01
3時間/日
受発注入力に毎日3時間以上かかる
メール、FAX、電話で届く注文を基幹システムへ転記しており、注文量が増えるほど営業事務が入力待ちで詰まります。
事務時間の増加に比例して誤入力リスクも上がり、粗利を値引き対応と返品処理で失います。
商社AI社員
商社・卸売向け専門パッケージ
受発注を人力で転記する商社は、粗利を入力ミスで削っている。
メール、FAX、電話注文の転記、貿易書類、HSコード、与信確認。人が詰まる地点が多いほど、売上機会も判断速度も落ちます。
商社AI社員が受注入力、見積、貿易書類、HSコード判定、与信・在庫確認までを連続支援。営業事務3名分の発注処理を1名+AIへ再設計し、見積回答の即日化を実現します。
3名→1名+AI
発注処理体制
営業事務3名体制で回していた受発注業務を大幅に集約できます。
月12件→0件
発注ミス
入力自動化とマスタ照合で、誤発注と手戻り対応を抑制します。
1日→30分
見積回答リードタイム
見積と関連書類をまとめて準備し、営業の初動を高速化します。
Issues
商社・卸売で利益を削る課題
属人化している業務を分解すると、採用不足より先に処理速度と精度の限界が見えてきます。AI社員は、そのボトルネックを定量KPIで潰すための実務設計です。
02
1日
見積回答に1日かかる
顧客情報、商品マスタ、仕入条件を見比べながら見積書を作成しているため、回答の初速が遅れ、案件の温度感を逃しやすくなります。
営業が提案より社内確認に時間を使い、受注率が落ちます。
03
12,000品目
HSコードと貿易書類が熟練者依存
インボイス、パッキングリスト、原産地証明などの作成とHSコード判定がベテラン個人に依存し、担当不在時に業務が止まります。
分類ミスは関税トラブルや納期遅延につながり、利益と信用の両方を毀損します。
04
30〜60分/件
与信・在庫・為替判断に30〜60分かかる
顧客与信、在庫引き当て、為替リスクの確認を個別に行うため、見積や受注判断に時間がかかります。
判断の遅れがそのまま機会損失になり、営業が攻めるより確認業務に引き戻されます。
Scenarios
商社AI社員の活用シナリオ
単一タスクの自動化ではなく、入力から判断、帳票化、共有まで一連の業務をつなげて自動化します。Before / After で運用差分が見える形に整理しました。
Scenario 01
注文受付から基幹入力までの自動化
対象: 営業事務 / 受発注担当
Before
メールやFAXの注文書を読み取り、顧客、商品、数量、納期を手入力。件数が増えるほど入力待ちと誤入力が増えていました。
After
AIが注文書をOCRで読み取り、顧客マスタと商品マスタを照合して基幹システム入力用データを生成。担当者は例外処理の確認に集中できます。
導入効果 受発注入力の大半を自動化し、営業事務3名分の処理を 1名+AI へ再設計できます。
Scenario 02
見積・発注書・貿易書類の同時生成
対象: 営業 / 貿易事務
Before
見積書、発注書、インボイス、パッキングリストを個別に起票しており、同じ情報を何度も転記していました。
After
AIが顧客条件、商品条件、輸送条件をもとに必要書類を一括生成。案件ごとの差分だけを確認すれば運用できます。
導入効果 見積回答は 1日 から 30分 へ。書類作成の再入力も大きく減らせます。
Scenario 03
HSコード判定と輸出入チェックの標準化
対象: 貿易事務 / 物流担当
Before
商品名や仕様を見ながらベテランがHSコードを判断し、関税や必要書類を個別に確認していました。
After
AIが商品マスタと過去実績をもとにHSコード候補を提示し、必要な輸出入書類や注意点を整理して出力します。
導入効果 属人化しやすい貿易判断を標準化し、判定ミスと担当不在リスクを下げます。
Scenario 04
与信・在庫・納期判断の即時化
対象: 営業 / 営業事務
Before
受注前に与信限度額、在庫引き当て、納期見込み、為替影響を別々に確認していたため、即答できない案件が多くありました。
After
