「自社でもAIを活用して業務を効率化したいが、何から手をつけていいか分からない…」多くの企業のDX担当者が、今まさに同じ悩みを抱えているのではないでしょうか。AI導入というと、何か特別な技術や大規模な投資が必要だと考えがちです。しかし、成功企業は必ずしも特別なことをしたわけではありません。日常業務に潜む「当たり前の非効率」にこそ、変革の最大のヒントが隠されています。今日は、多くの企業にとって他人事ではない「管理業務の属人化」という課題に正面から向き合い、見事な成果を上げたキリンビール株式会社のリアルな成功事例を詳しく見ていきましょう。あなたの会社の明日を変える、実践的な学びがここにあります。
キリンビール株式会社がAIで乗り越えた壁
導入前の課題：Excelと経験則に忙殺される日々
日本を代表する飲料メーカーであるキリンビール。その華やかなブランドイメージの裏側で、資材管理の現場は深刻な課題を抱えていました。特に、新商品の発売やパッケージのリニューアルが決定した際の業務は熾烈を極めます。缶、ラベル、段ボールといった多種多様な包装資材を、いつ、どれだけ発注すべきか。その意思決定は、担当者の肩に重くのしかかっていました。
具体的なプロセスは、まさに手作業の連続でした。担当者はまず、過去の類似商品の販売実績や、今回のプロモーション計画などをExcelシートにまとめます。いくつものファイルを開き、膨大な数値を睨みながら、複雑な計算式と格闘するのです。しかし、最終的な発注量は、どうしても「過去の経験則」や「勘」に頼らざるを得ない部分が多くありました。「欠品は絶対に避けたい」というプレッシャーから少し多めに発注すれば、過剰在庫となりコストを圧迫する。逆に絞りすぎれば、販売機会の損失に直結する。この綱渡りのような判断を、限られた時間の中で何度も繰り返していました。
本来、資材管理担当者が注力すべきは、より戦略的なサプライチェーンの最適化や、新たなサプライヤーの開拓、環境負荷の少ない資材の検討といった付加価値の高い業務のはずです。しかし現実は、日々の膨大な計算と調整作業に追われ、目の前のタスクをこなすだけで精一杯。この「見えない時間コスト」と「意思決定の属人化」こそが、同社の成長を阻む大きな壁となっていたのです。
解決の鍵：データに基づいたAIの選定と活用
この根深い課題を解決するため、キリンビールは全社的なDX推進の一環として、資材需給管理プロセスの抜本的な改革に着手しました。目指したのは、担当者の経験則への依存から脱却し、データに基づいた迅速かつ正確な意思決定を実現すること。その切り札として白羽の矢が立ったのが、AIを搭載した「資材需給管理アプリ」の開発でした。
このアプリは、単に過去のデータを集計するだけではありません。過去の全商品の販売実績、プロモーション計画、さらには季節変動といった複数の変数をAIが解析し、極めて精度の高い需要予測を自動で算出します。担当者が行うのは、基本的な情報をシステムに入力するだけ。AIが瞬時に最適な資材量を導き出してくれるのです。
しかし、このプロジェクトの成功の鍵は、単に高度なAIを導入したことではありませんでした。最も重要視されたのは、「現場の担当者が使いこなせること」です。AIが算出した結果をブラックボックスにせず、「なぜこの数量なのか」という根拠を人間が理解できなければ、安心して意思決定を任せることはできません。そこで、このアプリには、複数の条件下でのシミュレーション結果をグラフなどで直感的に比較・検討できる「可視化機能」が搭載されました。これにより、担当者はAIを「魔法の杖」としてではなく、自身の判断を助けてくれる「優秀なアシスタント」として活用できるようになったのです。AIの提案を基に、最終的な判断は人間が下す。このAIと人間の理想的な協業モデルを構築したことが、現場へのスムーズな浸透を可能にしました。
驚きの成果：年間75%の業務削減と、‟攻め”の資材管理への変革
AI搭載アプリの導入がもたらした成果は、関係者の想像を遥かに超えるものでした。まず定量的な成果として、資材管理にかかる業務時間を年間で約75%も削減できる見込みが立ったのです。これは時間に換算すると、実に年間1,400時間以上。一人の担当者の年間総労働時間に匹敵するほどのインパクトです。これまで担当者を縛り付けていた膨大な手作業から解放されただけでなく、需要予測の精度が向上したことで、無駄な資材の発生も抑制され、直接的なコスト削減にも繋がりました。
しかし、この改革がもたらした真の価値は、創出された「1,400時間」で何ができるようになったか、という点にあります。単純作業から解放された担当者たちは、これまで時間を割けなかった、より創造的で戦略的な業務に着手し始めました。例えば、サプライヤーとのより深い連携による納期短縮の交渉、サステナビリティを考慮した新素材のリサーチ、そして、さらなる精度向上を目指した新たな予測モデルの検討などです。これは、日々の発注作業に追われる「守りの管理」から、未来の価値を創造する「攻めの資材管理」への劇的な変革を意味します。AIによって生まれた時間は、コスト削減という直接的なメリットだけでなく、社員の働きがいを高め、企業の持続的な競争力を育むという、計り知れない価値を生み出したのです。
明日から真似できる！この事例から学ぶべき3つのポイント
- ポイント1：漠然とした不安ではなく、具体的な業務課題から始める
キリンビールの成功は、「AIで何かすごいことをやろう」ではなく、「資材管理の意思決定に時間がかかりすぎる」という極めて具体的な現場の課題からスタートしました。自社の業務プロセスを棚卸し、「誰が」「何に」「どれくらいの時間」を費やしているのかを可視化することが、AI活用の第一歩です。あなたの会社のExcel業務の中に、宝の山が眠っているかもしれません。 - ポイント2：AIを「魔法の杖」ではなく「優秀な相棒」と捉える
AIに全ての判断を丸投げするのではなく、AIの予測を人間が理解し、最終的な意思決定を下す「協業モデル」を構築したことが成功の鍵でした。AIの提案根拠を可視化するなど、人間が納得して使えるインターフェースを設計することで、現場の心理的な抵抗をなくし、スムーズな導入を実現できます。 - ポイント3：「時間創出」の先の価値をデザインする
「業務時間を75%削減する」で終わらせず、その先にある「創出された時間で何を生み出すか」まで見据えていた点が、この事例の最も学ぶべきポイントです。単なる業務効率化をゴールにするのではなく、それによって可能になる新たな付加価値（戦略的業務へのシフト、社員のスキルアップなど）をあらかじめデザインすることで、AI導入は企業全体の成長エンジンとなり得ます。
キリンビールの事例は、AIが決して遠い未来の技術ではなく、今そこにある課題を解決するための強力なツールであることを示しています。彼らが成し遂げたのは、日常業務に潜む非効率を解消し、社員が本来持つ創造性を解放することでした。これは、業種や企業規模を問わず、全てのビジネスパーソンにとって重要な示唆を与えてくれます。AI導入は、まず自社の足元を見つめる、小さな一歩から始まります。あなたの会社では、どこから始められそうでしょうか？
免責事項：本記事で紹介する事例は、公開情報に基づいています。情報の正確性、完全性、最新性を保証するものではなく、同様の成果を保証するものでもありません。AIソリューションの導入を検討される際は、ご自身の責任において詳細な調査と比較検討を行ってください。
