【KiNTシリーズ第5弾】「受注データ品質チェック機能」をリリース

いつもGoQSystemをご利用いただき、誠にありがとうございます。

このたびGoQSystemでは、AI業務効率化シリーズ「KiNT」の第5弾として、受注データに含まれる住所不備を出荷前に検知する「受注データ品質チェック機能」の提供を開始いたします。

なぜ今、受注データの品質チェックが重要なのか

EC運営において、住所の入力ミスや表記ゆれは避けられない課題です。
例えば、郵便番号と住所の不一致、番地の誤記や抜け、存在しない住所の入力などは、配送遅延や返品、再配送といったトラブルの原因となります。
また近年では、越境ECの拡大に伴い、英語表記の住所や日本語・英語が混在した住所データも増加しており、確認作業はますます複雑になっています。
これまでは、こうした不備を人の目で確認するケースが多く、日々増え続ける注文数に対して大きな負担となっていました。
そこでGoQSystemでは、AIの力を活用し、この課題を効率化する仕組みとして本機能を開発しました。

新機能「受注データ品質チェック機能」とは

本機能は、ルールベースの検査とAIを組み合わせたハイブリッド技術により、受注データ内の住所情報を多角的にチェックする機能です。
人手では見落としがちな不備も検知し、配送トラブルの未然防止に貢献します。

主な特長

■ 3段階のハイブリッドチェック

郵便番号と住所の整合性確認、地名・番地レベルでの検証、さらにAIによる判定を組み合わせることで、高精度な住所チェックを実現しています。

■ 住所データの補正

全角・半角の違い、漢数字と算用数字の混在、旧字体などの表記ゆれを補正。
さらに、英語表記の住所にも対応し、AIが日本語住所への変換・修正候補を提示します。

■ 信頼度付きの修正候補提示

異常を検出した場合は、問題内容に加え、信頼度（高・中・低）付きの修正候補を表示。
「郵便番号を修正する」「住所を修正する」「購入者へ確認する」など、次に取るべきアクションを分かりやすく提示します。

■ 安定した運用を支える仕組み

AIサービスに万が一の障害が発生した場合でも、ルールベースの検査結果をもとに定型的な提案を行うため、業務を止めることなくご利用いただけます。

※掲載されている画像はイメージです。デザインや仕様は予告なく変更となる場合がございます。
※受注データを自動で書き換えることはありません。修正はオペレーターが内容を確認のうえ実行します。
※生成AIの利用は「住所の整合性チェックと修正候補・説明文の生成」に限られており、生成AIモデル学習には利用されず、保存・ログもされません。生成AIモデル提供元もデータにアクセスできない仕様となっております。