AIが取引履歴、信用情報、在庫データ、為替情報をまとめて照合し、受注可否と注意点を一覧化します。
導入効果 確認に 30〜60分 かかっていた判断を短縮し、営業の提案速度を上げます。
Coverage
商社AI社員が切れ目なく引き受ける対象業務
現場では、主要タスクだけ自動化しても周辺業務が詰まると改善は止まります。AI社員は前後工程も含めて業務を束ねます。
発注入力
メールやFAXの注文書を読み取り、基幹システム投入用のデータに変換します。
見積書作成
顧客条件と商品条件から見積書の初版をすばやく出力します。
発注書作成
仕入先ごとの発注書を条件に応じてまとめて生成します。
貿易書類
インボイス、パッキングリストなどの必要書類を一括で準備します。
HSコード分類
商品情報から適切なHSコード候補を提示し、判断を標準化します。
与信管理
信用情報と取引履歴から与信限度の目安を即時に確認できます。
在庫・納期確認
在庫引き当てと納期見込みを横断し、回答速度を上げます。
請求・入金管理
請求書発行から入金消込までの事務作業を省力化します。
Impact
入力工数を減らすだけでなく、商流判断の速度を上げる
商社AI社員はOCRで終わりません。見積、貿易書類、HSコード、与信判断までつなげることで、営業が機会損失を出しにくい運用を作ります。
3名→1名+AI
発注処理体制
営業事務3名体制で回していた受発注業務を大幅に集約できます。
月12件→0件
発注ミス
入力自動化とマスタ照合で、誤発注と手戻り対応を抑制します。
1日→30分
見積回答リードタイム
見積と関連書類をまとめて準備し、営業の初動を高速化します。
Process
導入ステップ
最短で成果を出すために、対象業務を限定してPoCを回すのではなく、先に業務設計と評価指標を固めてから本番運用へ接続します。
- Step 01
商流診断
期間目安: 1〜2日受注、見積、発注、輸出入、請求までの流れを確認し、入力工数と判断工数の両方を洗い出します。
成果物: 商流マップ、工数診断、優先改善領域 - Step 02
ルール設計
期間目安: 2〜3日商品マスタ、与信ルール、HSコード判断、書類テンプレートをAI社員用に整理します。
成果物: 判断ルール、テンプレート、承認フロー - Step 03
ERP連携・検証
期間目安: 2〜4日既存ERP、基幹システム、商品マスタ、在庫データと連携し、実注文で検証を行います。
成果物: 連携設定、検証結果、例外処理ルール - Step 04
本番展開
期間目安: 1週間目〜初期は受発注と見積から稼働し、安定後に貿易書類や与信判断へ拡張。現場負荷を下げながら展開します。
成果物: 本番運用、KPIレポート、拡張ロードマップ
FAQ
商社AI社員に関するよくある質問
ご相談の前に確認されることが多い論点を、実務導入の前提に沿って整理しました。
AI社員とAIエージェントの違いは何ですか+
商社AI社員は、受発注、見積、貿易書類、HSコード、与信判断までの商流を前提に設計した実務担当です。汎用エージェントと違い、商品マスタや書類テンプレートを踏まえて継続運用できます。
商社AI社員の費用はいくらですか+
AI社員1名あたり月額30万円からです。商品マスタ規模、連携システム、対象業務の範囲に応じて最適なプランをご提案します。
どの業務まで自動化できますか+
受発注入力、見積書作成、貿易書類、HSコード分類、与信管理、在庫確認、請求書発行、入金消込まで連続して支援できます。
複雑な基幹システムでも導入できますか+
可能です。受発注や見積など切り出しやすい業務から接続し、安定後に与信や貿易関連へ広げる段階導入に対応しています。
導入までどれくらいかかりますか+
既存ERP連携を含めて最短1週間です。基幹システムが複雑な場合でも、2〜4週間で段階稼働させる進め方が可能です。
Consultation
営業事務を増やす前に、商流そのものを再設計する。
商社AI社員がどこまで入力・見積・貿易判断を引き受けられるか、既存フローをもとに無料診断します。受注速度と誤入力コストの両面からROIを算出します。
注文書OCR、見積生成、HSコード判定のイメージはご相談時に確認できます。