電話は一番、カステラ2番、3時のおやつは・・・・カステラ。
と覚えている方もいらっしゃるのではないでしょうか？
最近は流れてない？？
長崎名物といえば、カステラ！がまず出てくるような気がします。
その発祥の歴史を知れば知るほど、美味しさとは別の楽しみもあるような気も。
そして、いろんな企業が創意工夫を凝らした商品開発もされていますね。１０年くらい前だったか、半生カステラという中身がドロっとしたカステラが発売され、全国TVも放送されたこともあり話題を呼びました。私も好きだったのですが、今は作られていないのかな？？
そんなカステラ業界、製造から店舗販売までなかなか大変な事業だと思います。
もしもAIを活用したら・・・・という視点で、「一般的」な話ですが書いてみました。
もちろん、一般的な事例ですので、AI導入を検討される際には、長崎で生成AIの導入支援を行うXAI株式会社が、企業ごとの最適な組み立てを行います。
カステラ製造業におけるAI活用ガイド
明日から使える技術で、仕事を楽にする
カステラ製造業は、地域の名産品や贈答文化を支える大切な産業です。特に、長年受け継がれてきた製法や味、店舗での丁寧な接客は、簡単に機械化できるものではありません。
一方で、近年は人手不足、原料費の高騰、多店舗管理の難しさ、紙の書類作業、EC対応など、現場と経営の両方で負担が増えています。
生成AIは、カステラづくりそのものを置き換えるものではありません。
むしろ、日報作成、問い合わせ対応、商品説明文の作成、教育マニュアルづくりなど、裏側の業務を軽くするための道具として活用できます。
この記事では、カステラ製造業において、生成AIをどのように使えるのかを、現場目線でわかりやすく整理します。
この記事を読むとわかること
- カステラ製造業が抱える構造的な悩み
- 経営者と現場社員、それぞれのリアルな困りごと
- 生成AIを使うと、どの業務が楽になるのか
- 生成AIに対するよくある誤解
- カステラ製造業における生成AIのおすすめ度
1. この業界が抱える「構造的な悩み」
カステラ製造業は、単にお菓子を作る仕事ではありません。
地域ブランド、観光土産、贈答品、季節商品、店舗販売、EC販売、卸販売など、さまざまな役割を持っています。特に販売店を複数展開している企業では、製造、販売、在庫管理、品質管理、人材教育、顧客対応まで、多くの業務を同時に回さなければなりません。
しかし、こうした業務は一社の努力だけでは解決しにくい、業界全体の課題と深く関係しています。
悩み①：人手不足が年々深刻化している
製造業全体で人手不足が進む中、食品製造業でも人材確保は大きな課題になっています。
カステラ製造の現場では、製造ライン、包装、検品、出荷、店舗販売、電話対応など、多くの人手が必要です。特に繁忙期には、製造と販売の両方が忙しくなり、現場に大きな負担がかかります。
また、若手人材の採用が難しく、採用できても定着しないという悩みもあります。結果として、今いる社員に業務が集中し、残業や疲労が増え、さらに人が辞めやすくなるという悪循環が起きやすくなっています。
悩み②：職人の技術や勘が属人化している
カステラ製造では、温度、湿度、焼き加減、生地の状態など、経験による判断が重要です。
こうした技術は、マニュアルだけで簡単に伝えられるものではありません。しかし、ベテラン社員や工場長に仕事が集中しすぎると、その人が休んだときや退職したときに、製造品質に影響が出る可能性があります。
「この作業はあの人しか分からない」
「昔からこのやり方でやっているが、理由を説明できる人が少ない」
「新人に教えたいが、教える時間がない」
このような状態が続くと、技術の継承が難しくなります。
悩み③：紙でのやりとりが多く、情報が分断されている
食品製造業では、紙の記録や手書きの管理が残っている企業も少なくありません。
たとえば、製造現場では原料の使用量や製造数を紙に記録し、店舗ではPOSデータ、ECではカートシステム、卸ではExcel、在庫は別の管理表というように、情報が分かれているケースがあります。
その結果、次のような問題が起きやすくなります。
- 全社の在庫状況がすぐに分からない
- 店舗ごとの売れ行きが把握しにくい
- 欠品や過剰在庫に気づくのが遅れる
- 同じ情報を複数回入力している
- 入力ミスが後工程のトラブルにつながる
データはあるのに、業務改善に使える形になっていないという状態です。
悩み④：IT化・デジタル化を進める人材が足りない
