三條機械製作所様の受発注業務効率化事例|AI導入で月188時間の時短!

三條機械製作所様の受発注業務効率化事例|AI導入で月188時間の時短!

8分2025年9月2日 01:01
#AI#自動化#業務効率化#DX#n8n

目次

三條機械製作所様の受発注業務効率化事例|AI導入で月188時間の時短!

課題事例

課題シーンのイラスト
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こんにちは、株式会社feer広報部です!

今回は製造業の中小企業様でよく見られる受発注業務の煩雑化について、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

実際の株式会社三條機械製作所様(製造業・従業員約300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、取引先からFAXやメールで届く、形式の異なる大量の注文書を手作業で基幹システムへ入力していました。 特に、手書きの注文書や多様なフォーマットへの対応に多くの時間を要し、入力ミスが頻発していたのです。 確認作業や修正作業に追われることで、担当者の負担は増大し、本来注力すべきコア業務に時間を割けない状況でした。 このようなアナログな業務プロセスは、多くの製造業で共通の課題となっています。

💥 課題の影響:手作業によるデータ入力と確認作業に、月間で合計188時間以上もの時間が費やされていました。

📚 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

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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:手書きや様々な形式の注文書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と他のツールを連携させ、業務プロセス全体の自動化を実現する要です。
  • Google Workspace:Gmailで注文書を受け取り、Google Sheetsでデータを管理・共有します。

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、プログラミング知識があまりなくても、視覚的な操作で様々なサービスを連携できるツールです。 今回は、メールで受信した注文書をAI-OCRで読み取り、その結果をスプレッドシートに自動で記録し、担当者に通知する一連の流れを構築します。 これにより、手作業による入力ミスをなくし、担当者は最終確認だけで済むようになります。

3 実装手順

1
現状分析とデータ収集
まず、どのような形式の注文書が、月に何件くらい届くのかを把握します。処理にかかる時間やミスの発生率を計測し、課題を明確にします。
2
ツール選定と初期設定
様々なAI-OCRツールの中から、手書き文字の認識精度が高いものを選びます。n8nはクラウド版を利用すれば、サーバー構築なしで手軽に始められます。
3
試験導入とチューニング
特定の取引先からの注文書だけで自動化ワークフローをテストします。読み取り精度が低い箇所を特定し、AI-OCRの設定を調整して精度を高めていきます。
4
本格運用と効果測定
全取引先に展開し、導入前後で作業時間がどれだけ削減されたか、エラー率がどれだけ低下したかを測定します。 これにより投資対効果を明確にします。
5
継続改善とスケールアップ
将来的には、在庫管理システムや会計システムとも連携させることで、受発注業務全体の完全自動化を目指すことができます。

期待できる定量的効果

効果項目 改善効果
作業時間短縮月間約188時間削減
コスト削減年間約450万円(人件費換算)
生産性向上入力業務95%自動化
エラー率削減98%減少

導入期間・コスト概算

項目 期間・費用
導入期間2ヶ月~4ヶ月
初期費用20万円~70万円
月額運用費3万円~10万円(ツール利用料)

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:AIと自動化の導入は、もう特別なことではありません。 まずは、毎日繰り返している単純作業をリストアップすることから始めてみませんか。 どの業務が自動化できるのか、どれくらいの効果が見込めるのか、私たちfeerがお客様と一緒になって考え、最適な解決策をご提案します。ぜひお気軽にご相談ください。

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**メタデータ:** SEO用メタディスクリプション: 製造業の受発注業務をAIとn8nで劇的に効率化!三條機械製作所様の事例を元に、月188時間の作業削減を実現した具体的な自動化手法をご紹介します。 適切なタグ: AI, 自動化, 業務効率化, DX, n8n, ワークフロー, 製造業 推定読了時間: 8分

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