お悩み
受注が電話・FAX・メールに分散し、生産管理システムへの転記が一日中続く
AI社員なら
AI社員が受注内容を読み取り、生産管理システムに渡せる形へ構造化。人は内容の確定だけで進められます。
製造業向けAI社員
受注の取込も生産計画も部品表の更新も、ベテランの段取り力に依存している。
受注データを転記し、生産計画を組み直し、部品表や在庫を手作業で整える。設計から出荷までの事務作業が、現場の段取りとベテランの頭の中に張り付いています。
製造業 AI社員が受発注の取込、生産計画づくり、部品表・在庫管理、品質記録を横断支援。読み取り・転記・計算・照合といった事務をAIが巻き取り、人は判断と例外対応に集中できる体制を最短2週間で整えます。
運営：株式会社Michibiku Group
こんなお悩み、ありませんか？
製造業の現場でよく伺うお悩みと、AI社員による解決の方向性です。
お悩み
生産計画の組み直しがベテラン任せで、急な変更のたびに調整に追われる
AI社員なら
AI社員が受注・在庫・工程の状況から計画のドラフトを提示。担当者は調整の判断に集中できます。
お悩み
部品表（BOM）や在庫の更新が手作業で、所要量計算や引き当てに時間がかかる
AI社員なら
AI社員が部品表の更新と所要量計算を自動化。不足や差異が出た箇所だけを報告します。
お悩み
検査記録やトレーサビリティの紙・Excel管理に、検査員の入力負荷が集中する
AI社員なら
AI社員が検査結果やロット情報を整理し、記録に使える形でまとめます。記録の手作業を圧縮できます。
ひとつでも当てはまったら、下記の効果の目安と活用シーンをご覧ください。
定型業務の工数
大幅に圧縮
繰り返しの多い事務・帳票業務をAI社員へ移管
稼働体制
専属AI社員が継続稼働
属人化しがちな業務を仕組み化し、安定して回す
運用開始
最短2週間
現行業務に合わせて設計し、段階的に導入
製造業の業務課題
受注取込が多チャネルで属人化する
電話・FAX・メールの受注を1件ずつ読み取り、生産管理システムへ転記しています。
転記ミスや取り込み漏れが起きやすく、後工程の手戻りも増えます。
毎日数時間
生産計画の組み直しがベテラン依存
計画づくりの根拠が共有されず、急な変更や欠品対応のたびに特定の担当者へ負荷が集中します。
担当者が不在だと計画が止まり、変更への対応が遅れがちです。
属人化
部品表・在庫管理が手作業
部品表の更新、所要量計算、在庫の引き当てを手作業で回しており、整合の維持に手間がかかります。
欠品や過剰在庫が起きやすく、調達や原価の精度にも影響します。
更新漏れリスク
導入効果（例）
受注データの読み取りとシステム取込
対象：生産管理 / 事務
導入前
FAXやメールの注文書を見ながら生産管理システムへ手入力し、読み取りと転記に時間がかかっていました。
導入後
AI社員が注文内容を読み取り、取込用のデータに整理。担当者は内容の確定だけで進められます。
転記の手数を減らし、人は判断と例外対応に時間を使えるようにします。
生産計画ドラフトの自動作成
対象：生産計画担当
導入前
受注・在庫・工程の状況を見比べながら、ベテランが経験で計画を組み立てていました。
導入後
AI社員が現状データから計画のドラフトを提示し、判断材料を提供します。
属人的な計画づくりを見える化し、変更への対応スピードを底上げします。
部品表更新と所要量の自動計算
対象：調達 / 生産技術
導入前
部品表の更新と所要量計算を手作業で行い、欠品や過剰在庫の確認に追われていました。
導入後
AI社員が部品表を更新し、所要量を計算。不足や差異の出た箇所だけを報告します。
計算の手作業を圧縮し、調達判断の精度とスピードを両立させます。
検査記録とトレーサビリティの整理
対象：品質管理
導入前
検査結果やロット情報を紙・Excelで記録し、入力と転記に検査員の負荷が集中していました。
導入後
