受注から在庫確認、連絡までを一つの流れに。

まず、現場で何が起きているのか

部品を扱う製造・卸企業。注文書がメール、PDF、FAXで届き、在庫と生産予定を見ながら納期回答する想定です。

転記、在庫照会、納期回答が別々の作業になり、確認漏れや待ち時間が発生します。

想定する業務量は1日80〜120件の受注です。一件だけなら、人が頑張れば対応できます。しかし、毎日繰り返されると話は別です。小さな待ち時間と確認漏れが積み重なり、いつの間にか担当者の一日を奪っていきます。必要なのは、AIという新しい道具を一つ増やすことではありません。依頼を受け、資料を探し、判断し、結果を残す。この仕事全体をつなぐことが必要です。

AI Agentは、ここまで仕事を進めます

メールやFAXから受注情報を読み取り、在庫と納期を確認。登録案を作り、人の承認後に関係者への連絡まで進めます。

具体的には、受注内容をメール・FAXから抽出、在庫と生産予定から納期を判断、承認後に登録・通知・履歴更新までを一続きで進めます。ここで大切なのは、それぞれの作業を別々に早くすることではありません。前の結果を次の判断へ渡し、最後まで止めないことです。もちろん、何を根拠に処理したのかは後から確認できます。

使う情報は、メール・FAX受信、販売管理、在庫管理、生産計画にあります。新しいシステムに全部移すことから始めるのではありません。現場が今使っている環境を活かし、分断された情報の間をAI Agentがつなぎます。

自動化の中心は、判断基準です

この業務で必要なのは、品番と数量が確定できるか、在庫引当か生産か、希望納期に間に合うかという判断です。「AIに任せると危ない」と感じるのは、この判断が見えないからです。だからこそ、判断基準と必要な情報、そして自動で進めてはいけない条件を、先に明確にします。

情報が揃い、基準が明確なら、AI Agentがそのまま前へ進めます。反対に、根拠が足りないなら止めます。もっともらしい答えを作って、仕事を続けることはしません。何が足りないのかを示し、判断できる人に戻します。

人が手放してはいけない仕事もあります

AI Agentが担うこと

メールやFAXから受注情報を読み取り、在庫と納期を確認。登録案を作り、人の承認後に関係者への連絡まで進めます。

人が担うこと

特急対応、値引き、分納、重要顧客の例外判断と最終承認

判断を人に戻す場面

品番が曖昧、在庫が不足、通常より大きな注文、希望納期に間に合わない場合は登録せず、代替案とともに担当者へ提示します。

この境界は、部署、顧客、資料の機密性、操作内容に応じて変えられます。情報を読むこと、案を作ること、社外へ実行することを同じ権限にせず、操作ごとに自動実行・承認・引き継ぎを分けます。

導入して終わりではありません

担当者は登録案と例外だけを確認し、定型的な確認と連絡をまとめて任せられます。

AIが何回答えたかは、重要ではありません。見るべきなのは、待ち時間が減ったか、確認漏れが減ったか、担当者が判断に使える時間が増えたかです。導入前と同じ指標を、運用後も継続して確かめます。

このケースで見るのは、受注登録の所要時間、転記修正件数、納期回答時間、承認待ちの滞留時間です。導入前の数字がなければ、良くなったかどうかは分かりません。まず現状を測り、同じ指標を運用後も見続けます。あわせて、どんな例外で人が必要になったかも確認します。そこに次の改善点があるからです。

小さく始めて、実務で確かめる

最初からすべてを自動化する必要はありません。むしろ、一つの業務に絞った方が上手くいきます。実際の資料と判断基準を使い、現場の人が結果を確かめられる範囲から始めます。

導入前に、よく聞かれること