英弘精機 計測機器 AI業務OSホーム
国内3拠点+海外4拠点 / 納入計器台帳 12,400台
n8n 7ワークフロー 稼働中

おはようございます、英弘 さん

2026年7月24日(金)| 本日の受付 27件(依頼書PDF 9・メール 11・FAX 4・Webフォーム 3)。90日以内に校正・検定の期限を迎える計器が 214台あります。AIが案内文と見積の下書きまで済ませています。

AI業務OSより:本日の要は「気象庁検定の期限が迫る全天日射計 38台」です

納入計器台帳から、90日以内に検定・校正の有効期限を迎える計器を毎朝抽出しました。うち38台は気象業務法に基づく検定対象で、更新が遅れると観測データの公的な有効性に影響します。顧客別の案内文と見積ドラフトは作成済み、あとは営業のご承認だけです。

90日以内 校正・検定期限
214
更新見込 ¥18,600,000(デモ値)
本日の受付(修理・校正・引合)
27
うち24件はAIが受付起票済み
校正・修理 お預かり中
63
納期超過リスク 4台
入札・公募 新規ヒット(本日)
5
仕様書AI判定で対応可 3件

本日の要対応(AIが優先度順に並べ替え)

自動更新
件名区分AIの処理状況期限
校正・検定期限 90日前アラート
東和エネルギー開発ほか 12社・計38台(気象庁検定対象)
検定案内文+見積 下書き完了承認待ち
県立環境科学研究センター
修理・校正依頼書PDF 受信(分光放射計 1台・症状記載あり)
依頼書受付番号 採番・自動返信済本日中
相模化成工業(株)技術研究所
Brookfield 粘度計 ─ 独メーカーへ照会したが3日回答なし
輸入自動催促 2回目 送信済回答待ち
北関東大学 大学院理工学研究科
一般競争入札:分光放射計一式 ─ 仕様書PDF 42ページ
入札AI読解:対応可(適合率 92%)7/31 締切
粘度計ワークショップ(名古屋 8/20)
申込 34名/前回アンケートのホットリード 11名を抽出
セミナーリマインド・フォロー文 生成済8/13 送信予約
甲信電力(株)新宮川発電所
受注確定 → 基幹・校正台帳・在庫・原価へ転記待ち
受注同時転記 未実行本日中

業務別 想定削減率

※デモ用の試算値
校正期限管理・更新案内
90%
依頼書の受付・起票・返信
76%
基幹・台帳への二重入力
88%
海外仕入先への照会・見積
64%
入札・公募情報の巡回
85%
技術問い合わせの一次対応
58%
数値はあくまでも仮定です。実際の削減率は現状の件数・工数のヒアリング後に確定します。

この AI業務OS の全体像(クリックで各機能へ)

壁打ちで挙げた 8テーマ + n8nワークフロー図 + 導入ステップ
① ★
校正期限→更新提案
納入計器台帳から期限を毎日判定。90/60/30日前に営業通知+顧客案内+見積を自動生成。ストック収益の取りこぼしゼロ化
依頼書AI受付
修理・校正依頼書PDF/FAX/メール/Webフォームを一本化。AI抽出→受付番号採番→自動返信まで。
同時転記AI
1回の入力で 販売管理・校正台帳・修理受付・在庫購買・会計原価・CRM・海外拠点 へ同時反映。
輸入見積AI
海外メーカーへ英文RFQを自動起草。回答を抽出し、当日為替+諸掛で国内見積を自動計算。
入札・公募ウォッチAI
官公庁・大学・研究機関の公告を毎朝巡回。仕様書PDFをAIが読み、自社製品での対応可否を判定。
セミナー運営・リード
ワークショップ/ウェビナーの申込〜リマインド〜アンケート〜フォローを自動化。資料DLを自動採点。
AI上司(技術ナレッジ)
取説・カタログ・過去回答・校正記録を横断。「この用途ならどの機種か」に根拠つきで即答。
WF
n8nワークフロー図
上記を実現する 7本のワークフローを、実際のn8nノード構成で図解。全体ハブ構成も。
STEP
導入ステップ・ご懸念
3フェーズの進め方と、想定されるご懸念への回答。確認させていただきたい7項目も。
!
本モックの前提
機能・数値・型式・運用はすべて仮定です。実運用は貴社との協議で決定します。必ずご一読ください。

なぜ「校正・検定」を一番手に置いたか

御社にしかできない業務だから
日射計の検定について、気象庁から認定を受けた唯一の認定測定者(気象業務法第9条)。この地位は他社が真似できません。
売り切りではなく「必ず戻ってくる」収益だから
計器は定期的な校正が必要です。納入台数がそのまま将来の売上予定表になります。
創業99年分の納入実績が資産だから
1927年創業。どこに何台入っているかを一元化できれば、それ自体が最大の営業リストになります。
取りこぼしが「見えない損失」だから
期限を過ぎて他社に流れても、誰も気づきません。ここが自動化の一番の効き所です。

AIが参照するもの(=御社にしかないデータ)