AI社員が検査結果やロット情報を整理し、記録・報告に使える形でまとめます。
記録の手作業を減らし、トレーサビリティの抜け漏れを防ぎます。
AI社員の活用シーン
受発注データ取込
電話・FAX・メールの受注内容を構造化し、後工程に渡せる形に整えます。
生産計画ドラフト作成
受注・在庫・工程の状況から生産計画のドラフトを作成します。
部品表・所要量管理
部品表（BOM）の更新と所要量計算を自動化し、不足箇所を報告します。
在庫照合・引き当て補助
在庫データの差異を洗い出し、棚卸や引き当ての負荷を軽減します。
工程進捗の可視化
工程の進捗データを集約し、報告に使える形でまとめます。
品質・検査記録の整理
検査結果やロット情報を整理し、トレーサビリティ記録を整えます。
図面・技術文書管理
図面や技術文書の所在を整理し、必要な版を探しやすくします。
原価計算・見積補助
条件に沿った原価計算や見積の準備を補助します。
製造業での導入効果
製造業 AI社員は、現場の作業手順は変えずに、事務所側の入力・計算・突合・帳票づくりを引き受けます。属人化した段取り事務を仕組みに置き換え、計画や調達のスピードと精度を両立できるのが特徴です。数値は導入事例をもとにした概数です。
導入リードタイム
最短2週間
対象業務を絞れば、最短2週間〜1.5ヶ月で最初のAI社員が稼働します。
受注取込・部品表更新
1件ずつ→全件処理
受注の読み取りや所要量計算を全件処理し、差異箇所だけを報告します。
生産計画事務
確定だけに集約
計画のドラフト作成をAI社員が担い、人は調整と確定に集中できます。
導入事例
製造業 A社部品加工・組立 / 従業員数百名規模
電話とFAX中心だった受注取込と、ベテラン任せだった生産計画・部品表更新の事務をAI社員へ移管。受注の読み取りから計画ドラフト、所要量計算までをAIが担い、検査記録の整理も差異だけを報告する運用に変えました。数値は導入事例をもとにした概数です。
- 受注取込
- 1件ずつ手入力読み取り・自動取込
- 生産計画
- ベテラン任せドラフト提示で確定に集約
- 部品表・所要量
- 手計算自動計算・差異報告
※ 効果は業務規模や運用状況により異なります。
導入の流れ
業務診断
1〜2日
受注取込・生産計画・部品表・在庫・検査記録のどこに事務が偏っているかを洗い出し、優先順位を決めます。
成果物：工数の洗い出し、対象業務一覧、改善優先度
ルール・テンプレ設計
2〜3日
受注の読み取り項目、計画ドラフトの条件、所要量計算や差異判定のルールをAI社員向けに整備します。
成果物：読み取り項目、出力テンプレ、判断ルール
連携・検証
2〜4日
生産管理システムや既存の部品表・帳票と接続し、実データで読み取り・計算・突合の品質を検証します。
成果物：連携設定、検証結果、修正項目一覧
本番稼働
1週間目〜
一部の業務で先行稼働し、効果を見ながら対象工程を広げます。
成果物：本番運用、運用レポート、横展開計画
よくあるご質問
現場の作業者にITを使わせるのは難しいです
現場の作業手順は変えません。製造業 AI社員は事務所側の入力・計算・帳票づくりを巻き取る設計から始めるため、現場のものづくりのやり方を変える必要はありません。
受注の繁閑差が大きいですが料金は固定ですか
月額の基本に件数連動を組み合わせるなど、繁閑差に合わせた設計が可能です。運用範囲をご相談のうえで個別にお見積りします。
既存の生産管理システムと連携できますか
CSV・API・画面操作のいずれかで接続できます。既存の部品表や帳票フォーマットに合わせて連携を設計します。
品質記録やトレーサビリティの精度は問題ありませんか
アクセス権限や出力ルールを先に設計し、検査記録の扱いとログ管理まで含めて運用します。最初から全自動で流すのではなく、確認に耐える形で導入します。
導入までどれくらいかかりますか
システム連携を含めて最短2週間〜1.5ヶ月です。まず一部の業務で運用し、効果確認後に対象工程を広げられます。
