製造業の業務効率化事例｜AI導入で受発注業務の時間を85％短縮！
目次
製造業の業務効率化事例｜AI導入で受発注業務の時間を85％短縮！
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FAXやメールによるアナログな受発注業務の課題について、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
実際の株式会社谷口様（業務用酒類・食品卸売業・従業員約100名）では、どんな課題があったのでしょうか？ [23, 26]
こちらの企業様のような卸売業や製造業の現場では、長年の慣習からFAXや電話、メールなど多様な方法で注文を受け付けています。 [13, 25] そのため、担当者が注文書の内容を目で確認し、手作業で販売管理システムへ一件ずつ入力する必要がありました。 [24] このプロセスは非常に時間がかかるうえ、入力ミスや読み間違いといったヒューマンエラーが発生しやすい状況を生み出します。特に繁忙期には処理が追いつかず、残業の増加や、最悪の場合には納期遅延につながるリスクを抱えていました。 [13, 24] 業務が特定の担当者の経験に依存する「属人化」も深刻な問題で、担当者が不在の際に業務が滞ってしまうことも少なくありませんでした。 [25]
💥 課題の影響：1日の受注処理に平均3～4時間かかり、繁忙期には入力ミスが月に数件発生していました。
📚 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 (Google Cloud Vision APIなど)：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。 [15]
- • n8nワークフロー：各ツールを連携させ、受注処理全体の流れを自動化する中心的な役割を担います。 [1, 2]
- • 生成AI (Claude 3.5 Sonnetなど)：テキスト化されたデータから、品番や数量、納期といった必要な情報を正確に抽出し、決められた形式に整形します。
- • kintone (サイボウズ株式会社)：整形された受注データを格納し、管理・共有するための一元的なデータベースとして活用します。
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ツールです。 [5] 今回の事例では、n8nを使って以下のような一連の業務の流れを自動化します。まず、メールで受信した注文書PDFや、スキャンして特定のフォルダに保存されたFAX画像をn8nが自動で検知します。次に、そのファイルをAI-OCRサービスに送り、書かれている文字をテキストデータに変換させます。そのテキストデータを生成AIに渡して、発注元、商品名、数量、希望納期といった項目を正確に抜き出し、システムが扱いやすいデータ形式に整えます。最後に、整形されたデータをkintoneのようなデータベースに自動で登録し、同時にSlackなどのチャットツールで担当者に「新規受注を登録しました」と通知を送ります。 [2] この仕組みにより、人の手を介さずに受注データがシステムに登録されるようになります。
3 実装手順
まず現在の業務フローを「見える化」し、どこに時間がかかり、どんなミスが起きているのかを洗い出します。 [22] 様々なパターンの注文書を集め、AIの読み取り精度を検証するためのデータとして準備します。
AI-OCRやデータベースなど、自社の予算や既存システムとの相性を考えて最適なツールを選びます。 [19] 各ツールの無料トライアルなどを活用し、実際の注文書データで読み取り精度や使いやすさを比較検討することが重要です。
まずは一部の取引先や特定の注文書に限定して自動化の仕組みを動かしてみます。AIがうまく読み取れなかった箇所を分析し、指示（プロンプト）を調整するなどして、データ抽出の精度を高めていく作業を繰り返します。
精度が安定したら、対象範囲を全社に広げて本格的に運用を開始します。 [4] 導入前後で受注処理にかかる時間やエラーの件数を比較し、どれだけ業務が改善されたかを具体的な数値で測定します。
運用後も定期的に効果を検証し、改善を続けます。受注業務で成功すれば、この仕組みを請求書処理や在庫管理など、他の業務にも応用していくことで、会社全体の生産性をさらに高めることができます。
期待できる定量的効果
| 効果項目 | 改善効果 |
|---|---|
| 作業時間短縮 | 85%削減 |
| コスト削減 | 年間約150万円 |
| 生産性向上 | 25%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 | 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業務」を一つ見つけてみましょう。 [4] そして、その業務を自動化できないか、今回ご紹介したような無料から試せるツールでテストしてみることをお勧めします。feerは、そんな第一歩を一緒に踏み出し、お客様の状況に合わせた最適なご提案をいたします。小さな一歩が、未来の大きな飛躍につながります。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n8nの公式サイトです。
- 株式会社谷口 - 今回の事例のモデルとなった業務用酒類・食品卸販売会社の公式サイトです。 [23]
- kintone (キントーン) - サイボウズ株式会社が提供する業務改善プラットフォームの公式サイトです。
- BtoBプラットフォーム 受発注 for 製造業 - 製造業の受発注業務を効率化するクラウド型EDIサービスです。 [22]
- 受発注システムを導入して属人化から脱却した中小製造業の改善例 - 中小製造業の受発注業務における課題と改善事例を紹介しています。 [13]
- 受発注業務の効率化で働きやすい職場づくりを！ - アナログな受発注業務の課題と改善策を解説しています。 [25]
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