TECH MEETS 2026 提案資料
納期回答の自働化
AIが読み・調べ・書き、担当者はクリックで承認するだけ
応募プログラム名：TECH MEETS 2026（愛知県 × eiicon）
ニーズ企業：株式会社八幡ねじ 様
テーマ：納期回答自働化による、多品種少量対応を担う中小企業の負担軽減の実現
mail
メール・FAXの依頼を読む品番・数量・希望納期を抽出
arrow_downward
database
基幹・WMSを調べて納期を出す顧客別ルールを適用し文面と根拠を生成
arrow_downward
touch_app
担当者はクリックで承認承認後の送信は自動、記録はCSV出力
2026年9月4日 株式会社Plug AX
01提案プロジェクト概要
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
納期回答AI：手作業100時間/日を10時間へ、誤回答ゼロを6ヶ月・400万円で検証する
mark_email_unread
依頼が届く
メール本文・添付、FAXのPDF。書式は顧客ごとにばらばら
現状のままchevron_right
document_scanner
読む
顧客・品番・数量・希望納期を構造化。FAXはOCRで同じ形に
AIchevron_right
database
調べる
基幹の受注・WMSの在庫を参照し、顧客別ルールで納期を算出
AIchevron_right
edit_note
書く
回答フォーマットに沿った文面と、参照データの根拠を並べる
AIchevron_right
touch_app
承認する
根拠を見てクリック。送信は自動、記録はCSV出力
担当者提案の骨子
- 1課題：1日約200件の不定形な納期依頼に、1件約30分・最大100時間/日の手作業時間の7割は「探す・読む・転記する」。同じ手作業が誤回答の原因にもなっている
- 2提案：AIが読み・調べ・根拠つきで下書きし、人はクリックで承認する顧客に何も求めない方式なので、EDIが広がらなかった1,600社をそのまま対象にできる
- 3実証：依頼件数上位50社・メール依頼から、2026年10月〜2027年3月の6ヶ月で6つのKPIを検証基幹・WMSは参照専用、送信は承認後のみ。費用は実証経費の上限400万円（税込）内
実証で目指す数値
担当者の作業時間
100harrow_forward10h／日
1件30分 → 3分（全件換算、本番導入後）
承認後の誤回答
0件
根拠つき下書き＋人の承認
回答までの時間
15分以内
現在は数時間〜翌営業日
実証期間・費用
6ヶ月・400万円
税込。実証経費の支援上限内
※ 件数・時間は募集ページ記載の「1日約200件」「1日最大100時間相当」から算出。金額換算の前提は p.9・p.12 に記載
© 2026 Plug AX — Confidential
02会社・ソリューション概要
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
株式会社Plug AX：受注業務のAI化を主軸に、構想と実装を分けずに提供
会社名株式会社Plug AX（旧社名：株式会社ソラグリ）
代表取締役堀之内 皓隆 東京大学工学部 システム創成学科
所在地東京都文京区
事業内容業務AIプロダクトの開発、企業へのAI導入・個別開発支援
inbox
AI受注アシスタント（主力）
電話・FAX・メールの注文や照会を読み取り、確認・入力・担当者連携・基幹システム連携までを自動化する。本提案はこの納期回答版
support_agent
AIカスタマーサポート
問い合わせの一次対応、回答案、履歴要約、エスカレーション
construction
AIコンサルティング・システム開発
業務整理、PoC、個別開発、運用改善、定着支援を一気通貫で担う
TRACK RECORD
実績と進め方
corporate_fare
東証プライム上場企業グループ業務システムの開発
rocket_launch
ベンチャー企業AI導入・開発の支援、オンボーディング
handshake
代表が顧客発見から定着まで担当ヒアリング・設計・実装・現場定着を同じ人間が行い、伝言ゲームをなくす
groups
実証体制代表＋協力エンジニア1名（実証期間中 週3日稼働）。連携・評価を分担
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02会社・ソリューション概要
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
納期回答AIアシスタント：依頼が届き、AIが処理し、担当者が承認する
テンプレートや項目マッピングを顧客に求めません。顧客が実際に送ってくるメール・FAXをそのまま読み、社内システムを参照して、承認待ちの回答案を作ります。
looks_one
依頼を読み、品目を照合する
