【海外事例】OrderfulのAI「Mosaic」に学ぶEDIマッピング撤廃と物流DXの未来

【Why Japan?】なぜ今、日本企業がEDIの海外トレンドを知るべきなのか

日本の物流業界は、「2024年問題」によるドライバー不足や燃料費高騰という喫緊の課題に直面しています。多くの企業が業務効率化を目指しDXに取り組んでいますが、その歩みは決して速いとは言えません。特に、企業間の受発注データを電子交換する「EDI（Electronic Data Interchange）」は、40年以上にわたり日本の商取引を支えてきた一方、その複雑さがサプライチェーン全体のDXを阻害する大きな要因となっています。

取引先ごとに異なるデータ形式を自社システムに合わせる「マッピング」作業は、専門知識が必要なうえ、1社との接続に数ヶ月、場合によっては1年以上かかることも珍しくありません。この「EDIの壁」が、新しいパートナーとの迅速な取引開始を妨げ、サプライチェーンの柔軟性を奪っているのです。

このような状況の中、海外ではAIを活用してこのEDIの壁を根本から破壊する、画期的なソリューションが登場しました。米国のEDIプラットフォーム「Orderful」が発表した新製品「Mosaic」です。

本記事では、海外物流のトレンドウォッチャーとして、この「Mosaic」が示すEDIの未来と、それが日本の物流DXに与えるインパクトを、具体的な事例を交えて徹底解説します。イノベーションを求める経営層やDX推進担当者の方にとって、自社のデータ連携戦略を見直す絶好の機会となるでしょう。

海外におけるEDIの最新動向と比較

EDIの課題は日本特有のものではありません。しかし、その解決に向けたアプローチは国や地域によって大きく異なります。米国、欧州、中国の動向を比較してみましょう。

このように、世界各国でデータ連携の高速化・効率化は共通のテーマです。特に米国では、サプライチェーンの混乱を背景に、新規サプライヤーとの連携をいかに迅速に行うかが競争力を左右する時代に突入しており、これがOrderfulの「Mosaic」のような破壊的イノベーションを生む土壌となっています。

先進事例：Orderful社「Mosaic」が実現する“マッピング不要”の世界

EDIの歴史を塗り替える可能性を秘めた「Mosaic」とは、一体どのようなソリューションなのでしょうか。その核心と成功要因を深掘りします。

EDIの常識を覆すAIソリューション「Mosaic」

従来のEDI統合プロセスは、専門のエンジニアが取引先のデータ項目（例：「製品番号」）と自社のデータ項目（例：「商品コード」）を一つひとつ手作業で紐づける「マッピング」作業に大半の時間を費やしていました。これは、いわば外国語の単語を1対1で辞書に登録していくような、地道で膨大な作業です。

Orderful社の「Mosaic」は、このプロセスを根本から変革します。

• AIによる自動解釈: Mosaicは、Orderfulが持つ10,000社以上の膨大なトレーディングパートナーのEDIデータをAIに学習させています。これにより、新しい取引先のデータを受け取った際、AIがその文脈を「解釈」し、「この項目は意味的に見て“注文日”に違いない」と高精度に推論。自動で自社システムが理解できる形式に変換します。
• 「マッピング」から「トランスレーション（翻訳）」へ: 人間が辞書を作る（マッピング）のではなく、AIが優秀な同時通訳者（トランスレーター）として機能するイメージです。これにより、これまで数ヶ月から数年を要していた新規パートナーとの接続期間を、わずか数週間に短縮することを可能にしました。
• レガシーとモダンの両立: ANSI X12やEDIFACTといった旧来のEDI規格はもちろん、最新のAPI連携にも対応。Order-to-Cash（受注から入金まで）のサプライチェーン全体のデータフローをシームレスに繋ぎます。

成功要因：なぜOrderfulはこれを実現できたのか？

Mosaicの成功は、単なる技術的なブレークスルーだけではありません。

1. 圧倒的なデータ量と質の高い学習

最大の成功要因は、10,000社を超える多様な業界の取引データをAIの学習データとして活用できた点です。これにより、業界特有の言い回しやデータ構造のパターンをAIが深く理解し、未知のデータに対しても高い精度での推論が可能になりました。まさに「ビッグデータ」がAIの能力を最大限に引き出した好例と言えます。

