トイレタリーメーカーでのAI活用術

トイレタリーメーカーに、そもそもAIは必要なのか

同じ判断を月に何回繰り返しているか。そして、その判断を外したとき何が起きるか。トイレタリーメーカーのAI活用 が効くかどうかは、この二つの大きさで決まります。回数が少ない業務や、外しても取り返せる業務は、どちらも後回しで構いません。

この二つを実際の業務に当てはめてみます。効く側に入るのは、パッケージやラベルの表示が、その製品に適用される定めに収まっているかの点検です。薬用ハンドソープと台所用洗剤では、書かなければならない事項も、言える表現も別物で、同じ確認が製品ごとに戻ってきます。

充填したロットの検査記録から規格を外す兆しを探す作業、お客様相談室に届いた申し出の原因に当たりを付ける作業も、同じ側にあります。

逆に、AIを入れないほうがよいのが処方開発の使用性評価です。泡立ちの速さ、すすぎ上がりの感触、香りの立ち方は、水温や水の硬さ、洗濯機の種類で感じ方が変わります。配合を決める人が自分の手で確かめる ほかありません。

詰め替えパウチの注ぎやすさを見る工程も同じです。こぼれるかどうかは、持ち方と注ぎ口の角度で決まります。

線は業種の単位では引けません。表示の点検には効き、使用性の評価には効かないという分かれ方が、同じ社内で起きます。自社の業務を工程に分け、繰り返しの判断がどこに集まっているかを見てください。

新製品企画からお客様相談室まで、負荷が大きいのはどの工程か

トイレタリーの新製品は、企画から量販店の棚に並ぶまで、担当部門を順に移りながら一方向に流れます。工程に分けて見ると、繰り返しの判断が片側に寄っていることが分かります。

負荷が集中するのは お客様相談室 です。トイレタリーは毎日家庭で使われるため、申し出の数そのものが多くなります。ただ、負荷の正体は数ではありません。

「洗濯したら衣類が変色した」「ポンプから中身が出ない」「いつもの香りと違う」。届く内容はばらばらで、原因は処方にも、容器にも、特定の製造ロットにもあり得ます。どこに原因があるかの見当が付かないと、担当部署に振れません。

パッケージのロット番号から製造日を割り出し、その時期の検査記録をさかのぼり、過去に似た申し出がなかったかを探す。回答を書く前のこの下調べに、相談員の時間の大半が消えます。

ここに手が入ると、相談室は切り分けの結果を確かめる側に回れます。品質保証や製造課へ回る連絡も、当たりの付いた状態で届くようになります。

容器設計を極小としたのは、詰め替えパウチの注ぎやすさやポンプの押し心地に、測って比べられる目盛りがないためです。良し悪しを言葉で定義できない以上、AIが照らす先を作れません。

トイレタリーメーカーで最初に取り組むべきAI活用、3つ

先に手をつけるのは、同じ判断が何度も戻ってきて、外せば回収や行政の指導につながる業務です。第1セクションの二軸を当てはめると、表示の適合点検、充填ロットの検査記録の読み込み、申し出の原因の切り分けが残ります。

棚に並ぶ前に、表示と訴求の抜けを洗い出す

起点は、点検の依頼が入力フォームから届いたときです。原稿と製品区分、訴求の根拠にした試験の成績を添えて送ります。

AIは製品区分ごとに使える表現の線引きと、書かなければならない表示事項の一覧、過去に薬事担当が直した言い回しの記録に照らし、欠けている事項と、試験結果に結びついていない訴求語を拾い上げます。

結果は点検の一覧表に行として増え、依頼した担当者と薬事担当に業務チャットで知らせが届きます。製品区分を頭に置いたまま原稿を一本ずつ読み比べていた確認が、指摘の付いた原稿を見るところから始まる形に変わります。

どの指摘を直し、どれを表現として残すかを決めるのは薬事担当です。世に出す表示に最後まで責任を持つのは、品質保証の責任者 になります。

液漏れの芽を、充填の記録から先に拾う

いまは充填量やキャップの締め付け、詰め替えパウチのシール強度を測り、そのロットを合格とするかどうかを決めています。この記録が表計算ソフトに入力された時点が合図です。

AIは同じ記録を、原料のロット番号、香りや粘度の違う製品へ切り替えた時刻、過去に規格を外したときの経緯と重ねます。まだ規格には収まっているのに、ロットを追うごとに同じ向きへずれていく項目や、切り替えの直後だけ値の乱れる充填機が挙がります。

