この例の終点は、責任者が根拠を見て発注先を選べる状態です。AIの表が出ても、購買担当が打ち直したり、抜けを探し直したりするなら、仕事全体の手間は増えるかもしれません。

自動化は、人の処理の一部を仕組みに任せることです。決まった計算や日付の照合は、規則に沿う仕組みでもできます。書式の違う文章から項目を拾う部分は、AIが補助する候補です。

まず案づくりだけを試し、確認や判断まで仕事がつながるかを見ます。発注の送信やシステムへの登録は、今回のAI試行と分けます。

元見積の架空条件は、X社『単価1,200円、数量10、送料800円、納期10月20日』、Y社『単価1,150円、数量10、送料は別途、納期10月30日』です。実際の価格や実績ではありません。

購買担当は、仕入先・単価・数量・送料・納期を同じ列へ整理し、元資料名を付けるようAIへ頼みます。記載のない条件は未確認とします。読みやすい表になっても、元の条件が増えたわけではありません。

元見積の単価・数量・単位・日付・不明点を照合し、Excelへ貼り付けた列ずれも確かめます。読み取りの抜けが多い資料は手入力へ戻し、使える資料だけへ対象を絞ります。

図は各社10個、税を含めない条件での計算です。購買担当が単価・数量を確認してから、Excelで単価×数量＋送料を計算します。送料が未確認なら総額も確定しません。

毎回同じ計算は、数式や業務システムの計算機能なら方法を確かめやすくなります。数式自体が正しくても、税込・税抜、数量の単位、送料の扱いが違えば比較を誤ります。

希望日10月25日と記載上の日付を比べると、X社は希望日以前、Y社は後です。これは条件の照合で、仕入先が確実に納品できる保証ではありません。値が未確認なら止め、単位が違えば人へ戻す扱いを決めます。

購買担当はY社の送料を問い合わせ、X社の仕様や納期条件も確かめます。価格と日付だけでなく、支払条件、見積の有効期限、納入場所が比較の目的に合うかを確認します。

責任者は、自社で必要な日までに使えるか、取引条件を受け入れられるかを、根拠から判断します。AIのおすすめ文だけで発注を確定しません。購買は数値と不足条件、責任者は選定理由と発注条件に確認を分けます。

問い合わせ、発注送信、会計・購買システムへの登録まで自動化するなら、接続と操作権限を別に決めます。チャットへ見積を貼るだけではその運用は用意されません。今回のAI試行は案と人の確認までです。

5業務の役割を図で横比較し、その下でAIへ渡す資料と作る案、人の正式操作を具体化します。この分類は権限設定ではありません。使ってよい資料に絞り、接続先でも範囲を制限できるかを設定担当へ確認します。

候補を選ぶときは、繰り返す作業か、誤りの影響、元資料で誤りを見つけられるか、確認時間があるかを聞きます。頻繁でも、誤りを発見できず急いで外へ出す仕事は、最初から広く自動化しません。

この例は見積比較の案づくりだけを試します。準備・貼付・計算・条件確認・修正までを普段の方法と比べ、別の担当者へ負担を移しただけでないかを見ます。

重要な金額の抜けや資料の取り違えが起きたら、AI試行を停止し、元見積から手作業へ戻します。AIが根拠なく未確認欄を埋めた場合も停止します。購買担当が問い合わせて送料を確認する作業は、この停止条件に含めません。分類表だけでは可否や効果は確定できず、自社で試す必要があります。