Summary

  • モンゴル関税庁の非定型の申告データを一貫して分類するためのHSコードAI推薦チャットボット
  • 世界で初めて関税行政システムに適用されたNPU基盤のLLM／RAGソリューション
  • GPU比で約2.7倍の電力効率を実現し、運用効率の向上を実証

Challenge

関税庁は毎年膨大な量の輸出入申告書を処理し、各品目に適合したHSコード（Harmonized System Code）を正確に分類する業務を行っています。しかし、実際の申告書には非定型で記載された商品名やモデル名、言語が混在した詳細説明が多く含まれています。そのため、担当者ごとに分類基準が異なったり、処理時間が延びるといった問題が発生します。また、HSコードは関税賦課に直接的につながるセンシティブな情報であるため、高精度な処理が求められます。モンゴル関税庁はこうした問題を解決しようと、AI基盤のHSコード推薦チャットボットを導入しました。

Solution

モンゴル関税庁はHSコードを自動的に分類するために、RAG基盤のHybrid SearchとLLM基盤のマルチターン推論（Multi-turn Inference）を結合したHSコード推薦AIチャットボットをリベリオンのATOM™ NPU基盤で構築しました。本サービスは輸出入の申告者が入力した品名と説明情報を基に、HSコードの分類基準に従って最も適合したHSコードを自動で推薦します。これにより、申告者はより正確にHSコードを申告でき、関税業務の効率化にも貢献します。チャットボットは自然言語処理に基づいた会話型インターフェースを提供するため、モンゴル語で入力した情報を分析したり、品目の特徴を理解することができます。そのうえ、類似した品目情報やHSコードの説明情報などを参照して適切なHSコードの候補を提示します。さらに、ユーザーのフィードバックを基に推薦結果を調整したり、追加情報の入力を促すことも可能です。これにより、申告者の分類ミスを減らし、関税行政の透明性と信頼性を高めるとともに、業務処理時間の短縮を実現します。

Result

モンゴル関税庁のHSコードAI推薦チャットボットは、関税行政の業務支援において、世界で初めて商用適用されたNPU基盤のシステムです。導入後、HSコード推薦の正確性と一貫性が向上し、担当者による確認・検討時間が短縮されました。また、関税システムに自動入力機能が導入され、従来の行政で発生していた入力ミスが減少しました。NPU基盤のインフラは、電力性能指標であるTPS/WattがGPU比で2.7倍向上しています。これはデータセンターやサーバルームの規模が制限されている公共機関で、AIインフラを構築する際に大きなメリットになります。今回の事例は、関税行政サービスにAI·LLM·NPU技術を融合して実際の運用環境に適用した初めての事例で、今後のモンゴル政府によるAI拡張ロードマップの実現に欠かせない中核的な基盤として期待されています。

Appendix：NPUの活用ガイド

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