参照先内容役割
納入計器台帳顧客・型式・製造番号・納入日・設置環境最重要
校正・検定記録ISO/IEC17025 の校正結果・気象庁検定の履歴期限の起点
修理履歴症状・原因・処置・交換部品・再発の有無故障予測
取説・カタログPDF自社製品+輸入代理店ブランドの技術資料AI検索対象
過去の技術問い合わせ回答ベテランが客先へ返した選定理由つきの回答AI上司の教材
海外仕入先とのやり取り価格改定・納期傾向・数量条件の履歴輸入見積
これらは他社が持っていないデータです。同じAIを競合が導入しても、この精度は再現できません。使うほど差が開くのがこの仕組みの本質です。
本モックの前提(必ずお読みください)
本デモに登場する機能・画面・業務フロー・数値・台数・金額・顧客名は、すべて弊社がHPおよび業界特性から想定した「仮定」です。実際の御社の業務手順やシステム構成とは異なる可能性があります。実運用の設計は、貴社へのヒアリングを経た協議のうえで決定いたします。
製品型式(MS-80S ほか)は御社HPおよび公開資料に基づく実在の型式名を用いていますが、画面上の台数・価格・期限・顧客名はすべてデモ用のダミーデータです。

校正期限 → 更新提案 ── 「戻ってくる売上」を取りこぼさない

納入計器台帳と校正・検定記録を突き合わせ、n8nが毎朝すべての機器の残日数を判定。90日/60日/30日前に、担当営業への通知・顧客への案内文・見積ドラフトを自動で用意します。営業がやるのは「承認して送る」だけです。

納入計器台帳
12,400 台
1927年創業以来の納入実績
気象庁検定 対象
1,840 台
気象業務法 第9条
ISO/IEC17025 校正
4,210 台
日射計・粘度計ほか
期限切れ(未更新)
67 台
= 見えていなかった損失

期限が近い計器(毎朝 05:00 に n8n が自動判定)

残日数の短い順90日以内 214台
顧客・設置場所型式製造番号区分前回期限残日数AIのアクション
東和エネルギー開発(株)
遠野第二メガソーラー・日射計測ポイントA
MS-80S80S-21-0447気象庁検定2024/092026/09/12
残 50日
案内+見積 生成済
常磐ソーラーファーム合同会社
北茨城発電所・気象観測マスト
MS-80SH80SH-22-0113気象庁検定2024/092026/09/20
残 58日
案内+見積 生成済
県立環境科学研究センター
屋上観測露場・UV/PAR観測
MS-57SH57SH-20-0088ISO17025校正2024/102026/10/02
残 70日
案内文 生成済
甲信電力(株)新宮川発電所
構内気象観測設備(日射・風向風速)
MS-60S ×360S-23-0201 他2ISO17025校正2024/102026/10/15
残 83日
3台まとめ見積を提案
相模化成工業(株)技術研究所
品質管理室・粘度測定ライン
Brookfield 粘度計BF-19-2245ISO17025校正2024/112026/11/08
残 107日
120日前に着火予定
北関東大学 大学院理工学研究科
太陽電池評価室
MS-802802-16-0932ISO17025校正2024/112026/11/22
残 121日
後継機(MS-80S)も併記
湘南計装サービス(株)
代理店経由・エンドユーザー3社分
MS-60C ×560C-21-01xx期限切れ 42日2024/062026/06/12
超過
至急フォロー・要因確認

AIが生成した顧客向け案内(承認して送るだけ)

未生成
右上の「案内文+見積を自動生成」を押すと、対象1件目の案内文が作成されます

アラート設計(3段階)

段階ごとに打ち手を変える
90
90日前 ─ 予算取りのご案内
年度予算のある研究機関・官公庁は、この時点で伝わっていないと予算が付きません。次年度予算の相談として案内。
60
60日前 ─ 見積送付・代替機の調整
校正中は観測が止まります。代替機の貸出や、複数台の順番校正の段取りをこの時点で提案。
30
30日前 ─ 未反応先を営業へエスカレーション
ここまで反応がない先は担当営業へタスク化。電話・訪問に切り替えます。
期限超過(0日)を検知したら、「失注」ではなく理由を確認するタスクを自動起票します。他社に流れたのか、設備自体を撤去したのか。理由が分かることが次の受注につながります。

Before / After

従来
校正記録はExcel/紙の台帳に分散
期限に気づくのは顧客から連絡が来たとき
担当者が変わると引き継がれない
期限超過は誰も気づかない
期限監視ワークフロー
毎朝12,400台を全件判定
90/60/30日前に自動で着火
担当変更にも台帳が残る
超過は理由確認タスクを自動起票
仮に年間の更新対象が 800台、うち1割が取りこぼしだとすると、年間80台分が見えない損失になります。ここを取り切ることが、この仕組みの投資回収の主軸です(数値はデモ試算・要ヒアリング)。

