受注・売上の集計をAIに任せられるか約1ヶ月で検証し、手作業との差分は0円
パンチ工業様では、各部門から届く受注・売上の分析依頼に、DX推進部の担当者が帳票を集め、Excelで集計して対応していました。この集計をAIに任せられるか、Claude CodeとDuckDBを組み合わせて検証したところ、人の集計と同じ答えが出ました。
プロジェクト概要
| 業種 |
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|---|---|
| 対象業務 |
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| 提供形態 | PoC |
| 主な技術 | Claude Code、DuckDB |
困っていたこと
パンチ工業様では、各部門が受注や売上の分析をDX推進部にTeamsで依頼していました。担当者は複数の帳票からデータを集め、Excelのピボットテーブルで集計して返します。受注は月に約13万件あり、手順も担当者ごとに違うため、回答までに時間がかかっていました。
作ったもの
受注・売上の明細をAIに渡さずに集計する仕組みを組みました。
- 大量の明細を読み込み、その中で集計する分析用のデータベースのDuckDB
- 列の名前と型から構造をつかみ、集計の手順を組み立てるClaude Code
- AIに渡すのはデータの構造と集計の結果だけ、という設計
- 13万件を超える受注明細を、分けずに一度で集計する処理
- 人が作った正解の集計表と、行・列ごとの数値をプログラムで突き合わせる検証
段階的に広げた
集計の仕組みはClaude Codeで作りました。決まった流れを組むより、データを見ながら対話で集計を試して直せるほうが、答えの精度を上げやすいと考えたためです。
担当者が作った正解の集計表がある2つの集計は、AIの数字が1円まで合うかをプログラムで突き合わせました。AIの数字を、人の集計と同じように判断の材料にできるかを確かめるためです。
結果
拠点別と手配先の部署別の集計は、どちらも人が作った集計表と一致しました。手配先の部署別は、拠点別から軸と範囲を入れ替えただけで、仕組みは変えていません。
クイック品の傾向やリードタイムなど、ほかの5つの問いにも、同じ仕組みで集計の結果を出しています。
分かったこと
AIの集計を業務に使えるかを確かめるなら、人が作った正解の表がある題材から始めるのが近道です。AIの答えを、行ごとの数字で確かめられます。今回も、数字の読み込み方の違いで合計が桁違いにずれた場面がありましたが、正解の表と比べてすぐに気づき、直せました。
明細をAIに渡さない形にしておくと、件数が多くても、集計の切り口を変えても、同じ仕組みのまま扱えると感じています。
同じ課題をお持ちの方へ
基幹システムの帳票をExcelで集計して報告にまとめる作業は、受注や売上のほか、在庫や原価にもあります。人が作った集計表がお手元にあれば、それを正解にしてAIの集計を確かめるところから始められます。
