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HS Code Assistant
商品情報からHSコード（関税分類番号）候補をAIが提示する支援システム。
LLMTradeAutomation
課題
貿易実務でのHSコード（関税分類番号）判定は専門知識と経験に依存しており、担当者ごとに判断がぶれたり、調査に時間がかかったりする
制約
- 誤分類は関税・手続き上のリスクに直結するため、AIの提示はあくまで候補と根拠の提示にとどめ、最終判断は人が行う設計にする必要がある
- 商品カテゴリごとに参照すべき通達・分類例規が異なり、汎用的なルールベースでは対応しきれない
アーキテクチャ
商品情報（商品名・仕様・用途・素材）
↓
LLMによる一次分類（候補コードの生成）
↓
分類根拠の提示（該当する通則・類似の分類例）
↓
担当者による確認・確定商品情報をLLMに渡して候補コードを生成させるだけでなく、「なぜその分類になるのか」を関連する通則・分類例とあわせて提示することで、担当者が判断しやすい形にしている。
実装
商品情報の入力フォームから、LLMによる候補生成と根拠提示までを一連のフローとして実装した。分類の精度は商品カテゴリによってばらつきがあるため、LLM Evaluationの考え方を使って継続的に評価しながら改善している。
位置づけ
「AI × 貿易」という、専門性が高く自動化が進んでいない領域での実践例として位置づけている。
結果
- 商品情報の入力から、HSコード候補と判断根拠（該当する通則・類似の分類例）を提示する一次分類フローを実装
- 実データでの精度検証と、貿易実務者へのヒアリングによる運用設計を継続中