メール本文・添付・FAXのPDFから、顧客・品番・数量・希望納期を抽出。品番の表記ゆれや顧客独自の呼び名は、受注履歴とねじ知識PDFで正しい品目に照合する
対応形式：メール本文／Excel・PDF添付／FAX（OCR）
looks_two
納期を算出し、文面と根拠を作る
基幹の受注・単価、WMSの在庫・入荷予定を参照し、顧客別の納期ルール（締め時刻、出荷リードタイム、分納可否）を適用して回答日を算出。回答フォーマットに沿った文面と、参照したデータを並べて提示する
ルール外・データ不足は「要確認」として人へ回す
looks_3
担当者が承認し、送信・記録する
担当者は根拠を見て承認をクリック。修正は担当者の確認を経て顧客別ルールに反映され、次回から同じ判断が再現される。送信は自動、回答記録はCSV出力
承認なしに顧客へ送信しない
主要な書式にそのまま対応
本文・Excel・PDF添付。テンプレート不要。読めないものは「要確認」で人へ
御社の手順どおりに
顧客別の対応ノウハウを「手順」として定義し、毎回同じ判断を再現する
使うほど精度が上がる
修正は担当者の確認を経て次回から反映。再学習の待ち時間なし
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02会社・ソリューション概要
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
画面イメージ：依頼一覧・回答案・根拠を1画面に、承認は1クリック
本日の納期依頼200件・回答案あり 171
中部精機工業（株）回答案あり
FAX M8×30 六角ボルト 他2点 納期確認
東海機械部品（株）回答案あり
メール M6×20 SUS 六角ボルト 3,000本 納期前倒し
（株）名港金属要確認
メール 特注品 図面添付 納期照会
三河産業（株）回答案あり
メール 注文No.24-1180 分納希望
（株）尾張製作所回答案あり
FAX 鍋小ねじ M4×10 10,000本
知多ホールディングス回答案あり
メール 納期変更依頼 9/20→9/12
豊橋工機（株）要確認
メール 在庫切れ品の代替品照会
宛先：東海機械部品（株）購買部 ○○様 ｜ 件名：Re: M6×20 SUS 六角ボルト 納期のご確認
いつもお世話になっております。八幡ねじ ○○です。
ご照会いただきました下記につきまして、納期をご回答いたします。
品番：M6×20 六角ボルト SUS304（全ねじ）
数量：3,000本
納期：9月11日（金）着 ※ 9月10日（木）名古屋DC出荷
在庫分 2,400本に 9月9日入荷分を充当し、一括でお届けします。分納をご希望の場合は在庫分 2,400本を 9月8日（火）着で先行出荷できます。
ご確認のほどよろしくお願いいたします。
ご照会いただきました下記につきまして、納期をご回答いたします。
品番：M6×20 六角ボルト SUS304（全ねじ）
数量：3,000本
納期：9月11日（金）着 ※ 9月10日（木）名古屋DC出荷
在庫分 2,400本に 9月9日入荷分を充当し、一括でお届けします。分納をご希望の場合は在庫分 2,400本を 9月8日（火）着で先行出荷できます。
ご確認のほどよろしくお願いいたします。
check_circle承認して送信修正する担当者へ回す
fact_check根拠
依頼の読み取り品番 M6×20 SUS 六角 ／ 3,000本 ／ 希望 9/11
WMS 在庫（名古屋DC）2,400本 ／ 入荷予定 9/9 5,000本
基幹 受注履歴前回 2026/07 同品番 2,000本 ／ 単価据置
顧客ルール15時締め・翌営業日出荷 ／ 着日回答 ／ 分納可
算出不足 600本 → 9/9 入荷で充当 → 9/10 出荷 → 9/11 着
参照したデータをそのまま表示
1クリックで送信・記録（基幹連携はCSV）
※ 画面は実証で構築する承認画面の構成案。顧客名・品番・数量は説明用の架空データ。FAXの行はフェーズ2の構成
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02会社・ソリューション概要
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
仕組み：読み取り、社内システム参照、納期算出、承認の4段で構成
mail
メール本文・Excel・PDF添付
fax
FAXPDF化 → OCR
call
電話（将来）実証の対象外
document_scanner① 読み取り・構造化
依頼を1つの形に揃える
顧客／品番／数量／希望納期／依頼種別（確認・変更・前倒し）を抽出。品番の表記ゆれは受注履歴と照合
database② 社内システム参照
inventory_2
基幹システム受注・単価・納入実績
warehouse
WMS在庫・入荷予定・拠点
rule
