背景
製造業の購買・品質部門では、サプライヤーや社内各部門から日々大量のメールが届く。重要な対応依頼が通常メールに埋もれ、対応漏れや遅延が慢性的な課題となっていた。
課題
- 1日あたり50〜100通のメールを手動で確認・仕分け
- 重要度の判断が担当者のスキル・経験に依存
- タスク管理システムへの登録が手動で発生する二重作業
- 担当者不在時・引き継ぎ時の情報ロスが頻発
対応内容
Claude APIを活用したメール自動解析パイプラインを構築。n8nでメール受信からタスク登録・Slack通知までの全フローを自動化した。
仕組み
| ステップ | 処理内容 |
|---|---|
| 1 | メールサーバーからメールを定期取得（n8n Trigger） |
| 2 | Claude APIで件名・本文・送信者を総合解析 |
| 3 | 優先度（高/中/低）・担当者・期日を自動抽出 |
| 4 | タスク管理システムへ構造化データとして登録 |
| 5 | Slack通知でチームへリアルタイム共有 |
解析プロンプト設計のポイント：
- 件名だけでなく本文コンテキストも参照し、実際の緊急度を判断
- 製造業特有の用語（不適合、是正、納期など）を認識させるシステムプロンプト
- 曖昧なケースは「要確認」フラグを立て人間にレビューを促す設計
成果
- 手動作業時間：80%削減（1日あたり約2時間 → 20分）
- 対応漏れ：ゼロ（3ヶ月間継続運用実績）
- 優先度判定の人間一致率：92%
- チーム全体の情報共有がリアルタイム化
展開可能性
この仕組みは以下の業種・用途にも応用できる。
- 受発注管理：注文メールから自動で受注データ生成
- クレーム管理：品質問い合わせの自動分類・担当者振り分け
- 採用管理：応募メールの自動仕分けと面接日程調整
関連資料
業務自動化の要件定義テンプレートをDOWNLOADページで公開予定。詳細はお問い合わせください。
