Choco、AIエージェントで食品流通を自動化
Choco は OpenAI の API を活用し、メールや音声などの非構造化データを処理する AI エージェント(OrderAgent, VoiceAgent)を導入することで、食品流通業界の注文プロセスを自動化・高度化している。
キーポイント
非構造化データの構造化自動化
メール、SMS、画像、手書きメモなど多様な入力形式を AI が解析し、ERP で即座に処理可能な構造化注文データに変換する「OrderAgent」を導入した。
文脈理解による曖昧さの解消
単なる抽出だけでなく、顧客ごとの SKU マッピングや配送パターンなどの暗黙知を学習し、動的なコンテキスト学習インフラで注文時の曖昧さを自動解決する。
リアルタイム音声注文の実現
OpenAI の Realtime API を活用した「VoiceAgent」により、電話越しに自然な会話で注文を受け付け、サブ秒の遅延で処理を完了させる機能を追加した。
業務フローから AI 実行へ
従来のワークフロー支援ソフトウェアから、AI エージェントが直接作業を実行する「AI ネイティブ」なプラットフォームへの転換を図っている。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この事例は、LLM が単なるチャットボットや生成ツールを超え、複雑な業務ルールを内包した「自律的な作業実行エージェント」として実社会で機能する可能性を示す重要なマイルストーンです。特に食品流通のような非構造化データが氾濫し、属人化のリスクが高い業界において、AI による標準化と効率化が現実のものとなったことを示しており、他業種への波及効果が期待されます。
編集コメント
従来の RPA やルールベースの自動化では解決が難しかった「文脈依存型」の業務を、LLM の推論能力で解決した実例として注目すべきケーススタディです。
Choco(opens in a new window)は、食品・飲料の流通を近代化するAI搭載プラットフォームであり、米国、英国、欧州、GCC(湾岸協力会議)地域において、2万1000人以上の卸売業者と10万人以上の購入者を支援しています。レストラン、サプライヤー、卸売業者を一元化したシステムで結びつけることで、Chocoは食品供給チェーン全体における注文、販売、顧客管理を効率化しています。
注文量の増加に伴い、Chocoは大きなボトルネックに直面しました。注文はまだメール、テキストメッセージ、留守番電話、画像、さらには手書きのメモを通じて届いていました。チームはそれらの入力情報を構造化されたERP(企業資源計画)システムの注文データに手動で変換していましたが、このプロセスは低速でエラーが発生しやすく、スケールアップを制限するとともに、絶えず運用上の摩擦を生み出していました。
「それらの入力情報を処理することは最初の障壁でしたが、最も困難な部分ではありませんでした。真の問題は暗黙の文脈にありました。顧客固有のSKU(在庫管理単位)マッピング、単位の好み、配送パターンといった知識は、注文デスクの担当者の頭の中にしか存在せず、私たちはそれを注文取得の時点で曖昧さを解消する推論層にエンコードする必要がありました。」
—Narbeh Mirzaei、VP Engineering(最高技術責任者)
本番環境で利用可能な大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)の登場により、Chocoはワークフローソフトウェアを超えて、作業を直接実行できるAIシステムを構築する機会を見出しました。OpenAI APIsはこの変革の中核となりました。
Chocoは、次世代のAIネイティブ製品を駆動するプラットフォームの中核としてOpenAI APIを組み込みました。同社は、メール、SMS、画像、文書などのマルチモーダル入力を処理し、構造化されたERP対応の注文に変換するOrderAgent(新しいウィンドウで開く)を発表しました。
「文字起こしと情報抽出の機能は、私たちに強力な基盤を提供してくれました。真のエンジニアリング上の課題は、動的なコンテキスト内学習インフラを構築することであり、システムが各顧客の注文履歴とカタログに基づいて曖昧さを解消する仕組みです。これこそが、単なる自動化と知能の違いを分けるものです。」
—Narbeh Mirzaei、VP Engineering
Chocoはまた、OpenAIのRealtime API(リアルタイムAPI)を基盤としたVoiceAgent(新しいウィンドウで開く)も構築しました。これにより、顧客は営業時間外であっても、サブ秒単位の低遅延で電話を通じて自然な口調で注文を行うことができます。

OpenAI は、モデルの性能、マルチモーダル機能、構造化された出力、そして大規模な運用における信頼性から選定されました。テキスト、画像、音声のすべてを単一のエコシステムで処理できる能力により、Choco は以前は分断されていたワークフローを一つのインテリジェントなシステムに統合することができました。
実装は迅速かつスケーラブルに行われました。OpenAI の SDK や API を活用し、Choco は音声からテキストへの変換(Speech-to-Text)、埋め込み(Embeddings)、関数呼び出し(Function Calling)などの機能をインフラストラクチャに迅速に統合しました。さらにチームは、本番環境での正確性とパフォーマンスを保証するため、正解データセット、継続的なモニタリング、A/B テストを含む厳格な評価フレームワークを構築しました。
採用は、注文ワークフロー全体へのシームレスな統合によって推進されました。顧客は電話、テキストメッセージ、またはメールでの注文方法を変える必要はありませんでした。システムは顧客に合わせて適応しました。
- 年間 880 万件以上の注文を処理し、数百万件の手動ワークフローを削減
- 手動での注文入力作業を最大 50% 削減し、チームを高付加価値の業務に集中させる
- 生産性を 2 倍に向上させ、追加の人員採用なしでチームのスケールアップを可能にする
- 設定可能な自動化閾値により、エラー率を 1〜5% 未満に維持
- 夜間や週末の遅延を解消し、24 時間 365 日の注文受入をサポート
- 初日から評価を開始する:わずか10〜20例の「正解データ(ground-truth dataset)」でも、チームは進捗を測定し、改善を検証し、確信を持って反復作業を行うことができます。
- AIネイティブな観測可能性(AI-native observability)への投資:AIシステムのデバッグには従来のログだけでは不十分で、モデルの入力、出力、推論のトレース(reasoning traces)を記録することが、パフォーマンスの理解と向上に不可欠です。
- 初期段階で適切な期待値を設定する:決定論的なソフトウェアとは異なり、大規模言語モデル(LLM)は確率的な振る舞いをします。この違いをチームやユーザーに教育することが、信頼の構築と導入時の摩擦回避の鍵となります。
Chocoは、フードディストリビューション(食品流通)エコシステム全体にわたってAI機能を拡大し、複雑な運用ワークフローの実行におけるエージェントの役割を深めています。AIシステムがより多くの責任を負うにつれ、同社は「エージェントオーケストレーター」として機能し、ビジネス成果を駆動するインテリジェントなシステムを設計・管理する非エンジニアという新しいクラスのユーザーに対応可能な基盤を整えています。
今後、Chocoは営業、コマース(商業取引)、サプライチェーン運用において、より自律的で文脈を認識するシステムを強化するため、OpenAI APIの使用をさらに拡大していく計画です。これにより、ワークフローソフトウェアからAI駆動の実行インフラへの移行を継続していきます。
原文を表示
Choco(opens in a new window) is an AI-powered platform modernizing food and beverage distribution, serving over 21,000 distributors and 100,000 buyers across the US, UK, Europe, and the GCC. By connecting restaurants, suppliers, and distributors into a unified system, Choco streamlines ordering, sales, and customer management across the food supply chain.
As order volumes grew, Choco hit a major bottleneck: orders still arrived through emails, texts, voicemails, images, and even handwritten notes. Teams manually translated those inputs into structured ERP orders—a slow, error-prone process that limited scale and created constant operational friction.