顧客別ルール締め時刻・LT・分納可否
menu_book
ねじ知識PDF規格・材質・代替品
参照専用。書き込みはしない
calculate③ 納期算出・文面生成
回答日と文面、根拠を作る
顧客ルールを適用して回答日を算出。回答フォーマットに沿った文面と、参照したデータを並べる。ルール外は「要確認」
touch_app④ 承認
担当者がクリック
承認 → 顧客へ送信
history記録
回答内容をCSV出力。取り込みは八幡ねじ様側
AI が処理人が判断将来拡張（実証の対象外）
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02会社・ソリューション概要
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
個別対応ノウハウを「顧客別ルール」に置き換え、依頼の多い顧客から定義して育てる
担当者の頭の中にある顧客ごとの判断を、読める手順に置き換えます。最初から全社分は要りません。依頼件数の多い顧客から定義し、承認時の修正で育てます。
顧客別ルールの例（実証で八幡ねじ様と定義）
| 項目 | ルールの例 |
|---|---|
| 締め時刻・出荷 | 15時までの依頼は翌営業日出荷、着日で回答する |
| 在庫不足時 | 入荷予定で充当できれば一括回答、不可なら分納案を添える |
| 品番の呼び名 | 顧客独自コード → 八幡ねじ品番の対応表を参照する |
| 回答フォーマット | 顧客指定の様式（Excel返信・本文のみ）を使い分ける |
| 人へ回す条件 | 特注品・図面付き・単価変更を伴う依頼は「要確認」 |
承認時の修正がルールになる
AIが回答案を作る顧客ルールを適用
担当者が修正して承認例：「この顧客は着日でなく出荷日で回答」
次回から同じ判断を再現確認済みのルールだけ有効化
修正内容を
ルールに追記担当者の確認つき
ルールに追記担当者の確認つき
※ ルールは八幡ねじ様の担当者が確認したものだけを有効にする。AIが勝手にルールを書き換えることはない
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03ニーズ企業の現状課題
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
1件30分のうち22分は「探す・読む・転記する」に消え、100時間/日に積み上がる
納期回答1件の作業と所要時間（ヒアリング前の推定）
受信・振り分け
依頼を読む
基幹・WMSで探す
納期を決める
書く・送る・記録
3分
メール・FAXを担当者に振り分け
7分
書式の違う依頼から品番・数量・希望日を読み取る
10分
基幹で受注・単価、WMSで在庫・入荷予定を検索
5分
顧客ごとの締め・LT・分納可否を思い出して判断
5分
文面を書き、送信し、基幹に回答を記録
AIが下書きする工程（22分）人が判断し承認する工程（5分）自動振り分けで消える工程（3分）
30分のうち、人にしかできない判断はどれだけか
3分
22分 読む・探す・転記する（AIが下書き）
5分 納期の判断
承認に残る5分も、根拠が並んだ画面なら3分に縮む。実証ではこの配分を実測して置き換える
だから、時間は件数ではなく「手作業の質」で決まる
- 依頼の書式は顧客ごとに異なり、読み取りに毎回頭を使う
- 基幹とWMSを別々に検索し、結果を人が突き合わせる
- 顧客別の納期ルールは担当者の記憶にあり、人が変わると再現できない
- EDIで自動化できたのは一部。顧客が多様で少量多品種のため、EDIに乗る顧客は少ない（募集ページ記載）
現在の手作業（募集ページ記載）
約200件／日 × 30分 = 最大100時間／日
月20営業日で約2,000時間、年間で約24,000時間相当
※ 工程別の所要時間は「1日最大100時間相当 ÷ 約200件 = 30分」を工程に配分した推定値。実証の業務分析（10月）で実測し置き換える
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03ニーズ企業の現状課題
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
工数と誤回答は同じ3つの原因から生まれ、合わせて年約9,100万円の損失になる
原因と結果のつながり
不定形の入力
メール・FAX・添付の書式が顧客ごとに違う
手作業の転記
基幹・WMS・メールの間を人が橋渡しする
属人の知識
顧客別の納期ルールが担当者の記憶にある
工数の膨張
最大100時間/日、繁忙期に回答が遅れる
誤回答（誤受注につながる）
数量・品番・納期の読み違い、転記ミス
だから、損失は2つ合わせて見積もる
| 損失 | 計算 | 年額 |
|---|---|---|
| 工数 | 24,000時間 × 3,000円/時間 | 約7,200万円 |