デジタル化の必要性を感じていても、実際に進めるとなると簡単ではありません。
特に中小企業では、専任のIT担当者がいないことも多く、現場の誰かが通常業務と兼任で対応している場合があります。
「何から始めればよいか分からない」
「システムを入れても使いこなせるか不安」
「現場に反発されそう」
「費用対効果が見えにくい」
こうした理由から、デジタル化が後回しになりがちです。
ただし、生成AIについては、最初から大きなシステム導入をする必要はありません。日報作成や文章作成など、身近な業務から試せる点が大きな特徴です。
悩み⑤：多店舗展開による管理の難しさ
販売店が10店舗以上になると、店舗ごとの運営品質をそろえることが難しくなります。
接客の仕方、商品説明、包装対応、クレーム対応、季節商品の案内、電話対応など、店舗ごとに少しずつ差が出ることがあります。
また、本部から店舗へ指示を出しても、伝わり方に差が出たり、店舗側で解釈が変わったりすることもあります。
ブランドを守るためには、製造品質だけでなく、店舗運営や顧客対応の品質もそろえる必要があります。しかし、店舗数が増えるほど、その管理負担は大きくなります。
2. 現場と経営者の「リアルな困りごと」
同じカステラ製造業でも、経営者と現場社員では見えている悩みが違います。
経営者は、利益、人材、品質、ブランド、後継者といった会社全体の課題を見ています。一方で現場社員は、日々の書類作業、電話対応、入力作業、クレーム対応、教育不足などに悩んでいます。
ここでは、それぞれの立場からリアルな困りごとを整理します。
A. 社長・役員の悩み
悩み①：利益が出にくくなっている
原料費、包装資材費、電気代、人件費など、製造にかかるコストは上がっています。
一方で、商品価格を簡単に上げられるとは限りません。観光土産や贈答品は価格に敏感な面もあり、値上げによって販売数が落ちる不安があります。
さらに、売れ残りや賞味期限切れによる食品ロスが発生すると、利益を圧迫します。
「売上はあるのに、手元に利益が残りにくい」という悩みは、多くの食品製造業に共通しています。
悩み②：人が採用できない・定着しない
製造、販売、出荷、事務など、必要な人材は多い一方で、採用は年々難しくなっています。
特に若手人材の確保や、工場勤務・店舗勤務を希望する人材の確保は簡単ではありません。採用できたとしても、仕事の大変さや教育体制の不足によって、早期離職につながることもあります。
人が足りない状態が続くと、既存社員の負担が増え、さらに定着しにくくなるという問題も出てきます。
悩み③：教育に時間もお金もかかる
新人教育には、想像以上に時間がかかります。
製造工程、衛生管理、包装、接客、商品知識、電話対応、クレーム対応など、覚えることが多くあります。ところが、現場のベテラン社員は通常業務で忙しく、教育に十分な時間を取れないこともあります。
また、教育マニュアルが整っていない場合、人によって教え方が違い、新人が混乱しやすくなります。
悩み④：品質保持が難しい
カステラは、味、食感、見た目、包装、接客まで含めてブランド価値が作られます。
店舗が増えるほど、製造や販売の品質を一定に保つことが難しくなります。小さなクレームでも、SNSや口コミで広がる可能性があるため、対応には慎重さが求められます。
品質管理記録、異常時の報告、クレーム内容の整理など、裏側の管理業務も重要になります。
悩み⑤：後継者や次世代リーダーが育たない
工場長、店長、製造責任者、販売責任者など、現場を任せられる人材の育成は大きな課題です。
ベテラン社員の経験や判断が社内に蓄積されていなければ、次の世代に引き継ぐことが難しくなります。
「この人がいなくなったら困る」という業務が多いほど、会社全体のリスクも高くなります。
B. 現場社員の悩み
悩み①：書類作りが終わらない
製造現場では、日報、品質管理記録、衛生管理記録、検査記録、報告書など、さまざまな書類作業があります。
現場で手書きしたメモを、あとからパソコンに打ち直す作業もあります。作業が終わったあとに書類整理をするため、残業につながることもあります。
「本来は製造や販売に集中したいのに、書類作成に時間を取られる」という悩みは、現場ではよく起こります。
悩み②：電話対応で作業が止まる
店舗や本部には、お客様からの問い合わせが入ります。
営業時間、賞味期限、配送、詰め合わせ、アレルギー、ギフト対応、在庫確認など、同じような質問が繰り返されることもあります。
