HS Code符番のAIモデル:3つめ

ChatGPT、Gemini、に続いてどれがいいかを定めるために3つめのモデルを試しています。

AIエンジンとしては新しいと言っていいのか分かりません。

Perplexity AIです。こちらは、上記のモデルでも使われるAIを選択して使うことができます。(サブスクをした場合)

Xの最新のGrok 4も使えます。また、Claudeも使うことができます。

これらの違いが結果にどう影響を当たるかを見ようと思っています。

AIによるHSコード符番システム

先日から、お話ししているAIを使ってのHSコード符番システムですが、割とこなれてきました。

現在二つのプラットフォームで開発し、正確性などを比べています。
・ChatGPT
・Gemini

FTA-BPOサービスでの活用に限定するか(つまりは、外部には提供しない)か、ビジネスとして展開するかは思案中です。

当然、結論は皆さんのご興味次第であります。

他にもHSコードのAIはありますが、当方は、専門家の知見を組み込んだ内容となっています。

ご関心のある方、こちらからお知らせ下さい。
・競合となる方からのご関心には返答しないこともありうることをご理解下さい。

HS Code Finder 2の機能追加

今やっているAIのHS Code Finder2ですが、商品説明用の写真、ファイルを追加できるようにしました。

例えば、このような写真だけを示してHSコードを問いました。

こんなように、単なる魚の写真で魚の品種を特定、それを元にHSコードを推論します。

有能ですね。

AIによるHSコード符番:続報2

HS Code FinderをChat GPTを使って作成を試みています。

このバージョンはバージョン2として先のモデルとは別に作成しています。

それとは別に、Geminiでもモデルができないかをトライしています。

ChatGPTと違い、GeminiはAIモデルのレベルの違いがありますが、無料で作ることができます。
 

モデル事の優劣比較をしていきます。

AIによるHSコード符番GPTs

最近の投稿は、AIがらみばかりですいません。

作ったGPTsをHSコードのプロの方に使っていただきました。

判定が間違っている例を出していただき、感謝しています。

これからこのモデルに対してプロのご意見を伺ってチューニングしていきます。

ロジスティックのAI-powered HS Code Finder (続:他にない強み)

ロジスティクスのAIを使ったHSコード附番ツールは、他にはない強みが必須です。

このツールでは、税関が提示する情報を基盤としつつ、ロジスティックとして長年培ってきた独自の情報もソースとして活用しています。具体的には、当社を支援いただいているHSコードのプロフェッショナルによるセミナー資料、Web学習ツール、コンサルティング時の資料など、現場から生まれた貴重な情報を積極的に取り入れています。

これらの独自ソースを加えることで、ツールの精度はさらに向上し、より実用的なものとなります。

引き続き、開発に尽力してまいります!

ロジスティックのAI-powered HS Code Finder

ロジスティックのAIを使った、HSコード符番ツールを作成中であることをお話ししました。

企業が作るAIを用いたHSコード符番ツールは、

 ・ 企業の対象の材料、商品に限定

 ・ 企業の持つ情報を用いて、HSコードを符番

 ・ (多分)ピンポイントでHSコードを提示

するものであると感じています。

立場の違いがあるので、同じものを作ること、特にピンポイントでHSコードを特定するのは、初手では難しいと考えています。

私が作るのは、

 ・ 広くHSコードをカバー

 ・ 曖昧な検索から始まって、可能性のあるHSコードを提示。その妥当性もAIにより提示

 ・ より正しくHSコードを特定するためのポイントを提示

するものにしています。

例えば、「ガスケット」を調べると、現段階ではこのような答えを出します。

推定HSコード

4016.93 (加硫ゴム製ガスケット・ワッシャーその他のシール)

わかりやすい解説

  • 40類は「加硫ゴム製品」を扱います。
  • 4016項は「その他の製品(加硫したゴム(硬質ゴムを除く。)製)」で、その中の 4016.93号が “ガスケット、ワッシャーその他のシール” と明示されています。
  • 合成ゴム/天然ゴム、形状の違いを問わず、金属を含まない単一のゴム製ガスケットはここに分類されるのが原則です。
  • 実務上も、イソプレンゴム製やNBR製の円形フランジガスケットを 4016.93 へ分類した事例が示されています。

確からしさ(推定精度): 60 %

ご提示いただいた情報が「ガスケット」という一般名のみのため、材質・用途・構造が不明です。代表的なゴム製であれば上記コードである可能性が高いものの、次のような条件で別コードになる点にご留意ください。