| 誤回答の対応 | 48,000件 × 誤り率2% = 960件 × 1件あたり2万円（再手配・再配送・信用低下） | 約1,900万円 |
| 合計 | 約9,100万円 |
- 原因が同じなので、入力の構造化・システム参照・ルール化を1つの仕組みで行えば両方に効く
- 誤回答は金額より「顧客からの信頼」への影響が大きく、件数を減らすこと自体に価値がある
※ 時間は募集ページの「最大」値ベースの上限見積。時間単価3,000円は営業事務の人件費＋間接費の想定。誤り率2%は手入力受注の一般的な誤り率1〜4%（米国Ventura社の公開資料）の下限寄りを採用し、納期の誤回答が受注・出荷ミスにつながる前提で代用。1件2万円は再手配・再配送と対応工数の想定
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03ニーズ企業の現状課題
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
EDIとRPAは顧客側の協力が前提。顧客に何も求めない方式がEDIに乗らない残りを覆う
3つの方式の比較
| 観点 | EDI | RPA・書式テンプレート | AIエージェント（本提案） |
|---|---|---|---|
| 顧客側の導入作業 | システム接続が必要 | 書式の統一を依頼 | 不要。今のメール・FAXのまま |
| 対応できる依頼形式 | 定型データのみ | 決めた書式のみ | 不定形の本文・添付・FAX |
| 1,600社への広がり | 接続できた顧客のみ | 書式を守る顧客のみ | 全顧客が対象 |
| 処理の確実性 | 完全自動で誤りなし | 書式が崩れると停止 | 人の承認が必要（確実性は承認で担保） |
| 顧客・ルールの変更 | 接続の改修が必要 | シナリオの作り直し | ルール追記で対応 |
| 導入までの期間 | 数ヶ月／社 | 数週間／書式 | 顧客側作業ゼロ。ルール整備順に段階拡大 |
その観点で最も優れる方式
だから、EDIを置き換えず補完する
- EDIが動いている顧客はそのまま。AIはEDIに乗らない残りの依頼を担当する
- AIの弱点である確実性は、承認画面の根拠表示と「要確認」への振り分けで補う
- 将来EDIに移行する顧客が出ても、AIが構造化したデータをそのまま渡せる
実証で確かめること
承認なしで通せる割合を測る
実証終了時に無修正承認率 70%以上、本番導入後に 80%。承認が必要なぶんの手間を「1件3分」に収める
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04実現したい将来像
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
将来像：担当者は「回答を作る人」から「回答を確認する人」へ
1日100時間の手作業を約10時間の承認と例外対応に変え、空いた時間を顧客対応と提案に使える状態を目指します。
現在
担当者の作業時間最大100時間/日
回答までの時間数時間〜翌営業日
誤回答手入力の1〜4%
顧客別ルール担当者の記憶
繁忙期・退職時回答が滞る
arrow_forward
本番導入後（目標）
担当者の作業時間約10時間/日
回答までの時間15分以内
誤回答承認後 0件
顧客別ルール読める手順として共有
繁忙期・退職時誰が承認しても同じ判断
※ 現在の数値は募集ページ記載の件数・時間と、手入力受注の一般的な誤り率（米国Ventura社の公開資料）に基づく。回答までの時間の現状は10月のヒアリングで実測する。目標値は実証KPI（p.16）と同じ
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04実現したい将来像
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
年24,000時間のうち21,600時間を減らし、誤回答と合わせ年約8,200万円の効果
納期回答にかかる年間時間の削減（時間／年、本番導入後の見込み）
担当者の作業時間AIが担う時間
だから、金額換算では年約8,200万円
| 効果 | 計算 | 年額 |
|---|---|---|
| 工数の削減 | 21,600時間 × 3,000円 | 約6,500万円 |
| 誤回答の削減 | 960件 × 90%減 × 2万円 | 約1,700万円 |
| 合計 | 約8,200万円 |
実証後の利用料との比較
月額30〜50万円
年360〜600万円で効果額の1割以下。本番導入の初期費用は別途見積（p.21）
※ 年間時間 = 100時間/日 × 20営業日 × 12ヶ月（募集ページの「最大」値ベース）。工程別の削減は p.8 の配分に基づく。時間単価・誤り率・1件あたり損失の前提は p.9 と同じ。誤回答のKPI目標は0件だが、金額換算は保守的に90%減で置く
