お悩み
電話・FAX・メールで注文がバラバラに届き、形式が違うたびに読み解いて手入力している
AI社員なら
AI社員が注文内容を読み取り、品番・数量・納期を構造化して基幹への入力ドラフトに整えます。担当者は内容の確定だけで進められます。
受発注処理向けAI社員
電話・FAX・メールで届く注文を、ひたすら基幹に打ち込み続けている。
得意先ごとにバラバラな注文書を読み取り、品番と数量を転記し、在庫を確認して納期を返す。受発注の事務作業が担当者の一日を埋め尽くしています。
受発注処理 AI社員が、注文の読み取り・基幹への転記・在庫引当・発注書作成・納期回答までを横断支援。現場のやり取りは変えず、入力と確認の事務をAIが巻き取り、人は判断と例外対応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？
受発注処理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
受注のたびに在庫を確認し、足りなければ仕入先へ発注書を起こす作業が属人化している
AI社員なら
AI社員が在庫を引き当て、不足分の発注書ドラフトまで用意。担当者は数量と仕入先を確認するだけで発注を進められます。
お悩み
「いつ届く？」という納期問い合わせのたびに、複数の画面を確認して個別に返信している
AI社員なら
AI社員が在庫と入荷予定を突き合わせ、納期回答の下書きを作成。回答までの確認時間を短縮します。
お悩み
転記ミスや入力漏れに後から気づき、出荷直前の手戻りや欠品が発生する
AI社員なら
AI社員が注文と入力内容を全件照合し、差異の出た箇所だけを報告。確認すべき例外に絞って目を通せます。
ひとつでも当てはまったら、下記の実測値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
受発注処理の業務課題
注文フォーマットがバラバラ
電話・FAX・メール・専用フォームと注文経路が混在し、得意先ごとに様式も呼び方も異なります。
読み取りと転記に手間がかかり、新人が独り立ちするまでの期間も長引きます。
得意先ごと
受注処理が一日中続く
注文の読み取り、品番の照合、在庫確認、基幹入力を1件ずつ手作業で回しています。
繁忙期は処理が追いつかず、入力の遅れがそのまま出荷の遅れにつながります。
毎日数時間
在庫引当と発注が属人化する
どの注文にどの在庫を充て、いつ・どれだけ発注するかの判断が担当者の経験に依存しています。
担当者が不在だと処理が止まり、過剰在庫や欠品の原因にもなります。
属人化
転記ミスが後工程で発覚する
品番や数量の打ち間違いが、出荷や請求の段階になって初めて見つかります。
誤出荷や欠品のリカバリーに追われ、得意先からの信頼にも響きます。
手戻り
導入効果（例）
注文の読み取りと基幹入力ドラフト
対象：受注事務 / 営業事務
導入前
FAXやメールの注文書を見ながら品番・数量・納期を基幹に手入力し、読み取りと転記に時間がかかっていました。
導入後
AI社員が注文内容を読み取り、基幹への入力ドラフトに整えます。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、人は判断と例外対応に時間を使えるようにします。
在庫引当と発注書ドラフト
対象：購買 / 在庫管理
導入前
受注ごとに在庫を確認し、不足分は仕入先ごとに発注書を起こしており、判断が担当者頼みでした。
導入後
AI社員が在庫を引き当て、不足分の発注書ドラフトを用意。担当者は数量と仕入先の確認に集中できます。
引当と発注の手作業を圧縮し、欠品と過剰在庫の両方を抑えやすくします。
納期回答の下書き作成
対象：営業 / カスタマー対応
導入前
納期の問い合わせのたびに在庫と入荷予定を複数画面で確認し、個別に返信していました。
導入後
AI社員が在庫と入荷予定を突き合わせ、納期回答の下書きを作成。人は内容を確認して返すだけです。
回答までの確認時間を短縮し、問い合わせ対応のばらつきを抑えます。
注文と入力内容の全件照合
対象：受注事務 / 管理
導入前
入力ミスは後工程で見つかることが多く、出荷直前の手戻りが起きていました。
導入後
AI社員が注文と入力内容を全件照合し、差異の出た箇所だけを報告します。
確認すべき例外に絞り、誤出荷や欠品のリスクを早い段階で抑えます。
AI社員の活用シーン
注文読み取り
電話メモ・FAX・メールの注文内容を読み取り、品番・数量・納期に構造化します。
基幹への入力ドラフト
読み取った注文を基幹システムへ入力できる形に整え、ドラフトを作成します。
在庫引当
受注内容に在庫を引き当て、充当できる数量と不足分を見える化します。
発注書作成
不足分について仕入先ごとの発注書ドラフトを作成し、購買の準備を支援します。
納期回答
在庫と入荷予定を突き合わせ、納期回答の下書きを用意します。
受発注の突合
注文と入力内容、注文書と発注書を全件照合し、差異だけを報告します。
得意先別フォーマット対応
得意先ごとに異なる様式や呼び方を吸収し、社内の標準項目に整えます。
受注状況の一覧化
受注・引当・発注・納期の状況をまとめ、確認に使える形に整理します。
受発注処理での導入効果
受発注処理 AI社員は、得意先とのやり取りや現場のオペレーションは変えずに、注文の読み取り・基幹への入力・在庫引当・発注書作成・突合といった事務を引き受けます。属人化しがちな受発注の事務を仕組みに置き換え、処理スピードと精度を両立できるのが特徴です。
受発注の確認
1件ずつ→全件突合
注文と入力内容を全件突合し、差異の出た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。
受注入力
確定だけに集約
注文の読み取りと基幹への入力ドラフトをAI社員が担い、人は確定に集中できます。
導入事例
製造業 A社受発注事務 / 中小規模拠点
電話・FAX・メール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基幹への入力ドラフト、在庫引当と発注書ドラフトまでをAIが担い、注文と入力内容を全件照合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。
- 受注入力
- 読み取り・転記確定だけに集約
- 在庫引当・発注
- 経験頼み引当・発注書ドラフト
- 受発注の確認
- 1件ずつ照合全件突合・差異報告
※ 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
受注・入力・引当・発注・納期回答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
注文の読み取り項目、基幹の入力フォーマット、引当・発注の判断ルール、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
基幹システムや得意先ごとの既存フォーマットと接続し、実データで読み取り・引当・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〜
一部の得意先や品目で先行稼働し、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
得意先とのやり取りの方法を変える必要がありますか
変えません。受発注処理 AI社員は、これまで通り届く電話・FAX・メールの注文をそのまま読み取り、社内の入力・引当・突合を巻き取る設計から始めます。得意先側に新しい手順をお願いする必要はありません。
注文の様式が得意先ごとにバラバラでも対応できますか
対応できます。得意先ごとに異なる様式や品番の呼び方を吸収し、社内の標準項目に整えたうえで基幹への入力ドラフトを作成します。
既存の基幹システムと連携できますか
CSV・API・画面操作のいずれかで接続できます。既存の入力フォーマットに合わせて連携を設計します。
繁忙期と閑散期で処理量の差が大きいのですが
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決めます。
入力ミスや誤発注が心配です。品質はどう担保しますか
注文と入力内容を全件照合し、差異の出た箇所だけを報告します。最初から全自動で流すのではなく、人が確認に耐える形で導入し、アクセス権限や出力ルール、ログ管理まで含めて運用します。
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。