期限管理から広がる、次の一手

旧型機は後継機の提案に切り替える
MS-802 のような長期稼働機は、校正費用と後継機(MS-80S)への更新を並べて提示。買い替え提案の自然な入り口になります。
同一顧客の複数台をまとめる
1社に散在する計器をまとめ校正として提案。輸送コストが下がり、顧客の稟議も1本で済みます。
代理店経由の分も把握する
代理店販売分はエンドユーザーが見えにくい領域。製造番号ベースで台帳に載せることで、代理店と一緒に更新提案ができます。
修理履歴と重ねて故障予測へ
同一型式・同一設置環境の故障傾向から、「そろそろ危ない個体」を先回りで案内できます。

依頼書AI受付 ── 届いた瞬間に、受付番号と返信が返る

HPからダウンロードいただく「修理・校正依頼書」は、PDF・FAX・メール本文・Webフォームとバラバラで届きます。AIがどの形式でも項目を抽出し、過去の納入履歴と製造番号で自動照合。受付番号を採番し、顧客へ受付完了メールを即時返信します。

修理・校正依頼書(PDF)
FAX(手書き)
メール本文
電話(音声)

受信した修理・校正依頼書

県立環境科学研究センター 様読み取り待機

AI抽出結果 & 台帳照合

未実行
AIで読み取る」を押すと、項目を抽出して納入台帳と照合します

お預かり品の進捗ボード(受付後は自動で進む)

顧客はマイページで同じ画面を見られますお預かり中 63台
受付9
R-26-0731県立環境科学研究センター
MS-57SH ×1
R-26-0730東和エネルギー開発
MS-80S ×4
R-26-0729相模化成工業
Brookfield 粘度計
受入点検12
R-26-0712甲信電力 新宮川
ドーム破損・部品手配
R-26-0718北関東大学
MS-802 ×1
見積・承認8
R-26-0705中央製薬 製剤研究所
接触角計 ─ 稟議中
R-26-0709湘南計装サービス
MS-60C ×5
校正・修理21
R-26-0688常磐ソーラーファーム
検定作業中
R-26-0691東海塗料工業
DISPERMAT 分散機
書類作成7
R-26-0674県立環境科学研究センター
校正証明書 自動生成済
R-26-0669東和エネルギー開発
検定証書 準備中
返送6
R-26-0651甲信電力 新宮川
7/23 出荷済
ここが効きます:「依頼書を送ったが、届いているか分からない」「今どの工程か分からない」という顧客の不安は、受付番号の即時返信進捗の可視化だけで大きく減ります。問い合わせ電話そのものが減るので、技術部門の作業も止まりません。

Before / After

従来
依頼書PDFを開いて台帳へ手入力
製造番号から過去履歴を手で探す
受付返信は気づいた人が手打ち
1件 約15分・返信まで半日〜1日
依頼書AI受付
どの形式でもAIが項目を抽出
製造番号で納入・修理履歴を自動照合
受付番号採番+即時自動返信
1件 約3分・返信は数分以内
受付が年 1,200件 と仮定すると、年 約240時間の短縮(デモ試算)。加えて「届いてますか?」の確認電話が減ります。

ここは「人が見る」ままにします

校正・検定の判定そのもの
AIは受付と書類の下ごしらえまで。校正値の判定・合否は技術者の領域として一切触れません。
証明書の最終確認
ISO/IEC17025 の記録は発行前に必ず人が確認。AIは書式へ流し込むところまでです。
読み取り確度が低い項目
手書きFAXなどで確度が閾値を下回った項目は黄色で表示し、人の確認を必須にします。素通りさせません。
認定校正機関としての記録の信頼性が最優先です。「AIに任せる範囲」と「人が担保する範囲」を最初にはっきり線引きしたうえで設計します。

同時転記AI ── 1回の入力で、全システムへ

受注・受付が確定した情報を、販売管理(基幹)・校正/検定台帳・修理受付台帳・在庫購買・会計原価・顧客CRM・海外拠点 へ同時反映。同じ数字を何度も打ち直す作業と、そこから生まれる台帳の食い違いをなくします。

甲信電力(株)新宮川発電所 / 受注確定情報を同時転記

MS-80S ×3・ISO17025校正付・据付調整あり待機中
1
受注確定(1回だけ入力)見積承認・数量・納期・校正要否
2
n8n+AIが項目を変換品目コード・単位・税区分・製造番号を各系統の形式へ
3
7系統へ自動反映基幹/校正台帳/修理受付/在庫購買/会計/CRM/海外拠点
n8n オーケストレーション
確定情報は必ずここを通って各所へ
受注確定
見積承認・数量・納期
Webhook
同時転記AI
1入力を各システムの項目へ変換
Code + AI / Merge
①販売管理(基幹)
受注・売上・請求
HTTP / CSV
成果物
②校正・検定台帳
製造番号と次回期限を登録
DB Insert
成果物
③修理・受付台帳
作業予約・工数枠を確保
DB / Sheets
成果物
④在庫・購買
引当/不足分は輸入手配へ
HTTP / DB
成果物
⑤会計・原価
粗利・仕入計上
会計 API
成果物
⑥顧客CRM
商談・納入履歴を更新
CRM API
成果物
⑦海外拠点共有
サンノゼ/デンハーグへ英文で連携
Slack / Mail
成果物
トリガー AI・変換処理 既存システム 校正・検定台帳 自動出力

