日本化学産業様の受発注業務改革｜AI導入で月間80時間超の作業を効率化
目次
日本化学産業様の受発注業務改革｜AI導入で月間80時間超の作業を効率化
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
実際の日本化学産業株式会社様（化学製品製造業・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、受注の約7割がFAXで届いていました。 そのため、担当者が注文書の内容を目で確認し、手作業で基幹システムへ入力するという作業が日常的に発生していたのです。このプロセスは時間がかかるだけでなく、どうしても入力ミスといった人為的エラーをゼロにすることが難しい状況でした。特に繁忙期には、受注処理だけで残業が月間80時間を超えることもあり、担当者の負担増大と業務の属人化が大きな経営課題となっていたのです。
💥 課題の影響：手作業によるデータ入力で、月に約80時間以上の残業が発生し、入力ミスによる手戻りも頻発していました。
📚 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「SmartRead」：FAXやPDFで届く手書き・活字の注文書を高精度でデータ化します。
- • n8nワークフロー：各ツールを連携させ、データ受け渡しから通知までの一連の流れを自動化する要です。
- • Slack / Microsoft Teams：処理結果やエラー発生時の通知をリアルタイムで受け取るために活用します。
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、プログラミングの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強力なツールです。 今回の受発注業務では、以下のようなワークフローを構築します。まず、FAXサーバーやメールシステムから新しい注文書ファイルが届くと、n8nがそれを自動で検知します。次に、そのファイルをAI-OCRツール「SmartRead」に送信し、文字情報を読み取らせるのです。読み取られたデータはn8nに戻され、基幹システムが受け取れる形式に自動で変換されます。最後に、変換されたデータが基幹システムに登録され、同時に担当者のSlackチャンネルへ「受注処理完了」の通知が送られる、という一連の流れを完全に自動化します。
3 実装手順
まず、どのような形式の注文書が、一日に何件届くのかを正確に把握します。過去の注文書をサンプルとして収集し、文字のかすれやレイアウトのパターンを分析することが重要です。
収集したサンプル帳票を使い、複数のAI-OCRツールで読み取り精度をテストします。最も精度が高く、費用対効果に見合うツール（今回はSmartRead）を選定し、アカウント設定を行います。
一部の取引先からの注文書のみを対象に、自動化ワークフローを試験的に動かします。読み取りエラーが発生した場合は、AI-OCRの設定を微調整し、精度を99%以上に高めていくのです。
全取引先を対象に本格運用を開始します。導入前後で、月間の処理時間、残業時間、エラー発生件数を比較し、具体的な削減効果を数値で測定します。
定期的にワークフローの動作状況を確認し、さらなる効率化の余地を探します。例えば、受注データを分析して需要予測に活用するなど、自動化の範囲を拡大していきます。
期待できる定量的効果
| 効果項目 | 改善効果 |
|---|---|
| 作業時間短縮 | 75%以上削減（月80時間→20時間以下） |
| コスト削減 | 年間約300万円（残業代・人件費換算） |
| 生産性向上 | 30%改善（浜松倉庫株式会社様の事例より） |
| エラー率削減 | 95%減少（ヒューマンエラーの撲滅） |
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 | 30万円～80万円（コンサルティング・設定費用） |
| 月額運用費 | 5万円～15万円（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、御社で最も時間がかかっている定型業務を一つ見つけてみましょう。毎日繰り返される単純なデータ入力作業はありませんか？その作業時間を計測し、自動化した場合の効果を試算することが、DX推進の第一歩となります。feerは、その現状分析から具体的なツール選定、導入まで、お客様の隣で一緒に走り抜きます。ぜひお気軽にご相談ください。
参考資料・関連リンク
- AI-OCRの導入事例10選をご紹介！ - GMOサイン
- 日本化学産業株式会社 公式サイト
- 生成AIで効率化を加速！製造業での活用事例6選 - KEYENCE
- 製造業におけるAI OCRの活用事例9選 - AISpect
- n8n.io - AI workflow automation tool (公式サイト)
- SmartRead - AI-OCR (公式サイト)
- 【無料】n8nとは オープンソースのワークフロー自動化ツール - note
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-1757224831195.png"
- https://www.salesforce.com/jp/resources/articles/manufacturing-ai/"
- https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/dx/jireishu.html"
- https://www.gmosign.com/media/work-efficiency/ai-ocr_case/"
- https://www.j-chemical.co.jp/"
AI活用についてのご相談
この記事で紹介したAI活用策について、詳しい実装方法やカスタマイズのご相談を承っています。
無料相談に申し込む