こんにちは。
企業の成長をサポートするメモリー株式会社です。
近年、生成AIを活用する企業は急速に増えています。
しかし、その多くはメールや議事録、文章作成など個人業務での活用に留まっています。
もちろん、それだけでも一定の効果はありますが、それだけでは会社全体の生産性は大きく変わりません。
本当に大きな成果を生み出すのは、会社独自のルールやノウハウを生成AIへ組み込み、コア業務そのものを効率化したときです。
今回ご紹介するのは、製造業において、生産計画に欠かせない半製品手配計画の作成業務に生成AIを活用し、工数を約1/5まで削減するとともに、属人化の解消を実現した事例です。
複雑なルールをAIが理解し、担当者は最終確認を行うだけで計画表を作成できる仕組みを構築しました。
コア業務が担当者の経験に依存していた
製造業では、完成品を計画通りに組み立てるため、半製品をいつ製造するのかを事前に計画する必要があります。
この企業では、完成品の納期に合わせて「半製品手配計画表」を作成していました。
一見すると単純なスケジュール作成に見えますが、実際には複数の条件を考慮しなければならない、非常に複雑な業務です。
例えば、
・納入日から逆算して手配日を設定する
・土日や祝日などの非稼働日を除外する
・ゴールデンウィークなど長期休暇を考慮する
・手配日は毎週水曜日のみ
・1日に手配できる件数には上限がある
・納期が早い案件から優先的に割り振る
など、多くのルールを満たしながら計画を立てる必要がありました。
そのため担当者は、注文データとカレンダーを見比べながら一件ずつ確認し、毎回約30分かけて計画表を作成していました。
また、これらのルールを理解している担当者が限られていたため、業務が属人化し、経験の浅い社員では対応が難しいという課題も抱えていました。
AIが複雑なルールを理解し、計画を自動作成
そこで同社では、生成AIを活用して半製品手配計画表を自動作成する仕組みを構築しました。
担当者は注文データ（CSV）を生成AIへ入力するだけです。
AIは、
・納入日からの逆算
・稼働日の判定
・長期休暇の考慮
・手配可能件数
・優先順位
・手配ルール
など、これまで担当者が頭の中で判断していたルールをすべて考慮し、最適な手配計画を作成します。
さらに、
・手配日
・品番
・発注番号
・納入指示日
・発注数量
など一覧表として出力。
もし条件を満たせない注文があった場合は、その理由まで表示されるため、担当者は最終確認を行うだけで業務を進められるようになりました。
工数を約1/5に削減。属人化も解消
生成AIを導入した結果、半製品手配計画表の作成工数は約1/5まで削減されました。
これまで担当者が30分程度かけて行っていた業務は、AIが瞬時に計画を作成し、担当者は内容を確認するだけになっています。
また、
・ゴールデンウィークなどの長期休暇
・特別な稼働条件
・生産能力の変更
などのイレギュラーな条件についても、プロンプトへ条件を追加するだけで柔軟に対応できるようになりました。
さらに、これまで経験者しか対応できなかった業務も、生成AIによって標準化されたことで、誰でも計画表を作成できる環境が実現しています。
この事例は製造業だけの話ではない
今回ご紹介した事例は製造業ですが、本質は「複雑なルールをAIへ学習させ、判断業務を仕組み化したこと」にあります。
この考え方は、業種を問わずさまざまな業務へ応用できます。
例えば、
・シフト作成
・配送ルートの計画
・工事スケジュールの作成
・保守点検の計画
・在庫補充計画
など、複数の条件を考慮して判断する業務であれば、生成AIによる効率化が期待できます。
生成AIは単なる文章作成ツールではありません。
会社独自のルールやノウハウをAIへ組み込み、判断業務そのものを効率化・標準化することで、会社全体の生産性を向上させることができます。
まとめ
今回ご紹介した企業では、生成AIを活用することで、複雑な条件を考慮した半製品手配計画表を自動作成できるようになりました。
その結果、
・コア業務の工数を約1/5に削減
・担当者は最終確認だけで業務を進められる体制を構築
・属人化を解消
・イレギュラーな条件にも柔軟に対応
・誰でも一定品質で計画表を作成できる環境を実現
といった成果につながっています。
重要なのは、「AIが計画表を作ったこと」ではありません。会社独自のルールや判断基準を生成AIへ組み込み、これまで経験者しかできなかったコア業務を仕組み化したことです。
この考え方は製造業だけでなく、さまざまな業種・業務で応用できます。
「特定の担当者しかできない業務がある」
「複雑なルールが多く、教育に時間がかかる」
「コア業務を効率化しながら品質も維持したい」
このようなお悩みを抱える企業様にとって、生成AIは非常に有効な選択肢となるでしょう。
とはいえ、「生成AIが便利だということは分かったが、自社でどのように活用できるのか分からない」「何から始めればよいのか分からない」という方も多いのではないでしょうか。
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