導入事例

Athena、コクヨロジテムの業務分析で全体の8割を占める課題を特定

公開日:2026年02月25日

松尾研発スタートアップの株式会社Athena Technologiesは、株式会社コクヨロジテムに対し、DX推進計画の策定支援コンサルティングを実施しました。現場業務の詳細な分析の結果、全体業務時間の約8割をわずか10項目の業務が占めていることを特定。これに基づき、具体的な解決策と中長期ロードマップを提案しています。多くの企業が直面する「何から手を付けるかわからない」というDXの初期段階の課題に、データに基づくアプローチで応える事例です。

この記事をシェア

ポイント

1
現場ヒアリングで上位10業務で全体業務時間の約8割(79.4%)を占めることを数値で特定
2
負荷の主原因は「伝票の手戻り」と「属人的判断」で、AIによる帳票自動管理システムを提案
3
全てをシステム化せず、運用改善とAI活用を切り分けた現実的な中長期ロードマップを策定

背景：DX推進の判断材料が不足する課題

DXの必要性は認識されつつも、多くの企業では「どこから手を付けるべきかわからない」「投資判断の根拠を説明できない」ことが推進の障壁となっています。特に物流業界では、電話確認や手書き伝票などアナログ業務が残り、その負荷の実態を把握しにくい状況がありました。コクヨロジテムも同様の課題を抱えており、Athenaはまず現場業務の可視化からコンサルティングを開始しました。

実施内容：4ステップで課題を「見える化」し解決策を提案

プロジェクトは4つのステップで進められました。まず、現場担当者への詳細なヒアリングを実施し、全業務の洗い出しと所要時間の定量化を行いました。その結果、多岐にわたる業務のうち、上位10項目だけで全体業務時間の約8割(79.4%)を占めていることが判明しました。

次に、この上位10業務を分析したところ、現場負荷の大きな原因は「伝票項目の不備による手戻り」と「属人的な判断への依存」にあると特定されました。具体的には、営業からの伝票データ連携が配送2日前と遅く、不備があった際の電話確認と手書き補足作業が頻発していました。

これらの課題に対し、AthenaはAIエージェントを活用した「帳票自動管理システム」を解決策として提案しました。AIが基幹システムのデータを読み、入力漏れや矛盾を自動検知。不備があればアラートを表示し、AI自らが営業担当者へ問い合わせを作成・送付する仕組みです。さらに、過去の施工情報をデータベース化し、属人的な記憶に頼らない帳票作成を可能にします。

最後に、他の課題についても優先順位を付け、中長期のロードマップを策定。まずは帳票自動化のPoCを開始し、その後、より高度なAI判断機能の拡大を目指す計画を示しました。

Athenaのコンサルティングアプローチ

Athenaは「ツールを入れたが使われない」という失敗を防ぐため、2点を重視しています。1点目は「納得感のある投資判断」です。業務時間の約8割という具体的な数値と、現場の「手戻り」を関連付けて分析し、投資対効果を明確に提示します。2点目は「実行可能なロードマップ」です。全てをシステムで解決しようとせず、運用改善とAI活用を適切に切り分け、現実的な計画を立てます。

代表取締役CEOの阿部武氏は、「DXが進まない企業の多くは、技術以前に『どの業務を、なぜ変えるのか』という意思決定が整理されていない」と指摘。本取り組みでは、まず業務を丁寧に可視化し、やるべきこととやらないことを含めて整理することを重視したと述べています。