【ITニュース解説】I built an AI sourcing agent for factories in Vietnam. AI does about a third of the work, the rest is still a person.

近年、AI技術の発展は目覚ましく、ビジネスの様々な分野での応用が期待されている。特にグローバルなサプライチェーンにおいて、海外の工場とのやり取りをAIが自動化できるという話は、多くの企業にとって魅力的に聞こえるだろう。しかし、現実はまだその期待とは少し異なる。この記事では、ベトナムの工場との調達プロセスを効率化するために開発されたAIエージェントの具体的な事例を通じて、AIがどこまででき、何がまだ人間の役割として残されているのかを詳しく見ていく。

このAI調達エージェントは、ベトナムの工場とのやり取りで生じる複雑な情報処理を支援するために作られた。一般的なイメージではAIが工場とすべて交渉してくれると考えられがちだが、実際にはAIが担うのは全体の約3分の1程度に過ぎない。残りの部分は、工場への訪問、サンプルの手作業での確認、書類への署名といった、物理的な接触や人間的な判断を伴う作業であり、依然として人の手が必要となる。このシステムは、AIが最も力を発揮できる情報整理とコミュニケーションの自動化に特化し、人間の作業をより効率的に進めるための強力なサポートツールとなることを目指している。

このAIエージェントは、一度にすべての処理を行うのではなく、複数の段階に分けてAIモデルを活用している。これにより、もし途中で問題が発生しても、どこで何が起きたのかを特定しやすくなる。最初のステップでは、ユーザーが入力した自由な形式の依頼文から、具体的な製品の仕様、例えば「製品の種類」「使用する素材」「希望する数量」「生地の密度」「色」「サイズ」「梱包方法」といった情報を自動的に抽出し、構造化されたデータに変換する。この際、最も重要なルールの一つは、「情報が足りない場合にAIが勝手に推測して数字を作り出さない」という点だ。もし数量や製品の種類が不明な場合は、AIは推測せずにユーザーに確認を促す。これにより、誤った情報に基づいて作業が進むことを防ぎ、常に正確な情報でプロセスを開始できるようにしている。

次のステップでは、ステップ1で抽出され構造化された情報を元に、ベトナムの工場が実際に使うビジネス上の表現で依頼文を作成する。単にGoogle翻訳のような機械翻訳を使うのではなく、ベトナムの特定地域の工場が日常的に使う表現や形式に合わせて翻訳することが重要だ。例えば、「MOQ（最低発注数量）」や「gsm（生地の重さの単位）」、「incoterms（貿易取引条件）」といった業界特有の専門用語は、ベトナム語の文章の中でもそのままラテン文字で使われることが多く、一般的な翻訳ではこれらのニュアンスが失われたり、誤って翻訳されたりすることがある。このAIエージェントは、そうした業界の慣習を理解しているため、工場側にとって明確で誤解のない依頼文を作成することができる。これにより、コミュニケーションのミスが減り、スムーズな取引につながる。

そして3番目のステップ（これはデモではまだ公開されていないが、製品版では実装される予定だ）では、工場から様々なチャネル（Zalo、WhatsApp、メールなど）で送られてくる返信を読み込み、それらを一つの統一された表形式にまとめる。工場からの返信はしばしば非公式な形式で、例えば価格に通貨が明記されていなかったり（多くの場合、ベトナムドンだが、記載がないこともある）、最低発注数量（MOQ）が数量とハイフンで簡単に結ばれているだけだったり、納期が「営業日で何日」とカレンダーの基準なしに記載されていたりする。AIは、こうした曖昧な情報を「ベトナムドンからドルへの為替レート」など、必要な背景情報を一箇所に保持しながら、すべてを一定のフォーマットに正規化する。これにより、複数の工場からの見積もりや情報を比較検討する際に、人間が手作業で整理する手間を大幅に削減し、より迅速かつ正確な意思決定を可能にする。

このAIエージェントのデモでは、依頼文の読み取りと翻訳の部分が実際のAIモデルの呼び出しを通じてリアルタイムで動作し、その技術力が披露されている。しかし、デモの最後に表示される価格表は、実際に工場に問い合わせて得られたライブデータではない。これは、製品カテゴリごとに事前設定された参考価格に基づいており、注文数量に応じて単価が調整されるというシンプルなルールで算出されている。これはあくまで参考情報であり、実際の工場からの正式な見積もりではないことを明確に示している。また、Zalo（ベトナムで広く使われるメッセージアプリ）でのメッセージ送信は自動化されていない。これは技術的な制約というよりは、開発者の意図的な選択によるものだ。Zaloには、まだメッセージを送信することに同意していない相手に自動でメッセージを送るための公開されたAPIがない。これを無理に自動化しようとすると、個人のアカウントがスパムとみなされて停止されたり、実際には実現不可能な機能をデモで示すことになったりするため、このような実装は見送られた。デモは、あくまで依頼文がどのようにベトナム語の依頼書に変換されるかという、実用的なプロセスを正直に示している。

具体的な使用例としては、「オーバーサイズの綿フリースフーディー、320 gsm、500枚、3色、サイズS-XL、刺繍ロゴ、個別梱包」といった自由なテキストを入力すると、AIエージェントは数秒で必要な仕様を各項目に正確に抽出し、手動での修正も可能だ。その後、丁寧で正確なベトナム語の依頼書が生成される。その下には、参考情報として、複数のサンプルの工場からのFOB価格（船上渡し価格）と最低発注ロット数が表示される。この価格はあくまで参考点であり、実際のオファーではないことが明確に示されている。開発者は価格情報についても非常に正直な姿勢を取っており、例えばフーディーやバッグについては、ベトナム特有の具体的なFOB価格や最低発注数量の情報を独自に調査して提供している。一方で、化粧品のような分野では、ベトナム特有の価格情報を見つけることができなかったため、中国の工場のデータを参考にし、それがベトナム市場のものではないことを明確に区別して表示している。このように、情報の出所や性質を隠さず、透明性を持って示すことは、ユーザーの信頼を得る上で非常に重要だ。

このデモ版は、単に完成したアプリケーションを販売することを目的としているわけではない。開発者にとっては、このようなAIエージェントを実際のビジネスケースで構築する能力があることの証明であり、また、市場にこのようなシステムに対する本当の需要があるのかどうかを検証する手段でもある。もしベトナムからの調達を考えている企業が、自身のサプライヤーリストや特定のワークフローに合わせて同様のシステムを構築したいと考えるなら、個別のニーズに応じたカスタム開発も可能だ。さらに、一部のブランド向けには、カスタム開発ではなく、既製のシステムを定期利用（サブスクリプション）するクローズドなパイロットプログラムも実施されており、このシステムが将来的に広く利用される可能性も探られている。この事例は、AI技術が単なる話題としてではなく、具体的な課題解決のためにどのように実用的に活用され、またどのような限界があるのかを示す貴重な例と言えるだろう。