2. クラウドネイティブなアーキテクチャ

Orderfulは創業当初からクラウドベースのEDIプラットフォームを提供してきました。これにより、オンプレミス型のような大規模な初期投資や複雑な運用が不要で、顧客は迅速にサービスを利用開始できます。Mosaicもこのプラットフォーム上で提供されるため、スケーラビリティと導入のしやすさを両立しています。

3. 課題解決への強い意志

Orderfulは、「EDIマッピングをこの世からなくす」という明確なビジョンを掲げています。この強い意志が、従来の発想の延長線上ではない、AIを活用した破壊的なアプローチを生み出しました。これは、テクノロジーを使って業界の根深い課題を解決しようとする、まさにDXの本質を体現した海外物流DX事例です。

日本への示唆：海外事例から学ぶべきこと、今すぐできること

Orderfulの挑戦は、日本の物流企業にとって対岸の火事ではありません。この海外トレンドから学び、自社の戦略に活かすためのポイントと、直面しうる障壁を整理します。

日本国内に適用する場合のポイント

• 「ガラパゴスEDI」からの解放: 日本には、JCA手順や全銀手順といった国内独自のレガシーEDIが数多く残存しています。MosaicのようなAIによる「解釈・翻訳」アプローチは、こうした多様な仕様を吸収し、グローバル標準へと繋ぐ架け橋となる可能性があります。
• 中小企業のDX加速: IT人材が不足しがちな中小企業にとって、専門知識なしで取引先とのデータ連携を実現できるソリューションは大きな福音です。これにより、大企業だけでなく、サプライチェーン全体でのDXが加速する可能性があります。
• 2024年問題への貢献: トラックの待機時間削減や積載率向上には、荷主・物流事業者・納品先間での正確でリアルタイムな情報連携が不可欠です。AIによる迅速なEDI統合は、こうした連携基盤の構築をスピードアップさせ、物流全体の効率化に貢献します。

乗り越えるべき障壁

• 日本の複雑な商習慣: 「納品リードタイムは暗黙の了解で3日」「醤油の1ケースは業界によって15本入り」といった、データ化されていない日本の独特な商習慣をAIにどう学習させるかは大きな課題です。日本市場にローカライズするには、国内の取引データを大量に学習させる必要があります。
• データセキュリティへの懸念: 海外のクラウドサービスに自社の基幹となる取引データを預けることへの心理的・制度的なハードルは依然として存在します。国内にデータセンターを設置するなどの対応が求められるでしょう。

日本企業が今すぐ真似できるアクションプラン

Mosaicのようなサービスが日本に本格上陸するのを待つだけでは、世界のスピードから取り残されてしまいます。今すぐ着手できることから始めましょう。

1. EDIコストの可視化: まずは自社が、どの取引先とのEDI接続・維持に、どれだけの時間と費用（人件費含む）を費やしているかを徹底的に洗い出しましょう。この「痛み」の定量化が、新しいソリューションを検討する出発点になります。
2. API連携の積極的な検討: 新規のシステム連携やパートナー連携においては、EDI一辺倒ではなく、より柔軟で開発コストを抑えやすいAPIの活用を標準的な選択肢として検討すべきです。
3. クラウド型EDIサービスの試験導入: 全社的なシステム刷新はハードルが高いですが、特定の新規事業や海外取引先との連携など、影響範囲の小さい領域で、国内で提供されているクラウド型のEDIサービスを試験的に導入し、その効果と課題を実体験してみることは有効です。

より大きな視点でのDXの動向については、こちらの記事も参考になります。
参照：2025年物流DX トレンド｜物流業界への衝撃を徹底解説[企業はどう動く？]

まとめ：AIが拓く「B2Bコミュニケーション」の未来

Orderful社の「Mosaic」は、単なるEDIの効率化ツールではありません。これは、AIが企業間の複雑なデータ形式の違いを吸収する「ユニバーサル・トランスレーター（万能翻訳機）」として機能し、あらゆる企業が言語の壁を意識せずに会話できる世界の到来を予感させます。

これまでEDIの接続コストと時間が障壁となり、一部の大企業間での利用に留まっていた電子取引の恩恵が、サプライチェーンに関わる全ての中小企業へと広がっていく。その時、サプライチェーン全体の真の可視化と最適化が実現し、日本の物流が抱える構造的な課題解決に繋がるはずです。

この大きな地殻変動に乗り遅れないために、今こそ自社のデータ連携戦略をゼロベースで見直す時が来ています。海外の先進事例をベンチマークとし、未来の競争力に繋がる一歩を踏み出しましょう。