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04実現したい将来像
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
違うのは顧客ルールと参照先だけなので、県内の製造卸・商社へ型のまま展開できる
横展開の型 — 共通部分と会社ごとに定義する部分
| 区分 | 内容 | 展開時の作業 |
|---|---|---|
| 共通（変えない） | 依頼の読み取り・構造化、承認画面、基幹・WMSへの参照コネクタ、ルール反映の仕組み | 設定のみ |
| 会社ごとに定義 | 顧客別ルール、納期算出の条件（締め・リードタイム・拠点）、回答フォーマット、品番対応表 | 2〜4週間のヒアリングと定義 |
| 接続先 | 各社の基幹・WMS・メールサーバー（参照専用） | CSV連携なら1〜2週間 |
- 八幡ねじ様の実証で「ねじ・締結部品」の品番照合とルール定義の型ができる
- 八幡ねじ様の取引先・同業へ、成果報告会（2027年3月）と共同での紹介を通じて展開する
だから、対象は愛知県内の「多品種少量×手作業の受注」を抱える企業
- 愛知県は製造品出荷額が全国1位。部品・資材の商社と中小メーカーが集積している
- メール・FAXでの納期照会・注文は、ねじ以外の部品・工具・資材の商社でも同じ構造（実証の計画策定中に県内の同業・取引先3社へヒアリングして確認する）
- 募集ページにあるとおり「限られたリソースでの少量多品種対応」は県内中小企業に共通の課題
実証後の展開計画（2027年度）
県内3〜5社へ導入
八幡ねじ様を1社目に、成果報告会で同業・取引先2社との面談を確定し、eiicon事務局・県の支援機関経由の紹介も併用する。1社あたり導入3〜6週間、月額30〜50万円
※ 製造品出荷額：経済産業省「経済構造実態調査」に基づく都道府県順位
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05ロードマップ
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
6ヶ月の実証で型を作り、2027年度に本番導入、その後FAX・電話と県内他社へ広げる
フェーズ1 実証（本プログラム）
2026年10月 〜 2027年3月
- 対象：依頼件数上位50社・メール依頼
- 読み取り・納期算出・承認画面を構築
- 基幹・WMSは参照専用で接続
- 並走運用でKPIを実測、成果報告会で公開
フェーズ2 本番導入
2027年4月 〜 9月
- 対象を1,600社全体へ拡大
- FAX（OCR）依頼を追加
- 回答記録の基幹連携を自動化
- 初期費用は別途見積＋月額30〜50万円
フェーズ3 業務範囲の拡張
2027年10月 〜
- 納期回答から受注入力・見積へ拡張
- 電話依頼の文字起こし連携
- 顧客別ルールを営業全体の知識として活用
並行 県内他社への展開
2027年度 〜
- 八幡ねじ様の型を県内3〜5社へ
- 同業・取引先への共同紹介
- 導入3〜6週間の標準手順を整備し、導入・運用担当を1〜2名増員
| フェーズごとの判断基準 | フェーズ1 → 2 の条件 | フェーズ2 → 3 の条件 |
|---|---|---|
| 数値 | p.16 の6項目中5項目以上を達成（無修正承認率 70%以上と承認後の誤回答 0件は必須） | 1,600社で無修正承認率 80%以上、FAX抽出精度 90%以上 |
| 体制 | 現場担当者が単独で承認運用できる | ルールの追記を八幡ねじ様側で完結できる |
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06実証の目的・検証項目・内容
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
仮説は3つ：依頼を読めるか、納期を算出できるか、承認運用で1/10になるか
| 仮説 | 確かめること | 検証方法 | 合格の基準 |
|---|---|---|---|
| H1 | 読める 顧客ごとに書式の違うメール・添付から、品番・数量・希望納期を正しく抽出できる | 過去の依頼メール1,000件を使い、当時の回答メールと受注データを正解としてAIの抽出結果を項目ごとに照合する。不一致だけ担当者が確認する | 項目単位の抽出精度 95%以上 品番の照合一致率 95%以上 |
| H2 | 算出できる 基幹・WMSの参照と顧客別ルールで、担当者と同じ納期回答日を出せる | 上位50社の過去回答500件について、AIの算出日と実際の回答日を比較する。不一致はルール不足か判断の揺れかを分類する | 納期算出の一致率 90%以上 不一致の原因がルール追記で解消できる |
