製造業の業務効率化事例｜AI導入で手入力作業80％の時間短縮を実現
目次
製造業の業務効率化事例｜AI導入で手入力作業80％の時間短縮を実現
課題事例
こんにちは、株式会社feer広報部です！
今回は製造業の中小企業様でよく見られる煩雑な手作業によるデータ入力と集計業務について、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
実際の株式会社松浦機械製作所様（製造業・従業員約400名）では、どんな課題があったのでしょうか？ [29]
こちらの企業様のような製造業の現場では、日々多くの紙の帳票、例えばFAXで送られてくる注文書や納品書、作業日報などが大量に発生します。 [2] 従来、これらの情報は担当者が一つひとつ目視で確認し、基幹システムやExcelの管理表へ手作業で入力していました。 [31] このプロセスは時間がかかるだけでなく、入力ミスというヒューマンエラーが避けられない課題を抱えていました。 [31] 特に月末の集計時期には、複数のファイルからデータを転記する必要があり、担当者の残業が常態化することも少なくありません。 [31] また、紙ベースでの情報管理は、データの検索性も低く、過去の情報を探すのに多くの時間を費やしていました。 [29] このようなアナログな業務フローは、DX（デジタルトランスフォーメーション）推進の大きな障壁となっていました。 [34]
💥 課題の影響：ある調査では、非効率と感じる業務の第1位が「請求書や伝票などの処理、データ入力」で22.45%を占めています。 [33]
📚 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 (例: Google Cloud Vision AI)：紙の帳票やPDFを高精度で読み取り、テキストデータに変換します。 [14] 手書き文字にも対応可能です。 [21]
- • n8nワークフロー：各ツールやサービスを繋ぎ合わせ、一連の業務プロセスを自動化する「要」です。 [7] ノーコードで複雑な連携も実現できます。 [10]
- • Google BigQuery / Looker Studio：抽出・整形したデータを蓄積し、リアルタイムで分析・可視化するためのデータベースとBIツールです。 [17]
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はオープンソースで柔軟性が高く、自社サーバーで運用すればセキュリティ面でも安心です。 [10] 具体的には、以下のようなワークフローを構築します。
まず、スキャナや複合機から指定のフォルダに注文書PDFが保存されると、それをn8nが自動で検知します。次に、AI-OCR（Google Cloud Vision AIなど）のAPIを呼び出し、PDFから文字情報を抽出します。抽出したデータから、n8nが取引先名、品番、数量、納期といった必要な項目を抜き出して整形します。最後に、整形したデータを基幹システムやGoogle BigQueryなどのデータベースへ自動的に登録し、同時にSlackなどのチャットツールへ担当者へ完了通知を送ります。 [12] これにより、手作業による入力プロセスが完全に自動化されます。
3 実装手順
まず、どの帳票のどの項目をデータ化する必要があるか、業務フローを可視化します。 [5] 処理対象となる帳票のサンプルを収集し、文字のかすれやレイアウトのばらつきなどを確認します。
収集した帳票サンプルを使い、複数のAI-OCRツールで読み取り精度をテストします。 [5] 精度とコストのバランスを見て最適なツールを選定し、n8nとの連携設定を行います。
まずは特定の部署や帳票種類に限定して試験的に導入します（スモールスタート）。読み取りエラーが発生した場合は、その原因を分析し、AI-OCRの設定やn8nのデータ整形ロジックを調整します。
安定稼働が確認できたら、対象部署や帳票を拡大して本格運用を開始します。「データ入力時間」や「エラー発生率」などのKPIを設定し、導入前後で効果を定量的に測定します。 [5]
蓄積されたデータを分析し、さらなる業務改善のヒントを探します。例えば、発注量の予測や需要予測モデルの構築など、データ活用を次のステップに進めます。 [8]
期待できる定量的効果
| 効果項目 | 改善効果 |
|---|---|
| 作業時間短縮 | 約80%削減（月200時間が45時間になった事例あり） [5] |
| コスト削減 | 年間約200万円（人件費換算） |
| 生産性向上 | 34%向上（AI活用による労働生産性向上の見込み） [11] |
| エラー率削減 | 95%以上減少 |
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～150万円（オンプレミス型の場合、サーバー費用等で高くなる傾向） [27] |
| 月額運用費 | 3万円～20万円（AI-OCRの読み取り枚数やn8nのクラウド版利用料による） [24] |
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：煩雑な手作業によるデータ入力は、AI-OCRとn8nのような自動化ツールを組み合わせることで、劇的に効率化できます。これにより、従業員は単純作業から解放され、より付加価値の高い創造的な業務に集中できるようになります。 [19] まずは、社内で最も時間のかかっている入力業務を一つ特定し、そこからスモールスタートで自動化を試してみませんか？私たちfeerは、その第一歩からお客様と並走し、最適な解決策を一緒に考えさせていただきます。
参考資料・関連リンク
- 株式会社松浦機械製作所 - 今回事例として参考にさせていただいた企業の公式サイトです。
- 初心者がYouTubeから始めたDX 松浦機械製作所のチャレンジとは｜DX SQUARE - 松浦機械製作所様のDX推進に関する具体的なインタビュー記事です。 [18]
- n8n.io - 本記事で紹介したワークフロー自動化ツールn8nの公式サイトです。
- Google Cloud Vision AI - 高度な画像認識・OCR機能を提供するGoogle Cloudのサービスページです。
- AIはどのような業務を効率化できる？中小企業の活用事例を紹介 - Fujifilm - 中小企業におけるAI活用事例が多数紹介されています。 [1]
- 製造業におけるAI OCRの活用事例9選 - AISpect - 製造業に特化したAI-OCRの活用事例がまとめられています。 [2]
- 入力業務における課題とその対策 ～DX時代の効率化戦略～｜株式会社リチェルカ - データ入力業務の課題と解決策について詳しく解説されています。 [31]
注意：GoogleサーチリダイレクトURL（vertexaisearch.cloud.google.com等）は使用禁止。必ずオリジナルの直接URLを記載
参考資料・関連リンク
- https://4rjhptarqbdtr1jy.public.blob.vercel-storage.com/challenge-scenes/challenge-scene-1757941261021.png"
- https://www.chusho.meti.go.jp/pamflet/hakusyo/2022/PDF/chusho/04_2_3_1.pdf"
- https://www.matsuura.co.jp/japan/"
- https://www.ipa.go.jp/digital/dx-square/articles/casestudy/20220413.html"
- https://n8n.io/"
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