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軟包装・パッケージ製造業の導入事例

全社横断で活用 / 3日間の集中支援と月次の定着支援で、社長から現場まで各メンバーが「データ取得→処理→出力」を自分で組めるように。部門をまたぐ定型業務を次々と内製で自動化。

手を離れた仕事
  • 製造マニュアル
  • 営業見積
  • 勤怠
  • 顧客対応資料

背景と課題

軟包装・パッケージの製造業で、就業規則や製造マニュアルへの問い合わせ対応、見積の作成、勤怠届や送り状の手入力など、部門をまたぐ定型業務が属人化していました。特定の担当者に質問や作業が集中し、新人の立ち上がりやベテランの負荷が課題でした。

取り組んだAI活用

3日間の集中支援で基礎を固めたうえで、月次の定着支援を重ねながら、現場の担当者自身が業務ごとにAIの仕組みを組み立てていきました。

  • 製造マニュアルのAI検索:全部署のマニュアルをPDF化してAIに読み込ませ、「この作業の手順はどこか」と質問すると該当箇所を引用つきで返す形にしました。新人が自分で手順を引けるようになり、教育の負荷が下がりました。
  • 過去事例からの見積作成:問い合わせ内容をAIが分析し、過去の対応事例を参照して見積のたたきを作成。ベテランに頼らずとも一次案を出せるようになりました。
  • 勤怠データのCSV自動化:PDFで届く勤怠の届出を読み取ってCSVに変換し、目視チェックのうえ勤怠システムへ一括取り込み。手入力をまとめて置き換えました。
  • 依頼メールからの資料生成:顧客からの依頼メールを起点に、過去の提出資料を根拠として参照しながら、資料のドラフトを生成する流れを構築しました。

成果と現在地

多くの施策が日常業務として定着し、社長から現場まで幅広い担当者がAIを使うようになりました。「データを受け取り、処理し、必要な形で出力する」という一連の流れを自分で組み立てられる人が、社内に増えています。出力フォーマットの調整など、運用しながらの改善を続けています。

Before → After

取り組んだAI活用と、その効果

4つの定型業務が、どう変わったか。各項目の「詳しくはこちら」を開くと、変化と効果が見られます。

01製造マニュアルのAI検索「この作業の手順はどこ?」に、AIが引用つきで即答。詳しくはこちら
BEFORE

手順が、探せない

製造マニュアルのAI検索の導入前

分厚いマニュアルの中。新人は自力で探せず、先輩に質問が集中していた。

探すのに時間教育の負荷 大
AFTER

質問すれば、引用つきで即答

製造マニュアルのAI検索の導入後

AIが該当箇所を引用つきで即回答。新人が自分で手順を引ける。

自分で解決引用つきで安心
効果新人が自分で手順を引け、教育の負荷が下がった
02過去事例からの見積作成問い合わせを分析し、過去事例を参照して見積のたたきを作成。詳しくはこちら
BEFORE

見積は、ベテラン頼み

過去事例からの見積作成の導入前

依頼が特定の人に集中。その人がいないと一次案すら出せなかった。

属人化待ち時間
AFTER

過去事例から、一次案を即

過去事例からの見積作成の導入後

AIが過去の対応事例を参照して見積のたたきを作成。誰でも出せる。

誰でも作れる短時間で
効果ベテランに頼らず、見積の一次案を短時間で出せる
03勤怠データのCSV自動化PDFの届出を読み取り、CSVに変換して勤怠システムへ一括取込。詳しくはこちら
BEFORE

PDFを、1件ずつ手入力

勤怠データのCSV自動化の導入前

届出を目視で手入力。時間がかかり、転記ミスも起きやすかった。

手作業ミスの不安
AFTER

PDF→CSVを、自動で

勤怠データのCSV自動化の導入後

AIがPDFを読み取ってCSVに変換。目視チェックのうえ一括取込へ。

一括取込手入力ゼロへ
効果手入力をやめ、勤怠をまとめて登録できる
04依頼メールからの資料生成依頼メールを起点に、過去の提出資料を根拠に資料ドラフトを生成。詳しくはこちら
BEFORE

資料を、探して作り直し

依頼メールからの資料生成の導入前

依頼のたびに過去資料を探し回り、体裁を整えながら作り直していた。

探し回る作り直し
AFTER

メール起点で、ドラフト生成

依頼メールからの資料生成の導入後

AIが過去資料を根拠として参照し、資料のドラフトを生成。

根拠つきすぐ用意
効果過去資料を根拠に、資料ドラフトをすぐ用意できる
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