ダッシュボード/ 経営ダッシュボード
AI業務OS 稼働中
基幹・既存連携
業務管理部
久留米本社
印刷業界に特化したAI業務OS ─ 印刷見積AIを主役に、現場の下処理をAIが自動で回します
印刷見積AI・受注AI-OCR・制作データ一元管理・校正進行が稼働中。「AIを自分たちで使う研修」ではなく、御社の見積ロジックを要件定義で言語化して成果物(自動化)が残る現場密着型。本日 38件 の定型作業をAIが自動処理しました。
本日
38
AI自動処理した件数
手作業換算 約5.2h削減
自動化
3.5
受注1件あたり処理時間
12分 → 3.5分(▲71%)
見積
即日 回答
見積リードタイム
平均1.5日 → 当日
品質
0
表示・刷り直しの流出
AIが事前に126件指摘
AI処理ライブフィード LIVE
業務別 削減効果(月)
受注処理(FAX/メール)
▲88h
印刷見積の作成
▲42h
制作データ手配
▲26h
校正進行・督促
▲28h
食品表示チェック
▲34h
社内問い合わせ対応
▲22h
月間 合計削減(試算)
約240時間
※ デモ用の概算値。実数値は業務量ヒアリング後に精緻化します。
印刷見積AI 主役
面付け→原紙メーター→機械選定まで、御社の見積ロジックを学習してAIが概算
制作データ一元管理
デザイン/CAD/木型の最新版をAIが判定し工場手配。営業の二重入力を解消
n8n × RPA × AIエージェント
なぜRPAやエージェントでなくn8nか。シンプル・安い・速い・壊れにくい理由
システム連携マップ
丸信様の印刷基幹(ピクシス・四季・スクラッチ)はそのままに、n8nを「統合HUB」として中央に置き、AI処理(印刷見積・受注OCR・制作データ集約・表示チェック)を後付けで束ねます。基幹を入れ替える提案ではありません。基幹への書込はAPI/CSV取込/RPAのいずれかで接続します。
入力 / 受信
FAX / 複合機
発注書・校正戻し
メール / 添付
発注・入稿データ
EC / 通販サイト
ラベル小ロット受注
AI処理(新規・後付け)
印刷見積AI
面付け/機械選定/原紙
受注AI-OCR
商品名→品番特定
制作データ集約AI
最新版→工場手配
表示チェックAI
表示法/アレルゲン
n8n 統合HUB
セルフホスト / 全業務を束ねる
既存基幹 / 業務(そのまま活用)
ピクシス / 四季
印刷基幹(紙器・シール)
スクラッチ
自社開発・原価計算
制作データ
デザイン/CAD/木型
AI店長 / FAQ
見積ロジック・仕様
アウトプット
受注/発注データ
基幹へ自動登録
見積書 / 指摘票
PDF自動生成
担当者へ通知
要確認のみ人へ
n8n自動化ワークフロー
代表例「FAX受注の自動処理」。ノードをデータが流れる様子をご覧ください。下段に「RPA・AIエージェントではなくn8nを選ぶ理由」「基幹システムへの繋ぎ方(API/CSV/RPA)」を整理しています。n8nはAIではなく、既存ツールをデータ・APIでつなぐ基盤です。
受注AI-OCRフロー(n8n)
AIノード内蔵
n8n セルフホスト稼働中
FAX受信
複合機→PDF
AI-OCR読取
手書きも認識
品番突合AI
カタログマスタ照合
人の確認
要確認のみ
基幹へ登録
CSV/API
担当へ通知
完了/例外
なぜ「RPA」ではなく「n8n」で置き換えるのか
商談トーク用
RPAは「人間の画面操作を録画して再生」する仕組み、n8nは「システム間をデータ・APIで繋ぐ」仕組みです。丸信様の業務は「FAXの商品名→品番への変換」「食品表示の判定」などAIの読取・判断が主役のため、AIを内蔵できるn8nが適しています。
RPA(WinActor / UiPath 等)
画面操作の再現が中心。クリック・入力を録画して動かす
OCRやAI判断は苦手(別ツールを継ぎ足す必要)
画面レイアウトが変わると止まる=脆い/保守が属人化
ロボット台数ライセンス課金が積み上がる
