難易度 低〜中現場・製造制作部（DTP・校閲）
チラシ・パッケージ原稿のAI校正と表記ゆれ・レギュレーションチェック
原稿テキストと社内表記ルール表をAIに渡し、誤字脱字・表記ゆれ・薬機法や景表法に触れる表現を指摘一覧として出させます。
- Before ／ 人がやる場合
- （想定）A4チラシ1枚あたり、校閲担当が1回の校正に60〜90分かけます。
- After ／ AIを使った場合
- AI指摘の生成が2〜3分、人の確認が20〜30分です（自社での実測が必要です）。
Printing
刷り直しを防ぐ校正・検版と、増え続ける小ロット見積を、AIで支える
印刷の現場では、1文字の誤りが刷り直しに直結し、紙代と機械代と残業代がそのまま利益から引かれます。プレラナはAI研修と導入支援を分けて提供しています。研修は、あらかじめ用意している30種類以上のカリキュラムから、御社に合うコースを選んで受講いただく形です。演習には、当社が用意している印刷業向けのサンプルデータを使います。実際の帳票やデータをもとに仕組みを作る個別対応は、研修とは別契約の導入支援で承ります。
Issues
こんな状態ではありませんか
解決策の前に、まず現状を書きます。ひとつでも当てはまるなら、AIが効く余地があります。
- 01
校了後に見つかる1文字が、そのまま利益を削る
色校正まで通して校了したデータで、刷了後に商品名の1文字違いが見つかります。3万部を刷り直し、刷り上がった分は損紙として処分します。紙代と機械代とオペレーターの残業代が消えます。売上には残らない損失のため、月次では理由の見えない利益の目減りとして現れます。誰の責任かを詰めても、次の月にまた起きます。
- 02
修正前後の照合を、いまだにプリントと定規でやっている
初校と再校をプリントし、2枚を並べて1行ずつ目で追います。修正指示は12箇所のはずが、実際に直っているのは11箇所です。指示していない箇所が動いていることもあり、結局は全ページを流し読みします。A4で16ページの冊子なら、この検版だけで1時間を超えます。
- 03
薬機法や景表法の判断ができる人が、社内に1人しかいない
「日本一の保温力」「必ず効きます」といった表現の可否を判断できるのが、校閲歴20年の1名だけです。その人が休むと原稿が机の上で滞留します。判断の根拠が本人の経験の中にあり、若手に引き継ぐ手立てがないまま年数が過ぎています。
- 04
1件2万円の見積が1日15件、メールとFAXと電話でバラバラに届く
名刺、封筒、伝票といった小口の依頼が、書式もそろわないまま届きます。判型と部数と用紙をメモに書き写し、業務課が見積システムに入力します。仕様の抜けを聞き直すやり取りで半日が過ぎ、営業が客先に出る時間が削られます。
- 05
バリアブル印刷のデータ整形が、特定の1人にしかできない
客先から届くExcelは毎回列の並びが違い、姓名が1列にまとまっていることもあります。ベテランが500件を目で見ながら整形し、InDesignで流し込み、はみ出しを1件ずつ直します。その担当が休むと案件が止まり、旧字体が化けたまま刷ってしまう事故も起きています。
Use Cases
印刷でAIが効く5つの業務
それぞれ「人がやる場合」と「AIを使った場合」を対比し、実際の手順とサンプルデータまで公開しています。
難易度 低〜中現場・製造制作部（DTP・検版）
修正前後PDFの自動差分検版と指摘反映チェックリストの生成
初校と再校のPDFをプログラムで比較し、テキストと画像の差分を一覧化して、修正指示が漏れなく反映されたかを確認します。
- Before ／ 人がやる場合
- （想定）A4・16ページの冊子で、検版担当が60〜90分かけます。
- After ／ AIを使った場合
- 差分の生成が1〜2分、人の確認が15〜25分です（自社での実測が必要です）。
難易度 低営業・見積営業部・業務課
見積依頼メール・FAXの仕様データ化と見積下書きの自動作成
バラバラな形式で届く見積依頼から、判型・部数・用紙・加工などの仕様をAIに抽出させ、単価表と突き合わせた見積下書きを作ります。
- Before ／ 人がやる場合
