卸売・商社のAI活用・自動化

卸売・商社のAI活用でできること

市場調査から始まり、商品の仕入れ、販売、顧客への納品、そして請求・事務処理まで、多くの情報と書類を扱います。

そもそも、なぜその手間が生まれるのかは、卸売・商社で、その手間が生まれる理由で説明しています。

1. 市場調査と仕入れ先の選定

市場情報・競合情報の収集と整理 / 仕入れ先の選定と条件比較 / 新商品の企画書・提案書の下書き作成 / 価格設定のシミュレーションと分析

• ネット上の市場情報や競合の動向を自動で探し、要点をまとめる（探し係・市場情報・競合情報の収集と整理）
• 複数の仕入れ先からの見積もりや条件を自動で見比べ、最適なものを提案（見比べ係・仕入れ先の選定と条件比較）
• 集めた情報から新商品の企画書や提案書の下書きを自動でつくる（下書き係・新商品の企画書・提案書の下書き作成）
• 過去の販売データや市場動向から、最適な価格設定をシミュレーションし分析（まとめ係・価格設定のシミュレーションと分析）

2. 商談とお見積り

顧客情報の整理と名寄せ / 顧客への提案書・見積書の下書き作成 / 契約書のひな形作成と条件チェック / 商談記録の整理と報告書作成

• 名簿の重複や表記ゆれを自動で整理し、顧客情報を照らし合わせる（まとめ係・顧客情報の整理と名寄せ）
• 顧客情報や商品カタログから、提案書や見積書の下書きを自動でつくる（下書き係・顧客への提案書・見積書の下書き作成）
• 取引条件に合わせて契約書のひな形を自動で作成し、重要な項目をチェック（下書き係・契約書のひな形作成と条件チェック）
• 商談メモや議事録を自動で読み取り、台帳に書き写し、報告書の下書きを作成（書き写し係・商談記録の整理と報告書作成）

3. 発注と物流の手配

仕入れ注文書・発注書の下書き作成 / 在庫状況と受発注の自動照合 / 物流手配の進捗管理と関係者への通知 / 商品の入庫・出庫記録の台帳書き写し

• 販売計画や在庫状況から、仕入れ注文書や発注書の下書きを自動でつくる（下書き係・仕入れ注文書・発注書の下書き作成）
• 現在の在庫と受けた注文、発注状況を自動で突き合わせ、過不足を知らせる（まとめ係・在庫状況と受発注の自動照合）
• 商品の配送状況を自動で追い、遅延や変更があれば関係者へ知らせる（見張り係・物流手配の進捗管理と関係者への通知）
• 入庫票や出庫票の内容を自動で読み取り、在庫台帳に書き写す（書き写し係・商品の入庫・出庫記録の台帳書き写し）

4. 受注と納品

顧客からの注文書・依頼書の台帳書き写し / 納品書・受領書の下書き作成 / 販売実績の集計と分析レポート作成 / 顧客への商品情報・提案の下書き作成

• 紙やPDFの注文書・依頼書を自動で読み取り、販売台帳に書き写す（書き写し係・顧客からの注文書・依頼書の台帳書き写し）
• 注文情報に基づいて、納品書や受領書の下書きを自動でつくる（下書き係・納品書・受領書の下書き作成）
• 販売データを自動で仕分け・集計し、見やすい実績レポートの下書きをつくる（まとめ係・販売実績の集計と分析レポート作成）
• 顧客の興味や購入履歴に合わせて、おすすめ商品や提案の下書きを自動でつくる（下書き係・顧客への商品情報・提案の下書き作成）

5. 返品・クレームの処理

顧客からの問い合わせ内容の整理と回答下書き / クレーム・返品処理の記録と関係者への通知 / 返品・交換商品の在庫状況との照合 / 顧客からのフィードバックの収集と分析

• 顧客からの問い合わせ内容を整理し、過去の事例や商品情報から回答の下書きを作成（下書き係・顧客からの問い合わせ内容の整理と回答下書き）
• クレームや返品の情報を記録し、関係部署へ自動で知らせる（見張り係・クレーム・返品処理の記録と関係者への通知）
• 返品・交換された商品の情報を在庫台帳と突き合わせ、状態を記録する（まとめ係・返品・交換商品の在庫状況との照合）
• アンケートやコメントから顧客の声を自動で集め、傾向を分析してまとめる（まとめ係・顧客からのフィードバックの収集と分析）

6. 請求と売掛の消し込み

売上データからの請求書自動作成 / 入金状況と売掛金の自動照合 / 経費精算書の下書き作成 / 月次・年次報告書の下書き作成

• 販売台帳のデータから、請求書の下書きを自動でつくる（下書き係・売上データからの請求書自動作成）
• 銀行の入金データと売掛金台帳を自動で突き合わせ、未入金を知らせる（まとめ係・入金状況と売掛金の自動照合）
• 領収書やレシートを自動で読み取り、経費精算書の下書きを作成（下書き係・経費精算書の下書き作成）
• 売上や仕入れ、在庫データから、月次・年次報告書の下書きを自動でつくる（下書き係・月次・年次報告書の下書き作成）

卸売・商社でよくあるご相談の例

• 例：市場レポートを自動で集めて、新商品の企画書の下書きを作る
• 例：顧客からの問い合わせ内容を整理して、回答文の下書きを作る
• 例：在庫状況と受けた注文を自動で見比べて、最適な発注書の下書きを作る
• 例：紙の注文書を自動で読み取り、納品書の下書きを同時に作る
• 例：返品があった際に、その情報を関係部署へ自動で知らせる
• 例：売上データから請求書を自動で作り、入金状況も自動で確認する

卸売・商社で、AIに任せられないのはどこですか？

取り決めの無い単位換算を、こちらで決めることです。

AIが受け持つのは、書き写し・下書き・見比べ・まとめ・見張り・探し出しです。どれも、すでにある情報を動かす仕事です。

数える単位が、仕入れ先と得意先で違います。どちらに寄せるかは、まだ決まっていません。

だから「正しい換算」は、AIには決められません。決めるのは、いまも人です。

AIが減らすのは、決める回数ではありません。決めた換算で、伝票を突き合わせる手間です。