毎日の仕事の中には、何度も繰り返している作業があります。

同じ情報を入力する。過去の資料を探す。書類を作成する。必要な内容を確認して、関係する人に伝える。

一つひとつは小さな作業でも、毎日積み重なれば多くの時間が必要になります。

（株）アリスでも、ChatGPTを使い始めたことで、こうした仕事の進め方について考える機会が増えました。

例えば、営業事務の仕事です。

お客様から注文をいただくと、品名、数量、図面番号、納期などを確認します。

必要に応じて、材料の手配や協力会社への発注、製造担当者との調整などを行います。

さらに、見積書、納品書、請求書など、仕事の進行に合わせてさまざまな書類を作成します。

その中には、共通する情報もあります。

同じ品名や図面番号を何度も入力しているのであれば、一度入力した情報を別の書類にも活用する方法が考えられます。

過去の見積りを調べることに時間がかかっているのであれば、資料の整理方法を見直すことで改善できるかもしれません。

AIは、こうした仕事の流れを整理したり、改善方法を検討したりする手助けになります。

ただし、AIを使えば、すべての仕事が簡単に自動化できるわけではありません。

例えば、同じ品番でも図面の改訂番号が違えば、製作内容が変わる可能性があります。

以前と同じ製品でも、材料価格や加工数量、納期条件が変わっている場合があります。

過去の情報をそのまま使用できるのか、確認しなければなりません。

だからこそ、仕事の仕組みを考えるときには、単に作業を減らすことだけを目的にしないことが大切です。

どの情報を共通して使えるのか。

どの部分で確認が必要なのか。

誰が判断するのか。

変更があった場合には、どこへ伝える必要があるのか。

こうした内容を整理する必要があります。

これは、製造現場の工程設計にも似ています。

部品を加工するとき、単に機械を動かす時間だけを短くすればよいわけではありません。

材料の準備、段取り、加工、測定、仕上げなど、仕事全体を考える必要があります。

一つの工程が早くなっても、次の工程で問題が起きれば、全体としてよい方法とはいえません。

（株）アリスは、自社加工と国内協力会社の技術を組み合わせながら、研究開発から生産現場までのものづくりに関わっています。