kintone × AI で納期変更の傾向を分析して改善！｜製造業 株式会社小島製作所さまのアプリ開発事例

製造業では納期変更が珍しくないため、変更の度に生産計画や人員配置の見直しに追われている方も多いのではないでしょうか。
根本的に解決するための策を講じたくても、データを取ったり分析したりする時間すらない、という声も聞かれます。

そんなときに役に立つのが、kintoneとAIを連携した活用法です。
本記事では、kintone × AI で納期変更の傾向を分析し、対策検討に役立てた株式会社小島製作所さまの事例を紹介します。

度重なる納期変更で現場は混乱……傾向を分析して対策したい！

株式会社小島製作所さまは、名古屋に本社を構え、建築設備用の排水器材を製造する企業さまです。
排水金物やマンホールなどを製造し、大正時代から100年以上にわたり社会の水回り環境を支えていらっしゃいます。

株式会社小島製作所さまではこれまでに、在庫予測や棚卸などさまざまな業務にkintoneを導入し、効率化を進めて来られました。
過去の開発事例については、こちらの記事でも詳しく紹介していますので、あわせてご覧ください。

▼kintoneで2週間先まで在庫管理！変動を予測し生産計画の精度を向上させよう｜製造業 株式会社小島製作所さまのアプリ開発事例

そんな株式会社小島製作所さまが次に着目したのが、納期変更の分析でした。
お客さまと営業担当の認識のズレや、お客さまからの急な変更依頼などで納期変更が頻繁に発生し、業務負荷や在庫管理に影響を与えていたのです。

納期が早まる場合には、作業の遅延や材料不足、従業員の残業などが発生するリスクがあります。
また、納期が先延ばしになる場合は、時間の猶予ができるので問題は無いと思われがちですが、そうとも言えません。

確保していた人員は手待ち状態になってしまい、材料の保管コストが増える他、納品が先延ばしになると売上の計上も遅くなってしまいます。
納期変更が二度三度と重なることもあり、現場は一層混乱するという状況でした。

そこで、この状況を打開したいと考えた株式会社小島製作所さま。
納期変更の期間や営業担当、理由などを定量的に計測し、集めたデータをもとに改善策を講じることにしました。

このプロジェクトでは、重視したことが2つあります。

1つは、分析の目的を「特定の営業担当を責めるため」ではなく、あくまで「みんなでより良くするため」とすること。
もう1つは、納期変更について新たに報告を義務付けるなど、現場の手間が増える方法は避けることです。

以上を踏まえて、今あるkintoneアプリとAIを連携して、納期変更の傾向を自動で分析できる仕組みを構築することにしました。

kintoneデータの分析ならAI連携がおすすめ

今回のようなケースでは、人の手で集計や分析をしようとすると、膨大な時間がかかります。
あちこちに分散したデータを参照したり、エクセルを切り貼りして数字を読み解いたり……という作業が必要になるためです。

分析業務のせいで、製造業務に集中できなくなってしまっては本末転倒です。
そんなときにkintoneとAIを連携して活用すれば、蓄積したデータを効率的に集計･分析できます。

kintoneとAIを連携する方法はいくつかありますが、コムデックでは「コムデック 生成AI for kintone」というサービスを提供しています。
この連携サービスを活用すれば、kintoneの複数アプリにまたがる情報を、横断的に分析可能です。

AIの出力結果もkintoneに保存できるため、データ収集から分析、改善提案までを一元管理できます。

「コムデック 生成AI for kintone」サービスページはこちら

管理の手間を増やさずに、自動で分析できる仕組みを構築

ここからは、実際にkintoneとAIを連携して、納期変更を分析する方法について解説します。
はじめに、kintoneで「納期変更履歴アプリ」を作成しました。

このアプリは、得意先名や物件名、自社の営業担当、納期の変更回数などを管理するためのものです。

次に、以前から納期を管理するのに使っている「組立依頼書アプリ」から納期情報を抽出し、「krewData(クルーデータ)」を使って1日1回自動で「納期変更履歴アプリ」にコピーできるようにしました。

krewDataは、kintoneの複数アプリにまたがるデータを自動で集計･加工するためのプラグインです。
プログラミングの知識が無い方でも、ドラッグ＆ドロップの直感的な操作で自動処理のフローを設定できます。

続いて、コムデック 生成AI for kintoneを設定していきます。
求める作業が「納期変更の回数をグラフ化する」程度のことであれば、kintoneの標準機能でも対応可能です。

ただ、今回は「納期変更の傾向の分析」や「改善策の提案」など、より高度な分析が必要になるためにAIを導入しました。
AIなら分析時間を削減しつつ、改善のヒントを見落とすのを防ぐ効果も期待できます。

コムデック 生成AI for kintoneは、参照するアプリやプロンプト、出力先など、全てkintoneアプリ上で完結できるようになっています。

コムデック 生成AI for kintoneを使って実際に分析した結果がこちらです。
納期変更の全体傾向や変更が多い案件、顧客･担当者ごとの特徴、改善提案などが出力されます。

今回のアプリ開発のポイントは、納期の情報を「組立依頼書アプリ」から「納期変更履歴アプリ」にコピーする仕組みにした点です。

このような仕組みにした理由は、もともと使っている「組立依頼書アプリ」の納期の項目が、変更時に上書き保存される仕様になっていて、分析には使えなかったためです。
新たに「納期変更履歴アプリ」を作成してkrewDataで自動コピーすることで、手間をかけることなく履歴を残す仕組みができました。

kintoneとAIを連携して分析するメリットとは

株式会社小島製作所さまでは、kintoneとAIを連携して納期変更を分析したことで、今まで肌感覚でとらえていた傾向をデータで可視化できました。
また、AIを活用することで担当者別、得意先別、物件別など、さまざまな切り口での分析も数分で結果が出るようになりました。

客観的なデータとして示せるので、営業担当に改善を促す際にも建設的なコミュニケーションがとれます。
データに基づく改善提案であれば、指摘された側も受け入れやすいのがメリットです。

強いてデメリットを挙げるとすれば、ChatGPTのモデルごとにトークンの上限があるため、大きすぎるデータは一度に投入できないことです。
この点については、参照するデータを分析に適した形に整形することで対応できます。

kintone × AI で納期管理の精度を上げよう！

株式会社小島製作所さまは、kintone × AI で納期管理の精度向上を実現されました。
今後は納期管理以外の分野でも、kintoneに蓄積したデータをAIで分析して、業務改善に役立てたいとのことでした。

ベテランの経験と勘だけに頼るのではなく、データに基づいた意思決定をシステム化していく取り組みは、今後も加速していきそうです。コムデックでは、kintone × AI の活用をサポートする「コムデック 生成AI for kintone 導入コンサル」というサービスも提供しております。

AI活用に興味のある方は、ぜひお気軽にご相談ください。

「コムデック 生成AI for kintone 導入コンサル」サービスページはこちら