AIを使わないルール型
入力形式や手順が決まっている処理を、n8nやPythonで安定して実行。同じ条件なら同じ動作をさせたい業務に向きます。
- メール・添付ファイルの振り分け
- 承認条件による処理の分岐
- 帳票作成と定型メール送信
AI SOLUTIONS相談する CASE STUDY / ORDER PROCESSING AUTOMATION
メール注文書の
返信・発注までを
Synology NASのコンテナ上に、n8nワークフローを構築。メールで届く注文書の取り込みから社内承認、仕入先への発注、顧客への返信までを、一つの流れにまとめた業務自動化の事例です。
対象業務メールと注文書を使った受発注
実行環境Synology NAS・コンテナ・n8n
自動化方式AIを使わないルール型＋人の承認
01 / BACKGROUND
受発注業務に散らばる、
メールを開き、注文書を確認し、必要な情報を読み取る。不足や矛盾がないかを確かめ、注文主へ返信し、仕入先へ発注する。一つひとつは難しくなくても、毎日繰り返すと担当者の負担になります。
この事例では、定型化できる処理をn8nとPythonに任せ、発注を確定する判断は人に残しました。AIを使うこと自体を目的にせず、業務に合う方式を選んでいます。
02 / WORKFLOW
要約だけで終わらせず、
n8nがメール受信と各処理をつなぎ、Pythonが注文データや承認情報を作成します。承認された場合だけ、仕入先と顧客への外部送信へ進みます。
- 01注文メールと添付書類を受け取る
日々届くメールと注文書を、後続の確認に必要な情報として取り込みます。
- 02Pythonで注文データを構造化する
決められた処理で注文書から必要項目を取り出し、承認用の情報を作成します。
- 03担当者が内容を確認して承認する
発注の判断は自動化せず、人が注文内容を確認して返信で承認・却下します。
- 04返信とメーカー発注を実行する
承認後のワンアクションで、注文主への返信とメーカーへの発注をつなげます。
03 / AI OR RULES
AIを使う自動化も、
業務自動化には、AIが向く処理と、決められた条件で正確に動かすほうがよい処理があります。両方を組み合わせることも、ルール型だけで構築することも可能です。
AIを組み合わせる自動化
書き方が一定でない文章や大量の文書を扱う工程にAIを追加。最終判断を人に残しながら、読む・探す・下書きする負担を減らせます。
- 自由文メールの分類・要約
- 手書き書類からの必要情報の抽出
- 返信文案や社内回答案の作成
AIあり・なしを先に決めるのではなく、精度、説明しやすさ、費用、情報管理を踏まえて方式を選びます。
04 / DESIGN
速さだけでなく、
人の承認を必須に
システムだけで発注を確定せず、担当者が注文内容を確認してから実行します。
確認すべき情報を整理
長いメールや注文書から、判断に必要な項目を見やすくまとめます。
返信と発注を同じ流れに
確認後の連絡を別々の作業にせず、次の処理へ迷わず進められるようにします。
NAS内のコンテナで運用
Synology NAS上のコンテナを利用し、n8nと処理プログラムを管理できる構成としました。
実際の自動化範囲は、注文書の形式、承認ルール、既存システム、扱う情報に応じて設計します。
05 / OUTCOME
属人的な作業を、
受注から発注までの手順が一つの流れにまとまり、担当者は転記や定型連絡ではなく、注文内容の確認と判断に集中しやすくなりました。
同じ手順で処理できるようにすることで、確認漏れや対応のばらつきを抑え、引き継ぎや運用改善にもつなげられる構成としています。