製造業の受発注業務効率化事例｜AI導入で作業時間を80％削減！
目次
製造業の受発注業務効率化事例｜AI導入で作業時間を80％削減！
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受発注業務について、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
実際の株式会社樋口製作所様（製造業・従業員約300名）の事例などを参考に、多くの中小製造業が抱える課題を見ていきましょう。 [31]
こちらの企業様のような現場では、日々の受発注業務が大きな負担となることがあります。 [21] 取引先ごとに異なるフォーマットの注文書がFAXやメールで大量に届きます。担当者はその内容を一つひとつ確認し、基幹システムへ手作業で入力していました。このプロセスは非常に時間がかかり、入力ミスや転記漏れといったヒューマンエラーが発生しやすい状況でした。 [21] 特に、手書きの注文書や不鮮明なFAXの解読には多大な労力を要します。 [19] さらに、担当者が不在の際には業務が滞ってしまい、急な納期変更や問い合わせへの対応が遅れることもありました。これらのアナログな作業が積み重なることで、本来注力すべき生産管理や品質向上のための時間が奪われていたのです。
💥 課題の影響：ある調査では、同様の課題を抱える企業で月間80時間以上の残業が発生し、入力ミスによる手戻りコストが年間で100万円以上にのぼるケースも報告されています。
📚 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
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: SmartRead, AI-OCR「DX Suite」)：FAXやPDF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。 [4]
- • 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のツールです。 [1]
- • Google Workspace (Gmail, Google Sheets)：メールの受信トリガーや、抽出したデータの一次保管場所として活用します。 [23]
- • Slack：エラー発生時や確認が必要な場合に、担当者へリアルタイムで通知を送ります。
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強力なツールです。 [6] 今回の受発注業務は、以下のようなワークフローで自動化します。
まず、複合機から転送されたFAXのPDFや、取引先からの注文メールをGmailで受信したことをきっかけに、ワークフローが自動で開始します。次に、メールに添付された注文書ファイルをAI-OCRツールに送り、発注元、品番、数量、納期といった必要な情報をテキストデータとして抽出します。 [7] その後、抽出したデータをGoogle Sheetsに転記し、在庫管理表と照合して在庫の有無を確認します。在庫がある場合は、自動で出荷指示の準備を進め、同時に注文請書を作成し、担当者の確認待ちフォルダに保存します。もし在庫がない場合や、AI-OCRの読み取りで不明な点があった場合は、注文書の画像と抽出データをSlackで担当者に通知し、確認を促します。 [6] このように、一連の流れを自動化することで、手作業を大幅に削減します。
3 実装手順
まず、現在処理している注文書の種類や形式、処理件数、各工程にかかる時間を洗い出します。どの業務に一番時間がかかっているかを明確にすることが重要です。 [5]
分析結果をもとに、最も費用対効果の高いAI-OCRツールを選定します。その後、n8nと各種ツール（Gmail, Google Sheets, Slack）のアカウントを連携させ、基本的な設定を行います。
特定の取引先や一部の注文書に限定して自動化ワーク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、うまく読み取れない箇所があれば設定を微調整（チューニング）します。
試験導入で問題がなければ、対象範囲を全取引先に拡大して本格運用を開始します。処理時間の短縮率やエラーの削減率などのKPI（重要業績評価指標）を設定し、定期的に効果を測定します。 [5]
運用しながら、さらに改善できる点がないかを探します。将来的には、発注業務や請求書処理など、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 | 80%削減 |
| コスト削減 | 年間150万円 |
| 生産性向上 | 30%改善 |
| エラー率削減 | 95%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 | 30万円～80万円 |
| 月額運用費 | 5万円～15万円 |
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：今回のような受発注業務の自動化は、DX（デジタルトランスフォーメーション）の第一歩として非常に効果的です。 [13] まずは、自社の業務の中で「時間がかかっている単純作業」や「ミスが起こりやすい工程」をリストアップすることから始めてみませんか。 [24] 小さな成功体験を積み重ねることが、会社全体の大きな変革につながります。 [26] 株式会社feerは、そうした最初の小さな一歩から、お客様のビジネスに寄り添い、共に走り続けます。ぜひお気軽にご相談ください。
参考資料・関連リンク
- n8n公式サイト - オープンソースのワークフロー自動化ツールです。 [3]
- AI-OCR「DX Suite」 - AI搭載のOCRサービスです。
- 経済産業省 DX推進ポータル - 国が進めるDXに関する情報がまとめられています。 [31]
- 株式会社ブリヂストン - 業務効率化に成功している企業事例です。 [11]
- 株式会社樋口製作所 - 中小製造業のDX事例として参考にされています。 [31]
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