製造業の業務効率化事例|AI導入で受発注業務の時間を80%以上削減!

製造業の業務効率化事例|AI導入で受発注業務の時間を80%以上削減!

[6分]2025年9月11日 00:02
#[AI#自動化#業務効率化#DX#n8n

目次

```html

製造業の業務効率化事例|AI導入で受発注業務の時間を80%以上削減!

課題事例

課題シーンのイラスト
!

こんにちは、株式会社feer広報部です!

今回は製造業界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

実際の株式会社アイ・オー・データ機器様(製造業・従業員約400名)のような企業でも、同様の課題に直面することがあります。 [20]

こちらの企業様のような製造業の現場では、取引先からFAXやメール添付のPDFなど、様々な形式で注文書が届くのが日常です。 [6] 担当者の方がその内容を目で確認し、手作業で会社の基幹システムへ一件ずつ入力していく作業は、非常に時間がかかります。 同じような単純作業の繰り返しは、どうしても入力ミスや確認漏れといったヒューマンエラーを誘発しやすくなるのです。 [15] さらに、この業務は特定の熟練した担当者の方に依存しがちで、その方がお休みすると業務が滞ってしまう「属人化」という問題も抱えていました。 [6] 会社の成長に伴って取引量が増えるほど、この問題は深刻化し、従業員の長時間労働や対応の遅れにつながってしまいます。

💥 課題の影響:ある調査では、手作業によるデータ入力業務が月間50時間以上の残業を引き起こし、入力ミスによる手戻りコストが年間数十万円に及ぶ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: DX Suite, AISpect):FAXやPDF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。 [2, 22]
  • n8nワークフロー:各ツールを連携させ、データ処理からシステム入力までの一連の流れを自動化する要です。 [21]
  • Google Workspace / Microsoft 365:抽出したデータを一時的に保管・管理するスプレッドシートや、関係者への通知に活用します。

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少なくても、ブロックを繋げるような感覚で業務の自動化フローを構築できるツールです。 [21, 26] 今回の受発注業務では、以下のようなワークフローを設計します。まず、メールや特定のフォルダに注文書のファイルが届いたことをきっかけに、n8nが自動で処理を開始します。次に、AI-OCRのサービスと連携し、受け取った注文書画像から必要な情報をテキストデータとして抽出します。 [23] その後、抽出したデータを基幹システムのフォーマットに合わせて整形し、API連携やRPAを介して自動で入力させます。最後に、処理が完了したことをSlackやTeamsなどのチャットツールへ「【受注完了】株式会社〇〇様」のように通知します。もしAI-OCRが読み取れなかった箇所があれば、担当者に確認を促す通知を送る設定も可能です。

3 実装手順

1
現状分析とデータ収集
まず、現在どのような形式の注文書が、一日に何件ほど届くのかを整理します。 [8] 処理にどれくらいの時間がかかっているかを計測し、課題を明確にすることが大切です。
2
ツール選定と初期設定
扱う帳票の種類や量に合わせて、最適なAI-OCRツールを選びます。無料トライアルなどを活用して、実際の注文書で読み取り精度をテストすることをおすすめします。
3
試験導入とチューニング
本格導入の前に、一部の取引先や特定の帳票に限定して試験的に運用を開始します(PoC:概念実証)。 [19] ここで出た問題点を改善し、自動化の精度を高めていきます。
4
本格運用と効果測定
全部門での運用を開始し、「作業時間の削減率」や「エラー発生率の低下」などのKPI(重要業績評価指標)を設定して、導入効果を定期的に測定します。
5
継続改善とスケールアップ
運用しながら従業員からのフィードバックを集め、ワークフローを改善し続けます。受発注業務で成功すれば、請求書処理など他の業務への横展開も検討します。

期待できる定量的効果

効果項目 改善効果
作業時間短縮最大80%以上削減
コスト削減年間100万円以上(人件費換算)
生産性向上40%以上改善 [7]
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~4ヶ月
初期費用30万円~80万円
月額運用費3万円~10万円

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:まずは自社の受発注業務の流れを一度書き出してみることから始めましょう。 [6] どこに一番時間がかかっているか、どこでミスが起きやすいかを把握することが、効果的なAI導入への第一歩です。そして、その課題を解決できるAI-OCRやn8nのようなツールの無料相談や資料請求を試してみることを強くおすすめします。feerは、そんな皆様の「最初の一歩」から、ゴールまでしっかりと伴走いたします。

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: 製造業の受発注業務をAIで効率化する事例を紹介。FAXや手入力の課題をAI-OCRとn8nで解決し、作業時間を80%削減する方法を解説します。 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: [6分] ```

参考資料・関連リンク

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