- （想定）1件あたり、営業の読み取りとメモに10〜15分、業務課の入力に5〜10分で、合計15〜25分かかります。
- After ／ AIを使った場合
- 抽出と下書きの生成が1分、人の確認と価格判断が5〜10分です（自社での実測が必要です）。
難易度 高現場・製造制作部（DTP）
名刺・DMのバリアブル印刷データ整形と自動組版スクリプトの生成
客先ごとにバラバラなExcelの宛名データをAIで整形し、InDesign用の組版スクリプトもAIに書かせて差し込み印刷を組み立てます。
- Before ／ 人がやる場合
- （想定）500件のデータ整形と組版の手直しに、ベテラン1名が6〜8時間かけます。
- After ／ AIを使った場合
- スクリプトの実行が数分、はみ出し箇所の設計と確認が1〜2時間です（自社での実測が必要です）。
難易度 中現場・製造制作部・医薬関連資材の校閲担当
医療用医薬品の電子添文の改訂差分抽出と新旧対照表の作成
改訂前後の電子添文から項番単位で差分を抽出し、新旧対照表の下書きと、受領した改訂指示との突合結果を作ります。規制上の判定は発注元の製薬会社が行います。
- Before ／ 人がやる場合
- （想定）20ページ相当の改訂で、対照表の作成に半日〜1日かかります。
- After ／ AIを使った場合
- 差分の抽出と下書きの生成が5分、校閲担当の検証が2〜3時間です（自社での実測が必要です）。
Process
導入の流れ
期間と成果物を先に示します。何が起きるか分からないまま進むことがないようにするためです。
- 01
【研修】状況を確認し、受講するコースを選ぶ
1〜2週間くわしく見る
ご用意している30種類以上のカリキュラムの中から、御社に合うコースを選定します。事前のヒアリングは、教材を作るためではなく、どのコースが合うかを見極めるための状況確認です。部署ごとに、それぞれ適したコースを選べます。制作部は校正と検版、営業部は見積の仕様データ化、というように分けて選定します。 - 02
【研修】選んだコースを受講する
実訓練10時間以上くわしく見る
選定したコースを、そのままの内容で受講いただきます。演習では、当社が用意している印刷業向けのサンプルデータを使います。実訓練時間が10時間以上のOFF-JTで、同時双方向型のオンライン受講は集合研修と同じ扱いです。人材開発支援助成金の対象になるのは研修の費用のみで、AIツールの導入費用は対象外です。 - 03
【導入支援】自社の工程と時間を実測する
2週間くわしく見る
ここから先は研修とは別の契約になります。校正・検版・見積・組版の各工程で、誰が何分かけているかを記録します。あわせて、直近1年の刷り直しについて、どの工程で見落としたかを洗い出します。ここで測った数値が、後で効果を判断する基準になります。基準がないまま進めると、効果があったかどうかを議論できません。 - 04
【導入支援】判断基準を言語化し、1つの工程で試す
6〜10週間くわしく見る
表記ルール表、はみ出し処理ルール、見積の抽出項目を、御社の実物を確認しながら作ります。ベテランの頭の中にある判断を、行として書き出す作業です。次に、誤りの箇所が分かっている過去の案件で試し、AIがそれを検出できるかを確かめます。検出できなかった箇所は、ルール表の不足かプロンプトの書き方かを切り分けます。 - 05
【導入支援】手順書を作り、担当者を広げて効果を比較する
4週間ごとに継続くわしく見る
作ったプロンプトとスクリプトを、手順書とセットで案件フォルダに置きます。作った本人ではない担当者に、手順書だけを見て実行してもらいます。ステップ3で測った基準と比較し、時間、見落とし件数、その作業ができる人数の3つを見ます。効果が確認できたら、次の工程へ同じ手順で広げます。
FAQ
よくあるご質問
クライアントから預かった未公表の原稿を、社外のAIサービスに貼り付けても問題ないでしょうか。
