか
帳票の読み取り、規程の検索、照合の3役に分ける考え方は、汎用のLLMとRAG、AI-OCRを組み合わせても実現できます。重要なのは製品より、役割の分け方と照合ルールの明文化です。
取引先から受け取った書類をクラウドのAIに入れてよいですか
取引先との秘密保持契約の範囲と、社内の機密区分のルールを確認してください。入力データが学習に使われない契約のサービスを選ぶことが前提です。
この記事に出てくる用語
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この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。
