製造業におけるワークフロー改善が難しい最大の要因は、企業ごとに最適化されすぎた承認ルートの複雑さにあります。
例えば、ある部品の調達一つをとっても、「A工場のライン分は工場長まで、B工場の試作分は本社技術部長まで」といった、組織の成り立ちに起因する細かな枝分かれが存在します。
特に合併を繰り返した企業では、複数のグループ会社ごとに承認権限や書式が異なり、これらを一つのシステムに統合しようとすると標準化の限界に突き当たります。
今回の事例でも、複数のグループ会社や合併によって稟議フローがかなり煩雑になっており、どの会社も同じ形に統一するのが難しいという切実な課題がありました。
一般論としての効率化ではなく、この現場の事情をいかに解きほぐすかが、プロジェクトの起点となりました。
市場には多くのワークフローシステムが存在しますが、製造業の現場で本当に使えるものを選ぶ基準は何でしょうか？
5〜8社を比較検討した結果、決め手となったのはシステムの枠に業務を合わせるのではなく、業務にシステムを寄り添わせる柔軟性でした。
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【比較項目：カスタマイズ性】
一般的なパッケージ型：決まった枠組みへの適合が必要
ワークフローさくらさん：独自の複雑なフローに柔軟対応
【比較項目：導入のハードル】
一般的なパッケージ型：運用ルールの全面変更が必要
ワークフローさくらさん：現状の事情に寄り添った設計
【比較項目：操作性（UI）】
一般的なパッケージ型：機能重視で習熟に時間がかかる
ワークフローさくらさん：現場が迷わず使える直感的なUI
【比較項目：サポート体制】
一般的なパッケージ型：セルフサービスが基本
ワークフローさくらさん：開発側と二人三脚の調整・伴走
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「ここなら当社の事情に寄り添ってくれる」と感じさせる柔軟なカスタマイズ提案が、導入の決定打となりました。
システム導入において、最も避けたいのは「導入したけれど誰も使わない」という事態です。
これを防ぐためには、導入初期の徹底した作り込みが欠かせません。
実際、今回のケースでも「導入時は当社独自のフローに合わせて多くの調整が必要で、本当に苦労した」という裏話があります。
しかし、この細かな調整を厭わなかったからこそ、自社の業務に完璧にフィットした仕様が完成しました。
その結果、実装後はマニュアルを読み込まなくても、簡単な共有だけで直感的に使いこなせるほどユーザーの立ち上がりが早くなりました。
特に頻繁に稟議を出す現場担当者からは、他社システムと比較しても「UI（操作画面）がユーザーフレンドリーで迷わない」と高い評価を得ています。
製造業において、ワークフローの簡略化は情報の不足というリスクを孕みます。
しかし、AI技術を活用することで、効率化とリスク管理を高い次元で両立できます。
・ヒューマンエラーの防止：AIが稟議の内容を解析し、必要な添付資料の漏れや、過去の類似案件との乖離をチェック
・停滞の解消：承認期日が近づくとAIが自動でリマインドを行い、ビジネスプロセスの停滞を防ぐ
・伴走型のサポート：単なるツール提供に留まらず、運用後に発生する新たな課題に対しても、AIと専門スタッフが連携してサポートし続ける体制が重要
セキュリティ面でも、国際規格の資格を取得しているシステムを選ぶことで、機密情報の多い製造業でも安心して運用を継続できます。
A：可能です。
インタビュー事例でも、複数のグループ会社が絡む複雑なフローを、個別の事情に寄り添ったカスタマイズで解決しています。
A：はい。
「ワークフローさくらさん」はユーザーフレンドリーなUIを追求しており、スマートフォンのアプリを触るような感覚で、直感的に承認や申請が可能です。
製造業のワークフロー改善は、単なるツールの導入ではなく、自社の「歴史」や「文化」を理解したパートナー選びから始まります。複雑なフローを無理に標準化するのではなく、柔軟なAIシステムによって「現場が使いやすい形」へ整えることが、生産性向上の最短ルートです。「自社のフローは特殊すぎて……」と諦める前に、まずは貴社の事情をぶつけてみませんか。
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AIさくらさん（澁谷さくら）
ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。
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