校正記録の探索1件40分→3分。埼玉の印刷会社がAIで品質記録を整え年390万円効果

本記事はモデルケース（架空の導入シナリオ）です。社名・人物・数値はすべて仮のもので、当社の支援内容をイメージしていただくための試算例です。

会社プロフィール

A社は埼玉県さいたま市に工場を持つ従業員95名のパッケージ印刷会社です。医薬品の添付文書・外箱、食品の包材を主力とし、顧客からの品質監査を年に十数回受けています。社長の悩みは、品質記録の管理が「紙とExcelと担当者の記憶」で成り立っていることでした。顧客監査で「この製品の校正履歴を見せてほしい」と言われると、担当者が倉庫のファイルとサーバーを1件40分かけて探す状態でした。

抱えていた課題

• 品質記録の分散：校正記録は紙、版の変更履歴はExcel、検査記録は工場の日報。ロット番号から関連記録を一気通貫でたどれず、監査対応と苦情調査に時間がかかる。
• 記載ミスの再発：版の改訂時に旧版が使われかけたことが年2回あり、顧客から是正処置報告書を求められていました。

顧客監査は年々厳しくなり、取引継続の条件として記録の即時提示を求められる場面も増えています。社長は「人を増やして書類を探すのではなく、探さなくてよい状態にしたい」と考えていました。

業務棚卸しで見えた定型タスク

導入したAIエージェント

1. 品質記録の統合・検索エージェント

紙の校正記録をスキャンしてGeminiで読み取り、版番号・製品コード・日付・承認者を抽出してkintoneに登録します。検査日報も同様に取り込み、ロット番号を入力すれば校正から検査までの記録が時系列で表示されます。監査での探索時間が1件3分程度になりました。

2. 版改訂ガードエージェント

顧客から改訂版の仕様書がGoogle Driveに届くと、現行版との差分（文言、ピクトグラム、成分表示）を抽出して制作部に提示し、改訂版の承認が完了するまで旧版のデータに警告を表示します。旧版誤用のリスクを仕組みで抑える考え方です。

3. 是正処置報告書ドラフトエージェント

苦情や逸脱が登録されると、関連する記録を集めて時系列に整理し、A社の報告書書式に沿った事実経過の部分をドラフトします。原因分析と再発防止策は品質管理担当が書き、提出までの日数が短縮されました。

導入の流れ

1. STEP1 無料相談（60分）：社長と品質管理部長が参加。直近の顧客監査での指摘内容を題材に、記録がどこにあるかを整理しました。
2. STEP2 AI業務診断・ロードマップ策定（30万円〜）：記録の発生から保管までの流れを3部門で棚卸しし、転記と探索に年間1,500時間を使っていることを算出しました。
3. STEP3 実行：DTP部門にシステムに強い若手が2名いたため内製化支援コースを選択。当社が記録の構造設計と読み取り精度の評価方法を支援し、kintone上の構築は社内で進めました。顧客ごとの書式変更に自社で追従できる点が理由です。

Return on AI 試算

以下はあくまで試算例です。

経営者の声（モデルケース）

「監査の場でロット番号を打ち込んだら記録が一覧で出てきて、監査員の表情が変わりました。記録を『残す』のではなく『使える形で残す』ことが信用になると実感しました。若手が自分たちで直せる仕組みなのも安心です」（架空の社長コメント）

御社で試すなら

品質管理パッケージに合わせて現場の記録の取り方を変える時代は終わりました。AIなら、御社の記録の流れと顧客の要求に完全にフィットした仕組みをスクラッチで迅速・安価に作れます。品質管理の人手が足りないという状況は、むしろAIが活躍できる証拠です。

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※本記事はモデルケース（架空の導入シナリオ）であり、効果を保証するものではありません。