| H3 | 1/10になる 根拠つき下書きを承認する運用で、担当者の作業時間が1件30分から3分に減る | 1月後半〜2月に担当者2名が実業務で承認運用を行い、作業時間・無修正承認率・承認後の誤回答件数・回答までの時間を承認画面のログから日次で記録する | 1件あたり作業時間 3分以下 無修正承認率 70%以上 承認後の誤回答 0件 |
実証の目的
- 本番導入の可否を、八幡ねじ様の実データと実業務で判断できる状態にする
- 県内他社へ展開できる「型」が成り立つかを確かめる
実証で扱わないこと
- 基幹・WMSへの書き込み（回答記録はCSVで八幡ねじ様側が取り込む）
- FAX・電話の依頼（FAXはフェーズ2、電話はフェーズ3）
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06実証の目的・検証項目・内容
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
6つの検証項目に目標値を置き、5項目以上の達成で本番導入を判断する
検証項目と目標値
| 検証項目 | 現状 | 中間（12月末・影運用） | 最終（2月末・承認運用） | 仮説 |
|---|---|---|---|---|
| 抽出精度（項目単位） | 人手（未測定） | 90% | 95%以上 | H1 |
| 納期算出の一致率 | 人手（未測定） | 80% | 90%以上 | H2 |
| 無修正承認率（影運用中は一致率） | — | 一致率 60% | 70%以上 | H3 |
| 1件あたり作業時間 | 30分 | — | 3分以下 | H3 |
| 回答までの時間（受信→送信） | 数時間〜翌営業日 | — | 15分以内 | H3 |
| 承認後の誤回答 | 推定2% | — | 0件 | H3 |
影運用中はAI案を顧客へ送らないため、作業時間・回答時間・誤回答は承認運用（1月後半〜）で測る
測り方
- 抽出精度・算出一致率は過去データで測り、当時の回答メール・受注データを正解とする
- 作業時間・回答時間・承認率・誤回答は1月後半〜2月の実業務で、承認画面のログから自動集計する
- 誤回答は「顧客から訂正の連絡があった件数」で数え、原因をAI・ルール・人に分類する
本番導入の判断
6項目中5項目以上で移行
無修正承認率と承認後の誤回答は必須。未達の項目は原因と対策を成果報告会で示し、フェーズ2の条件にする
※ 「現状」の誤回答2%は手入力受注の一般的な誤り率に基づく推定。回答までの時間の現状とあわせ、10月の業務分析で実測する
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06実証の目的・検証項目・内容
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
依頼件数上位50社のメール依頼を対象に、影運用から承認運用へ2段階で進める
実証の範囲 — 依頼の入口のうち扱うもの
EDI
メール（本文・添付）
FAX
電話
本実証の対象対象外（EDIは現状維持、FAX・電話は次フェーズ）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象顧客 | 依頼件数の上位約50社。10月に受注データで件数比率を確認し（想定6割以上）、届かなければ上位100社に広げる |
| 対象の依頼 | 納期確認・納期変更・前倒し依頼。特注品・図面付きは「要確認」として人へ回す |
| データ | 過去1年分の依頼メールと回答、受注データ、顧客別対応メモ、ねじ知識PDF、回答フォーマット |
| システム接続 | 基幹・WMSは参照専用。API がなければ日次CSVで代替する |
| 利用者 | 営業部門の担当者2名が承認運用を行う |
だから、運用は2段階で切り替える
段階1 影運用（12月〜1月前半）
AIは回答案を作るが顧客には送らない。担当者は従来どおり回答し、AI案と突き合わせる
不一致はルール不足か判断の揺れかを分類し、週次でルールへ反映する
段階2 承認運用（1月後半〜2月）
担当者は承認画面から回答する。修正内容は即ルールへ反映する
作業時間・承認率・誤回答を日次でログから集計する
- 段階1で一致率 60%に達したら段階2へ進む
- 段階2で問題が出た顧客は段階1へ戻し、2週間で改善しなければ対象から外す
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07実証体制と両社の役割
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
八幡ねじ様が現場・データ・ルールの監修を、Plug AXが設計・開発・評価を担う
実証体制
株式会社八幡ねじ
