FAXで届く注文書を目視で確認し、Excelに手入力し、在庫を目で数えて発注書を手書きする――。月30時間をこの作業に費やしていた精密部品メーカーが、AI業務代行の導入によって工数を月30時間削減し、誤出荷率を0.3%からゼロに改善しました。

「うちの業界にAIなんて関係ない」と思っていませんか？この記事を読めば、製造業の受発注業務こそAI活用の恩恵が大きい理由と、その具体的な進め方がわかります。

クライアント概要と導入前の課題

※ 本事例は、複数の実案件をもとに再構成したフィクションです。特定の企業・団体を指すものではありません。

企業プロフィール

埼玉県で金属加工を手がける精密部品メーカーの事例です。自動車部品や産業機器向けの精密部品を製造しており、取引先は約40社。従業員22名のうち、受発注業務を担当しているのは事務スタッフ2名と営業3名の計5名でした。

同社の受発注業務は、長年にわたりFAXとExcelを中心に運用されていました。取引先からFAXで届く注文書を事務スタッフが目視で確認し、品番・数量・納期をExcelの受注管理表に手入力。在庫の確認は倉庫に足を運んで現物を数え、足りなければ材料の発注書を手書きで作成してFAX送信する――という流れです。

この業務フローは創業当時から約20年間ほぼ変わっておらず、事務スタッフの経験と記憶に大きく依存していました。

「限界」を感じた瞬間

導入前、同社は以下のような課題を抱えていました。

• 受注処理に1件あたり15〜20分：FAXの文字が読みにくく、品番の確認に取引先へ電話で問い合わせることも頻繁に発生
• 月3〜4件の誤出荷：手入力時の品番・数量の転記ミスが原因。誤出荷率は約0.3%だが、取引先からの信頼に関わる重大な問題
• 在庫管理が「ベテラン頼み」：在庫数の正確な把握は、勤続15年のベテラン事務スタッフ1名の記憶と勘に依存。この方が休むと、在庫確認だけで半日かかることもあった
• 発注タイミングの遅れ：在庫不足に気づくのが遅く、急ぎの追加発注（割増料金）が月に2〜3回発生
• 月末の集計作業に丸1日：Excelファイルが複数に分かれており、月次の受注・出荷実績の集計に事務スタッフ2名がかりで丸1日を費やしていた

合算すると、受発注関連の事務作業だけで月約50時間が費やされている計算でした。製造現場は高い技術力を持っているにもかかわらず、バックオフィスの非効率が成長のボトルネックになっていたのです。

「FAXが届くたびに、事務の2人がバタバタと動き始める。品番を見間違えて誤出荷が起きると、お客様への謝罪、再出荷の手配、原因調査と報告書作成で半日が潰れる。正直、このやり方では新規取引先を増やすのが怖かった」（代表取締役）

「在庫のことは私の頭の中にしかないんです。急に休んだら誰も対応できない。それがずっとプレッシャーでした」（ベテラン事務スタッフ）

同社は過去にも基幹システムの導入を検討したことがありましたが、初期費用が数百万円と高額だったこと、カスタマイズに時間がかかることから断念した経緯がありました。「もっと手軽に、段階的に改善できる方法はないか」と模索する中で、私たちのAI業務代行（AI GrowthOps BPO）にたどり着きました。

関連記事: AI業務代行の仕組みや費用感については「AI業務代行とは？中小企業が知るべき仕組み・費用・導入ステップまとめ」で詳しく解説しています。

AI GrowthOps BPOで行った施策

私たちが提供するAI GrowthOps BPO（AI業務代行）は、「AIの導入」が目的ではありません。まず業務を徹底的に可視化し、AIと人の役割を最適に配置し、成果が出る仕組みを定着させるところまでを一貫して支援します。今回の精密部品メーカーでは、約3か月間で以下の3フェーズを実施しました。

