製造業のAI活用は管理業務から｜見積・帳票・報告で始める理由

製造業のAI活用というと、製品の検査や設備の故障の予測など、工場の現場を思い浮かべる方が多いと思います。ただ、設備に手を入れる取り組みは費用も時間もかかり、すぐには始めにくいものです。

この注文の最新の仕様書、どこにあるんだろう…

事務所の中では、情報を探す・聞く・待つことに多くの時間が使われています。

一方で、事務所の中にも、見積・受注・帳票・報告といった、毎日くり返す仕事の流れがあります。この記事では、製造業のAI活用を管理業務から始める理由と、どこから手をつければよいかを説明します。

この記事のポイント

製造業のAI活用は、設備より先に、見積・受注・帳票・報告などの管理業務から始めると効果を確かめやすい
管理業務の時間の多くは、情報を探す・人に聞く・返事を待つ・書き写すことに使われている
AIで部署の間の情報の受け渡しを整えると、変更が関係する部署に同時に届くようになる

製造業のAI活用は、管理業務から始めると効果を確かめやすい

製造業でAIを使い始めるなら、見積・受注・帳票・報告など、事務所の中の管理業務から始めるのがおすすめです。今あるデータや記録を材料にできるので、設備を改修しなくても始められます。

管理業務は、1件あたりの時間と月の件数を数えやすい仕事です。導入の前と後で時間を比べやすいので、効果を数字で確かめてから、次の仕事に広げられます。

工場には、モノのラインと情報のラインがある

工場の表側では、モノは置き場所と順番が決まったラインに乗って流れます。一方、その裏側では、注文の内容や仕様の変更といった情報を、人が手で運んでいます。情報は、探す・聞く・待つのたびに止まります。

当社のセミナー「製造業の『見えない製造ライン』をカイゼンする」でも、この事務所の中の情報の流れを「もう一本のライン」として見直す考え方をお伝えしました。現場の設備のAIと、管理業務のAIを比べると、次のようになります。

比べる点	現場の設備のAI（検査・故障の予測など）	管理業務のAI（見積・帳票・報告など）
始めるのに必要なもの	カメラやセンサーの設置、設備の改修が必要になることが多い	今ある書類・記録・業務システムのデータを使える
効果の測り方	不良率や停止時間の変化を、ある程度の期間をかけて見る	1件あたりの時間と件数を、導入の前と後で比べる
関わる人	現場・設備の担当者、設備メーカー	営業・生産管理・出荷・経理などの事務の担当者
広げ方	ラインや設備ごとに、個別に進める	たまったデータとルールを、隣の部署の仕事にも使える

どちらが正しいということではありません。まず管理業務で効果を確かめ、空いた時間と知識を使って、現場の取り組みにつなげる順番にすると、無理なく進められます。

管理業務のどこで時間がかかっているか

製造業の管理業務で、時間がかかりやすい仕事と、AIでできることをまとめます。

仕事	時間がかかっている場面	AIでできること
見積・受注	図面や仕様書を読み、過去の見積を探して、条件を確かめる	似た過去の見積と単価を探し、見積の下書きを作る
転記	注文書の内容を、受注・生産計画・出荷予定に書き写す	確定した内容を、関係する表やシステムの更新案にする
帳票	決まった様式の書類を、記録を見ながら一から作る	記録から、決まった様式の書類の下書きを作る
集計・報告	部署ごとの数字を集めて、報告書にまとめる	数字を集めてまとめ、報告書の下書きを作る
社内問い合わせ	仕様や経緯を知っている人に聞きに行き、返事を待つ	社内のデータや過去の記録をもとに、根拠を付けて答える

5つの仕事は別々に見えますが、どれも同じ注文や案件の情報を、人が探して書き写している点は共通しています。たとえば、お客さまから注文の変更のメールが届いたとき、返事を書くまでには、次のような確認が必要になります。

注文の変更に返事をするまで（説明例）

メールを読む「50個のうち、40個だけ先に届けてほしい」という依頼が届く
資料を探す注文書と仕様書の最新版を探して確かめる
人に聞くこれまでの経緯や判断の仕方を、先輩に確かめる
返事を待つ製造と出荷に前倒しできるかを問い合わせ、回答を待つ
承認を待つ責任者に条件を伝え、お客さまへの回答の承認をもらう