契約と設定の両方を確認してから判断してください。確認する点は3つです。第1に、利用しているサービスの利用規約で、入力データが学習に使われない設定になっているか。第2に、クライアントとの秘密保持契約で、外部サービスへの入力が制限されていないか。第3に、社内で誰がどの案件をAIに入力してよいかのルールがあるか。この3つが整うまでは、公表済みの過去案件で練習する運用をおすすめします。研修では、この3点をどう確認するかをコースの中で扱います。演習には当社が用意しているサンプルデータを使うため、御社の原稿を持ち込む必要はありません。自社の規約や契約を実際に確認し、社内ルールとして整える作業は、研修とは別契約の導入支援で承ります。
AIの校正を通したのに誤植が残った場合、責任はどこにあるのでしょうか。
責任の所在は、AI導入の前と変わりません。校了の判断をした人にあります。ですから運用設計では、AIの出力を「指摘の候補一覧」に限定し、採否の判断者を必ず記録する形にします。指摘一覧に「採否」「判断者」の列を設けるのは、この理由からです。AIの出力をそのまま校了データへ反映する運用は、事故が起きたときに経緯を追えなくなるため採用しません。人の判断を減らすのではなく、判断に集中できる状態を作るのが目的です。
InDesignやIllustratorのファイルを、AIが直接読んだり編集したりできますか。
ネイティブファイルをAIが直接開いて編集することはできません。実務では2つの経路を使います。1つは、テキストやPDFとして書き出したものをAIに読ませ、指摘や差分を出させる経路です。もう1つは、InDesignのスクリプトをAIに書かせ、そのスクリプトがファイルを操作する経路です。前者は校正と検版、後者は自動組版で使います。どちらもファイル本体の編集は、DTP担当がアプリケーション上で行います。
社員10名程度の印刷会社でも取り組めますか。専任の担当者を置く余裕がありません。
専任者は必要ありません。最初に取り組むなら、見積依頼の仕様データ化をおすすめします。プログラムを書かず、既存のスプレッドシートとチャット形式のAIだけで始められるためです。所要は、抽出項目の設計に半日、プロンプトの調整に数日です。校正やPDF差分検版はスクリプトを使いますが、そのコード自体もAIに書かせます。研修は、ご用意しているコースから該当するものを選んで受講する形です。演習は当社のサンプルデータで行うため、受講のために自社で教材を準備する必要はありません。研修のあとに自社の判断基準を言語化し、運用として定着させる作業は、別契約の導入支援で承ります。
薬機法や景表法のチェックをAIに任せて、法的に大丈夫でしょうか。
最終判断をAIに任せる運用は避けてください。AIができるのは、確認が必要な表現を拾い上げるところまでです。実際に問題があるかは、根拠データの有無や商品区分によって変わり、その情報はAIが持っていません。研修では、AIの出力を「確認候補」として扱い、判定者を記録する運用の考え方をコースの中で学びます。ベテラン1名に集中していた確認作業を、候補の洗い出しと最終判断に分ければ、判断そのものは残しつつ滞留を減らせます。御社の判断基準を実際に書き出し、運用の形にするところは、別契約の導入支援で承ります。
AIを入れると、校閲やDTPの担当者の仕事がなくなるのではと不安の声があります。
実際に減るのは、照合と転記の時間です。判断の仕事は残り、むしろ比重が増えます。たとえば校正では、表記ゆれの検出はAIが担い、その表現をこの商品で使ってよいかの判断が人に残ります。自動組版では、データ整形はスクリプトが担い、はみ出した役職名をどう組むかの設計が人に残ります。研修では、この「人に残る領域」がどこかを、選んだコースの中で整理します。作業を奪うのではなく、判断できる人を増やす取り組みとして進めます。
効果の数値について
このページに掲載している削減効果は、出典のあるものだけを引用しています。 それ以外は「要実測」と記載しています。効果は業務内容によって大きく変わるため、 当社の支援では導入前に実際の業務時間を計測してから目標を置きます。
印刷のAI活用レポートをお送りします
このページの5事例をまとめた資料をご用意しています。社内で共有していただける形式です。具体的なご相談は60分のオンライン無料相談で承ります。