“Processing those inputs was the first barrier, but not the hardest one. The real problem was implicit context: customer-specific SKU mappings, unit preferences, delivery patterns. That knowledge lived in the heads of order desk reps, and we needed to encode it into inference layers that resolve ambiguity at the point of order capture."
—Narbeh Mirzaei, VP Engineering
With the emergence of production-ready LLMs, Choco saw an opportunity to move beyond workflow software and build AI systems capable of executing work directly. OpenAI APIs became central to that transformation.
Choco embedded OpenAI APIs at the core of its platform to power a new generation of AI-native products. The company introduced OrderAgent(opens in a new window), which processes multimodal inputs—including emails, SMS, images, and documents—and converts them into structured, ERP-ready orders.
“The transcription and extraction capabilities gave us a strong foundation. The real engineering challenge was building dynamic in-context learning infrastructure, so the system resolves ambiguity against each customer's ordering history and catalog. That's what separates automation from intelligence.”
—Narbeh Mirzaei, VP Engineering
Choco has also built VoiceAgent(opens in a new window), powered by OpenAI’s Realtime API, enabling customers to place orders naturally over the phone with sub-second latency—even outside business hours.

OpenAI was selected for its model performance, multimodal capabilities, structured outputs, and production reliability at scale. The ability to handle text, vision, and audio within a single ecosystem allowed Choco to unify previously disconnected workflows into one intelligent system.
Implementation was fast and scalable. Using OpenAI’s SDKs and APIs, Choco rapidly integrated capabilities like speech-to-text, embeddings, and function calling into its infrastructure. The team also built a rigorous evaluation framework with ground-truth datasets, continuous monitoring, and A/B testing to ensure accuracy and performance in production.
Adoption was driven by seamless integration across the entire ordering workflow. Customers didn’t need to change how they ordered—whether by phone, text, or email, the system adapted to them.
- Processes over 8.8 million orders annually, eliminating millions of manual workflows
- Achieves up to 50% reduction in manual order entry, freeing teams for higher-value work
- Enables 2x productivity gains, allowing teams to scale without additional headcount
- Maintains error rates below 1–5% with configurable automation thresholds
- Supports 24/7 order intake, eliminating delays from nights and weekends
- Start with evaluation from day one: Even a small ground-truth dataset (10–20 examples) enables teams to measure progress, validate improvements, and iterate with confidence.
- Invest in AI-native observability: Debugging AI systems requires more than traditional logs—capturing model inputs, outputs, and reasoning traces is essential to understand and improve performance.
- Set the right expectations early: Unlike deterministic software, LLMs are probabilistic. Educating teams and users on this difference is key to building trust and avoiding friction during adoption.
Choco is continuing to expand its AI capabilities across the food distribution ecosystem, deepening the role of agents in executing complex operational workflows. As AI systems take on more responsibility, the company is enabling a new class of users—non-engineers who act as “agent orchestrators,” designing and managing intelligent systems that drive business outcomes.
Looking ahead, Choco plans to further scale its use of OpenAI APIs to power more autonomous, context-aware systems across sales, commerce, and supply chain operations—continuing its shift from workflow software to AI-powered execution infrastructure.
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