転記される項目(入力は1回だけ)

入力元の項目転記先状態
顧客・設置場所(甲信電力 新宮川発電所)基幹 + CRM + 校正台帳待機
型式・数量(MS-80S ×3)基幹 + 在庫・購買待機
製造番号(3台分・出荷時に確定)校正台帳(次回期限を自動計算)待機
ISO17025校正の要否・級別校正センター(作業枠を予約)待機
売単価・仕入単価(EUR建て含む)会計・原価(粗利計上)待機
据付調整・立会の予定日技術部門スケジュール + CRM待機
輸入部材の不足分海外拠点/仕入先へ手配依頼待機

Before / After

従来(手作業)
基幹・校正台帳・受付台帳・在庫へ4〜6回転記
1件 約20分
台帳ごとに数字が食い違うため、月末に突合作業が発生
同時転記AI
1入力で7系統へ同時反映
1件 約2分
台帳は常に同じ数字。突合作業そのものが消えます
受注・受付を月 200件 と仮定 → 二重入力を月約60時間削減(デモ試算・要ヒアリング)。
そして何より、校正台帳への自動登録が①「校正期限アラート」の燃料になります。ここが繋がって初めて仕組みが回り出します。

輸入見積AI ── 時差と為替を、待たない・間違えない

1956年のHAAKE社総代理店契約以来70年、御社は海外メーカーの日本の窓口です。問い合わせ→英文RFQ→現地通貨の回答→為替換算→諸掛加算→国内見積。この一連を、AIとn8nが下ごしらえします。提出までのリードタイムが、そのまま受注率になります。

本日レート(自動取得)
EUR/JPY 168.42
参考レート
USD/JPY 152.10
平均 見積提出リードタイム
3.2日 → 1.1日 (デモ試算)
回答未着の照会
4 件 / 自動催促済

相模化成工業(株)技術研究所 / 粘度計 更新一式 + 消耗品

在庫品ではないため、海外仕入先へ照会未送信
1
AIが英文RFQを起草型式・数量・希望納期・仕向地を自動記載
2
仕入先へ一斉送信担当者が文面を確認してから送信も可
3
回答をAIが抽出・換算通貨・単価・納期・数量条件を構造化
最有力
AMETEK Brookfield
粘度計本体・スピンドル/USD
納期
送信待ち
DataPhysics
接触角計 オプション/EUR
納期
送信待ち
VMA-Getzmann
DISPERMAT 分散機 部品/EUR
納期
送信待ち
SITA Messtechnik
表面張力計 消耗品/EUR
納期
送信待ち

国内見積ドラフト(為替・諸掛を自動計算/その場で編集できます)

品名・型式数量通貨仕入原価(外貨)円換算原価売単価(円)金額粗利率
AIの気づき: 円換算は本日レート EUR/JPY 168.42・USD/JPY 152.10で計算し、海上運賃・保険・通関・国内配送を諸掛10%として原価に織り込みました。納期が2か月先の品目は、為替変動リスクとして見積有効期限を30日で設定することを推奨します。
為替レートの適用(当日/社内レート/予約レート)は会社ごとにルールが異なります。御社の運用ルールをそのまま設定に落とし込みますので、この画面の計算方法は一例とお考えください。
仕入原価(円換算計)¥0
諸掛(10%)¥0
小計(売価)¥0
消費税(10%)¥0
合計¥0
粗利合計¥0
粗利率0%

海外からの回答メールをAIが構造化(例)

FromSales Dept. <sales@example-instruments.de>
SubjectRE: Request for Quotation ─ EKO Instruments Japan
Dear Mr. Eko,
Thank you for your inquiry. Please find our quotation below.

Item A (spare parts set):EUR 2,480.00 / unit
Item B (consumables, 10 pcs):EUR 860.00 / set
Delivery:6 weeks after receipt of order (Ex Works)
※ Order of 3 units or more:5% discount
※ Note: price revision scheduled in August.
単価 A
EUR 2,480.00 → ¥417,682(本日レート)
99%
単価 B
EUR 860.00 → ¥144,841(本日レート)
99%
納期
6週間(Ex Works)→ 国内着 9/18 見込
96%
数量条件
3台以上で 5% 引き → 見積に選択肢として併記
91%
重要な注記
8月に価格改定予定 → 発注タイミングの助言を自動生成
94%

Before / After と、運用のご相談

従来
英文メールをその都度書き起こす
回答をExcelへ手入力して円換算
時差で1往復1日/催促は気づいた人が
提出まで 約3日
輸入見積AI
RFQをAIが英文で起草(人が確認して送信)
回答を自動抽出・当日レートで換算
未回答は48時間で自動催促
提出まで 約1日
ご懸念への先回り:「長年の総代理店として、メーカーとの文面のやり取りは機械的にしたくない」というお考えは当然だと思います。送信前に人が必ず確認する半自動が既定運用です。重要な取引先は自動送信の対象から外す設定もできます。

