AI-ORDERとBOM連携で原材料発注を自動生成し工数を70パーセント削減

はじめに – これからの製造業を変える原材料発注の自動化

製造業の現場では、依然として多くの業務がアナログなまま進行しているケースが見受けられます。

特に原材料の発注業務は、担当者の経験や勘に頼ったエクセル作業や電話・FAXでのやり取りが常態化しており、ヒューマンエラーやタイムロス、生産計画の乱れを引き起こしてきました。

しかし、AI-ORDERとBOM（部品表）との連携により、原材料発注の自動生成が一気に現実的かつ実践的なものとして広まりつつあります。

本記事では、昭和的なアナログ業務から抜け出し、AIとBOM連携による工数70パーセント削減を実現した具体的な事例やメリット、導入のポイントを、現場目線で深く深く掘り下げて解説します。

製造業に勤める方はもちろん、調達購買や生産管理を志す方・サプライヤーの視点からバイヤーの思考を知りたい方にも有益な内容となっています。

現場のリアル：原材料発注が抱えるアナログな課題

エクセル地獄と属人化のリスク

多くの工場では「どの製品に、どの原材料が、いつ、どれだけ必要か」をエクセルで管理しているのが実情です。

この作業は仕入先ごと、品目ごとに膨大なシートが存在し、発注担当者が時間をかけて情報をかき集めてまとめているため、非常に手間暇がかかります。

この一連の流れには、以下のような課題があります。

– キー業務が属人化しやすい
– 人為的な転記ミス・見落とし
– 数量算出・在庫計算の煩雑さ
– 過剰発注や欠品のリスク

突発的な受注増や納期短縮要請に対応するたびに、現場は“修羅場”と化してしまうのです。

昭和的なコミュニケーションの限界

さらに根深い問題として「電話・FAXによる発注依頼」「紙ベースの伝票」が今も主流です。

情報共有も「言った・言わない」の口頭伝達が多く、不明点やトラブルが発生した際も“担当者頼み”の属人的な解決に委ねられる場合が少なくありません。

こうした非効率性が積み重なることで、現場の疲弊やコストの増大を招いています。

BOM（部品表）が原材料発注自動化の鍵となる理由

製造BOMの役割と本質

BOM（部品表）は、ものづくりに欠かせない情報の集約体です。

1つの製品をつくるのに「どの部品が」「どれだけ」「どの工程で」使われるかを明確に示しており、まさに現場の設計図とも言えます。

このBOMを基軸にすることで、受注・生産計画ごとに原材料の必要数量を即座に算出できるようになるのです。

BOM活用の落とし穴と、最新BOM管理のトレンド

ただし、BOMが現場でうまく活用できていない企業もまだ多いのが実情です。

よくある課題としては以下が挙げられます。

– 情報が部門ごとにサイロ化（設計部BOM、現場BOM、調達部BOMがバラバラ）
– 更新がリアルタイムでない
– 材料単位の変換や歩留まりの考慮が不足
– 純正なデータ連携の仕組みがない

こうした状況に対応するため、近年は“クラウド型BOM管理”や“工程BOM統合”が急速に広がってきました。

AI-ORDERとは？基本概念と現場導入の実態

AIがもたらす発注業務の革命

AI-ORDERは、AIと自動化技術を活用して、原材料の発注をシステム的に最適化・自動化するソリューションです。

主な仕組みは以下の通りです。

– 基本情報としてBOMのデータを読み取る
– 受注情報・生産計画・在庫情報とリアルタイムに連携
– 歩留まり・安全在庫・リードタイムも加味して必要数量を即時算出
– 標準化された発注フォーマット・EDIでサプライヤーと自動連絡

これまで人手で数時間かかっていた集計・計算・転記業務が一気にワンクリックで完了し、担当者は仕入先の調整や異常値のチェックに注力できるようになります。

先進現場の具体的な導入事例

ある大手自動車部品メーカーでは、AI-ORDERとBOMの連携を全品目に適用したことで、発注関連の作業工数が従来の30％程度まで削減できました。

正確なデータに基づいた自動発注により、「月末の残業地獄」「材料欠品によるライン停止」「過剰在庫の山積み」といった問題が劇的に減少し、間接部門の担当者はより戦略的な業務に集中できています。