電話対応のたびに作業が中断されると、製造や事務処理の集中力が切れてしまいます。忙しい時間帯には、電話対応そのものが大きな負担になります。
悩み③：単純なデータ入力がつらい
食品製造業では、同じ情報を複数の表やシステムに入力することがあります。
製造数、出荷数、在庫数、発注数、販売数など、似たような数字を何度も扱うため、入力ミスが起きやすくなります。
入力ミスがあると、在庫不足、過剰発注、出荷ミスなど、後工程に影響します。
悩み④：クレーム対応で精神的に疲れる
食品を扱う仕事では、クレーム対応も避けて通れません。
味、包装、配送、接客、賞味期限、異物混入の疑いなど、内容によっては非常に慎重な対応が必要になります。
特に文章で返信する場合、言葉選びに悩むことがあります。丁寧に謝罪したいが、どこまで認めるべきか迷う場面もあります。
悩み⑤：経験者のノウハウが伝わりにくい
ベテラン社員の作業を見て学ぶことは大切ですが、それだけでは新人が十分に理解できないこともあります。
「なぜこのタイミングで判断するのか」
「どこを見て良し悪しを判断しているのか」
「失敗しやすいポイントはどこか」
こうした知識が言語化されていないと、新人は自分の失敗から学ぶしかありません。結果として、育成に時間がかかります。
3. AIでどう変わるか
生成AIとは、文章を作成したり、要約したり、翻訳したり、情報を整理したりできるAIのことです。代表的なものには、ChatGPT、Claude、Microsoft Copilotなどがあります。
生成AIというと、難しい技術や大規模なシステムを想像するかもしれません。しかし、実際にはチャット形式で文章を入力するだけで使えるものも多くあります。
カステラ製造業では、製造そのものをAIに任せるというよりも、日々の事務作業や情報整理を軽くする使い方が現実的です。
| 業務 | 何が大変か | 生成AIを使うとどうなるか | 期待できる効果 |
|---|---|---|---|
| 日報作成 | 手書きメモをパソコンに打ち直す必要がある。同じような内容を毎日書いている | 作業内容を箇条書きや音声入力で伝え、AIに日報形式へ整理してもらう | 書類作成時間の短縮、日報の質の統一、残業削減 |
| 品質管理記録の整理 | 検査結果や異常内容を記録し、報告書にまとめる作業が手間 | 検査結果やメモをもとに、異常時の報告書ドラフトを作成する | 報告書作成の負担軽減、記録漏れの防止、対応の迅速化 |
| クレーム対応文の作成 | お客様への謝罪や説明の文章に時間がかかる | クレーム内容を整理し、丁寧な返信文のたたき台を作成する | 心理的負担の軽減、対応品質の安定、返信時間の短縮 |
| 商品説明・POP文の作成 | 新商品や季節商品の魅力を伝える文章を考えるのに時間がかかる | 商品の特徴を入力し、POP、チラシ、EC用の商品説明文を複数案作成する | 販促物作成の効率化、表現の幅の拡大、担当者の負担軽減 |
| 教育マニュアルの作成 | ベテランの教え方に差があり、新人教育が属人化している | 作業手順や注意点をAIで整理し、マニュアルやチェックリストのたたき台を作る | 教育負担の軽減、教え方の標準化、技術継承の支援 |
| よくある問い合わせの整理 | 同じ質問に何度も電話で答えている | よくある質問と回答を整理し、FAQや店舗向け回答集を作成する | 電話対応の削減、作業中断の減少、回答品質の統一 |
| 店舗スタッフ向け共有文の作成 | 本部から店舗への指示が分かりにくく、伝わり方に差が出る | 店舗向けに分かりやすい案内文、注意事項、接客トーク例を作成する | 店舗間の対応差の軽減、伝達ミスの防止、教育効率の向上 |
| 在庫・販売データの確認補助 | 店舗、EC、卸、製造現場でデータが分かれており、状況把握に時間がかかる | Excelなどのデータをもとに、売れ筋、在庫過多、欠品傾向を整理する | 判断材料の整理、過剰在庫や欠品リスクの軽減 |
| 発注・生産計画のたたき台作成 | 過去の販売実績や季節要因を見ながら計画を立てる必要がある | 過去データやイベント情報をもとに、生産量や発注量の検討材料を整理する | 計画作成の負担軽減、判断のスピード向上 |
| SNS・EC更新文の作成 | 投稿文や商品紹介文を考える時間がない | 季節商品、ギフト需要、店舗情報などをもとに投稿文の案を作る | 情報発信の継続、販促担当者の負担軽減、販売機会の拡大 |
生成AIは、最終判断を代わりに行うものではありません。
