全国の乳製品需要を支える本社一括受注

事業内容と現在の受注体制を教えてください。

業務管理部 業務管理課 課長（以下、課長）：当社は1886年に広島県で創業した乳業メーカーで、日本で初めてヨーグルトを発売しました。今年は創業140周年を迎え、日々全国の取引先へヨーグルト製品をはじめ様々な乳製品をお届けしています。受注・出荷・請求という一連の管理業務は、本社の業務管理部が一括して担っています。

業務管理部 業務管理課 係長（以下、係長）：取引先はスーパー、百貨店、コンビニ、ドラッグストア、問屋、病院、ホテル、テーマパーク、学校給食など多岐にわたります。受注経路もEDI、FAX、Web、メール、一部の電話注文など様々です。

スーパーや大手の問屋ではEDI化が進む一方、病院や中小の取引先ではIT導入が進まず全注文の9割以上がFAXで届きます。紙の出力枚数は1日あたり380枚にのぼっていました。

FAX受注における手入力、リファクス、多重チェックの限界

従来の受注業務はどのような流れでしたか？

係長：FAXを受信すると、まず担当者が紙を見て出荷可能か確認します。次に、受信確認をリファクスする取引先の場合は個別に送信していました。

その後、基幹システムに取り込むためFAXを見ながら内容を手入力し、入力ミスを防ぐために第三者がダブルチェックして出荷指示を出していたのです。

取引先の注文用紙は多種多様で、100ケースを100個と書いたり、6か0か読み取りにくい手書き文字だったり、分かりづらい商品名も多く、誤認が起きやすい状況だったのです。重要な取引先の場合は3人体制でチェックすることもありました。

特に納品日の修正は煩雑でした。注文書に書かれた納品日の日付そのままではなく、配送便がない日曜日を避けて繰り上げたり、配送エリアに応じて1日前後させたりします。すべて手作業で、1件の処理に3分ほど要していました。

受注専用のFAX複合機を3台設置しているのですが、他部署へFAX注文が送信されて紙の束の中から注文書を探したり、営業担当に注文の連絡が入ったり、処理済みの注文書の中に未処理の用紙が混ざってしまうリスクもありました。

課長：FAXの受信確認に3名、入力2名、ダブルチェック2名の最大7名体制で注文に対応していました。当日出荷するトラックの出発時間が迫る中、注文入力とチェックに日々追われている状況です。

係長：受注ミスが起きると、再配送させてしまう申し訳なさで担当者のモチベーションが大きく下がり、その日の業務にも影響します。また、日々の受注後に生産計画を確定させるのですが、確定の締め切りが近づく夕方に入力が終わっていなければプレッシャーと焦燥感にさいなまれていました。

解決策は“チェック工数を増やす”でなく“手作業をなくす”こと

どのように解決を図ったのでしょうか？

課長：インフォマート社からFAX注文書を読み取るサービスがあるという案内をいただいたのがきっかけです。以前、当社ではOCRを導入してFAX用紙のデジタル処理を検討したことがありました。その際は読み取り精度が低く業務改善につながらないと判断して見送ったのです。しかし今回はAI技術により学習機能が向上すると伺い、関心を持ちました。同時期に親会社の伊藤園との月例DX会議でもインフォマート社のOCRサービスが話題に上がったため、話を聞く流れとなりました。

係長：決め手となったのは高い認識精度への期待に加え、手間の掛かっていたリファクス送信の自動化機能と、取引先の多様な注文書フォーマットに対応できる汎用性です。1日380枚ほど届くFAXのうち約200枚に対して、ゴム印を押したり納品日を書き加えたりして複合機の短縮ダイヤルから返信していました。このリファクス作業と入力作業を同時に解消できる点が魅力でした。

運用開始に向けた事前準備はどう進めましたか？

係長：取引先に対して納品日を記載するようご理解いただく調整を行いました。納品日が未記載の注文については、最短出荷とするルールへ改定しました。

課長：社内の導入準備では、約200件に及ぶ注文書のレイアウト登録が必要でした。フォーマット数が多いため初期設定には手間がかかりましたが、インフォマート社の手厚いサポートを受けて環境を構築できました。

難しい発注書式には『読み取りAIエージェント』が対応

運用の定着化に向けてどのような手順を踏みましたか？

課長：体制変更による現場の混乱を抑えるため、FAX用紙を読み取り難易度の低い活字体フォーマットから順番に5段階に分けて徐々に移行していきました。最初にメンバーへ操作画面のレクチャーを行い、手入力が不要になる利便性を事前に体感してもらったことで、現場の抵抗もなくスムーズに移行していきました。

『読み取りAIエージェント』の精度はいかがですか？

課長：2026年4月から使い始めた『読み取りAIエージェント』によって、複雑な注文書式の認識精度が大きく向上しました。これまで、1枚の注文書にケースとバラの単位が混在している場合や、複数の納品日と納品先が記載されている場合、従来のレイアウト設定では正確に読み込めず、手作業で修正して入力する必要がありました。

『読み取りAIエージェント』を活用することで、そのような注文内容を区別して正確に読み取れるようになりました。さらに、納品日マイナス2営業日といった日付の自動計算機能も活用できるため、手入力によるミスの防止と作業工数の削減につながっています。

受注作業を最大7名から4名に集約。生産計画の確定を1時間前倒し

運用開始後、現場ではどのような変化がありましたか？

課長：手入力作業や紙の確認が不要になった結果、従来は最大7名体制で行っていた受注作業を4名へ集約して回せるようになりました。FAX受信自体が『発注書AI-OCR（invox）』のFAXサーバー機能へ直接取り込まれるため、紙の印刷枚数は1日約380枚から10枚程度まで減少し、ペーパーレス化が進んでいます。受注専用のFAX複合機を3台使用していましたが、2台で十分になりました。

係長：受信確認、リファクス、入力といった一連の受注作業が、1枚あたり3分から1分程度へ短縮されました。注文情報が早く基幹システムへ登録されるため、出荷現場でのトラック積み込み準備や、明日の製造数量を決める生産計画の確定時間を最大で1時間ほど早めることが可能になりました。

また、問い合わせが入った際も、以前のように紙の束をめくって探す必要がなくなり、画面上で検索して即座に回答できます。何より、精神的な余裕が生まれたことが最大の成果です。

基幹システム完全連携による手動取り込みの解消

今後さらなる業務改善の展望をお聞かせください。

課長：現在、『発注書AI-OCR（invox）』から受注情報をCSVデータで出力し、基幹システムへ手動で取り込んでいます。この作業は1日約60回に及び、電話対応などで中断されると取り込み忘れや出荷漏れを引き起こすリスクがあるため、現在は1日2回のチェック作業で補っている状況です。

そこで、2年以内に親会社の伊藤園と同じ基幹システムを導入し、『発注書AI-OCR（invox）』との完全な自動連携を実現させる計画を進めています。この自動連携が完了すれば、手動での取り込みや確認作業の手間を一気に解消できます。

さらに今後は、AI導入によって生まれる時間的な余裕を活かし、取引先に対して発注リードタイムを前日までに変更していただくよう交渉を進める予定です。当日の急な注文リスクを削減することで、物流と受注業務全体の最適化を目指してまいります。