入札・公募ウォッチAI ── 拾い漏れをゼロにする

御社のお客様は気象官署・大学・研究機関・電力・自治体が中心です。これらの調達は公告として世に出ますが、巡回は人力になりがち。n8nが毎朝サイトを巡回し、仕様書PDFをAIが読んで対応可否まで判定してから通知します。

本日の新規ヒット(毎朝 06:00 巡回)

対応可否をAIが一次判定してから通知新規 5件
公告機関件名公告日締切AI一次判定該当製品推奨アクション
北関東大学
大学院理工学研究科
分光放射計一式 購入7/247/31対応可 92%分光放射計仕様書の要求項目に自社製品が適合。参加意思の起案を作成済
県立環境科学研究センター日射観測機器 更新業務7/248/7対応可 96%MS-80S/MS-60S既存顧客。納入実績あり。担当営業へ即通知済
△△市 環境政策課大気環境常時監視設備 保守7/238/12一部のみ 54%(周辺機器)主対象は大気分析計。日射計部分のみ協力可能。元請候補へ声かけを提案
(研)海洋気候研究機構洋上観測ブイ 放射収支計測機器7/238/20対応可 88%MS-80SH/MS-57SH塩害・防水仕様の確認が必要。技術部門へ確認依頼を起票
◇◇県 農業試験場圃場環境モニタリング一式7/228/5対応不可 21%土壌センサ主体で自社範囲外。通知は抑制(見なくてよい案件として除外)

仕様書PDF(42ページ)── AIが読む対象

北関東大学 分光放射計一式未読解
仕 様 書(抜粋)
第3章 機器仕様
3-1 測定波長範囲は 300nm 〜 1,100nm を含むこと。
3-2 波長分解能は 7nm 以下 とする。
3-3 屋外連続観測 に耐える防水構造(IP65相当以上)を有すること。
3-4 データ出力は RS-422 または Ethernet に対応すること。
3-5 校正証明書(トレーサビリティ体系図を含む) を添付すること。
第5章 納入条件
5-1 納入期限 令和8年11月30日
5-2 据付・調整および取扱説明 を含むものとする。
5-3 納入後 1年間の保守 を含むこと。
現状は、この42ページを人が読んで対応可否を判断しています。1件30〜60分。しかも締切に気づくのが遅れると、そもそも読む時間がありません。

AIの適合判定

未実行
仕様書をAI読解」を押すと、要求項目ごとに自社製品の適合を判定します

Before / After

従来
担当者が思い出したときに巡回
仕様書を1件30〜60分かけて読む
締切間際に気づいて断念
そもそも公告に気づかない案件がある
入札ウォッチAI
毎朝自動巡回・全件チェック
仕様書はAIが要求項目を抽出して判定
対応可の案件だけが通知される
公告日のうちに検討を開始できる
この機能の価値は時間短縮より「気づけること」です。1件でも受注が増えれば、システム費用はまず回収できます。

確認させていただきたいこと

入札情報の入手経路は現在どうされていますか
有料の入札情報サービスをご利用中であれば、そこからn8nへ取り込む形が最短です。
官公庁案件の比率はどの程度でしょうか
比率が高いほどこの機能の効果が大きくなります。優先順位の判断材料にさせてください。
指名/一般競争/随意契約の割合
随意契約が中心であれば、公告巡回より①校正期限管理を優先すべきです。
巡回対象サイトの利用規約は事前に確認し、自動取得が認められない先はRSS・メール配信など許容される方法に切り替えます。

セミナー運営・リード育成 ── 集めた名刺を、寝かせない

粘度計ワークショップ(東京・大阪・名古屋)やウェビナー、展示会、資料ダウンロード、ユーザー登録。接点はたくさんあるのに、フォローが属人的になりがちです。申込から御礼・追客までを1本のワークフローにします。

粘度計ワークショップ 名古屋会場(8/20)/ 運営ワークフロー

申込34名・定員40名自動進行中
Web申込
HPフォーム受付
Webhook
受付確認メール
即時・会場地図つき
Send Email
リマインド
7日前・前日に自動
Wait / Schedule
当日アンケート
QRから回答
Form
AIが確度を判定
回答内容から関心度を採点
AI Agent
ホットリード → 営業へ
個別提案文を下書きして通知
Slack / CRM
ナーチャリング
関連資料を月1回配信
Send Email
CRMへ登録
全員を顧客DBへ蓄積
CRM API
トリガー 待機・分岐 AI判定 既存システム 自動送信

リード自動採点(資料DL・ユーザー登録・セミナー参加を横断)

未採点
企業・所属接点行動確度AIの推奨アクション
東海塗料工業(株)
技術部 開発課
ワークショップ分散機カタログDL 3回/アンケートで「更新を検討中」未採点
中央製薬(株)
製剤研究所
資料DL接触角計 取説DL/ユーザー登録あり/過去納入1台未採点
関西食品工業(株)
品質保証部
ウェビナー粘度計ウェビナー視聴(完視聴)/質問1件未採点
北関東大学
大学院理工学研究科
入札公告分光放射計の公告あり/過去に問い合わせ2回未採点
湘南計装サービス(株)
技術部
代理店校正依頼書DL 2回/期限超過の管理計器5台あり未採点
(株)三陸海洋エンジ
計測部
問い合わせHPフォームより1回。以降の接点なし未採点

