ChatGPT研修で終わらせない。
自社業務をAIエージェントで下準備・自動化する実践型AI研修

製造現場では、発注書、品番、在庫、納期、検査記録、作業日報、不具合報告など、多くの情報が日々発生します。

AIエージェントは、これらの情報を読み取り、必要項目を抽出し、過去の見積・在庫・生産予定・検査結果と照合し、確認すべき点を整理します。

最初は、担当者が確認・承認するための下準備として活用します。その後、業務フローが整理されれば、関係者への通知、帳票作成、システム連携、作業指示の候補作成など、段階的な自動化にもつなげられます。

物流・倉庫では、入荷予定、出荷指示、納品書、送り状、棚卸し記録、在庫照合、誤出荷確認など、多くの情報が紙・Excel・WMS・現場画像に分散しています。

AIエージェントは、帳票やメールだけでなく、画像処理AI・OCR・カメラ画像・現場で取得した物理的情報とも連携し、現場の状況を踏まえた下準備を行います。

たとえば、納品書や送り状の情報を読み取り、WMS上のデータと照合し、在庫差異や確認すべき荷物を整理する。さらに、画像認識AIと組み合わせることで、ラベル、ケース、荷姿、数量、置き場所などの現場情報とも連携できます。

最初は人間が確認するための整理・照合作業から始め、将来的にはWMS連携、在庫更新、アラート通知、検品支援などへ段階的に広げることができます。

バックオフィスでは、発注書、請求書、見積書、契約書、経費精算、支払予定、社内申請、問い合わせ対応など、確認・転記・照合が多い業務が日常的に発生します。

AIエージェントは、これらの文書やメールから必要情報を抽出し、社内ルールや過去の取引条件と照合し、担当者が確認すべき点を整理します。

単に文章を下書きするだけではなく、「金額が過去条件と違う」「納期が通常より短い」「請求書と発注書の数量が一致しない」「契約書の条項に確認が必要」といったチェック観点を整理することで、人間が判断しやすい状態を作ります。

営業領域でのAI活用は、メール返信や提案書の下書きだけにとどまりません。

AIエージェントは、商談履歴、顧客情報、過去案件、問い合わせ内容、見積状況、受注確度、対応履歴などを整理し、営業活動の優先順位やKPI設計の壁打ちにも活用できます。

たとえば、キーエンス流のように、結果指標だけでなく、行動量・接触頻度・案件化率・商談化率・受注確度・重点顧客へのアプローチ状況などを分解し、営業KPIとして設計することができます。

さらに、戦略KPIについても、どの顧客群を優先すべきか、どの案件に営業リソースを集中すべきか、既存顧客をどうサポートすべきかといった論点をAIと壁打ちできます。

社内の知識は、マニュアル、チャット、メール、議事録、過去案件、担当者の経験などに分散しがちです。

AIエージェントを活用することで、社内ルール、過去の判断、顧客対応履歴、業務手順、FAQ、教育資料などをAIが参照できる形に整理できます。

これにより、担当者に聞かないと分からない業務、過去の対応を探すのに時間がかかる業務、新人教育で何度も同じ説明が必要になる業務を軽くできます。

経営・管理領域では、会議資料、経営数値、KPI、稟議、事業計画、社内課題、意思決定メモなど、多くの情報を整理しながら判断する必要があります。

AIエージェントは、単なる資料作成だけでなく、複数の情報を整理し、論点を構造化し、意思決定に必要な選択肢やリスクを洗い出す壁打ち相手として活用できます。

たとえば、どの事業にリソースを集中すべきか、どの顧客群を優先すべきか、どのKPIを追うべきか、どの業務をAI化すべきかといったテーマを、社内情報や過去の判断を踏まえて整理できます。