Phase 1: 業務棚卸しと優先順位付け（1〜2週目）

最初の2週間で、受発注に関わるすべての業務を洗い出しました。

1. 業務フロー可視化ヒアリング：事務スタッフ2名、営業3名、倉庫担当1名にそれぞれ30〜45分のヒアリングを実施。「注文書の受取→入力→在庫確認→出荷指示→発注」の各ステップにかかる時間とボトルネックを記録
2. 現物分析：過去6か月分の注文書（FAX）、Excelの受注管理表、手書きの発注書を収集し、データのパターンと例外処理を分類
3. 優先順位マトリクス作成：「時間削減インパクト」×「自動化の容易さ」の2軸でスコアリング

分析の結果、以下の優先順位が明確になりました。

重要なのは、すべてを一度にAI化しようとしなかったことです。Phase 1で「まず何から手をつけるか」を明確にすることで、現場の混乱を最小限に抑えつつ、最大のインパクトを出す計画を立てました。

Phase 2: AI＋人の最適配置（3〜8週目）

Phase 1の分析結果をもとに、3つの仕組みを順番に構築しました。

① FAX注文書のOCR自動読取

FAXで届く注文書をスキャナーで取り込み、OCR（光学文字認識）技術で自動的にデータ化する仕組みを導入しました。OCRとは、紙や画像に書かれた文字をコンピュータが読み取り、テキストデータに変換する技術のことです。

• FAX複合機の受信データ（PDF）をクラウドストレージに自動保存
• AIベースのOCRが品番・数量・納期・取引先名を自動抽出
• 抽出データを受注管理システム（クラウド型）に自動登録
• 信頼度スコアが低い項目だけ人が確認する運用ルールを設定

従来15〜20分かかっていた1件の受注処理が、確認作業のみの3〜5分に短縮されました。

② 在庫管理システムとの連携

Excelとベテランの記憶に依存していた在庫管理を、クラウド型の在庫管理システムに移行しました。

• 受注データの登録と同時に、在庫数から引当（出荷予定分を差し引く処理）を自動実行
• 在庫が発注点（あらかじめ設定した最低数量）を下回ると、自動で発注アラートを発出
• 入出庫時にバーコードスキャンで記録し、在庫数をリアルタイム更新

これにより、ベテランスタッフの記憶に頼らず、誰でも正確な在庫状況を即座に確認できるようになりました。

③ 発注書の自動生成

在庫アラートをトリガーに、発注書を自動生成する仕組みを構築しました。

• 発注点を下回った品目について、過去の発注実績から最適な発注数量をAIが提案
• 取引先ごとの発注書テンプレートに自動入力し、PDF化
• 担当者が内容を確認して承認ボタンを押すだけで、取引先にメールで自動送信

手書き→FAX送信だった発注作業が、画面上の確認→ワンクリックに変わりました。

関連記事: AI導入にかかる具体的な費用感については「AI導入費用の相場と中小企業向け節約術」をご参照ください。

Phase 3: 定着と改善サイクル（9〜12週目）

仕組みを入れただけでは成果は出ません。Phase 3では、現場にしっかり定着させるための施策を行いました。

1. 操作マニュアルの作成と研修：事務スタッフ・営業担当向けに、画面キャプチャ付きのマニュアルを作成。1時間×2回の操作研修を実施
2. 2週間の並行運用：旧フロー（FAX＋Excel）と新フロー（AI＋クラウド）を並行運用し、データの整合性を確認。問題がないことを確認した上で完全移行
3. 週次の振り返りミーティング（15分）：最初の1か月間は毎週、私たちも参加して「困っていること」「改善したいこと」をヒアリング。設定の微調整やルールの修正を即座に反映
4. 月次レポートの自動生成：受注・出荷・在庫の実績データから月次レポートを自動生成する機能を追加。月末の集計作業がほぼゼロに

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導入結果：数字で見る成果

導入から3か月後、同社の受発注業務は劇的に変化しました。

定量成果

コスト換算すると、人件費ベースで月約15万円、年間約180万円のコスト削減に相当します。加えて、急ぎの追加発注にかかっていた割増料金（月平均5万円程度）もほぼなくなったため、実質的な年間効果は約240万円に達しています。