この機能の狙い

運営の手離れ
東京・大阪・名古屋と会場が分かれるワークショップは、案内・リマインド・御礼だけで相当な工数です。ここは丸ごと自動化できます。
MAツールを導入せずに済む
月額のかかるマーケティングツールを入れなくても、n8nで同等のことができます。まずここから始めるのが現実的です。
資料DLが「見込み客リスト」になる
HPのダウンロードとユーザー登録は既にお持ちの資産です。行動履歴と結びつけるだけで確度が見えます。
①校正期限管理と繋がる
「校正依頼書をDLしたのに依頼が来ていない」=他社に出した可能性。この検知は非常に強い営業シグナルです。

AI上司 ── 「あの人しか答えられない」を無くす

気象・太陽光・分光・粘度・分散・接触角・クロマト。製品レンジが広い分、技術問い合わせは特定のベテランに集中します。取説・カタログ・過去の回答・校正記録をAIに読ませ、根拠つきで一次回答を返せる状態を作ります。最終判断は人が行います。

AI上司との対話(社内チャットからも使えます)

参照ナレッジ 4,820件
ソーラーシェアリングの日射計、どの機種を勧める?
気象庁検定とISO17025校正の違いを客先にどう説明する?
粘度計のスピンドル選定を聞かれた
日射計の値が朝だけ低く出るとの相談
AI上司
おはようございます。製品選定・技術的な質問・客先への説明の仕方、どれでも聞いてください。
回答には必ず「どの資料の、どこを見たか」を付けます。判断に迷う点は「技術部門に確認してください」とはっきり申し上げます。
取説PDF 1,240件 / カタログ 380件 / 過去の技術回答 2,910件 / 校正記録 290件

AI上司が「上司」である理由

答えだけでなく「なぜそう選ぶか」を返す
型番を返すだけならカタログ検索で足ります。選定理由・前提条件・確認すべき点まで返すことで、若手が育ちます。
必ず出典を示す
「取説◯◯ページ」「2024年の△△社への回答」など、裏取りできる形で提示します。AIの言い切りを鵜呑みにさせません。
分からないことは分からないと言う
計測精度・校正・法規に関わる領域で、AIが推測で答えるのは危険です。閾値を下回れば技術部門へエスカレーションします。
ベテランの回答を吸収して育つ
技術者が客先へ返した回答を「正解」として登録するたび、ナレッジが厚くなります。退職・異動に備えた資産化でもあります。
社外公開版としてHPのFAQを対話型に置き換えることもできます。ただしまずは社内利用から始め、回答品質を確認してから外に出すのが安全です。

Before / After

従来
若手が客先で答えられず持ち帰り
社内の特定の人に質問が集中
その人が不在だと回答は翌日
技術者は開発に集中できない
AI上司
その場で根拠つきの一次回答
質問の6割前後をAIが吸収(デモ試算)
難しい質問だけが技術者に届く
回答がナレッジとして残る
従業員規模から見て、一人が複数の役割を持たれていると想像します。だからこそ「聞かれる側の時間」を守る仕組みが効きます。

ナレッジ化の進め方(無理なく始める)

1
既にある資料から入れる
HPで公開されている取扱説明書・カタログ・FAQをそのまま読み込ませます。追加の資料作成は不要です。
2
過去のメール回答を追加する
技術サポートの返信メールはそのままナレッジです。ここが最も価値の高い教材になります。
3
日々の運用で自動的に太らせる
AIの回答を人が修正したら、それが次の正解になります。使うだけで育つ設計です。
社内資料は外部に学習されない構成(自社管理のn8n+APIのみ利用、あるいは閉域構成)で設計します。詳細は「導入・ご懸念」ページに記載しています。

n8n ワークフロー構成図 ── 実際に組む中身

これまでの各機能を、実際のn8nノード構成として図解します。既存システムを置き換えるのではなく、n8nが「間」に入って束ねるのが基本方針です。基幹システムは今のままで構いません。

WF-01 校正期限監視 ★
WF-02 依頼書 受付OCR
WF-03 輸入RFQ・為替
WF-04 入札ウォッチ
WF-05 AI上司ナレッジ
HUB 全体ハブ構成

WF-01 / 校正・検定期限の監視と更新提案

毎朝 05:00 実行・全12,400台を判定
毎朝 05:00
スケジュール起動
Schedule Trigger
計器台帳を取得
納入・校正・検定の履歴
Postgres / HTTP
残日数を計算
90/60/30日・超過で分岐
Code / Switch
案内文をAI生成
顧客・型式・段階別に文面を作成
AI Agent
見積ドラフト生成
前回実績・まとめ割を反映
AI + Code
超過分を抽出
理由確認タスクを起票
IF
営業が承認
送信前に人が必ず確認
Wait for Approval
顧客へ案内メール送信
見積PDFを添付
Send Email
担当営業へ通知
対象・金額・期限を一覧で
Slack / Teams
CRMへ商談を起票
追客状況を記録
CRM API
このワークフローの肝は「計器台帳」です。ここが整っていれば、あとは自動で回ります。逆に台帳が分散したままだと機能しません。導入フェーズ1は、台帳の一元化から着手することを推奨します。