上の流れは、仕組みを説明するための例です。

特定のお客さまの業務ではありません。

この流れの中で、実際に手を動かしている時間はわずかです。時間の多くは、情報を探す・人に聞く・返事を待つことに使われています。AIが書類の照合や他部署の予定の確認、返事の案の準備を先に済ませておけば、担当者は内容を確かめて送るだけになります。

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確定した変更が、関係する部署に同時に届く

管理業務のAIで効果が大きいのは、部署の間の情報の受け渡しです。部署ごとに別々のツールを入れると、それぞれの作業は速くなりますが、部署の間は人が手で運ぶままになります。会社に1つの仕組みを置いて部署をつなぐと、確定した変更が関係する部署に同時に届きます。

注文の変更が確定したときに届く情報（説明例）

会社にひとつのAI

営業お客さまへの回答と、確定した条件
生産管理生産計画の変更案と、その影響
製造作る順番と数量の変更
出荷先に出す数量と出荷指示
経理出荷した分の請求の準備

製造や検査にかかる時間そのものは、変わりません。速くなるのは、変更に気づく・読み直す・書き写す・次の部署に伝わるまでの時間です。営業だけが速くなっても、その先の部署で止まれば、お客さまへの約束は早まりません。部署をまたいで仕事の流れを見直すことが大切です。

空いた時間は、部署ごとに使い道を決めておきます。営業なら見積もりを出したままのお客さまへの連絡、生産管理なら断っていた追加注文を受けられるかの検討、経理なら利益の残らない仕事を見つける確認、といった形です。

製造業での取り組み例

当社が構築した素材メーカーの仕組みでは、担当者のPCに散らばっていた開発の記録と報告書を1か所に集めました。営業も開発も、質問すればその場で答えが分かる形にしています。

素材メーカーでの構築例（見込み）

月257時間削減見込み（1.6人分）散らばった開発の記録と報告書を集約

約3.0ヶ月回収見込み導入費用を取り戻すまでの期間

食品メーカーの情報システム部門へのご提案では、毎日いくつものツールからデータを書き出す作業や、新しく入った社員のアカウントを発行する作業を、AIに任せる形を考えました。どちらも重要ですが、売上には直接つながらない仕事です。こうした管理の仕事をAIに任せると、担当者はデータの分析など、本来の仕事に時間を使えるようになります。

ベテランの経験や判断を若手に引き継ぐ取り組みも、管理業務と同じ仕組みの上で進められます。

最初の一業務の選び方と、進め方

最初の一業務は、件数が多く毎週くり返す仕事、止まっている場所が分かる仕事、前後の担当者が一緒に関われる仕事から選びます。全社のデータがそろうのを待つ必要はありません。

選んだ仕事の前と後を受け持つ担当者にも、試す段階から加わってもらいます。受け渡しの相手が加わっていないと、試している仕事は速くなっても、前後の部署でまた情報が止まってしまうためです。

管理業務にAIを入れる進め方

はじめに今のやり方を測る選んだ仕事の作業時間・待ち時間・聞き直しの回数を数える
次に一業務と、その前後だけで試す選んだ仕事と、前後の部署の受け渡しだけを、小さく作って試す
そのあと同じ基準で比べて、次を決める導入の前と後を同じ数え方で比べ、次に広げる仕事を決める

最初の一業務でたまったデータとルールは、隣の部署の仕事にもそのまま使えます。一本ずつ情報のラインを整えていくと、会社全体の仕事の流れが速くなっていきます。社内の問い合わせ対応から始める方法は、次の記事で説明しています。

マスターブレインを活用した製造業の管理業務

マスターブレインは、会社にあるさまざまな情報・業務知識・判断基準を整理し、必要な場面で活用できるように設計する、会社専用のAI基盤です。

受注や在庫の業務システム、図面や仕様書のファイル、工程表、メール、過去の判断の記録をつなぎ、最新版と見られる範囲をそろえて、根拠をたどれる形にします。営業から経理まで、部署の間の情報の受け渡しを会社にひとつの仕組みで担い、最終的な確認と承認は人が行います。仕組みの全体像はマスターブレインの仕組みで紹介しています。

ここまで読んでいただき、ありがとうございます。