関連記事: バックオフィス業務の外注・効率化の全体像については「バックオフィス外注の選び方と成功のポイント」で詳しく解説しています。

定性成果

数字には表れにくい変化も、同社では大きなインパクトがありました。

「いちばん大きかったのは、事務スタッフの表情が変わったこと。以前はFAXが届くたびに緊張していたのが、今は落ち着いて対応できている。ミスの不安から解放されたのが大きいと思います」（代表取締役）

「在庫のことを全部自分が覚えていなくてもよくなった。最初は『自分の仕事がなくなるのでは』と不安でしたが、今は空いた時間でコスト分析や取引先との価格交渉の準備ができるようになって、むしろやりがいが増えました」（ベテラン事務スタッフ）

「営業として、在庫状況を外出先からスマホで確認できるようになったのが地味にありがたい。お客様から電話で『この部品、いつ届く？』と聞かれたとき、その場で回答できるようになりました」（営業担当）

また、導入後に新規取引先を3社獲得できたとのこと。代表は「受注キャパシティに余裕ができたから、安心して新しい取引の話を進められた」と語っています。

この事例から学べるポイント3つ

ポイント1：「全部を変える」より「1つずつ変える」が成功の鍵

同社が成功した最大の理由は、最初から基幹システムを丸ごと入れ替えようとしなかったことです。過去に数百万円の基幹システム導入を検討して断念した経験があったからこそ、「まずFAXの読取から」「次に在庫管理」「その次に発注書」と段階的に進めるアプローチが合っていました。

中小企業のIT導入が失敗する典型的なパターンは、「せっかくだから全部やろう」と欲張って、現場が混乱し、結局元のやり方に戻ってしまうケースです。Phase 1の業務棚卸しで優先順位をつけることが、この失敗を防ぐ最大のポイントです。

ポイント2：「AI任せ」ではなく「AIと人の役割分担」が重要

今回の事例では、AIがすべてを自動処理しているわけではありません。OCRの読取結果は信頼度スコアが低い項目について人が確認し、発注書も人が内容を確認して承認ボタンを押すフローになっています。

この「AIが8割を処理し、人が2割を確認・判断する」という設計が重要です。AIに100%を任せると、エラーが見過ごされるリスクがあります。逆に人が100%を担うと、今までと変わりません。AIの得意分野（大量データの高速処理、パターン認識）と人の得意分野（例外判断、取引先との関係性を踏まえた対応）を組み合わせることで、精度と効率の両方を実現できます。

ポイント3：「ベテランの経験」はAI導入で活きる

在庫管理を属人化から脱却したことで、ベテラン事務スタッフの価値がなくなったわけではありません。むしろ、ベテランが持っていた「この部品は季節変動がある」「この取引先は急な追加注文が多い」といった暗黙知を、発注点の設定や安全在庫の算出に反映することで、AIの精度を高める重要な役割を果たしています。

AI導入を「人の仕事を奪うもの」と捉えると、現場の抵抗を招きます。「人の経験をシステムに活かし、人はもっと価値の高い仕事に集中できるようになるもの」と伝えることが、スムーズな導入のコツです。

まとめ

精密部品メーカーの事例をまとめると、以下のようになります。

• 課題: FAXとExcelに依存した受発注業務で、月50時間の事務作業と誤出荷が常態化
• 施策: OCR自動読取→在庫管理システム連携→発注書自動生成を段階的に導入
• 成果: 月30時間削減、誤出荷率ゼロ、在庫回転率15%改善、年間約240万円の実質コスト削減

製造業は「AIと縁が遠い業界」と思われがちですが、実はFAXや紙帳票が残っている業界ほど、AI活用による改善インパクトは大きくなります。「うちもFAXとExcelで回している」「在庫管理がベテラン頼み」「手入力ミスが怖い」――そう感じている方は、まず業務の棚卸しから始めてみてはいかがでしょうか。

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【note版】【事例】製造業の受発注業務をAI業務代行で効率化｜月30時間削減＋ミスゼロ達成

この記事の要約（3行）

1. 埼玉県の精密部品メーカー（22名）が、FAXとExcelに依存した受発注業務をAI業務代行で改革しました
2. OCR自動読取・在庫管理システム連携・発注書自動生成を段階的に導入した結果、月30時間の工数削減と誤出荷ゼロを達成
3. 年間約240万円の実質コスト削減に加え、新規取引先の獲得にもつながっています