シナリオは基本1本ずつ作り直しで資産が積み上がりにくい
n8n(PFS推奨基盤)
データ・APIで連携。読取・判断・文章生成までを一気通貫
AI(OCR・LLM)がネイティブ。品番変換・表示チェックが得意
データ層で動くので画面変更に強い・壊れにくい
セルフホストで台数課金なし。横展開してもコストが増えない
ノードの組合せが自社資産化。1業務から繋ぎ広げられる
棲み分けの整理: 汎用的なチャット・議事録・社内FAQ=汎用GenAI、受注・見積・表示チェックのような業務特化=n8n。RPAの単純な置き換えではなく「AI時代に合った自動化基盤への移行」という位置づけです。
「AIエージェント」ではなく「ワークフロー」を勧める理由
商談トーク用
同じ成果物でも、業務を分解して作ったものを n8n で繋ぐ「ワークフロー」の方が、自律的に動く「AIエージェント」よりシンプル・安い・速い・壊れにくい。エージェントは行ける範囲が限られ(例:ツールによってはGoogle Workspaceに入れない等)、繋ぎ込みの工夫が要りますが、ワークフローは既存ツールをつなぐだけ。レガシーな社員でも「AIが始まった感」なく、昨日までの作業がなくなります。
AIエージェント(自律実行)
自律的に動く分、習熟・運用の負荷が大きい
到達できる範囲・連携先に制約が出やすい
「AIを使いこなす」前提で抵抗勢力が出やすい
用途が合えば作成も可。並行採用もします
n8nワークフロー(PFS推奨)
工程を分解→繋ぐだけ。安い・速い(1業務2週間規模)
既存ツールに乗るので繋ぎ込みを意識せず使える
能動的に「AIを開く」必要なし=抵抗が出にくい
昨日までの作業が消える=純粋に楽になる
進め方:一大DXで数百万〜数千万を一括投資するより、1業務ずつ安く速く。まず業務フローを丸信様と一緒に可視化し、ワークフロー候補を多数ご提案、優先度の高いものから作っていきます(要件定義は伴走に含みます)。
基幹システム(ピクシス/四季/スクラッチ)への繋ぎ方
オンプレ/クラウド両対応
基幹は入れ替えません。各プロセス(OCR読取・チェック・見積入力など)を個別に作り、それを n8n が繋ぎます。基幹への書込は、つなぎやすい順に3段階で検討します。オンプレでもクラウドでも対応可能です。
API(理想)
APIがあればほぼ楽勝でデータ連携。最も安定・高速。
CSV取込
APIが無い場合、基幹のCSV入庫機能向けにCSVを自動生成して流し込み。
RPA(最終手段)
それも無ければRPAで画面入力。ただし起点は人でなくAIワークフローが自動発火
受注AI-OCR 自動化の最有力
FAX・メールの発注書をAIが読取り、商品名・略称→正式品番をカタログマスタと突合。担当者は要確認だけ見て承認、基幹へ自動連携します。
FAX発注(フジ食品様)
メール発注(九州ベーカリー様)
受信トレイ 12
受信FAX原本
AI読取り済
御 発 注 書
FROM: フジ食品 株式会社
TEL 0942-XX-XXXX / FAX 0942-XX-XXXX
2026年6月13日 09:14 受信
株式会社丸信 御中  いつもお世話になっております。
下記の通り発注いたします。納期厳守でお願いします。
品名数量納品希望
イチゴジャム ラベル (前回と同じ)20,0006/20
ブルーベリーJAM ラベル15,0006/20
ギフト箱 中 白8006/25
※ジャムラベル、いつもの原反でお願いします。箱は前回の色校了品で。
フジ食品
承認印
AI抽出フィールド
1
発注元
フジ食品株式会社
99%
2
明細①
イチゴジャム ラベル 20,000
97%
3
明細②
ブルーベリーJAM 15,000
88%
4
明細③
ギフト箱 中 白 800
96%
5
納期
6/20・6/25
90%
品番自動突合(カタログマスタ照合)
FAX上の表記AI特定 品番数量判定
イチゴジャム ラベルLB-FJ-1021
原反:アート紙/4色
20,000 確定
ブルーベリーJAMLB-FJ-1044?