WF-02 / 修理・校正依頼書の受付自動化

メール/FAX/フォーム受信をトリガーに常時稼働
専用メール受信
添付PDFを取得
IMAP Trigger
FAX受信
複合機→PDF化
Watch Folder
Webフォーム
HPからの依頼
Webhook
AI-OCR で読取
顧客・型式・製造番号・症状
AI Vision
台帳と自動照合
製造番号で納入・修理履歴を特定
DB Query
確度チェック
低い項目は人の確認へ
IF
受付番号を採番
R-26-XXXX を発行
Code / DB
概算見積の下書き
過去の同型式実績から
AI Agent
受付完了メール自動返信
受付番号・想定納期つき
Send Email
受付台帳へ起票
進捗ボードに自動で並ぶ
DB Insert
技術部門へ振分通知
製品カテゴリ別に担当を判定
Slack
校正センター予約
作業枠を仮確保
Calendar

WF-03 / 海外仕入先RFQ・為替換算・見積生成

引合をトリガーに起動/回答待ちは非同期で待機
引合を受信
メール/フォーム/電話メモ
Trigger
品目・数量を抽出
ブランド別に仕入先を判定
AI Agent
英文RFQを起草
型式・数量・仕向地を記載
AI Agent
担当者が確認
文面を確認して送信
Wait for Approval
仕入先へ送信
メーカー別に同時送信
Send Email
48h 未回答なら催促
自動リマインド(最大2回)
Wait / IF
回答メールを構造化
単価・通貨・納期・数量条件
AI Agent
為替レート取得
当日/社内レートを適用
HTTP Request
国内見積を自動生成
諸掛・掛率を反映しPDF化
PDF / Docs

WF-04 / 入札・公募情報の収集と仕様書AI読解

毎朝 06:00 実行
毎朝 06:00
スケジュール起動
Schedule Trigger
公告情報を取得
入札情報サービス/RSS/メール
HTTP / RSS
キーワード抽出
日射計・分光放射計 ほか24語
Filter
仕様書PDFをAI読解
要求項目を抽出して比較
AI Vision + Agent
適合率で分岐
80%以上/一部/対象外
Switch
対応可 → 営業へ即通知
適合表・締切・参加起案つき
Slack
一部対応 → 協業を提案
元請候補・代理店へ声かけ
Slack / Mail
対象外 → 通知を抑制
記録だけ残し人を煩わせない
DB Insert
「通知しない」ことも設計です。関係ない案件まで飛んでくると、通知そのものが無視されるようになります。対応可の案件だけを届けることで、通知が信頼されます。

WF-05 / AI上司のナレッジ取り込みと回答

資料の追加は自動・回答は常時
資料フォルダ監視
取説・カタログPDF
Watch Folder
技術回答メール
送信済メールを収集
IMAP
修理・校正記録
症状と処置の実データ
DB
分割・ベクトル化
製品カテゴリのタグ付け
Embeddings
ナレッジDBへ格納
自社管理・社外へ出さない
Vector Store
社内から質問
チャット/スマホ
Chat Trigger
AI上司が回答
出典つき・確度が低ければ保留
AI Agent (RAG)
回答を返す
根拠資料へのリンクつき
Chat
確度が低い → 技術者へ
推測で答えさせない
IF / Slack
正解を登録
次回から精度向上
DB Update

全体ハブ構成 ── n8n が既存システムの「間」に入る

基幹システムの入れ替えは行いません
n8n 連携ハブ
すべての情報がここを経由
メール・FAX
依頼書・引合・海外回答
HP・フォーム
資料DL・ユーザー登録・申込
入札公告サイト
官公庁・大学・研究機関
スケジュール
毎朝の期限判定
販売管理
受注・売上・請求
校正・検定台帳
ISO17025 記録
在庫・購買
国内/輸入
n8n + AI
抽出・判定・生成・振分
Workflow Engine
顧客への自動連絡
受付・進捗・更新案内
社内通知・タスク
Slack/Teams/メール
書類の自動生成
見積・受付票・作業指示
海外拠点・代理店
英文で自動共有
AI上司
ナレッジが蓄積
基幹システムを入れ替える提案ではありません。今お使いのシステムはそのまま、n8nが間に入って「つなぐ」「判断する」「起こす」を担当します。止まっても既存業務は動く構成にします。

導入ステップと、想定されるご懸念

いきなり全部は作りません。単独で完結して効果が見える1本から始め、体感いただいてから本丸へ進みます。以下はあくまで一例で、ヒアリング後に順序・範囲とも組み替えます。

導入ロードマップ(一例)