特に食品表示、品質管理、クレーム対応、個人情報に関わる内容は、人による確認が必要です。ただし、文章のたたき台作成や情報整理に使うだけでも、現場の負担を大きく軽くできる可能性があります。
4. 生成AIに対するよくある誤解
生成AIに興味はあっても、不安を感じるのは自然なことです。
特に食品製造業では、品質、衛生、個人情報、ブランドイメージに関わるため、慎重になるのは当然です。
ここでは、生成AIに対するよくある誤解を整理します。
誤解①：「AIにお客様情報を入れるのは危険」
お客様情報や取引先情報をそのままAIに入力することには注意が必要です。
ただし、生成AIは最初から個人情報を扱う業務に使う必要はありません。
たとえば、次のような業務であれば、個人情報を入れずに始められます。
- 商品説明文の作成
- POP文案の作成
- 社内マニュアルの整理
- 作業手順書の作成
- 一般的な問い合わせへの回答例作成
- 店舗スタッフ向け案内文の作成
まずは、社外秘情報や個人情報を含まない業務から始めるのが安全です。
誤解②：「パソコンが得意な人でないと使えない」
生成AIは、専門的なプログラミング知識がなくても使えます。
多くの生成AIツールは、チャット形式で文章を入力するだけで利用できます。スマートフォンから使えるものもあります。
たとえば、
「この商品の特徴をもとに、店頭POPの文章を作ってください」
「この作業メモを日報の形に整理してください」
「新人向けに分かりやすい手順書にしてください」
このように、普段の言葉で依頼できます。
もちろん、最初は慣れが必要です。しかし、パソコンが得意な人だけの道具ではありません。
誤解③：「AI導入には高額な費用がかかる」
AI導入というと、高額なシステム開発を想像する方も多いかもしれません。
しかし、生成AIは無料または月額数千円程度から使えるツールもあります。最初から大規模なシステムを導入する必要はありません。
まずは、次のような小さな使い方から始めることができます。
- 日報のたたき台作成
- 商品説明文の作成
- FAQの整理
- クレーム返信文の下書き
- 教育マニュアルの作成補助
小さく試して、効果が見えた業務から広げる方が現実的です。
誤解④：「AIを使うと、人の温かみがなくなる」
カステラ製造業では、味や品質だけでなく、贈り物としての気持ちや接客の丁寧さも大切です。
そのため、「AIを使うと機械的になるのでは」と感じる方もいるかもしれません。
しかし、生成AIは人の代わりにお客様対応をすべて行うものではありません。むしろ、人が本来向き合うべき仕事に集中するための裏方として使うことができます。
たとえば、AIがクレーム返信文のたたき台を作り、最終的な言葉は担当者が確認する。AIがFAQを整理し、店舗スタッフがお客様に合わせて丁寧に伝える。
このように使えば、人の温かみをなくすのではなく、丁寧な対応を続けやすくする支援になります。
誤解⑤：「うちの業界ではAIを使う場面がない」
カステラ製造業は、職人技や現場作業が中心の業界です。そのため、AIとは関係がないように感じるかもしれません。
しかし、実際には日常業務の中に生成AIを使える場面は多くあります。
- 日報作成
- 品質管理記録の整理
- 商品説明文の作成
- 店舗向け案内文の作成
- クレーム対応文の下書き
- FAQ作成
- 新人教育マニュアル作成
- SNSやECの商品紹介文作成
製造そのものではなく、製造や販売を支える業務に使うと考えると、活用場面は見つけやすくなります。
誤解⑥：「AIに任せると、間違いが怖い」
生成AIは便利ですが、常に正しいとは限りません。
そのため、AIに最終判断を任せる使い方は避けるべきです。特に、食品表示、アレルギー情報、品質管理、法令に関わる内容は、必ず人が確認する必要があります。
現実的な使い方は、次のようなものです。
- 下書きを作らせる
- 情報を整理させる
- 表現を整えさせる
- チェックリストを作らせる
- 会議メモを要約させる
AIは「判断者」ではなく「補助者」として使うことが重要です。
誤解⑦：「今すぐ大きく変えなければならない」
生成AIの活用は、会社全体を一気に変える必要はありません。
むしろ、最初から大きく変えようとすると、現場の負担が増えたり、使われないまま終わったりすることがあります。
最初は、次のような小さな業務から始めるのが現実的です。
- 日報作成
- 商品説明文の作成
- FAQ整理
- 店舗向け案内文の作成
- 教育マニュアルのたたき台作成
