EDI マッピングは常に最大の難関
新しい取引先が加わるたびに、独自のフィールド構造やフォーマットの違い、数週間にわたる設定のやり取りが発生します。ボトルネックはプロトコルではなく、マッピングそのものです。
取引先ごとに数週間のオンボーディング
EDI トランザクションセットと社内フォーマット間のフィールドを手作業で一つずつマッピングすると、取引先ごとに 2〜6 週間かかることも。専門家の時間を消費し、稼働開始が遅れます。
専門知識のボトルネック
EDI マッピングには X12、EDIFACT、取引先固有のバリエーションに関する深い知識が必要です。一人のエキスパートの稼働状況が、オンボーディングパイプライン全体のスピードを左右します。
エラーが起きやすい設定作業
複雑なスキーマをまたいで数十のフィールドを手動でマッピングすると、取引先テスト時にはじめて表面化するサイレントエラーが紛れ込み、リジェクトや遅延の原因になります。
スケールしない拡張
小売取引先を 10 社追加するのに、10 倍のエキスパート工数が必要になるべきではありません。従来のマッピングツールは経験を積んでも速くなりませんが、AI なら可能です。
XML デザイナーに組み込まれたインテリジェントなフィールドマッピング
Arc の AI マッピングアシスタントは、ソースとターゲットのスキーマの構造とセマンティクスを分析し、トランスフォーメーションロジックを提案します。正確なマップの構築に必要な時間と専門知識を大幅に削減できます。
セマンティックなフィールド提案
AI はフィールド名だけでなく、その意味を理解します。X12 850 の BEG03 が ERP スキーマの PurchaseOrderID に対応することを認識し、信頼度スコア付きでマッピングを提案します。
選べる AI モデル
OpenAI（GPT-4）、Google Gemini、ローカルホストの Ollama LLM に接続可能。クラウドの AI でスピードを重視することも、エアギャップ環境でデータをネットワーク外に出さないローカルモデルを使うこともできます。
ワンクリックで適用
XML デザイナー上で AI の提案をインラインでレビューし、クリック一つで承認または調整、そしてバリデーション。これまで数日間のエキスパート作業が必要だった設定が、数分間のレビューで完了します。
スキーマから実用的なマップを数分で作成
AI マッピングのワークフローは Arc の既存の XML デザイナーにシームレスに統合されています。別のツールもコンテキストスイッチも不要です。
1
スキーマを読み込む
ソースの EDI スキーマ（X12 850、EDIFACT ORDERS など）とターゲットフォーマット（ERP XML、JSON、フラットファイル）をインポートします。
2
AI に提案をリクエスト
Arc が設定済みの AI モデルにスキーマ構造を送信。AI がフィールド名、データ型、EDI セマンティクスを分析し、マッピングの推奨を生成します。
3
レビューして承認
各提案に信頼度スコアが表示されます。高信頼度のマッピングを一括承認し、エッジケースを手動でレビュー。マップ全体をワンアクションで適用できます。
4
テストしてデプロイ
Arc のビルトインテスト環境で実際の取引先テストデータを使ってマップを検証し、ダウンタイムゼロで本番フローにデプロイします。
あらゆるデータフローに AI を組み込む
マッピング支援にとどまらず、Arc の AI コネクタはランタイムの AI 処理をインテグレーションワークフローに取り込みます。任意のフローでトリガー、トランスフォーマー、またはターミナルステップとして活用できます。
マルチプロバイダー対応
OpenAI、Google Gemini、Ollama、またはあらゆる REST 互換 AI モデルに接続可能。フローロジックを変更せずにプロバイダーを切り替えられます。接続設定を更新するだけです。
動的な ArcScript プロンプト
ArcScript 変数を使って、メッセージデータから値を取得するコンテキストアウェアなプロンプトを構築。特定のトランザクション、取引先、コンテンツに合わせたプロンプトで EDI ドキュメントを処理できます。
構造化された出力の生成
取引先からのコミュニケーション、PDF 請求書、メール添付ファイルなどの非構造化テキストを、ダウンストリームシステムに直接取り込める構造化 EDI や XML に変換します。
リアルタイム翻訳
取引先メッセージ、製品説明、コンプライアンス文書などを、外部の前処理ステップや手動介入なしに、データフロー内でリアルタイムに多言語翻訳します。
AI モデルも、運用ルールも自由に選択
Arc の AI 機能は、クラウドでもローカルでも、マネージドでもセルフホストでも、お好みのプロバイダーで利用できます。
OpenAI / Gemini
GPT-4 または Google Gemini に接続し、最高精度のマッピング提案を活用。すでにクラウド AI サービスを利用しているチームに最適です。
Ollama（ローカル LLM）
Ollama を使って Llama 3 や Mistral などのオープンウェイトモデルを自社インフラで実行。発注書、請求書、医療トランザクションなどの機密性の高い EDI データをネットワーク外に出しません。
あらゆる REST 互換モデル
Arc の AI コネクタは REST API を持つあらゆるモデルと通信可能。自社のエンタープライズ AI、社内でファインチューニングしたモデル、将来のプロバイダーも、Arc の設定を変えずに利用できます。
マッピングが数分で完了すると、何が変わるか
AI マッピング支援は、個々のマップの作業時間を短縮するだけではありません。取引先オンボーディングのコスト構造そのものを変革します。
取引先オンボーディング時間
数時間
手動マッピングとテストに 2〜6 週間かかっていたところを大幅に短縮
マッピング速度の改善
90% 高速化
スキーマの読み込みから検証済みのデプロイ可能なマップまで
必要な EDI 専門知識
大幅に削減
フィールドセマンティクスは AI が担当し、チームはビジネスロジックに集中
エキスパート 1 人あたりの四半期対応取引先数
10× 以上
同じチーム、同じ予算で、スループットを飛躍的に向上
AI マッピングが最も効果を発揮するシーン
小売サプライヤーのオンボーディング
大手小売取引先（Walmart、Target、Amazon、Costco）との 850/855/856/810/997 トランザクションセットのマッピングを AI が提案。競合のどこよりも早く、初回のライブトランザクションを実現します。
ERP マイグレーション & リプラットフォーミング
新しい ERP に移行する際、すべての取引先インテグレーションを再マッピングする必要がありますか？ AI がフィールドセマンティクスに基づいて旧データモデルと新データモデル間のマッピングを提案し、スキーマ移行を大幅に加速します。
ヘルスケアデータ交換
HIPAA 837/835/270/271 トランザクションを AI の支援で社内フォーマットにマッピング。ローカルの Ollama モデルを使えば、マッピングプロセス中に PHI（保護対象医療情報）が自社環境の外に出ることはありません。
非構造化データから EDI への自動変換
AI コネクタを使って、PDF の発注書、メール添付ファイル、FAX 文書から構造化された注文データを抽出し、非構造化入力を有効な EDI に変換します。すべてを 1 つのフローで完結できます。