営業部門責任者 実証の責任者、判断と優先順位
営業担当者 2名 業務ヒアリング、影運用・承認運用
情報システム担当 基幹・WMSの参照手段、データ提供
株式会社Plug AX
堀之内（代表） プロジェクト管理、業務分析、設計、開発
協力エンジニア 1名 基幹・WMS連携、評価データの集計（週3日稼働）
週次定例 30分 進捗と不一致の分類を両社で確認
eiicon 事務局メンター 事業化・展開の助言、成果報告会
役割分担
| 作業 | 八幡ねじ様 | Plug AX |
|---|---|---|
| 業務分析・ヒアリング | 担当者が参加、現状の手順を説明 | 実施、工程と時間を実測 |
| データ提供 | 依頼メール・受注データ・対応メモ | 匿名化・保管方針を提示 |
| 顧客別ルールの定義 | 内容の監修、有効化の判断 | 過去の回答から下書き、整理 |
| 開発・接続 | 参照手段（API・CSV）の提供 | 読み取り・算出・承認画面の開発 |
| 影運用・承認運用 | 担当者2名が運用 | 日次で不一致を分析、改善 |
| 評価・報告 | 結果の確認、本番導入の判断 | 集計、報告書、成果報告会の資料 |
主担当
© 2026 Plug AX — Confidential
07実証体制と両社の役割
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
承認なしに顧客へ送らず、基幹に書き込まず、データは国内で扱う
想定される懸念と対応
| 懸念 | 対応 |
|---|---|
| 誤った内容が顧客に届く | 送信ボタンは担当者だけが押せる。AIは下書きと根拠の提示までで、自動送信の機能を持たせない |
| 基幹・WMSのデータを壊す | 接続は参照専用。回答記録の連携はCSV出力とし、取り込みは八幡ねじ様側で行う |
| 顧客情報・受注データの外部流出 | 処理は国内リージョンで行い、AIモデルの学習にデータを使わない契約のAPIを利用する。実証終了後、預かったデータは削除する |
| 納期の算出根拠が分からない | 承認画面に参照したデータとルールを表示する。ルール外・データ不足は「要確認」として人へ回す |
| 担当者以外が承認してしまう | 承認画面はアカウント制で、承認者と時刻をログに残す |
データの扱い
- 秘密保持契約を締結してからデータを受領する
- 顧客名・担当者名は分析用データでは仮名化し、承認画面でのみ実名を表示する
- アクセスはplug-axの2名に限定し、作業端末と保管先を八幡ねじ様に報告する
- データの保管場所・削除の完了を実証報告書に記載する
原則
AIは提案、人が決定
顧客へ届く内容と社内システムの変更は、すべて八幡ねじ様の担当者の操作で行う
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08実証スケジュール
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
10月に計画とデータ受領、11〜12月に構築、1〜2月に並走運用、3月に成果報告
| 作業 | 2026年10月 | 11月 | 12月 | 2027年1月 | 2月 | 3月 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 計画策定・業務分析ヒアリング、工程の実測、KPIの確定 | ||||||
| データ受領・ルール下書き10月に受領（八幡ねじ様）、上位50社のルール（Plug AX） | ||||||
| 読み取り・照合の構築と精度検証H1：過去メール1,000件で抽出精度 | ||||||
| 納期算出・基幹参照・承認画面H2：過去回答500件で一致率 | ||||||
| 影運用AI案と担当者の回答を突き合わせ | ||||||
| 承認運用・効果測定H3：作業時間・承認率・誤回答を日次集計 | ||||||
| 報告書・成果報告会本番導入の判断、展開計画 | ||||||
| 節目 | キックオフ | 中間レビュー | 効果測定完了 | 成果報告会 |
Plug AX が主担当八幡ねじ様が主担当両社並走運用 = 影運用＋承認運用。週次定例を通して実施
※ プログラム日程（9月下旬 シーズ企業決定、10月以降 計画策定、11月以降 実証開始、2027年3月中旬 成果報告会）に合わせた案。キックオフ後に八幡ねじ様と確定する
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09実証にかかる概算費用
①概要②会社③課題④将来像⑤ロードマップ⑥実証⑦体制⑧日程⑨費用
実証費用は税込400万円で支援上限内、実証後は月額30〜50万円で効果額の1割以下
実証費用の内訳（税込）
| 項目 | 内容 | 金額 |
|---|---|---|
