製造業の受発注業務効率化事例｜AI導入で月間155時間の作業を削減！
目次
製造業の受発注業務効率化事例｜AI導入で月間155時間の作業を削減！
課題事例
こんにちは、株式会社feer広報部です！
今回は製造業界の中小企業様でよく見られる「FAXや手書き注文書の処理業務」について、AI活用での解決事例をご紹介いたします。
📋 今回の企業様の事例
実際の株式会社タナカ様（建材メーカー・従業員454名）では、どんな課題があったのでしょうか？
こちらの企業様では、多くの取引先からFAXで注文書が送られてくるため、その処理が大きな負担となっていました。 毎日届く大量の紙の注文書を、担当者が1件ずつ基幹システムへ手作業で入力する必要があったのです。 取引先ごとに注文書のフォーマットが異なり、中には手書きのものも含まれるため、入力作業は非常に煩雑で時間がかかりました。 また、ベテラン担当者の経験に頼る部分が大きく、業務が属人化しやすいという問題も抱えていました。 新しい担当者の教育にも時間がかかり、入力ミスによる手戻りや、繁忙期の残業が常態化していたのです。
💥 課題の影響：ある食品卸売業の事例では、同様のFAX受注処理に1日10時間以上を費やしていました。
📚 参考資料：この課題についての詳細は以下をご参照ください
AI改善提案
そこで！feerがおすすめするAI活用ソリューションをご提案いたします！
こちらの企業様のような課題は、AIと自動化の組み合わせで驚くほど改善できるんです。
1 使用するAI技術・ツール
今回の解決策では、以下のようなツールを組み合わせて使用します。
どれも実績のある信頼できるツールばかりです！
- • AI-OCR (光学的文字認識)：FAXやスキャンされた注文書の画像から、手書き文字や活字を高精度で読み取り、テキストデータに変換します。
- • n8nワークフロー：AI-OCRでデータ化された情報を、基幹システムやチャットツールへ自動で連携させる「自動化の要」です。
- • 基幹システム (ERP) / 販売管理システム：在庫確認や受注情報の正式な登録先となります。
- • ビジネスチャット (例: Slack, Microsoft Teams)：処理結果やエラー発生を関係者にリアルタイムで通知します。
2 n8nワークフローによる自動化アプローチ
ここが今回のメインとなる自動化の仕組みです！
n8nは、様々なアプリケーションやサービスを視覚的に繋ぎ合わせ、業務プロセスを自動化できるツールです。 今回のケースでは、FAXで受信した注文書を起点に、以下のようなワークフローを構築します。
- トリガー: FAXサーバーや複合機から、受信した注文書が指定のクラウドストレージ（例: Google Drive）にPDFファイルとして保存されると、ワークフローが自動で開始します。
- AI-OCR連携: n8nが新しいファイルを検知し、AI-OCRサービス（例: Google Cloud Vision API, DX Suite）へAPI経由で送信します。
- データ抽出・整形: AI-OCRがPDFから「取引先名」「商品コード」「数量」「納期」などの情報を読み取り、構造化されたデータ（JSON形式）としてn8nに返します。
- 基幹システムへの登録: n8nが受け取ったデータを基幹システムのフォーマットに合わせて加工し、API連携で自動的に受注登録を行います。
- 結果通知: 登録が成功した場合は、営業担当者や倉庫担当者がいるビジネスチャットのチャンネルに「受注登録完了」の通知を送ります。読み取りエラーが発生した場合は、経理担当者に確認を促すメンション付きの通知を送ります。
3 実装手順
まず、どの帳票のどの作業に時間がかかっているのかを洗い出します。 処理対象となる注文書のフォーマットや種類をすべて整理し、AI-OCRの読み取り対象を明確に定義します。
手書き文字の有無や帳票の複雑さに応じて、最適なAI-OCRツールを選定します。 n8nはオープンソースでセルフホストも可能なため、セキュリティ要件に合わせて導入形態を決定します。
特定の取引先や一部の注文書に限定して試験導入を開始します。読み取り精度が低い箇所を特定し、AI-OCRの設定を調整したり、n8nのデータ加工ロジックを改善したりして、精度を高めていきます。
試験導入で効果が確認できたら、対象範囲を全社に拡大します。「データ入力時間の削減率」や「入力ミス発生率の低下」といった具体的な目標（KPI）を設定し、導入効果を定期的に測定します。
運用で得られたデータを分析し、さらなる改善点を探します。例えば、受注業務だけでなく、請求書処理や納品書管理など、他の業務にもこの自動化の仕組みを応用していきます。
期待できる定量的効果
| 効果項目 | 改善効果 |
|---|---|
| 作業時間短縮 | 月間200時間の作業を45時間に短縮（約78%削減） |
| コスト削減 | 年間128万円の見込み（スミダ飲料株式会社様の事例） |
| 生産性向上 | データ入力時間を約70%削減 |
| エラー率削減 | 手入力によるミスを大幅に削減 |
導入期間・コスト概算
| 項目 | 期間・費用 |
|---|---|
| 導入期間 | 2ヶ月～6ヶ月 |
| 初期費用 | 30万円～100万円（ツールライセンス、設定費用） |
| 月額運用費 | 5万円～20万円（ツール利用料、保守費用） |
まとめ
いかがでしたでしょうか？
今回ご紹介した事例のように、適切なAI活用で業務効率は大幅に改善できます。
次のステップ：まずは、あなたの会社の受発注業務の流れを書き出してみましょう。FAXやメール、電話など、どこで紙や手作業が発生しているかを確認することが改善の第一歩です。その上で、AI-OCRやn8nのようなツールがどの部分で活用できそうか、ぜひ検討してみてください。私たちfeerは、そんな皆様の「はじめの一歩」から、ゴールまでしっかりと伴走いたします。
参考資料・関連リンク
- n8n公式サイト - n8nの機能や料金プラン、ドキュメントが確認できます。
- 株式会社タナカ様 導入事例 (キヤノンITソリューションズ) - 本記事で参考にした企業の詳細な導入事例です。
- 発注書AI-OCRの導入事例 (インフォマート) - 様々な企業のFAX受注業務改善事例が掲載されています。
- 製造業におけるAI OCRの活用事例9選 (AISpect) - 製造業特有の帳票に対するAI-OCRの活用法が紹介されています。
- 製造業の受発注業務を効率化する方法とは (ユーザックシステム) - 受注業務の課題と対策について詳しく解説されています。
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