今回は「受注データ入力と管理」について、AI時代の新しい働き方をご紹介します。
私たちの事務仕事がどんどん変わっていく今だからこそ、知っておきたい内容をまとめました♪
AIに置き換えるといい部分はもちろん、現状の生成AIではできないことや逆に非効率になってしまう部分も紹介していきますので、業務効率化のためにぜひチェックしてみてくださいね。
Contents
1.受注データ入力・管理の目的
受注データ入力と管理を、もっと正確に、もっとスマートに。
「受注データ入力と管理」の目的は、お客様からの注文情報を正確かつ漏れなく社内システムに登録し、在庫管理・出荷・請求といった後工程をスムーズにつなぐこと。
見た目は地味でも、多くの企業では、この業務が「売上の入り口」になるため、ミスは取り返しのつかない問題に発展することも。
例えば商品コードの入力ミスは、間違った商品の出荷や在庫数の誤認識につながります。また、納期の入力ミスは顧客クレームに直結するなど、単純作業に見えて実は会社の信頼を左右する重要業務なんです。
2.受注データの基本項目と標準的なフロー
受注データには、社内外で必要となる情報が正確かつ過不足なく記載されている必要があります。
とくに最近は「システム連携前提」の業務が増えているため、項目ごとの意味や入力形式を理解することがとても大切です。
受注データに必要な基本情報
- 顧客情報：顧客コード、会社名、担当者名、連絡先
- 商品情報：商品コード、商品名、単価、数量、金額
- 納品情報：納期、納品先住所、配送方法、特記事項
- 支払条件：支払方法、支払期日、与信限度額チェック
こうした情報は一見シンプルに見えますが、入力ミスや確認漏れが起きると、後の工程すべてに影響を及ぼすため、注意深く管理する必要があります。
一般的な受注データ入力の流れ
- 受注情報の受け取り（社外:メール、社内:slackなど）
- 顧客情報の検索・確認
- 商品情報の入力
- 数量・納期などの条件入力
- 在庫確認・引当
- 入力内容の最終確認
- 確定処理・保存
- 関連部署への連絡（必要に応じて）
受注入力業務の大変さは、「日々繰り返されること」と「少しのミスが大きな損失につながること」。
それぞれの工程に、実は多くの“見えない手間”が隠れています。
3.受注データのよくある“つまずきポイント”はここ
ここからは、受注データの管理において、よくあるつまづきポイントについて紹介していきます。
通常業務において非効率になってしまう部分ですので、ぜひご確認ください。
特に負荷の高い工程
- 受注情報の解読：FAXの文字が読みづらい、手書きメモからの転記など
- 商品コードの特定：顧客側の品番と自社コードの紐づけ作業
- 在庫確認と納期調整：在庫不足時の代替案検討や納期交渉
- 特殊条件の反映：値引き、特別仕様、特記事項などの個別対応
これらの作業は、対応のたびに業務がストップしやすく、ミスが起きやすい工程でもあります。とくに顧客ごとにカスタマイズされた対応をする「特別対応」が増えると、ミスが発生しやすく、また属人化もしやすくなります。
よくあるミスとその防止策
| よくあるミス | 防止策 |
| 商品コードの誤入力 | バーコードスキャナーの活用／システム上で商品名との自動照合 |
| 数量の入力ミス | 入力後の合計金額チェック／異常値アラート設定 |
| 納期の誤認 | カレンダーからの選択式入力／休業日・祝日の自動除外機能 |
| 顧客情報の重複登録 | 入力前の顧客検索の徹底／類似顧客アラート機能の活用 |
これらのミスは「うっかり」だけが原因ではありません。「単純なケアレスミス」と思われがちですが、実は「システムの使いにくさ」や「業務の複雑さ」が原因になっていることも多いんです。
たとえば、同じ画面に複数の商品コードや取引条件を入力する設計になっていると、それだけで注意力を奪われ、確認ミスが発生しやすくなります。
4.受注データのミスなし・ストップしないルールをつくるには
受注データは、「その場しのぎ」で終わらせるのではなく、後から確認しやすく、他部署ともスムーズに連携できる状態で管理されていることが大事です。
データ管理のポイント
- 命名規則の統一（例：受注日＋連番で管理）
- 検索項目の明確化（顧客名、商品名、受注日など）
- 修正履歴の保存（誰が・いつ・何を変更したか）
- 定期バックアップの実施と復旧手順のマニュアル化
ミスのない処理のためには、どこに何が保存されているかを誰もが把握できる状態が理想です。
命名ルールや検索性の工夫が整っているだけで、探す時間や社内の確認工数がぐっと減ります。
また、修正履歴や定期バックアップがきちんと運用されていれば、万一のトラブルにも慌てず対応できます。
他にも、無用なトラブルを未然に防ぐためにも、以下のルールを明文化し、関係者全員で共通認識を持っておくことが大切です。
セキュリティ対策
- アクセス権限の設定（部署・役職ごとに閲覧範囲を制限）
- 個人情報の暗号化処理
- 自動ログアウトや操作ログの活用
社内外での情報漏洩を防ぐために、権限の管理やログの活用は必須です。
事務担当が関わるデータは“見られすぎても困る情報”だからこそ、「誰が、どこまで見ていいか」を最初に仕組み化しておきましょう。
運用の工夫
- 朝一番の処理で当日出荷分を優先
- 月末・週末の受注集中に備えた人員配置
- 繁忙期ルールを事前に顧客と共有（例：3営業日前締切）
そして、日々の業務が「無理なく・止まらず」進むようにするには、現場ならではの工夫も大切です。