挙がった項目は品質管理の一覧表に並び、製造課と品質保証に知らせが届きます。ロット単位の合否で終わっていた記録が、規格を外す前に手を打てる 記録に変わります。原因をどこに見るかを確かめるのは品質管理の担当者で、充填を止めるかどうかは製造部門の責任者が決めます。

申し出の原因に、回答を書く前に当たりを付ける

三つめが読むのは、相談室が受け付けた申し出の記録です。受付フォームに登録された時点で、パッケージのロット番号から割り出した製造日、その時期の検査記録、同じ製品に過去寄せられた申し出と原因が判明した事例に突き合わせます。

処方を変えた時期と重なっているのか、特定の製造ロットに偏っているのか、容器の仕様を切り替えた後だけに出ているのか。この切り分けが原因分析の下書きとして文書に保存され、品質保証と振り先の候補になる部署へ通知が届きます。

下調べに消えていた時間が、切り分けを確かめる時間に変わります。当たりが正しいかを見るのは品質保証の担当者 で、お客様への回答の可否を決めるのは相談室の責任者です。

業務に組み込むまでの4ステップ

ここでは「製品クレームの原因分析資料作成」を例に通して見ます。新しいシステムを作る話ではなく、いま使っている入力フォームとファイル保管サービスの間に、情報の通り道を作る作業です。

1. 使う情報がどこにあるかを決める

切り分けに使う情報は、すでに社内にあります。

• 相談室の受付記録と、過去に原因が判明した申し出の経緯
• ロットごとの充填量やシール強度の検査記録と製造日
• 処方と容器の仕様を切り替えた時期の記録

新しく書き起こすのではなく、所在をはっきりさせるだけです。製造の記録が日報に残っているなら、一箇所にまとめます。

2. 何をきっかけに動かすかを決める

相談員が受付フォームに申し出を登録した時点を合図にします。人が思い出して開く形にすると、申し出が立て込む時期ほど後回しになり、使われなくなります。

3. 判断の基準を設定しておく

何をどう切り分けるのかを文章にまとめ、一箇所に設定しておきます。AIは毎回そこを参照します。ベテランの相談員が申し出を聞きながら無意識にたどっている筋道を、外に出して書き留める作業 です。

• 衣類の変色で、製品側を疑う条件と、使い方を確かめる条件
• 漏れの申し出を、キャップの締まり、パウチの破れ、輸送時の圧のどれに寄せるか
• 香りやとろみの違いを、製造の記録と照らすべき場合の見分け方

ここにいちばん時間がかかります。相談員によって筋道が分かれる点も出ますが、一度まとめれば使い回せます。

4. 結果の戻り先と、確認する人を決める

切り分けの結果は原因分析の下書きとして文書に保存し、品質保証と振り先候補の部署へ業務チャットで知らせます。お客様へ回答してよい段階かどうか は、相談室の責任者が確かめます。

先に知っておきたい、つまずきやすい3か所

• 製品区分が途中で変わる ：開発の中で、医薬部外品として申請していたものを化粧品や雑貨の区分に切り替えることがあります。参照先に古い区分が残ると、その製品では書けない効能が点検を通ります。区分の確定を点検の入口に置き、変更が決まった時点で表示原稿を差し戻します。
• 受託品と量販店向けの専用品が点検から外れる ：これらは先方の仕様書で表示が決まり、社内の原稿の流れに乗りません。点検されないまま店頭に並びます。受託品も同じ入力フォームを通す決まりにし、先方から受け取った仕様書を参照先に加えます。
• 製造現場の記録が紙のまま残る ：充填ラインの切り替え時刻や設備の点検記録は、水回りの現場では手書きの日報で残ります。ここが紙のままだと検査記録だけが並び、乱れの原因に当たる部分が欠けます。突き合わせに使う項目だけを先に表計算ソフトへ移します。

トイレタリーメーカーのAI活用は、どこから考えればいいか

第1セクションで引いたのは、繰り返し戻ってくる判断で外したときの影響が大きい業務にはAIが効き、手や鼻で確かめる評価とお客様に向き合う判断は人が引き受ける、という線でした。先に挙げた三つは、社内の定めと過去の記録に照らせば答えが決まる判断 です。だから線の内側に入ります。

すべてに同時に手を付ける必要はありません。同じ問いが戻ってくる回数の多いものを一つ選べば、それで十分です。手元にある受付記録と検査記録、社内の取り決め があれば着手できます。集め直すところから始まる話ではありません。