候補2件・要確認
15,000 確認
ギフト箱 中 白BX-GIFT-M-W
前回色校了品 流用
800 確定
「前回と同じ」「いつもの原反」をフジ食品様の過去発注履歴から解決。3明細中2件を自動確定、1件のみ人へ。
制作データ一元管理 営業部門の二重入力を解消
引き合い〜打ち合わせで作るデザインデータ・CADデータ・木型/葉型を案件単位で集約。注文確定時に「どれが最新版か」をAIが判定し、工場手配に必要な一式を自動で揃えます。今は基幹・顧客管理と切り離されている制作データを横串でつなぎます。
いまの状態(二重入力・属人)
  • デザイン/CAD/木型データがバラバラの場所に点在
  • 注文が来たら営業が最新版を全員にばらまく
  • 「どれが最新か」を人が集めて工場へ手配
  • 制作データが顧客管理と完全に分断されている
AI集約後(一元管理)
  • 案件単位でデザイン/CAD/木型を自動集約
  • 更新日・校了フラグから最新版をAIが判定
  • 工場手配に必要な一式をワンクリックで束ねて通知
  • 顧客プロファイル・受注・見積と横串で連動
案件:フジ食品|春limitedラベル 注文確定
最新版をAI判定
種別ファイル更新状態
デザインFJ_spring_label_v4.ai6/28 17:02 最新・校了
デザインFJ_spring_label_v3.ai6/25 11:20旧版
CADFJ_diecut_60x80.dxf6/26 09:40 最新
木型木型No.MK-1187(流用)2025/09 登録既存流用
デザインFJ_spring_label_営業修正.ai6/29 20:15 要確認
v4が校了・最新ですが、6/29に営業修正版が後から追加されています。どちらを工場手配に使うか1点だけ確認すれば、残りは自動で束ねます。
工場手配パッケージ(AI生成)
「最新版を判定して工場手配」を押すと、必要データ一式を束ねます
連動先
印刷基幹(ピクシス/四季):品番・工程と紐付け
取引先プロファイル:定番品番・指定原反
校正進行:校了フラグを自動反映
印刷見積AI 本提案の主役
仕様を入れると、面付け(横×縦取り)→原紙メーター・幅→原紙材料費(紙代が約8割)機械選定(輪転機/平打ち/箔押し等)まで、丸信様の原価計算ロジックでAIが概算。「AIに丸投げ」ではなく、要件定義で営業の頭の中の判断を言語化して実装します。
進め方 ─ 見積AIは「地味な要件定義」から始まります
商談トーク用
印刷の見積はニッチで、原価計算に数式が複雑に入り、「この機械でやる/この機械じゃダメ」は営業の頭の中の知識です。だからこそ、まず御社のロジックを理解・言語化し、それをAIに教え込みます(Mブースター・建設業の見積AIと同じ進め方)。魔法ではなく、実態を勉強して再現する工程です。
見積ロジックの理解
面付け・原紙メーター計算、機械選定の判断基準、加工費の積み方を要件定義でヒアリング。営業が複数なら複数名の知恵を集約
マスター・ロジックを言語化
原紙単価・歩留り・機械パターンをマスター化(建設業の部材マスターと同じ発想)。AIが下書き→「これで合ってますか?」で確定。
AIに実装・学習
汎用の有名LLM+御社ロジックで実装。営業の手直しを再学習し精度を上げ続けます。基幹(スクラッチ)の計算式も学習元に。
仕様入力
お客様要件(原材料・加工が決まる)
抜き加工 冷凍対応(耐久) 箔押し(金) ラミネート
AI自動判定(入力に追従)
面付け:
