GoQSystem、AI活用で受注データの住所不備を自動検知する「受注データ品質チェック機能」を提供開始

2026年6月3日 2026年6月3日

コマースピック編集部　プレス配信チーム

株式会社GoQSystem(本社:東京都中央区、代表取締役:藤本卓治)は、クラウド型受注管理システム「GoQSystem(ごくーシステム)」において、AI業務効率化シリーズ「KiNT(キント)」の第5弾となる新機能をリリースしました。受注データに記載されている住所の誤りを出荷作業の前に自動で検知する「受注データ品質チェック機能」の提供を開始しています。

この記事の目次

1 開発に至った経緯
2 「受注データ品質チェック機能」の主な特徴
3 今後の展望について
4 株式会社GoQSystemについて
- 4.1 会社概要

開発に至った経緯

ECサイトやモールサイトにおける注文処理では、購入者による住所入力のミスが一定の確率で発生することは避けられない課題となっているとのことです。

郵便番号と住所の地域が合致していないケースや、実在しない丁目や番号といった不整合データは、商品配送における遅延や配送失敗を引き起こします。その結果、返送にかかるコストや再配送のための費用、さらにはスタッフによる対応工数など、EC事業者にとって大きな損失となっていました。

これまで多くのEC事業者では、オペレーターによる目視でのチェック作業を実施してきました。しかし、1日あたり数百件から数千件にも及ぶデータを正確に確認することには限界がありました。

特に問題となるのが、漢数字と算用数字が混在している表記(「二十一丁目」と「21丁目」など)や、旧字体の使用(「塩竈市」と「塩釜市」など)といった表記のゆれです。こうした微妙な違いは、経験豊富なオペレーターであっても見落としやすく、この「目視による確認の限界」を克服するために、本機能が開発されました。

「受注データ品質チェック機能」の主な特徴

新たに提供開始された「受注データ品質チェック機能」には、5つの主要な特徴があります。

1. 住所チェック機能における段階的なハイブリッド検査

本機能では、「スピード」を重視したルールベース検査と、「精度」を重視したAI検査を使い分ける独自の検査フローが実装されています。

まず初めに、郵便番号と住所の地域が一致しているかを確認します。その後、番地レベルまで段階的に詳細な検証を実施します。ルールベース検査のみでは判定が困難な表記のゆれについては、AIが文脈を読み取って補完的な判定を行います。

ルールベース検査においては、日本郵便が公開している最新の郵便番号データベースを参照することで、高速で正確な処理を実現しています。AIは最終段階においてのみ起動する仕組みとなっているため、処理にかかるコストを抑えながらも高い検知精度を達成することができます。

2. 住所の正規化処理

検査を実施する前段階として、住所文字列に対して独自の正規化処理を行います。全角文字と半角文字の違いや、漢数字での表記、旧字体など、日本語の住所に特有の表記ゆれを自動的に吸収した上で検査を実施することで、検知精度を高めています。

3. 英語住所の日本語変換にも対応

郵便番号データベースに基づいた修正候補を、AIが提示する機能を搭載しています。英語表記と日本語表記が混在しているデータにも対応しており、住所確認業務の効率化に貢献します。

4. 信頼度付きの修正候補提示

異常が検出された場合には、問題点の説明文、信頼度(高・中・低の3段階)、優先順位が付与された修正候補をオペレーターに対して提示します。「郵便番号を修正する」「住所を修正する」「購入者へ確認の連絡を行う」といった具体的なアクションの選択肢から選ぶことができ、迅速な対応を支援します。

5. AIフォールバック設計

AIサービスに障害が起きた場合においても、ルールベース検査の結果に基づいた定型的な提案を生成する機能を備えています。これにより業務の継続性を確保することができます。受注処理という停止することができない重要な業務において、高い信頼性を提供します。

※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。

※受注データを自動的に書き換える機能ではありません。修正作業はオペレーターが内容を確認した上で実行します。
※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」に限定されており、生成AIモデルの学習には利用されず、保存やログの記録もされません。生成AIモデルの提供元もデータにアクセスできない仕様となっています。