一つの業務で効果を感じられれば、次の業務へ広げていくことができます。
5. 生成AIのおすすめ度診断
カステラ製造業における生成AIの相性を、いくつかの視点で評価します。
書類仕事の多さ：A評価
カステラ製造業では、日報、品質管理記録、衛生管理記録、報告書、店舗向け共有文、商品説明文など、文章や記録に関わる業務が多くあります。
生成AIは、こうした文章作成や情報整理と相性がよいため、活用しやすい業界です。
特に、手書きメモを日報に整える、報告書のたたき台を作る、クレーム対応文を整えるといった業務では、現場の負担軽減が期待できます。
決まった手順の仕事の多さ：A評価
食品製造業は、決まった手順やルールに沿って行う仕事が多い業界です。
製造工程、検品、包装、衛生管理、店舗対応、発注業務など、一定の流れがある業務では、AIを使って手順書やチェックリストを作ることができます。
また、同じような問い合わせや同じような報告が繰り返される業務も、AIとの相性が良い分野です。
多店舗管理との相性：A評価
販売店が複数ある企業では、店舗ごとの対応品質をそろえることが重要です。
生成AIを使えば、店舗向けの案内文、接客トーク例、よくある質問への回答例、キャンペーン説明文などを作成しやすくなります。
本部から店舗への情報共有を分かりやすく整えることで、店舗間のばらつきを減らす効果が期待できます。
業界のITへの慣れ：B評価
食品製造業では、IT化やデジタル化に慣れていない企業もあります。
そのため、いきなり高度なシステム導入を行うと、現場がついていけない可能性があります。
ただし、生成AIはチャット形式で使えるため、比較的始めやすいのが特徴です。最初は、パソコンが得意な一部の担当者から試し、効果が見えた業務を少しずつ広げる方法が向いています。
総合的なおすすめ度：A評価
カステラ製造業は、人手不足、属人化、書類作業、多店舗管理、教育負担といった課題を抱えやすい業界です。
生成AIは、こうした課題をすべて解決するものではありません。しかし、日々の事務作業や情報整理、文章作成、教育資料づくりを軽くする手段としては、十分に活用しやすい業界です。
特に、次のような企業には向いています。
- 店舗数が増え、情報共有が難しくなっている
- 日報や品質管理記録に時間がかかっている
- 商品説明文や販促文の作成が負担になっている
- 新人教育が属人化している
- 電話対応や問い合わせ対応で作業が止まりやすい
- ベテラン社員のノウハウを残したい
一方で、AIに任せきりにするのではなく、人が確認する前提で使うことが大切です。
まとめ
カステラ製造業は、地域の伝統やブランドを支える大切な仕事です。
一方で、人手不足、原料費の高騰、教育負担、品質管理、多店舗展開、紙の書類作業など、現場と経営の両方に大きな負担がかかっています。
生成AIは、職人の技術や人の接客を置き換えるものではありません。
むしろ、日報作成、報告書の整理、商品説明文の作成、FAQ作成、教育マニュアルづくり、店舗向け共有文の作成など、裏側の業務を軽くするための道具です。
大切なのは、いきなり大きく変えようとしないことです。
まずは、次のような小さな業務から始めると取り組みやすくなります。
- 日報をAIで整える
- 商品説明文をAIに考えてもらう
- よくある問い合わせをFAQにまとめる
- クレーム返信文の下書きを作る
- 新人教育マニュアルのたたき台を作る
- 店舗スタッフ向けの案内文を作る
小さな業務が一つ楽になるだけでも、現場の負担は軽くなります。
そして、その積み重ねが、働き方の改善、教育の標準化、品質管理の安定、多店舗運営の効率化につながっていきます。
カステラ製造業の良さを守りながら、裏側の仕事を少しずつ軽くする。
生成AIは、そのための現実的な選択肢の一つです。
参考資料
- SCSK Minoriソリューションズ：製造業の2025年問題に関するレポート
- ウィルオブ・ワーク：製造業の有効求人倍率に関するデータ分析
- 富士電機：食品製造業におけるDX意識調査
- アカツキAI Technologies：菓子製造小売業の在庫管理DXに関する調査
- タナベコンサルティング：製造業のDX化に関する資料
- ExaWizards：製造業におけるAI活用事例
- 内田洋行：和洋菓子製造販売業のシステム導入事例
- 船井総研：食品製造業向けChatGPT活用に関するレポート
- Shokubiz：食品業界のAI活用事例
- ネクストウェイ：チェーン店の多店舗展開に関する調査