出荷タイミングに合わせた朝の処理や、月末・繁忙期の対応体制は、ちょっとした調整で業務のスムーズさが格段に変わります。
取引先とルールを共有しておくことで、顧客満足度も上がり、トラブル防止にもつながります。
5.どこがAIに？“全部やる”から“うまく分ける”へ。
AIが活躍できるのは、「繰り返し」「ルール化」「大量処理」が求められる部分。人は「判断」と「調整」に集中する。この分担が、今後の事務のあるべき姿です。
AIに置き換え可能な業務
- 紙注文書のOCR読み取り
- メール本文からの自動データ抽出
- 入力値の妥当性チェック（在庫・単価など）
- 受注確認メールの自動送信
こうした作業は、ツールやルールを整えてしまえば、人が手をかけなくても十分にまわせる領域です。
逆に言えば、「人でなくてもできる」部分に人手をかけていると、もっと重要な仕事に時間を使えなくなってしまいます。
一方で、AIには任せられない“人だからこそできる”業務も確かに存在します。
それは「判断」や「関係構築」に関わる部分。ここをおろそかにしてしまうと、業務は正しく流れても“成果”にはつながりません。
人が担うべき業務は・・・
- イレギュラー対応の見極め：特別な条件や交渉ごとを判断する
- 関係性をふまえたフォロー：お客さまに合わせた提案や気配り対応
- 重要案件の最終確認：大切な取引や高額注文をしっかりチェック
- 業務フローの見直し提案：気づいたムリやムダをしくみに反映する
とくに例外対応や、顧客からの細かい要望への調整、社内への橋渡しなどは、現場の感覚を持った人間だからこそ対応できる業務です。
また、「このやり方、ちょっと非効率かも…」と気づいて仕組みを改善していくのも、人にしかできない仕事のひとつです。
6.受注データの業務効率化とオートメーションの具体策
AIや自動化ツールを導入すると、時間・精度・対応数のすべてが大きく変化します。
| Before | After |
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7.【実例】商品情報の手入力をOCR＋チェック機能で自動化するには？
ここからは商品情報の手入力を自動化する方法について実例付きで紹介していきます。
うまく進めることで業務が効率化しますので、ぜひ参考にしてください。
💡Step 1｜対象業務の特定と作業時間の可視化
まずは、注文書の中から「商品情報を手で入力している業務」を特定します。
紙やPDFで届く注文書をもとに、商品コード・数量・単価などを手で打っている作業に注目します。
- 毎日何件あるか？
- 1件あたり何分かかっているか？
- 入力ミスが発生していないか？
ここでのポイントは、主観ではなく実際の数字で“負荷”を測ること。
たとえば「1日30件、1件あたり10分」であれば、月間約100時間分の作業があることになります。
💡Step 2｜受注フォーマットの標準化
AI/OCRを導入するには、「読み取りやすさ」が重要です。
そのため、FAX注文書やPDFの形式をできる範囲で統一または見やすく整えることが必要です。
- 社内用フォーマットのテンプレートを用意
- 主要取引先に「できればこの書式で」と依頼
- 手書きよりもPDF入力推奨へ移行（可能なら）
このステップを飛ばすと、OCRの精度が落ち、かえって確認コストが増えるため要注意です。
💡Step 3｜OCRツールの選定と試験導入
クラウド型のOCRツールやRPA製品を検討し、無料トライアルや限定運用から始めます。
- Sansan Bill One、AI inside、Google Vision OCRなどから選定
- 社内で1人or1チームが試用
- エラーが出た項目・読取不能な形式を記録
目的は「100%の精度」ではなく、“実用レベルでいけるか”の見極めです。
💡Step 4｜マスターデータとの自動照合
商品コードや単価は、OCRで読んだままでは正確性に不安があります。
そこで、受注データを商品マスターと照合する仕組みを組み込みます。
- 商品コードが存在するか自動チェック
- 単価・在庫が正しいかロジックで照合
- 異常値（例：単価0円、数量1000個）にはアラートを出す
ここまでできると、「確認作業の8割」は自動化可能になります。
💡Step 5｜現場フィードバック → 改善 → 本格導入
運用しながら、実際に現場の担当者から以下の声を集めます：
- 入力がラクになったか？
- エラーはどうだったか？
- わかりにくいところはないか？
その結果をもとにOCRの設定を見直したり、社内マニュアルを整備したりして、ようやく本格導入フェーズへ。
- 社内向け操作ガイドを作成
- 問い合わせ窓口やチェックリストも用意
- 他の工程にも展開可能かを検討
このように、「商品情報の手入力」という明確な定数を出発点にして、小さく導入→改善→全社展開という実例を組むと、現場への説明や巻き込みも非常にしやすくなります。
まとめ｜これからの受注データ入力スキル
AIや自動化ツールの導入は「事務仕事の終わり」ではなく、むしろ私たちの仕事の質を高めるチャンスです。
単純作業から解放されることで、顧客対応や社内連携といった“人にしかできない仕事”に集中できるようになります。
「AIに奪われる」と恐れるのではなく、「AIと一緒に成長する」という視点を持つこと。
この考え方のシフトが、新しい事務の第一歩です。
「うちの会社でもできるかな？」と思った方は、まずは一つのステップからぜひ始めてみてくださいね。
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