アール・アイ・シー様の受発注業務効率化事例|AI導入で月80時間の作業を削減

アール・アイ・シー様の受発注業務効率化事例|AI導入で月80時間の作業を削減

8分2025年9月6日 21:01
#AI#自動化#業務効率化#DX#n8n

目次

アール・アイ・シー様の受発注業務効率化事例|AI導入で月80時間の作業を削減

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!

今回は卸売・小売業界の中小企業様でよく見られる「アナログな受発注業務による負担増」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

実際の株式会社アール・アイ・シー様(卸売業・従業員27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や電話、メールといった様々な形式で注文を受けていました。そのため、毎日大量の注文書を手作業で社内システムへ入力する必要があったのです。特に手書きのFAX注文書は読み間違いが発生しやすく、確認作業に多くの時間を費やしていました。また、担当者によって入力ルールが微妙に異なり、データの不整合が起こることも少なくありませんでした。これらの作業は月末月初に集中するため、担当部署の残業が常態化し、従業員の大きな負担となっていたのです。

💥 課題の影響:手作業による入力・確認作業で、月間約80時間以上の残業が発生していました。

📚 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

中小企業基盤整備機構の調査では、DXに期待する成果として「業務の効率化」が64.0%、「コスト削減」が50.5%と高い割合を占めています。

AI改善提案

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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 (例: DX Suite):手書きや印字されたFAX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:各ツールやサービスを連携させ、一連の業務プロセスを自動化する要です。
  • RPA (例: WinActor, UiPath):既存の社内システムなど、API連携が難しいアプリケーションへのデータ入力を自動化します。
  • ビジネスチャット (例: Slack):処理結果やエラー通知をリアルタイムで担当者に知らせます。

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を「ノード」と呼ばれるブロックでつなぎ合わせることで、プログラミング知識がなくても複雑な自動化フローを構築できるツールです。 今回のケースでは、以下のようなワークフローを設計します。

  1. トリガー: メールで受信した注文書PDFや、スキャンして特定のフォルダに保存されたFAXの画像ファイルをn8nが自動で検知します。
  2. AI-OCR連携: n8nがAI-OCRツール(DX Suiteなど)にファイルを送信し、注文書の内容(会社名、品番、数量など)をテキストデータに変換させます。
  3. データ整形: AI-OCRから受け取ったデータをn8nが処理し、社内システムに入力しやすい形式に整えます。
  4. RPA連携: 整形したデータをRPAに渡し、基幹システムへの入力作業を自動で実行させます。
  5. 通知: 処理が正常に完了したことや、万が一読み取りエラーが発生した場合には、その内容をSlackなどのビジネスチャットに自動で通知します。

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、一日に何件くらい届くのかを正確に把握します。業務フローを可視化し、どこに一番時間がかかっているのかを特定することが重要です。
2
ツール選定と初期設定
扱う帳票の種類や量に合わせて、最適なAI-OCRツールを選びます。n8nやRPAツールとの連携のしやすさも考慮して、無料トライアルなどを活用し検証しましょう。
3
試験導入とチューニング
まずは一部の取引先や特定の注文書に限定して、自動化フローを試験的に導入します。AI-OCRの読み取り精度を確認し、必要に応じて設定を調整(チューニング)していきます。
4
本格運用と効果測定
試験導入で問題がなければ、対象範囲を全社に拡大して本格運用を開始します。作業時間の削減量や入力エラーの減少率など、具体的なKPI(重要業績評価指標)を設定し、導入効果を測定します。
5
継続改善とスケールアップ
運用開始後も、定期的にプロセスの見直しを行います。受発注業務だけでなく、請求書処理や在庫管理など、他の業務にも自動化の範囲を広げていくことを検討しましょう。

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80時間削減 (90%以上)
コスト削減年間約200万円 (残業代・人件費)
生産性向上担当者がより付加価値の高い業務へ集中可能に
エラー率削減95%減少 (手入力によるミスを撲滅)

導入期間・コスト概算

項目 期間・費用
導入期間3ヶ月~6ヶ月
初期費用50万円~200万円
月額運用費5万円~15万円 (ツールのライセンス費用など)

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、みなさまの会社で毎日繰り返されている単純作業や、紙の書類を扱う業務をリストアップしてみませんか。どこに時間がかかっているのかを明らかにすることが、業務改善の第一歩です。feerは、その課題を解決するために、みなさまと一緒に最適なAI活用の方法を考え、ゴールまで並走します。ぜひお気軽にご相談ください。

参考資料・関連リンク

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**メタデータ:** SEO用メタディスクリプション: 卸売業の株式会社アール・アイ・シー様が、AI-OCRとn8nを活用してFAX受発注業務を自動化し、月80時間の作業削減を実現した事例をご紹介。中小企業のDX推進のヒントに。 適切なタグ: AI, 自動化, 業務効率化, DX, n8n, ワークフロー, 卸売業 推定読了時間: 8分

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