期間・範囲はヒアリング後に確定します
1か月2か月3か月4か月5か月6か月
【F0】現状ヒアリング・台帳の棚卸し
現状把握
【F1】② 依頼書AI受付(まず1本)
設計→構築→試行
【F1】④ 入札ウォッチAI(並行・軽量)
短期で効果検証
【F2】① 校正期限→更新提案(本丸)
台帳一元化 → 監視 → 提案自動化
【F2】⑦ 同時転記AI
基幹・台帳の連携
【F3】③ 輸入見積AI
RFQ・為替
【F3】⑥ AI上司・⑤ セミナー/リード
ナレッジ化・追客
F1まず体感する
単独で完結し、既存システムに触らずに済むものから。依頼書受付と入札ウォッチは、他システムとの連携がほぼ不要で早く出せます。
F2本丸に取り組む
校正期限管理は台帳の整備が前提です。ここに時間をかける価値があります。同時転記と合わせて、台帳が自動で育つ状態を作ります。
F3横に広げる
輸入見積・AI上司・リード育成へ。F1/F2で溜まったデータが効いてくるフェーズです。順序は効果の大きい順に入れ替えます。

想定されるご懸念と、現時点での回答

社内資料や顧客情報が、AIに学習されてしまうのでは?
学習に使われない契約形態のAPIを利用し、n8nは御社が管理するサーバー(オンプレまたは専用クラウド)に設置します。校正記録・顧客情報の保管場所は御社の中から出ません。
特に機微な情報については、そもそもAIに渡さない設計(ID・型番のみ渡し、氏名や連絡先はn8n側で後から結合する)も可能です。
ISO/IEC17025 の記録にAIが関わって問題ないか?
校正値の測定・判定・合否にはAIは一切関与しません。AIが担当するのは受付・書式への流し込み・期限の計算・案内文の作成までです。
証明書の発行前には必ず人の確認工程を挟み、誰がいつ承認したかのログを残します。認定要求事項との整合は、御社の品質管理責任者と確認しながら設計します。
基幹システムにAPIが無い/古い。連携できないのでは?
APIが無い場合は、CSVの入出力・共有フォルダ経由・画面操作の自動化(RPA的手法)など、実現可能な方法を組み合わせます。
実際、APIが無い基幹システムでも運用できている案件は多くあります。最初のヒアリングで、この点は真っ先に確認させてください。
AIが間違えたら誰が責任を取るのか?
前提として、顧客に直接届くもの(メール送信・見積提出・証明書発行)は、必ず人の承認を通す設計にします。AIは下書きまでです。
また、読み取り確度が低い項目は黄色で表示して確認を必須化し、素通りできないようにします。「AIに任せる範囲」と「人が担保する範囲」の線引きを、最初に文書として合意してから作ります。
担当できる社内人材がいない。運用が続かないのでは?
n8nは画面上でノードをつないで作るため、プログラミングができなくても改修できます。
とはいえ最初から社内対応は現実的ではないので、構築と当面の保守は弊社が担当し、その間に操作研修と手順書をお渡しします。「作って終わり」にはしません。
費用はどのくらいかかるのか?
機能の範囲・連携するシステムの数・既存台帳の状態によって大きく変わるため、本日の時点では金額を申し上げません
本日の壁打ちでやること・やらないことを決めたうえで、正式なお見積りをご提出します。n8n自体はオープンソースで、ライセンス費用が積み上がらない点は、ユーザー数が増えても費用が読める利点です。

確認させていただきたい7項目

これが分かると設計と見積の精度が上がります
1
基幹システムは何をお使いですか(販売管理・生産管理)
API連携の可否が、ワークフロー設計を大きく左右します。
2
納入計器の台帳はどこにありますか
Excel/Access/基幹システム。①の前提条件になる、最も重要な確認項目です。
3
校正・修理の受付は年間どのくらいの件数ですか
①②の投資対効果を、具体的な数字で計算するために必要です。
4
依頼書はどのチャネルで届きますか(比率)
メール/FAX/郵送。OCRの設計と、自動化できる割合が変わります。
5
海外仕入先とのやり取りの形式は
メール中心か、各社のポータル経由か。③の実現方法が変わります。
6
いま一番「人手が取られている」と感じる業務は何ですか
ここだけは仮説ではなく、現場の生の声を伺わせてください。優先順位を組み替えます。
7
海外拠点(サンノゼ・デンハーグ・香港・インド)との連携でお困りのことは
時差・言語・在庫照会など。今回の提案では扱いを薄くしていますが、課題が大きければ優先度を上げます。
本日はこの7項目を伺うことが最大の目的です。モックはあくまで議論のたたき台としてご覧ください。
改めて、本モックの前提
本デモの機能・画面・業務フロー・数値・台数・金額・顧客名は、すべて弊社がHPおよび業界特性から想定した「仮定」です。実際の御社の業務手順やシステム構成とは異なる可能性があります。実運用の設計は、貴社へのヒアリングを経た協議のうえで決定いたします。
また、モック上の画面をそのまま作るには相応の開発が必要です。実装範囲は、効果と費用のバランスを見ながら一緒に決めさせてください。
デモ用モック