お悩み
得意先ごとの掛け率や納品ルールがベテランの頭の中にあり、新人は確認だけで時間を浪費する
AI社員なら
AI社員が得意先マスタの条件を参照して見積・受注のドラフトを作成。担当者の記憶に頼らない運用に変えられます。
卸売業向けAI社員
得意先ごとの掛け率も在庫の補充判断も、ベテランの勘に頼り切っている。
電話・FAXの注文を転記し、在庫を見ながら補充を決め、月末は与信とリベートの計算に追われる。属人的な事務が現場の余力を奪い続けています。
卸売業 AI社員が受発注、在庫補充、与信・債権、請求・支払までを横断支援。読み取り・転記・照合といった事務をAIが巻き取り、人は判断と交渉に集中できる体制を最短2週間で整えます。
運営：株式会社Michibiku Group
こんなお悩み、ありませんか？
卸売業の現場でよく伺うお悩みと、AI社員による解決の方向性です。
お悩み
受発注が電話／FAX中心で、聞き取り・転記・発注書づくりが一日中続く
AI社員なら
FAX・メールの注文をAI社員が読み取り、受注データと発注書のドラフトに反映。人は確定だけで進められます。
お悩み
欠品と過剰在庫の間で補充判断に迷い、発注のタイミングが担当者ごとにばらつく
AI社員なら
AI社員が出荷・在庫の動きから補充候補を定期的に提示。発注の判断材料を全担当で共有できます。
お悩み
月末の与信・債権管理とリベート計算に経理が数日かかる
AI社員なら
AI社員が入金状況と取引条件を突合し、滞留や差異が出た箇所だけを報告。経理は例外対応に集中できます。
ひとつでも当てはまったら、下記の効果の目安と活用シーンをご覧ください。
定型業務の工数
大幅に圧縮
繰り返しの多い事務・帳票業務をAI社員へ移管
稼働体制
専属AI社員が継続稼働
属人化しがちな業務を仕組み化し、安定して回す
運用開始
最短2週間
現行業務に合わせて設計し、段階的に導入
卸売業の業務課題
取引条件が属人化する
得意先ごとの掛け率・納品ルール・支払条件が担当者の記憶に依存し、根拠が共有されていません。
新人が独り立ちしにくく、条件の取り違えによる値引きミスや請求トラブルが残ります。
属人化
受発注の電話/FAX文化
注文の聞き取り、受注入力、仕入先への発注書づくりを手作業で回しており、事務が一日中続きます。
転記ミスや発注漏れが起きやすく、欠品・誤出荷の原因にもなります。
毎日数時間
在庫補充の判断がばらつく
欠品を恐れて多めに抱えるか、回転を優先して絞るかが担当者の感覚に委ねられています。
過剰在庫と欠品が同時に起き、資金繰りと欠品対応の両面で負荷がかかります。
勘頼み
与信・債権・リベート計算に数日かかる
入金消込、与信枠の確認、得意先別リベートの集計を1件ずつ行うため、経理に負荷が集中します。
締めが遅れ、滞留債権や計算誤りの発見が後手に回りがちです。
数日/月末
導入効果（例）
FAX注文の読み取りと受発注ドラフト
対象：受注担当 / 営業事務
導入前
FAXやメールの注文を見ながら受注入力と発注書づくりを手作業で行い、聞き取りと転記に時間がかかっていました。
導入後
AI社員が注文内容と得意先条件を読み取り、受注データと発注書のドラフトに反映。担当者は内容の確定だけで進められます。
転記の手数を減らし、人は仕入交渉や納期調整に時間を使えるようにします。
在庫補充の定期提案
対象：在庫管理者 / 仕入担当
導入前
補充の判断は担当者の経験頼みで、欠品と過剰在庫の間で迷いながら発注していました。
導入後
AI社員が出荷実績と在庫の動きから補充候補を定期的に提示し、判断材料を提供します。
属人的な発注を見える化し、欠品と滞留在庫の両方を抑える後押しをします。
与信・債権の全件突合とリベート集計
対象：経理
導入前
入金消込・与信枠の確認・得意先別リベートの集計を1件ずつ行い、月末に作業が集中していました。
導入後
AI社員が入金と取引条件を全件突合し、滞留や差異の出た箇所だけを報告。リベートも条件に沿って集計します。
突合と計算の手作業を圧縮し、締めのスピードと精度を両立させます。