主な材質・構造代表6桁HSコード補足
プラスチック(シリコーン樹脂など)3926.90“その他のプラスチック製品”として扱われた事例あり
金属単体(鉄鋼・銅等)でワッシャー形状7318.21(鉄鋼)7415.21(銅合金)座金(ワッシャー)として分類
金属+非金属の複合(メタルシート+非金属芯など)8484.10 / 8484.90金属と他材質の複合品やセット品は 84.84 項へ
アスベスト繊維を含むもの6812.99 など68類 “石綿製品”
未加硫ゴムシート状(加工途中)4008.21 など素材の段階であれば 40.08 項のシートに該当する例

次のステップ(精度を上げるために教えてほしいポイント)

  1. 材質:ゴム・プラスチック・金属・複合材 など
  2. 用途/機械名:自動車エンジン、配管フランジ、冷蔵庫用など
  3. 構造:単層? 金属シート+フィラー? セット販売か?

これらを教えていただければ、9桁統計番号まで含めてさらに的確なコードをご提案できます。

といった可能性を絞り込む答えを出してくれます。

問題はどの様に精度を上げるかですね。

使ってもらって、その精度を上げたいと思います。

FTA-BPOチームのHSコード専門家でも悩む事象

弊社が行っているサービスでFTAーBPOではHSコード符番の正しさは、大きな売りのポイントでもあります。

その品質を支えてくれるHSコードの専門家は元税関でHSコードを長年担当してこらえた人々で私は絶大な信頼を寄せています。

そういった人でもHSコード符番に悩むことがあります。

HSコードの符番方法には基本的なプロセスがありますが、大事な要素には類注を読み解いて符番をすることがあります。

問題はその類注の日本語が分かりにくいこと。もともと日本語は構造的な言語ではないので、言葉のかかり具合が分かりにくいのです。

その際にはこの注を作り出したオリジナルの文章である英語を読むことになります。それにより内容の正確さをつかみ取り、HSコード符番を行うのです。

その英語でも分かりにくい場合が発生します。そうなると解釈の問題にもなります。

更に問題を悪くするのはオリジナルの文章がHSコードの後半の章ではフランス語だったりするのです。そうなると原点に立ち返っても読むことが難しくなります。

昨今は翻訳ツールも発展していますが、正しく翻訳できているかわからない事もあります。

そういったところで悩んでしまうのです。

こういう問題がありますから、AIを活用したHSコード符番ツールが正しいかどうかは、最終的には人間の判断が必要になる気がしています。

今月のFTA-BPOセミナー「HSコードの基本 ~基礎の基礎~」のビデオをアップいたしました

今月のFTA-BPOセミナーのビデオをアップいたしました。

FTA-BPOセミナー003 
「HSコードの基本 ~基礎の基礎~」  

YouTubeリンク


GTRセンター代表 宮崎千秋 氏 

講師略歴
・日本におけるHSコードの第一人者 ・1966 年大蔵省入省(門司税関)
  ー 関税局課長補佐(品目分類)、WCO 事務局TA、税関研修所主任教官、
    関税局特殊関税調査官、同国際協力専門官、東京税関調査保税部次長、
    神戸税関監視部長、横浜税関業務部長、同監視部長などを歴任
  ー 日米税関手続の比較調査、関税評価制度の導入、HS 導入及び運用、
    米国スーパー301交渉、京都規約改正作業、ASEAN 共通関税率表
    の作成及び同FTA 原産地規則研修教材作成等に携わる。
・元 日本関税協会調査研究担当部長
・著書及び執筆『 関税(品目)分類詳解【Ⅰ/Ⅱ】』、『関税評価303』

セミナー日時
2025年1月23日 14:0015:20

注:講師機材の不調により音声は携帯電話からのもので聞きづらいかもしれませんが、聴講には支障はないと考えます。

GoogleのAIの回答が間違っていて、びっくりした

原産地証明の証拠書類を作成しているときに、ふと「日本インドネシアEPAのHSコードの年次は何年だったっけ」と思い、Google先生に聞いてみた。

すると

一瞬焦った。最近インドネシアEPAが多かったので2017と思っていたので確認をしたかった。

2002だと・・・

目を疑った。今までまちがっていた?でも商工会議所からは何も言われていないし。

信頼している税関さんのサイトで確認

やっぱり2017。よかった。

皆さん。AIを信じ切るのはやめましょう。