製造業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!

製造業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!

7分2025年9月12日 15:02
#AI#自動化#業務効率化#DX#n8n

目次

製造業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!

今回は製造業の中小企業様でよく見られるFAXやメールでのアナログな受発注業務による非効率化について、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

実際の株式会社三ッ輪商会様(総合商社・従業員185名)では、どんな課題があったのでしょうか?

こちらの企業様のような多くの企業では、取引先からFAXやPDF形式のメールで注文書が送られてくることが一般的です。担当者はその内容を目で確認し、手作業で社内の基幹システムへ一件ずつ入力するという作業を行っていました。しかし、取引先ごとに注文書のフォーマットはバラバラで、手書きの文字が読みにくいこともしばしばあります。そのため、品番や数量の読み間違いや入力ミスが頻繁に発生し、その確認と修正作業に多くの時間が割かれていました。さらに、この業務は特定の担当者に依存しがちで、その担当者が不在の際には業務が滞ってしまう「属人化」という大きな問題も抱えていたのです。

💥 課題の影響:担当者一人あたり月間で約80時間の残業が発生し、入力ミスによる手戻りコストが年間で100万円以上にのぼっていました。

📚 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

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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(DX Suiteなど):紙やPDFの文字情報を高精度で読み取り、データ化するAI技術です。
  • n8nワークフロー:様々なツールやサービスを連携させ、業務プロセス全体を自動化する要のツールです。
  • クラウドストレージ(Google Driveなど):受信したFAXや注文書ファイルを一元管理し、自動化の起点とします。

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、ノードと呼ばれる機能をつなぎ合わせることで、直感的に自動化のフローを構築できるツールです。 今回のケースでは、以下のような流れを自動で実行させます。

  1. 注文書の受信と保存:FAXやメールで受信した注文書PDFを、自動的にGoogle Driveの特定フォルダに保存します。
  2. AI-OCRでのデータ化:n8nが新しいファイルの保存を検知し、AI-OCR(DX Suite)へデータを送信。AI-OCRが注文書から「取引先名」「品番」「数量」「納期」などの情報を読み取り、テキストデータに変換します。
  3. 基幹システムへの自動入力:n8nがAI-OCRから受け取ったテキストデータを、基幹システムの入力形式に合わせて整形し、API連携を通じて自動で登録します。
  4. 担当者への通知:処理が完了したら、Slackなどのチャットツールで担当者に「受注処理完了」の通知を送ります。もしAI-OCRが文字を読み取れなかった場合など、エラー発生時には「要確認」として通知し、人の目での確認を促します。

3 実装手順

1
現状分析とデータ収集
まず現在の受発注業務の流れを可視化し、どこに時間がかかっているのか、どのようなミスが多いのかを洗い出します。過去の注文書データを収集し、AI-OCRの読み取り精度をテストします。
2
ツール選定と初期設定
分析結果をもとに、最適なAI-OCRツールを選定します。n8nとAI-OCR、基幹システムとの連携設定(API設定)を行い、基本的なワークフローを構築します。
3
試験導入とチューニング
特定の取引先や部門に限定して試験的に導入を開始します(スモールスタート)。 実際の業務で運用しながら、AI-OCRの読み取り精度やn8nのワークフローを微調整し、最適化を図ります。
4
本格運用と効果測定
全社的に本格運用を開始します。「作業時間」「エラー率」「コスト」などのKPI(重要業績評価指標)を設定し、導入前後の数値を比較して効果を定量的に測定します。
5
継続改善とスケールアップ
運用後も定期的に効果測定を行い、改善を続けます。受発注業務で得られたノウハウを活かし、請求書処理や在庫管理など、他の業務への自動化展開を検討します。

期待できる定量的効果

効果項目 改善効果
作業時間短縮85%削減(月80時間→月12時間)
コスト削減年間100万円以上
生産性向上300%改善
エラー率削減98%減少

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:重要なのは、まず自社の業務を見直し、どこに一番時間がかかり、どんなミスが起きているかを把握することです。その上で、今回ご紹介したようなツールがどのように役立つかを考えてみましょう。feerは、このような業務分析の第一歩から、お客様一人ひとりに寄り添い、最適なツールの選定、導入、そして運用まで、共に走り抜くパートナーとしてサポートいたします。小さな疑問でも、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

**メタデータ:** SEO用メタディスクリプション: 製造業のFAXやメールによるアナログな受発注業務をAI-OCRとn8nで自動化。月80時間の作業削減とコスト削減を実現した中小企業のDX事例を具体的に解説します。 適切なタグ: AI, 自動化, 業務効率化, DX, n8n, ワークフロー, 製造業 推定読了時間: 7分

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