FAXで届く注文書を目視で確認し、Excelに手入力し、在庫を目で数えて発注書を手書きする――。月30時間をこの作業に費やしていた精密部品メーカーが、AI業務代行の導入によって工数を月30時間削減し、誤出荷率を0.3%からゼロに改善しました。

「うちの業界にAIなんて関係ない」と思っていませんか？この記事を読めば、製造業の受発注業務こそAI活用の恩恵が大きい理由と、その具体的な進め方がわかります。

クライアント概要と導入前の課題

企業プロフィール

同社の受発注業務は、長年にわたりFAXとExcelを中心に運用されていました。取引先からFAXで届く注文書を事務スタッフが目視で確認し、品番・数量・納期をExcelの受注管理表に手入力。在庫の確認は倉庫に足を運んで現物を数え、足りなければ材料の発注書を手書きで作成してFAX送信するという流れです。

「限界」を感じた瞬間

• 受注処理に1件あたり15〜20分
• 月3〜4件の誤出荷（誤出荷率0.3%）
• 在庫管理がベテラン1名の記憶に依存
• 発注タイミングの遅れで割増料金が月2〜3回発生
• 月末の集計作業に丸1日

「FAXが届くたびに、事務の2人がバタバタと動き始める。品番を見間違えて誤出荷が起きると、お客様への謝罪、再出荷の手配、原因調査と報告書作成で半日が潰れる。正直、このやり方では新規取引先を増やすのが怖かった」（代表取締役）

AI GrowthOps BPOで行った施策

Phase 1: 業務棚卸しと優先順位付け（1〜2週目）

受発注に関わるすべての業務を洗い出し、「時間削減インパクト」×「自動化の容易さ」の2軸でスコアリング。FAX注文書のOCR読取を最優先と判断しました。

Phase 2: AI＋人の最適配置（3〜8週目）

① FAX注文書のOCR自動読取 FAXで届く注文書をAIベースのOCR（光学文字認識：紙や画像の文字をデータに変換する技術）で自動的にデータ化。受注処理が1件15〜20分→3〜5分に短縮。

② 在庫管理システムとの連携 クラウド型の在庫管理システムに移行。受注データ登録と同時に在庫から自動引当し、発注点を下回ると自動でアラート発出。

③ 発注書の自動生成 在庫アラートをトリガーに、AIが過去の発注実績から最適数量を提案し、発注書を自動生成。担当者は確認→ワンクリックで送信するだけに。

Phase 3: 定着と改善サイクル（9〜12週目）

操作マニュアル作成、2週間の並行運用、週次振り返りミーティングを経て、現場にスムーズに定着させました。

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導入結果：数字で見る成果

定量成果

コスト換算で年間約240万円の実質コスト削減に相当します。

定性成果

「いちばん大きかったのは、事務スタッフの表情が変わったこと。ミスの不安から解放されたのが大きいと思います」（代表取締役）

「在庫のことを全部自分が覚えていなくてもよくなった。空いた時間でコスト分析や価格交渉の準備ができるようになって、むしろやりがいが増えました」（ベテラン事務スタッフ）

この事例から学べるポイント3つ

1. 「全部を変える」より「1つずつ変える」が成功の鍵 基幹システムを丸ごと入れ替えるのではなく、「まずFAXの読取から」「次に在庫管理」と段階的に進めたことで、現場の混乱を最小限に抑えました。

2. 「AI任せ」ではなく「AIと人の役割分担」が重要 AIが8割を処理し、人が2割を確認・判断する設計により、精度と効率の両方を実現しています。

3. 「ベテランの経験」はAI導入で活きる ベテランの暗黙知を発注点や安全在庫の設定に反映することで、AIの精度を高める重要な役割を果たしています。

まとめ

製造業は「AIと縁が遠い業界」と思われがちですが、FAXや紙帳票が残っている業界ほど、AI活用による改善インパクトは大きくなります。

詳しくはブログ記事をご覧ください: 【事例】製造業の受発注業務をAI業務代行で効率化｜月30時間削減＋ミスゼロ達成

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