シート数:
原紙:
推奨機械:
金額・面付けはデモ用の概算ロジックです。実際は丸信様の原紙単価表・歩留り・機械選定基準を学習させます。
AI見積結果
左で仕様を入力し「AIで見積を生成」を押してください
校正進行管理AI
入稿〜初校〜色校〜校了の進行をAIが可視化。滞留案件を自動検知して督促ドラフトを作成、校了前にはAIが版差分を点検します。
入稿待ち 2
フジ食品|春limitedラベル
入稿データ未着 / デザイン確認中
営業1課納期 6/28
有明海苔|のり箱 改版
原稿待ち
営業2課納期 7/3
初校 2
九州ベーカリー|食パン袋
3日 滞留 客先確認待ち
営業1課納期 6/22
ひのもと製菓|焼菓子ラベル
初校送付済
営業3課納期 6/30
色校 1
筑後ハム|ギフト化粧箱
色校立会 6/16 予定
営業2課納期 7/5
校了 → 製造 2
フジ食品|イチゴJAMラベル
校了済 製造手配済
完了納期 6/20
九州ベーカリー|定番5種
校了済
完了納期 月末
AI進行アシスト
「九州ベーカリー|食パン袋」が初校で3日滞留しています。客先の確認が止まっている可能性 → 右上「督促ドラフト」で丸信の文体に合わせたメールを自動作成します。
「筑後ハム|ギフト化粧箱」は色校前。AI版差分チェックで、前回校了データとの文字・バーコード・配置の差分を自動抽出できます。
食品表示・衛生チェックAI 丸信の強みを強化
食品ラベルの原材料・アレルゲン・食品表示法・景品表示法をAIが自動点検。刷り直し・表示ミス流出をゼロに近づけます。丸信様の「食品衛生・表示サポート」をAIで武装化。
校正中ラベル(フジ食品|イチゴジャム)

名 称 / いちごジャム

原材料名いちご(国産)、砂糖、ゲル化剤/酸味料、香料
アレルゲン(記載なし)
内容量200g
賞味期限枠外上部に記載
保存方法直射日光を避け常温保存
製造者フジ食品株式会社 福岡県久留米市…
栄養成分100gあたり エネルギー250kcal…
※ 校正中データ(デモ)。下線部はAI指摘箇所
AI指摘リスト
未チェック
「AIチェック実行」を押すと、表示法・アレルゲンの観点で点検します
AI店長(社内ナレッジ)
見積ロジック(機械選定・面付け・原紙計算)・仕様・規格・過去案件・表示ルールを、ベテランの代わりにAIが即答。「この数量だと輪転機?平打ち?」「あの品番の原反は?」がチャットで解決し、属人化を解消します。
丸信AI店長
社内ナレッジ・過去案件・表示ルールを参照
オンライン
機械選定(輪転/平打)は? 面付け・原紙計算は? LB-FJ-1021の仕様は? 冷凍対応の原反は? フジ食品の注意点
こんにちは。丸信AI店長です。品番の仕様、原反・色数、最小ロット、納期目安、食品表示ルール、取引先ごとの注意点などをお答えします。上のボタンか、下の入力欄からどうぞ。
取引先プロファイル
取引先ごとの定番品番・原反・文体・過去の指摘事項をAIが束ね、受注OCRや見積・表示チェックの精度を底上げします。
ナレッジベース
見積ロジック(機械選定・面付け・原紙計算)・原反/加工の規格・食品表示ルール・トラブル事例を整理。要件定義で言語化した内容が、印刷見積AI・AI店長・表示チェックAIの参照元になります。
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見積ロジック
原反・規格
表示・法令
トラブル事例
DEMO ─ 株式会社丸信 様 / PeaceFlat