同時に、仕入先とのトラブル削減、サプライチェーン全体のリードタイム短縮にもつながっている点が大きな成果です。

AI-ORDER×BOM連携で実現する主なメリット

1. 工数70パーセント削減のインパクト

– 発注業務の標準化、自動化により人による入力・計算・確認作業が圧倒的に減少
– 急な計画変更や突発受注にもワンクリックで即応できる柔軟性
– 属人化からの脱却で、ナレッジが組織全体に蓄積されやすい

2. 品質・継続生産リスクの低減

– 必要数量が正確に算出されるため過剰発注や欠品リスクが大幅減
– トレーサビリティ確保・異常時の異常発見力も飛躍的に向上
– 生産中断や急な“材料取り寄せ”対応の減少

3. サプライヤーとの関係強化

– EDI等の標準化により無用なやり取りや伝達ミスが激減
– 信頼性や納期遵守率が高まり、より戦略的なパートナーシップへ発展
– 価格交渉や共同開発など一歩踏み込んだ調達活動への転換

昭和的アナログ業務からの脱却に立ちはだかる壁

現場の抵抗感・デジタル対応の難しさ

紙伝票・エクセル・電話・FAXといった“慣れ親しんだ”業務プロセスを手放せない現場は少なくありません。

導入にあたり、いわゆる「現場の抵抗感」や「システム連携の不安感」が最大のボトルネックとなります。

ですが、丁寧な現状分析と“小さな業務からの成功体験の積み重ね”がこの壁を乗り越える鍵となります。

システム連携・データ整備の重要性

AI-ORDERとBOMの連携を成功させるためには、事前に正確なBOMデータの整備や、現場システム（生産計画・在庫・発注管理等）とのシームレスな連携体制の構築が欠かせません。

一時的な負荷はかかりますが、ここをしっかり整備できればその後の運用・改善が飛躍的にスムーズになります。

ラテラルシンキングで考える製造バリューチェーンの新しい地平

サプライチェーン・DXの本質的な価値

原材料発注自動化は、単なる“工数削減”にとどまりません。

リアルタイムな情報連携は予測精度を高め、余剰コストやリスクを“予防する”経営判断を可能にします。

川上から川下まで一気通貫したデータ活用により、サプライチェーン全体が柔軟かつ強靭なものに生まれ変わるのです。

「人の仕事」はさらに高度に、創造的に

AIによる自動発注で“単純作業”が減れば、人は「購買戦略の立案」「サプライヤーと共に新たな価値を生み出す協業」「社会や環境への配慮」といった創造的かつ高度な活動に時間を使えるようになります。

これこそがAI-ORDER×BOM連携時代における新たな「バイヤー像」なのです。

これから導入を検討する企業への実践的なアドバイス

1. 「スモールスタート」で成功体験を積む

いきなり全社一括の自動化は避け、特定部門や限定アイテムからスタートしましょう。

現場の業務を丁寧に観察し、どこからBOMデータの整備・AI-ORDER連携が効果的か、現場のキーマンを巻き込みながら進めていくことが重要です。

2. サプライヤーを巻き込むコミュニケーション

新しい仕組みの導入は、社内だけでなく取引先との情報連携・共創が必要不可欠です。

仕入先を“ただの相手”から“一緒に課題を乗り越えるパートナー”へと意識変革を促すことで、理想的なサプライチェーンが実現できます。

3. 現場の声を吸い上げる仕組みづくり

現場起点の改善サイクルを回すために、定期的な振り返りや現場からのフィードバック機会を欠かさないようにしましょう。

「AIや自動化が本当に現場の役に立っているか？」を常に問い直し、使い勝手や運用現場の課題を的確かつ迅速にシステムベンダー等と連携して改善していくことが、真の定着化につながります。

まとめ：アナログからDXへ　現場改革の“次の一歩”へ

AI-ORDERとBOM連携による原材料発注の自動生成は、単なる業務効率化の枠をこえ、サプライチェーン全体の変革、新しいバイヤー像・調達戦略の進化へとつながっています。

日本の製造業には、頭ではわかっていてもアナログな慣習が根強く残っています。

しかし、「現場目線」で一歩を踏み出し、現場の実態をよく見つめラテラルな発想で課題と向き合えば、AI化は決して遠い未来の話ではありません。

共に“これからのものづくり”を築いていきましょう。