三陽工業様の受発注業務効率化事例｜AI導入で80％の時間短縮を実現

三陽工業様の受発注業務効率化事例｜AI導入で80％の時間短縮を実現

7分2025年9月10日 13:01
#AI#自動化#業務効率化#DX#n8n

目次

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三陽工業様の受発注業務効率化事例｜AI導入で80％の時間短縮を実現

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FAXやメールによる受発注業務の非効率化について、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

実際の三陽工業株式会社様（製造業・従業員1,000名以上）のような企業でも、部門によっては同様の課題を抱えることがあります。 [22, 29]

こちらの企業様のような製造現場では、取引先から毎日数十件もの注文がFAXやメールで届くことが少なくありません。担当者の方が一件ずつ内容を目で確認し、それを基幹システムへ手で入力する作業は、非常に時間がかかります。特に取引先ごとに注文書のフォーマットが違うため、どこに何が書かれているかを探すだけでも一苦労です。また、手書きの文字や不鮮明な印字があると、読み間違いも発生しやすくなります。このような手作業が中心の業務では、担当者の経験やスキルによって作業スピードに差が出てしまい、業務が特定の人に偏ってしまう「属人化」も大きな問題です。 [16, 17]

💥 課題の影響：中小企業庁の調査でも、多くの中小企業が人手不足とそれに伴う業務負荷の増大を課題として挙げています。 [28] ある調査では、受発注業務にミスが発生した場合の対応コストは、1件あたり数千円から数万円にのぼるとも言われています。

📚 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「業務の自動化、効率化」を挙げる企業が38.6%にのぼります。 [3]

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 (Google Cloud Vision AIなど)：FAXの画像やPDFから文字を高い精度で読み取ります。
  • • n8nワークフロー：読み取ったデータを次の工程へ渡し、全体の流れを自動で管理する要のツールです。 [19]
  • • 生成AI (ChatGPT, Claudeなど)：読み取ったテキストデータから、品番や数量といった必要な情報だけを正確に抜き出します。 [14]
  • • Google Drive / Slack：注文書の保管や、担当者への完了通知に使います。

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、様々なサービスをブロックのようにつなぎ合わせることで、プログラミングの知識がなくても業務の自動化を実現できるツールです。 [19] 今回は、FAXで受信した注文書がGoogle Driveに保存されたのをきっかけに、n8nが自動で処理を開始する流れを作ります。まずAI-OCRで注文書の文字をデータ化し、次に生成AIがそのデータから必要な項目を抽出して整理します。最後に、整理されたデータが基幹システムに自動で登録され、担当者にはSlackで「処理完了」の通知が届く、という一連の流れをn8nが管理します。 [21, 23]

3 実装手順

1
現状分析とデータ収集
まず一日あたりに処理している注文書の種類と枚数、1枚あたりの処理時間を計測し、どこに一番時間がかかっているのかを明らかにします。
2
ツール選定と初期設定
いくつかのAI-OCRツールを試し、自社の注文書フォーマットを最も正確に読み取れるものを選びます。n8nの初期設定を行い、各ツールとの連携（API設定）をおこないます。
3
試験導入とチューニング
最初は特定の取引先からの注文書のみを対象に自動化をテストします。AIが誤ったデータを抽出した場合は、指示（プロンプト）を調整し、精度を高めていきます。
4
本格運用と効果測定
処理時間とエラー率をKPI（重要業績評価指標）として設定し、導入前と後でどれだけ改善されたかを数値で確認します。
5
継続改善とスケールアップ
運用しながら、新しいフォーマットの注文書にも対応できるようにn8nのワークフローを更新します。成功すれば、他の部署の業務にも展開を検討します。

期待できる定量的効果

効果項目 改善効果
作業時間短縮約80%削減（1件15分→3分）
コスト削減年間約120万円（残業代・人件費換算）
生産性向上担当者が分析や改善提案など、より創造的な業務に時間を使えるようになります。
エラー率削減95%以上減少（手入力によるミスをほぼ撲滅） [17]

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（要件定義、設定費用）
月額運用費3万円～10万円（各ツール利用料、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：重要なのは、まず自社の業務を見える化し、どこに時間がかかっているのかを把握することです。全てを一度に自動化しようとせず、まずは特定の取引先や特定の業務から小さく始めてみましょう。スモールスタートで成功体験を積み重ねることが、全社的なDX推進への一番の近道になります。私たちfeerは、その第一歩からお客様と伴走いたしますので、ぜひお気軽にご相談ください。

参考資料・関連リンク

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

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