AI社員の活用シーン
得意先マスタ管理
掛け率・納品ルール・支払条件を整理し、見積・受注に参照できる形に保ちます。
受発注ドラフト作成
電話・FAX・メールの注文を読み取り、受注データと発注書のドラフトを作成します。
在庫補充提案
出荷実績と在庫の動きから、補充候補を定期的に提示します。
与信・債権管理
入金消込と与信枠を突合し、滞留や差異が出た箇所だけを報告します。
請求・支払管理
取引条件に沿って請求と支払の準備を整え、突合を補助します。
リベート計算
得意先別の取引条件に基づき、リベートの集計を補助します。
市場・価格調査
公開情報をもとに市況や価格の動きを整理し、見積準備を支援します。
営業日報整理
営業日報や訪問記録を整え、報告に使える形にまとめます。
卸売業での導入効果
卸売業 AI社員は、現場の商習慣や得意先との関係は変えずに、事務所側の入力・突合・帳票づくりを引き受けます。属人化した取引条件や事務を仕組みに置き換え、締めのスピードと精度を両立できるのが特徴です。数値は導入事例をもとにした概数です。
月末の与信・債権突合
1件ずつ→全件突合
入金と取引条件を全件突合し、滞留や差異の箇所だけを報告して確認負荷を抑えます。
導入リードタイム
最短2週間
対象業務を絞れば、最短2週間〜1.5ヶ月で最初のAI社員が稼働します。
受発注事務
確定だけに集約
注文の読み取りと受発注ドラフトをAI社員が担い、人は確定に集中できます。
導入事例
卸売業 A社食品・日用品卸 / 地方拠点
電話とFAX中心だった受発注の事務をAI社員へ移管。注文の読み取りから受注データ・発注書ドラフトまでをAIが担い、月末の与信・債権突合も全件チェックして差異だけを報告する運用に変えました。数値は導入事例をもとにした概数です。
- 受発注事務
- 聞き取り・転記確定だけに集約
- 与信・債権突合
- 1件ずつ照合全件突合・差異報告
- 在庫補充
- 勘頼み定期的に補充提案
※ 効果は業務規模や運用状況により異なります。
導入の流れ
業務診断
1〜2日
受発注・在庫・与信・請求のどこに事務が偏っているかを洗い出し、優先順位を決めます。
成果物：工数の洗い出し、対象業務一覧、改善優先度
ルール・テンプレ設計
2〜3日
得意先条件の参照ルール、受注・発注フォーマット、突合の差異条件をAI社員向けに整備します。
成果物：読み取り項目、出力テンプレ、判断ルール
連携・検証
2〜4日
販売管理システムやEDI・既存フォーマットと接続し、実データで読み取り・突合の品質を検証します。
成果物：連携設定、検証結果、修正項目一覧
本番稼働
1週間目〜
一部の業務で先行稼働し、効果を見ながら対象を広げます。
成果物：本番運用、運用レポート、横展開計画
よくあるご質問
得意先ごとに取引条件が違いますが対応できますか
得意先マスタの掛け率・納品ルール・支払条件をAI社員が参照して見積・受注のドラフトを作る設計です。条件が複雑でも、ルールとして整理すれば一貫した運用に乗せられます。
営業や現場にITを使わせるのは難しいです
現場の商習慣は変えません。卸売業 AI社員は事務所側の入力・突合・帳票づくりを巻き取る設計から始めるため、営業の進め方や得意先とのやり取りを変える必要はありません。
繁忙期と閑散期の差が大きいですが料金は固定ですか
月額の基本に件数連動を組み合わせるなど、繁閑差に合わせた設計が可能です。運用範囲をご相談のうえで個別にお見積りします。
既存の販売管理システムやEDIと連携できますか
CSV・API・画面操作のいずれかで接続できます。EDIや既存のフォーマットに合わせて連携を設計します。
セキュリティや品質面は問題ありませんか
アクセス権限や出力ルールを先に設計し、与信・取引情報の扱いとログ管理まで含めて運用します。最初から全自動で流すのではなく、確認に耐える形で導入します。
導入までどれくらいかかりますか
システム連携を含めて最短2週間〜1.5ヶ月です。まず一部の業務で運用し、効果確認後に対象を広げられます。
