食品業界のRPA導入事例｜定型業務を自動化して人手不足を解消

食品業界とRPAの相性が良い理由

食品業界は賞味期限管理や温度管理など、ミスが許されない定型業務が多いです。
一方で慢性的な人手不足と高い離職率に悩まされています。
RPAは人間が行うパソコン上の操作をソフトウェアロボットに学習させ、自動で実行させる技術です。
入力作業や帳票作成、在庫照合など繰り返し作業に特化しているため、食品業界の課題にフィットします。
結果として業務品質を維持しながら省力化を達成できる点が、導入が加速している最大の理由です。

食品業界の主なRPA導入領域

受発注業務

取引先や店舗からメールやFAXで届く注文データを基幹システムに転記する作業は、夜間や早朝に集中します。
RPAで添付ファイルを読み取り、注文情報を自動入力すると、担当者は内容確認と例外処理だけに集中できます。

在庫・賞味期限管理

倉庫管理システムと販売実績を突合し、在庫の期限リストを作成する業務は手間がかかります。
RPAは複数システムからデータを取得し、期限切迫品を抽出し、担当者へメール通知する仕組みを構築できます。

原材料価格のモニタリング

為替や国際相場の変動を毎日チェックし、仕入れ価格に反映する作業も定型的です。
RPAはウェブサイトを巡回し、価格を収集し、エクセルに貼り付け、変動率を自動計算します。

具体的な導入事例

加工食品メーカーA社：月240時間の削減

A社では全国14拠点から集まる生産実績を経理システムに転記する作業に1日8時間を要していました。
RPA導入により、CSVを自動で整形し、仕訳入力を自動化しました。
帳票確認を含めても1日30分で完了し、月240時間の人件費を削減しました。
削減した時間を新商品の原価試算やアレルギー表示のチェックに充て、品質向上にも寄与しています。

冷凍食品物流会社B社：深夜労働ゼロを達成

B社は冷凍倉庫の入出庫データを毎晩23時に締め、翌朝までに取引先へ報告書を送信していました。
担当者は常に深夜残業でしたが、RPAで締め後に自動処理を開始し、PDF報告書を生成しメール送信まで完了させました。
導入初月から深夜労働がゼロになり、スタッフ定着率が向上しました。

大手スーパーC社：値札更新を3倍高速化

日配品の特売価格は日々変動し、値札のバーコード情報をPOSと連携させる必要があります。
C社はRPAとOCRを組み合わせ、仕入先から届く価格表を自動読み取りし、POSマスタを更新する仕組みを構築しました。
従来の手作業では1店舗あたり1時間かかった値札更新が20分に短縮されました。

導入プロセスと成功のポイント

業務選定フェーズ

最初から大規模な業務を狙うより、転記や集計といった単純かつ例外の少ない作業を選定することが成功の近道です。
関係者ヒアリングと画面録画を行い、1件あたりの作業時間と頻度を数値化します。
年間の削減効果が明確になると、社内の合意形成がスムーズになります。

PoCフェーズ

食品業界特有の原材料表記や漢字コードの違いなど、データ品質が課題になるケースが多いです。
短期間の検証で実データを使い、エラー発生率を把握し、修正ルールを定義します。
ここで担当者を巻き込み、操作手順を共有すると定着率が高まります。

本番運用フェーズ

ロボットの実行ログを自動保管し、エラー通知をメールやチャットで受け取れる体制を整えます。
月次で稼働状況をレビューし、処理対象ファイル形式が変更されたときは素早くロボットを修正します。
IT部門と業務部門の二重チェック体制があると安心です。

導入効果の定量化

削減時間を時給換算するだけでなく、深夜・休日手当の削減、ヒューマンエラー回避によるロス削減を含めた総合評価が重要です。
食品廃棄ロスや返品削減で原価率が改善した事例も多く、売上総利益率の向上に直結する場合があります。
また、従業員満足度調査で「単純作業が減り仕事のやりがいが増えた」という声が増える傾向にあります。

RPA導入時によくある課題と対策

レガシーシステムとの連携

食品工場では専用機器と連動した古いシステムが残っていることがあります。
画面設計が固定でも、RPAは座標認識に頼らずUI要素を指定できるツールを選べば安定します。
最終手段としてCSVや中間テーブルを介した連携を検討します。

季節変動による負荷の偏り

繁忙期にロボットの処理が集中し、処理待ちが発生する場合があります。
クラウド型RPAで同時実行ライセンスを増やすか、オンプレミスでも仮想マシンを増設し、水平展開で解決できます。

セキュリティと監査対応

食品安全規格やプライバシーマークを取得している企業では、ロボット操作の監査証跡が必須です。
実行ログやスクリーンショットを自動保存し、改ざん防止のためハッシュ値を付与すると監査要件を満たしやすくなります。

AI×RPAで広がる可能性

近年はAI-OCRで手書き注文書を高精度でデジタル化し、RPAが基幹システムへ登録するワークフローが一般化しました。
さらに需要予測AIと連携し、在庫補充を自動化する事例も増えています。
2024年には生成AIと組み合わせて、クレームメールへの一次回答を自動生成し、担当者が最終確認する仕組みが登場しています。

まとめ

食品業界は品質管理の厳しさゆえに定型業務が多く、RPAとの親和性が高いです。
受発注、在庫管理、価格モニタリングなど幅広い領域で導入が進み、人手不足解消と品質向上を同時に実現しています。
導入成功の鍵は、小さく始めて成果を可視化し、現場とIT部門が協力しながらスケールさせることです。
今後はAIとの連携が進み、より高度な意思決定補助まで自動化が及ぶと予想されます。
人が付加価値業務に専念できる環境を整えるためにも、RPAは食品業界に欠かせない戦略的ツールとなりつつあります。