| 業務分析・要件定義 | ヒアリング、工程の実測、ルールの下書き、KPI設計 | 60万円 |
| 読み取り・納期算出エンジン | 依頼の構造化、品番照合、顧客別ルールの適用、文面と根拠の生成 | 150万円 |
| 基幹・WMS 参照連携 | API または日次CSVでの参照、回答記録のCSV出力 | 70万円 |
| 承認画面 | 依頼一覧、回答案、根拠表示、承認・修正・送信、操作ログ | 50万円 |
| 評価・報告 | 影運用・承認運用の集計、報告書、成果報告会資料 | 40万円 |
| インフラ・AI API 利用料 | 国内リージョンの実行環境、AIモデルのAPI利用料（実証期間分） | 30万円 |
| 合計 | 実証経費の支援上限 400万円（税込）の範囲内 | 400万円 |
実証後の費用
- 本番導入時の初期費用：フェーズ2の範囲（1,600社への拡大、FAX追加、記録連携の自動化）で別途見積
- AI APIの利用料は月額に含める。1件あたり約20円、月4,000件で約8万円の想定で、月額の3割以下
- 県内他社への展開は1社ごとに導入費用と月額を設定する
実証後の利用料（想定）
月額30〜50万円
年360〜600万円。効果額 約8,200万円/年の1割以下。実証中の金銭負担はなし（現場工数は担当者2名の参加のみ）
※ 開発・分析・評価の370万円は単価5万円/人日 × 約74人日で算出。金額は本応募時点の概算で、キックオフ後の計画策定で八幡ねじ様と確定する
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APPENDIXリスクと対応
実証の主なリスクは4つあり、それぞれに代替手段を用意している
| リスク | 兆候 | 対応 |
|---|---|---|
| 基幹・WMSの参照手段が実証期間に間に合わない | API が未整備、情報システム担当の工数が取れない | 日次CSVエクスポートで代替する。在庫・入荷予定は前日時点の値で算出し、差分は承認時に担当者が確認する |
| 顧客別ルールの整理に現場の時間がかかる | ヒアリングの時間が確保できない、ルールが言語化できない | 対象を上位50社から上位20社に絞り、残りはフェーズ2へ回す。過去の回答メールからAIがルールを下書きし、担当者は確認だけを行う |
| 無修正承認率が上がらない | 影運用で一致率が60%に届かない、修正が特定の顧客に偏る | 不一致を「ルール不足・判断の揺れ・データ不足」に分類し、週次でルールへ反映する。改善しない顧客は対象から外して報告する |
| 添付の書式が多様で読み取れない | Excel・PDF添付の抽出精度が90%に届かない | 書式ごとに件数を集計し、上位の書式から対応する。残りは本文だけ抽出し添付は「要確認」で人へ回す |
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CLOSEまとめ
実証開始に必要なのは、サンプルデータ・基幹の参照手段・現場担当者2名の3点
八幡ねじ様にお願いしたいこと
- 1過去1年分の依頼メールと回答、受注データ秘密保持契約の締結後、10月中に受領。分析用は仮名化して扱う
- 2基幹・WMSを参照する手段API または日次CSV。書き込みは行わない
- 3営業部門の担当者2名の参加10月の業務ヒアリングと、1月後半〜2月の承認運用
実証の終わりに八幡ねじ様に残るもの
- 1上位50社の顧客別ルールと品番対応表担当者が変わっても読める形の業務知識
- 2実データで測ったKPIと本番導入の判断材料抽出精度・算出一致率・承認率・作業時間・誤回答
- 3本番導入と県内展開の計画フェーズ2の範囲・費用・体制、成果報告会での発信
審査基準への対応
| 審査基準 | 本資料での根拠 | 該当ページ |
|---|---|---|
| 事業親和性 | 募集テーマの4つの要求技術（構造化・顧客別解読・納期算出・社内参照エージェント）を仕組みの4段にそのまま対応させた | p.2, 6, 8〜10 |
| 持続可能性・収益構造 | 効果額 年約8,200万円に対し月額30〜50万円。実証後の費用と展開時の課金を明示 | p.12, 21 |
| 実現可能性 | 3仮説・6KPI・2段階運用・参照専用接続・リスクごとの代替手段 | p.15〜20, 22 |
| 地域展開性 | 共通部分と会社ごとの定義を分けた型、県内同業・取引先への展開手順 | p.13〜14 |
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株式会社Plug AX 代表取締役 堀之内 皓隆
東京都文京区
本資料は TECH MEETS 2026（愛知県 × eiicon）株式会社八幡ねじ様のテーマへの応募資料です。記載の数値は募集ページの情報と公開資料に基づく概算で、実証の計画策定時に確定します。