従業員23名の製造業が直面していた課題
結論から伝えます。AI×自動化の組み合わせで、月間業務時間を65%削減できました。
以下の数字（業務時間・削減率・効果額）はすべて Tufe Company が支援した1社の自社実測値です。一般化された相場値ではなく、N=単一事案の事例として参照してください。
クライアントは金属部品の加工を行う製造業。従業員23名、年商約4億円規模。技術力は高いが、バックオフィス業務がすべて手作業。受注処理、在庫管理、月次レポート、顧客対応、品質検査記録。5つの業務領域で、毎月合計約620時間を費やしていました。
※ Tufe Company 内部実測 / N=単一事案（製造業支援先）/ 計測期間: 2025年下期〜2026年初頭 / 2026-05時点（個社特定情報は守秘のため数値は丸めています）
なお、中小製造業の人手不足やバックオフィスのデジタル化遅れは、経産省「DXレポート」でも一貫して指摘されています。※ 出典: 経済産業省 DXレポート（取得 2026-05）
「人が足りないのに、事務作業で手が止まる」。この状態を4か月で解消したプロジェクトの全容です。
自動化前の実態 — 5つの業務ボトルネック
プロジェクト開始前に、全業務フローを2週間計測しました。以下の数値はその実測ログから抽出した「自動化前のベースライン」です。
※ Tufe Company 内部実測 / N=単一事案（製造業支援先）/ 計測期間: 2週間の業務ログ（プロジェクト初月）/ 2026-05時点
受注データ入力に1日3時間。 FAXとメールで届く注文書を、担当者が手入力。1件あたり15分。1日12件の受注で3時間。入力ミスによる出荷トラブルが月平均2件発生していました。
在庫チェックに毎朝40分。 倉庫を目視で巡回し、Excelに手入力。リアルタイム性がないため、在庫切れや過剰発注が頻発。
月次レポート作成に丸2日。 複数のExcelファイルからデータを集め、グラフを作り、報告書にまとめる。月末の2日間がレポート作業で潰れていました。
顧客メール対応に1日90分。 納期確認、仕様問い合わせ、見積依頼。定型的な内容が7割を占めるが、1件ずつ手書き対応。
品質検査記録に1日60分。 検査結果を紙に記入→Excelに転記。二重入力のうえ、転記ミスのリスクも抱えていました。
※ Tufe Company 内部実測 / N=単一事案（製造業支援先）/ 計測期間: 2週間の業務ログ（プロジェクト初月）/ 2026-05時点
5つの自動化アプローチ
私たちは5つの業務領域それぞれに最適なツールとAIを組み合わせました。
受注処理 — kintone + Zapier。 FAX受注はAI-OCRで読み取り→kintoneに自動登録。メール受注はZapierで解析→自動取込。手入力ゼロ。入力ミスもゼロになりました。
在庫管理 — スプレッドシート + GAS。 バーコードリーダーで入出庫を読み取り、Google Apps Scriptで在庫数を自動反映。リアルタイムで在庫が見える化。
※ Tufe Company 内部実測 / N=単一事案（製造業支援先）/ 自動化後の所要時間は運用安定後（プロジェクト4か月目）の実測値 / 2026-05時点
レポート — Looker Studio + BigQuery。 各システムのデータをBigQueryに集約。Looker Studioでダッシュボードを構築。月次レポートはワンクリックで生成、約10分で完了するようになりました（自動化前は丸2日）。
顧客対応 — AIチャットボット + CRM。 定型問い合わせはAIが自動返信。非定型はCRMにチケット化して担当者へ。対応履歴がすべてCRMに蓄積されるようになりました。
品質検査 — タブレット + 自動集計。 検査員がタブレットに直接入力。データは即時集計され、異常値があればアラートが飛ぶ仕組み。
FAX/メール受注→自動取込→在庫引当
入出庫をバーコード読取→自動反映
日次・月次レポートをダッシュボード化
定型問い合わせを自動返信。履歴をCRMに蓄積
手書き廃止。検査データを即時グラフ化
4か月の導入タイムライン
一気にすべてを自動化するのではなく、インパクトの大きい領域から段階的に導入しました。
1か月目 — 現状分析と設計。 全業務フローを可視化。各業務の所要時間・頻度・ミス率を計測。自動化の優先順位を決定。
※ Tufe Company 内部実測 / N=単一事案（製造業支援先）/ 計測期間: 2025年下期〜2026年初頭の4か月プロジェクト / 2026-05時点（削減率は対象業務の自動化前後比較）
2か月目 — 受注・在庫の自動化。 最もインパクトの大きい2領域に着手。2週間で構築→2週間でテスト運用→効果測定。受注処理の工数が約85%減少。
3か月目 — レポート・顧客対応の自動化。 ダッシュボード構築とAIチャットボットの導入。レポート作業が約90%減少。
4か月目 — 品質検査 + 全体最適化。 最後の領域を自動化し、5つのシステム間の連携を調整。全体で約65%の業務時間削減を達成。
※ Tufe Company 内部実測 / N=単一事案（製造業支援先）/ 計測期間: 2025年下期〜2026年初頭の4か月プロジェクト / 2026-05時点（削減率は対象業務の自動化前後比較）
現状分析と設計
1か月目全業務フローを可視化。自動化対象5領域を選定
受注・在庫の自動化
2か月目最もインパクトの大きい2領域から着手。効果測定開始
レポート・顧客対応の自動化
3か月目ダッシュボード構築。AIチャットボットを導入
品質検査+全体最適化
4か月目最後の領域を自動化。全体の連携を調整し本番稼働
成果と学び
定量的な成果。 月間業務時間が約620時間→約217時間。約403時間の削減。年間に換算すると約4,836時間。人件費ベースで概算約2,400万円規模の効果（時給換算は支援先の人件費構造に基づく試算値）。
※ Tufe Company 内部実測 / N=単一事案（製造業支援先）/ 計測期間: 自動化前の2週間ログと運用安定後（プロジェクト4か月目）の比較 / 2026-05時点（人件費換算は支援先固有の前提に基づく概算で、業界平均値ではありません）
入力ミスがゼロに。 手入力を排除したことで、月平均2件あった出荷トラブルが完全になくなりました。
社員が「考える仕事」に集中できるように。 事務作業から解放された社員が、工程改善や新規顧客開拓に時間を使えるようになった。導入半年後、新規取引先が3社増加。
学んだこと。 最も重要なのは「全部を一度にやらない」こと。1領域ずつ成功体験を積むことで、現場の抵抗感が薄れ、次の自動化がスムーズに進みます。2つ目の学びは「既存ツールを活かす」。新しいシステムを一から入れるのではなく、今あるツールにAIとAPIを組み合わせる。導入コストと学習コストを最小化できます。
0/5 項目クリア
「人が足りない」を仕組みで解決する
23名の製造業でも、AI×自動化で月約403時間を削減できました（自社実測の単一事案）。大規模なシステム投資は不要。既存ツール+AI+APIの組み合わせで、段階的に成果を出せます。中小製造業のDX推進が国策として後押しされている背景は、経産省「ものづくり白書」や「DXレポート」もあわせて参照ください。※ 出典: 経済産業省 ものづくり白書（取得 2026-05）/ 経済産業省 DXレポート（取得 2026-05）
まずは自社の業務フローを書き出して、「頻度が高い×ルールが明確」な作業を3つ見つけてください。そこが自動化の最初の一手です。
Tufe CompanyのAI自動化支援では、業務分析から自動化設計・構築・運用定着まで伴走します。「何から手をつければいいかわからない」という方も、お気軽にご相談ください。