AIの活用は、文章を作成したり、情報を調べたりすることだけではなくなってきました。

複数の作業を組み合わせ、一定の手順に沿って仕事を進める仕組みも考えられるようになっています。

製造業でも、こうした技術をどのように活用できるのか、考える機会が増えています。

例えば、営業事務の受注業務です。

お客様から届いた注文書を確認し、品名、数量、図面番号、納期などの情報を整理する。

必要な情報を製造担当者や協力会社へ伝え、製作の進行状況を確認する。

こうした仕事には、決められた手順で進められる部分と、その都度判断が必要な部分があります。

定型的な情報整理や書類の作成には、自動化を検討できるところがあります。

過去の見積書から同じ品番を探す。

注文内容を一覧に整理する。

必要な確認項目を抽出する。

こうした作業を効率化できれば、人が一つずつ調べたり、入力したりする時間を減らせる可能性があります。

ただし、自動化できることと、確認しなくてもよいことは同じではありません。

以前と同じ品番でも、図面が改訂されている場合があります。

同じ材料でも、購入時期や数量によって価格が変わることがあります。

過去の見積り条件が、今回の仕事にも適しているとは限りません。

そのため、自動化された結果をどこで確認し、誰が判断するのかを決めておく必要があります。

また、お客様からの問い合わせについても、一般的な案内と、個別の技術判断では対応が異なります。

営業時間や問い合わせ方法など、決まった情報を案内することは自動化しやすい仕事です。

一方、樹脂材料の選定や加工方法、寸法精度、納期などについては、案件ごとの条件を確認しなければ判断できません。

AIが回答を作成できたとしても、その内容が正確であるかどうかは別の問題です。

（株）アリスは、研究開発から生産現場まで、さまざまなものづくりに関わっています。

試作品、治具、機械部品、設備部品など、仕事の内容も毎回同じではありません。

そのため、すべてを一つの手順で処理することは難しい部分があります。

大切なのは、何でも自動化することではなく、仕事の内容に合わせて人と道具の役割を考えることです。

AIに任せられる作業は、適切な仕組みを検討する。

一方で、品質やお客様との約束に関わる判断は、必要な情報を確かめたうえで行う。

便利な技術によって作業の負担が減れば、その分、確認や相談、仕事の改善に時間を使うこともできます。

新しい技術を取り入れるときにも、最終的に誰の仕事がどうよくなるのかを大切に考えていきたいと思っています。